技术正在以前所未有的速度改变世界，物联网则走在了时代较前沿。据预测，到2030年，全球包括智能摄像头在内将有约500亿台联网设备。这些摄像头以及一般设备的智能性和影响力取决于几个方面：设备感知周围世界所发生事件的能力、应用程序分析设备信息并实时做出反应的能力、该应用程序运行的云以及网络的容量和响应能力等。由于MEC的力量改变了我们将数据带到云端的速度，因此，这意味着MEC将成为IT基础设施的重要组成部分。然而，许多企业对MEC仍然知之甚少，更不清楚它将如何运行。什么是MEC？MEC表示多接入边缘计算。它从网络的“边缘”提供IT和云服务，将公有云的敏捷性与本地或设备计算的高响应能力相结合。这使得数据存储和处理距离用户和设备更近，而不是依赖于可能远在数英里之外的中枢。边缘计算为产业界和学术界提供了独特的发展机会。陕西算力强大边缘计算无人零售
虽然边缘计算是一个新兴的领域，但是它拥有一些显而易见的优点，包括:1、实时或更快速的数据处理和分析:数据处理更接近数据来源，而不是在外部数据中心或云端进行，因此可以减少迟延时间。2、较低的成本:企业在本地设备的数据管理解决方案上的花费比在云和数据中心网络上的花费要少。3、网络流量较少:随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增加。因此，网络带宽变得更加有限，让云端不堪重负，造成更大的数据瓶颈。4、更高的应用程序运行效率:随着滞后减少，应用程序能够以更快的速度更高效地运行。削弱云端的角色也会降低发生单点故障的可能性。珠海低延时边缘计算VR边缘侧安全主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。
边缘计算处理数据中心明显的优势有以下几点：1、边缘计算可以实时或更快的进行数据处理和分析，让数据处理更靠近源，而不是外部数据中心或者云，可以缩短延迟时间。2、在成本预算上可以较大减轻经费预算。企业在本地设备上的数据管理解决方案所花费的成本较大低于云和数据中心网络。3、减少网络流量。随着物联网设备数量的增加，数据生成继续以创纪录的速度增长。结果，网络带宽变得更加有限，压倒了云，导致更大的数据瓶颈。4、提高应用程序效率。通过降低延迟级别，应用程序可以更高效、更快速地运行。5、个性化：通过边缘计算，可以持续学习，根据个人的需求调整模型，带来个性化互动体验。
边缘计算不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。关键技术：在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个边缘式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和边缘式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单．但是存在单点故障等问题。边缘式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题。并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。边缘计算满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
边缘计算构筑各种创新应用
经十路是济南东西走向长的一条城市主干道，也是连接省城的重要联络线，日常承载着巨大的交通压力。为每个十字路口配备了8~12个摄像头，这些摄像头负责车流量监控和道路通行控制等等，可谓任务繁重。诸多摄像头的数据还需要整合起来进行分析，根据车流量调整红绿灯延时，但这同时也给网络传输和计算带来巨大压力。而边缘计算的优势恰在于此，基于该技术的解决方案，让智能摄像头可以提供20%的计算决策，及时、高效地为数据中心分担工作量。这也成为浪潮边缘计算解决方案实战落地的比较好印证之一。 边缘分析与现有流程不同，由于边缘分析将在用户驱动的应用程序中实现。广东高性能边缘计算AR
边缘计算正在改变全球数百万台设备处理和传输数据的方式。陕西算力强大边缘计算无人零售
边缘计算的价值：可持续的能源消耗。大量研究显示，云计算会消耗庞大的能源，未来十年数据中心所消耗的能源量可能是如今消耗量的3倍。随着越来越多的应用转移到云，能量需求会日益增长，甚至无法满足。因此，采用能量效率较大化的计算策略显得尤为迫切。一些嵌入式小型设备的基础信息采集处理完全可以在端完成，即手机传感器把数据传送到网关后，就通过边缘计算进行数据过滤和处理，没必要每条原始数据都传送到云，这省去了大量的能源成本。边缘计算仍处于起步阶段，当前的云计算服务（如AmazonWebService，MicrosoftAzure和GoogleAppEngine）可以支持数据密集型的应用程序，但在网络边缘进行实时的数据处理仍是一个有待开拓的领域。此外，若想更好的在边缘节点上部署应用程序的工作负载，需要考虑以下几个方面：1、部署策略：如何部署工作负载；2、连接策略：何时使用边缘节点；3、异构性：如何处理不同类型的节点。陕西算力强大边缘计算无人零售
