导读：边缘计算虽然可以被看作云计算的延伸，但它的重要意义却远不止于此。...03 提升体验，降低能耗 在物联网时代，各类物联网设备数量的大幅增长将会直接导致传感及控制数据的爆炸性增长。...▲图1-8 全球数据总量及年增长率 ▼表1-5 云计算中心的耗电量 在边缘计算的模式中，大量的前端设备数据不再汇聚到少数的几个数据中心，而是“分布式”地存储在各个边缘计算服务器上，从而大幅减少了流量需求...不仅如此，各类隐私保护的计算方法也因为边缘计算较低的延迟得以具有更广阔的应用前景。...而在边缘计算当中，由于边缘服务器与用户之间的延迟极低，使得这类隐私保护的机器学习算法能够支持更广泛的应用和服务场景。 关于作者：赵志为，电子科技大学计算机学院副教授、博士生导师。
边缘计算这个词近日来逐渐出现在人们的视线里，原因是什么？如何看待边缘计算？下面将根据边缘计算的兴起、边缘计算的定义与内涵、计算模型等几个系列为大家讲述。...近十多年来，中心化的云计算模型一直被认为是标准的IT交付方式，通过数据中心集中提供丰富的计算和存储资源。...一种全新的思路就是，希望能够通过网络，在海量的网络边缘设备实现云计算的功能。这种新兴的技术被称为“边缘计算”。...2016年11月30日，边缘计算产业联盟（ECC，Edge Computing Consortium）在北京成立。...其中的一个应用例子就是AWS DeepLens相机将1080p相机与Linux操作系统和专用软件集成在一起。该软件允许在Amazon Web Services中开发的机器学习算法直接在相机上执行。
边缘计算与联邦学习：机器学习的新方向 1. 引言 随着人工智能和机器学习的快速发展，数据的获取和处理逐渐成为一个核心问题。...传统的集中式学习方法需要将数据集中存储在一个服务器上进行训练，这种方法带来了许多挑战，例如隐私问题、数据安全以及传输带宽的高需求。为了解决这些问题，边缘计算和联邦学习逐渐被提出并应用于机器学习场景中。...边缘计算概述 边缘计算是一种通过在靠近数据源的位置执行计算任务的技术，从而减少数据传输延迟，降低网络带宽需求。...边缘计算与联邦学习的结合 边缘计算与联邦学习的结合可以解决许多传统集中式学习中存在的问题。在这种架构中，联邦学习可以利用边缘设备来进行本地化训练，而边缘计算可以为联邦学习提供更高效的数据处理能力。...量化、剪枝等模型优化技术可以在保证模型性能的前提下减少计算和存储需求，适应边缘设备的能力。 8. 结论 边缘计算和联邦学习为机器学习提供了一种新的范式，使得数据处理更加高效、安全。
所谓好的用户体验 由 Ghostzhang 发表于 2012-07-16 19:20 怎样的用户体验才是好的用户体验呢？...好像有点跑题了，这次的思考是：并不是所有关注用户感受的体验就叫做是“好”的用户体验。 从何而来这想法呢？...上面的唠叨是一个引子，结果就是＂不能赚钱的交互不是好交互＂，简单的说就是好的交互可以赚钱，可是不好的用户体验也是能赚钱的。...但是从商家的角度来说，我们需要考虑几个因素，第一个就是成本，这个是直接决定了能给用户提供最佳体验的上限到哪，好的椅子意味着更高的成本；其次是投入产出比，开门做生意，不为赚钱是很少的，投入越多，意味着盈利周期可能越长...麦当劳的椅子虽然用户体验不是最好的，但却是这么多年来产品与体验最好的平衡，从而实现利润的最大化。 当你再次遇到这种问题时，就知道如何处之泰然了。（本届 年会 的主题）
两年前，曾看过刘知远老师的一篇文章《好的研究想法从哪里来》，直到现在印象依然很深刻，文中分析了摘低垂果实容易，但也容易撞车，啃骨头难，但也可能是个不错的选择。...学生年代，作为老师的一个不成器弟子，学术上没有什么建树，幸运的毕了业。现如今到了工业界摸爬滚打，虽然换了个环境，但是发现生存的道理没变。 反面例子 不好的工作想法会加剧“卷”的用户体验。...这样的工作体验确实很糟糕。 我的触发点 沿着你造梦的方向先动手干起来。一年前刚开始决定做攻击者画像的时候，其实心里有底也没底。...）账号、ak账密、ip、nat、netstat、浏览器行为、机器上行为等全部关联刻画，目的和攻击者画像倒是一致，以人为本，做人这个点。...引用 好的研究想法从哪里来 杜跃进：数据安全治理的基本思路 来都来了。
