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边缘计算的大数据计算体系规模庞大．结点失效率高，因此还需要完成一定的自适应管理功能。系统必须能够根据数据量和计算的工作量估算所需要的结点个数，并动态地将数据在结点间迁移。以实现负载均衡；同时．结点失效时，数据必须可以通过副本等机制进行恢复，不能对上层应用产生影响。

计算层级内的优化技术，构建计算系统时．需要基于成本和性能来考虑，因此计算系统通常采用多层不同性价比的计算器件组成计算层次结构。边缘计算的计算规模是比较庞大的。 边缘计算使计算和数据存储更靠近收集数据的设备，而不是依赖于可能远在数千英里之外的中心位置。河北多网口边缘计算智慧医疗

边缘计算则让自动驾驶汽车更快速地处理数据成为可能。这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。据估计，到2020年，每人每天平均将产生1.5GB的数据量。随着越来越多的设备连接到互联网并生成数据，云计算可能无法完全处理这些数据--尤其是在某些需要非常快速地处理数据的使用场景当中。边缘计算是云计算以外的另一种可选解决方案，未来它的应用范围比较有可能将远不止是无人驾驶汽车。包括亚马逊、微软和谷歌在内的一些科技巨头都在探索“边缘计算”技术，这可能会引发下一场大规模的计算竞赛。虽然亚马逊云服务AmazonWebServices(AWS)在公共云领域仍然占据主导地位，但谁将成为这个新兴的边缘计算领域的领导仍有待观察。甘肃多网口边缘计算AGV边缘分析需要轻量级算法，可以进行合理的机器学习或数据处理任务。

边缘计算将会催生更多的发展机遇，在此我们明确的潜在机会：1、架构和语言。随着支持通用计算的边缘节点不断增加，开发框架和工具包的需求也会随之增长。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，现有框架可能不适合表达边缘分析的工作流。编程模型需要利用边缘节点支持任务和数据的并行，并且同时在多个层级的硬件上执行计算。编程语言需要考虑工作流中硬件的异构性和各种资源的计算能力。这比云计算的现有模型更加复杂。2、轻量级库和算法。与大型服务器不同，由于硬件限制，边缘节点不支持大型软件。例如，IntelT3K并发双模SoC的小型基站具有4核ARM的CPU和有限内存，不足以执行复杂的数据处理工作。再比如ApacheSpark需要至少8核的CPU和8GB的内存以获得良好的性能。边缘分析需要轻量级算法，可以进行合理的机器学习或数据处理任务。

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。边缘计算处理数据中心明显的优势：提高应用程序效率。

许多供应商也已经迈出了使用软件解决方案实现边缘计算的第1步。例如，诺基亚针对移动边缘计算（MEC）的软件解决方案旨在为基站站点提供边缘计算能力。同样，思科的IOx为其集成的服务路由器提供了一个边缘计算环境。这些解决方案应用于特定硬件，因此不适合部署在异构环境中。软件解决方案面临的一个挑战是如何开发跨越不同环境的可移植的解决方案。某些公司正在研究升级边缘节点，以支持通用计算需求。例如，可以升级无线家庭路由器以支持额外的计算任务。英特尔的SmartCellPlatform使用虚拟化技术，支持额外的计算任务。通用CPU替换专属DSP提供了另一种解决方案，但却需要巨大的投资。需要对边缘节点的峰值时间周全了解，以便可以用灵活的方式来分割和调度任务。甘肃AI边缘计算AR

随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也比较重要，它就是雾计算。河北多网口边缘计算智慧医疗

边缘计算执行事务提交，如果协调者从所有的参与者获得的反馈都是yes响应，那么就会执行事务提交集群的规划并不是一成不变的，你的集群可能会加入新的节点；也可能有节点因为事故离线；也可能因为分片维度的问题，数据发生了倾斜。当这种情况发生，集群间的数据会发生迁移，以便达到平衡。

这个过程有些是自动的，也有些是手动进行触发。这个过程也是困难的：既要保证数据的增量迁移，又要保证集群的正确服务。边缘计算系统顾名思义就是将大量的普通服务器，通过网络互联，对外作为一个整体提供计算服务。 河北多网口边缘计算智慧医疗