目前，市场上存在的边缘计算相关概念包括雾计算、边缘计算、多接入边缘计算/移动边缘计算、移动云计算等概念。这是边缘计算的第三篇，主要讲的内容是边缘计算的解决方案。...EdgeX Foundry平台 EdgeX Foundry是由Linux基金会发起的vendor中立的开源项目，为物联网边缘计算构建了一个通用的开放框架。...同时，CORD 4.1还将发布重点转移到了边缘数据中心领域，致力于成为部署边缘云和边缘计算新服务的最佳开源平台。...Openstack 目前来看，OpenStack作为边缘计算云端平台特别具有吸引力，或者说在发展日渐面临一些困难的时候，边缘计算的浪潮，让OpenStack犹如又获得了一股新的推动力。...目前，OpenStack已经是分布式程度最高的基础设施软件，在全球数千个数据中心运行，并且许多电信和零售行业的用户都在努力通过OpenStack推进边缘计算用例。
目前，市场上存在的边缘计算相关概念包括雾计算、边缘计算、多接入边缘计算/移动边缘计算、移动云计算等概念。...2015年，卡内基梅隆大学、华为、英特尔等发起成立的OpenEdgeComputing.org(开放边缘计算联盟)，对边缘计算架构的定义如下：边缘计算提供了与用户非常接近的小型数据中心（边缘节点）。...它通过与计算和存储资源的低延迟交互，仅距离用户一跳即可显着改善客户体验。...而边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium，简称ECC)，对边缘计算的定义如下:边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，...移动云计算 移动云计算的主要目标是应用云端的计算、存储等资源优势，突破移动终端的资源限制，为移动用户提供更加丰富的应用以及更好的用户体验．其定义一般可以概括为移动终端通过无线网络，以按需、
前言 手上一直都有一堆的学生主机，各种各样渠道途径拿来的机器。 一直管理里面都比较蛋疼，甚至也不太记得住它们在哪是什么IP，管理起来很是头疼。 有阵子空闲的时候想折腾了一下边缘计算集群方案。...希望能把它们管理起来，做一个通用的计算方案。 问过dalao，给我推荐k3s。...K3s | 轻量级Kubernetes | 物联网及边缘计算K8S解决方案 | Rancherwww.rancher.cn 道理上是挺好的，不过.... 看到Rancher是又惊又喜啊。...体验了一下，节点组装成集群的时候要做的事情有点多，而且还有自己管理master，用了一下就放弃了。 后来在某鱼 @白小鱼 的某次交流中，也看到kubeEdge这一套方案。...评价：一个照着官网文档跑不好的东西，不值得我花时间。jpg 不许gang，再问就是我菜。 PS：后来看到是华为捐出来的，就更加不想折腾了。 ---- 再后来，看到一直在用的某云出了边缘计算集群公测。
即使在今天，机器学习也是任何设备体验的重要技术，为各种任务、功能、应用程序提供支持。...有许多重要的限制，功耗、成本、延迟、隐私等限制因素使得在云端和设备之间来回传输的机器学习数据不切实际。几年前，机器学习在边缘领域似乎是一个“白日梦”，而设备的技术创新使它们能够处理计算密集型任务。...然而，它确实说明了云端的机器学习可以处理巨大基础设施和经济需求。边缘的机器学习可以通过减少对基于云计算的机器学习所需的云计算服务和支持基础设施的依赖来减轻这些负担。...改善延迟开启了基于机器学习的应用程序可以完成的新功能。例如，如果由于发送、处理、接收增强视频所花费的时间而在云端完成机器学习处理，那么Snapchat AR体验是不可能的。...边缘的机器学习是未来的需求 利用各种基于机器学习的任务和应用程序的移动设备已经被全世界数十亿人使用。大多数情况下，需要设备上的实时响应，而边缘的机器学习将提供这种响应。
如果苹果手机的人脸识别需要到服务器上算，然后把结果返回，那么用户的体验就很糟糕了。这就是为什么苹果在手机里直接植入了神经网络的芯片，而我们知道网络的不确定因素很多，有可能导致不可控的延时。...所以，现在行业内已经开始尝试将云的部分计算服务，下沉到靠近数据发生地的“边缘节点”上进行，这就是边缘计算的由来。 二、什么是边缘计算？...尤其像一些银行的专有网络，本身带宽非常有限，只能用于传输关键性的数据。 计算可用性好。数据在网络中的路径长度显著变短，因网络波动引起的计算服务不可用情况将有所减少。 隐私性更好。...如果我们能够把那上亿的用户拆成 100 个百万级的用户，那么只需要 5000 多台机器（100 个 50 台服务器的数据中心）。我们还是同样服务了这么多的用户，但我们的成本下降得很快。...四、边缘计算的业务场景 通过上面的案例分析，我觉得边缘计算一定会成为一个必然产物，其会作为以数据中心为主的云计算的一个非常好的补充。这个补充在我看来，其主要是做下面一些事情。 处理一些实时响应的业务。
伴随着数字化转型的浪潮、万物互联时代的到来，5G、大数据、人工智能等信息技术的快速发展，云计算已经无法满足机器人、智能家居、无人驾驶、VR/AR、新媒体、智能安防、远程医疗、可穿戴设备、智能制造等场景对低延迟的高要求...相对于云计算带来的“云端”海量计算能力，边缘计算实现了资源和服务向边缘位置下沉，从而降低交互时延、减轻网络负担、丰富业务类型、优化服务处理，提升服务质量和用户体验。...由于移动边缘计算位于无线接入网内，接近移动用户，因此可以实现超低时延、高带宽来提高服务质量和用户体验。...这本书算是边缘计算从业者的第一本专业性书籍。它从边缘计算的需求与意义、系统、应用、平台等多个角度对边缘计算进行了阐述。 ?...并指出边缘计算会改变整个未来网络的结构。这是两会中首次出现边缘计算。 看完上文，边缘计算前世今生中的点点滴滴，大家对边缘计算从CDN一路演进到现在的多接入边缘计算MEC之路有所了解。
在本地节点上进行的这种预处理还可以确保执行必要的隐私策略，例如从医院报告中编辑敏感和可识别的信息，以及模糊来自摄像机的面部信息。 哪里有海量数据，哪里就有机器学习。...自动驾驶汽车需要根据从传感器和摄像机接收到的数据来计算其下一个动作，所有这些因素都必须通过机器学习模型进行适当的推理。一个有趣的用例是Chang等人关于使用机器学习进行网络边缘缓存的工作。...三、边缘计算与机器学习的复杂性 一种用于在边缘计算环境中进行机器学习的示例模型 （来源http://t.cn/Ez2sDRQ ) 与中心云服务器或雾节点相比，边缘设备的内存要小得多，计算能力也要小得多。...在这种情况下，有几种边缘计算的方案可供选择： 方案一：将训练好的模型放在边缘设备 模型在远程机器中训练并部署到边缘设备上，这样，智能手机等移动设备具有足够的计算能力和内存来执行模型和推理。...L-CNN能更有效地利用设备的资源。因此，建立一定的约束条件，机器学习可以很好的集成到边缘计算中，以获得更快、更低成本的推理能力。
7月4日，在2019百度AI开发者大会上，百度携手三大运营商、浪潮、英特尔等联合发布了百度AI边缘计算行动计划和《AI边缘计算技术白皮书》，白皮书系统阐述了5G时代边缘计算与AI结合的广阔应用场景，以及技术策略...边缘计算将满足消费者和产业互联网市场的如下需求。 一、边缘计算是更新消费者互联网体验的重要保障。 •视频消费再升级：一方面，消费者期待更高画质、缓冲零容忍的观看体验。...边缘计算在满足多元应用性能要求的同吋，也能通过分摊终端计算和存储能力的方式来实现终端设计轻量化的要求，进而降低终端成本、 优化终端体验。 二、边缘计算是产业互联网发展的必要基础设施。...边缘计算是产业互联网所依赖的重要资源，边缘计算平台带来的效率 提升也将辐射到产业互联网的生产流程，带动数字化、流程化和平台服务发展。...•计算扁平化：边缘计算使智能化进一步普及，算力可随着边缘节点资源得以延伸， 实现了计算的去中心化和无边界化。 •基础设施规格化：不同的应用场景，对基础设施的要求也不相同。
边缘计算器是目前网络上较为热门的一个概念，下面简单为大家介绍什么是边缘计算器以及边缘计算器单价是如何计算的。...什么是边缘计算器 想了解什么是边缘计算器，首先需要了解边缘这个概念，边缘也就是在网络结构中处于网络外围的一些终端设备，边缘计算器就是能够让这些外围设备进行数据处理的一种服务器，较为常见的手机，路由器等设备...，都可以看作边缘服务器的一种载体，边缘服务技术和云计算技术一起构成了当前网络最为重要的两大技术。...边缘计算器单价是如何计算的 想要使用边缘计算服务，必须要使用边缘计算器，那么边缘计算器单价是如何计算的呢？ 1、按照实际用量计费。...以上分别为大家介绍了什么是边缘计算器以及边缘计算器单价是如何计算的，边缘计算器的单价并没有什么统一的标准，全国各个地区的单价都不太一样，如果想知道具体单价的话可以到网络上进行咨询。
边缘计算是处理发生在活动和数据源附近的一种计算形式，靠近边缘的工作减少了将数据传输到处理单元的延迟，对于需要快速响应的用例（例如物联网）来说是理想选择。...边缘计算是云计算的有效补充，云计算通常是远离数据源的集中式处理。 ? 很容易就得出这样的结论：边缘计算解决了云计算无法解决的很多问题，但由于边缘系统的高度分布性，这一结论有待商榷。...每个边缘节点都不是完全独立的，因为每个边缘节点都需要有其他节点共享信息，保持数据的一致性将是一大挑战。问题是：如何协调大量边缘计算系统，同时仍需要它们独立工作？...另一个挑战是边缘计算的计算功率不高，很难运行传统的数据库或应用程序服务器，其中许可和数据处理成本可能很高。轻量计算如容器或无服务系统可能更适合边缘计算应用场景。...与边缘计算和边缘数据相关的问题非常复杂，但云服务提供商和初创公司提供的解决方案将能够解决这些问题，帮助企业快速部署边缘计算。
边缘计算可以实现从联网汽车、智能手表到血糖监测仪和无人零售等各种功能。边缘计算可以作为混合云战略的补充。...使用云原生概念部署边缘计算可以提高业务灵活性，从而更容易、更快地对不断变化的业务需求做出反应。 什么是边缘计算？为什么对组织很重要？边缘计算与云计算有什么关系？...对于零售和银行业等交互密集型行业的组织来说，边缘计算可以带来新的客户体验。” Mishra表示，常见的用例包括内容交付网络和媒体、视频游戏、智能工厂、物流和仓储、公用事业和运输领域。...这为用户提供了更好的体验，因为他们的数据可能以更高的质量传输到边缘计算设备上，而且性能更高。网络服务提供商(ISP)也从中受益，因为他们的网络不需要连接到另一个网络来获取内容。...如果远程工作者的互联网连接能力不能支持所需的增加的吞吐量，则将失去通过利用边缘缓存或任何其他技术为远程工作者提供更好体验的好处。” 与此同时，边缘计算可以提供新的机会。
因此，传统的编程模型并不适合边缘计算。边缘计算中的设备大多是异构计算平台，每个设备上的运行时环境、数据也不相同，且边缘设备的资源相对受限，在边缘计算场景下部署用户应用程序会有较大的困难。...由于边缘计算仍然是较新的计算场景，业界仍然没有一个比较权威的用于评测系统性能的Benchmark出现，但是学术界已经开始有了一些探索工作SD-VBS和MEVBench均是针对移动端设备评测基于机器视觉负载的基准测试集...SD-VBS选取了28个机器视觉核心负载，并提供了C和Matlab的实现；MEVBench则提供了一些列特征提取、特征分类、物体检测和物体追踪相关的视觉算法负责，并提供单线程核多线程的C++实现....SLAMBench是一个针对移动端机器人计算系统设计的基准测试集，其使用RG&D SLAM作为评测负载，并且针对不同异构硬件提供C++，OpenMP， OpenCL 和 CUDA 版本的实现.CAVBench...6.边缘节点落地问题 边缘计算的发展引起了工业界的广泛关注，但是在实际边缘节点的落地部署过程中，也涌现出一些急需解决的问题，例如应该如何建立适用于边缘计算的商业模式、如何选择参与计算的边缘节点和边缘计算数据
现在主要的难点是如何将这种能力转移到边缘，解决如今普遍存在的隐私、安全、带宽和延迟问题，Arm 机器学习处理器朝这个方向迈出了一大步。...计算能力和内存的进一步优化大大提高了它们在不同网络中的性能。 其架构包括用于执行卷积层的固定功能引擎以及用于执行非卷积层和实现选定原语和算子的可编程层引擎。...Arm 机器学习处理器架构 为应对多个市场带来的挑战，满足不同的性能需求，从物联网的每秒几 GOP 到服务器的每秒数十 TOP，机器学习处理器采用了全新的可扩展架构。...随着机器学习的工作负载不断增大，计算需求将呈现出多种形式。Arm 已经开始采用拥有不同性能和效率等级的增强型 CPU 和 GPU，运行多种机器学习用例。...我们推出 Arm 机器学习平台的目的在于扩大选择范围，提供异构环境，满足每种用例的选择和灵活性需求，开发出边缘智能系统。 推荐阅读： 移动和嵌入式设备上也能直接玩机器学习？ 一窥ARM的AI处理器
边缘计算与网络协议: 支持边缘计算场景的设计与优化引言随着物联网和云计算的快速发展，边缘计算作为一种处理数据的新模式受到了广泛关注。...边缘计算将计算能力推向物理世界的边缘，通过在离数据源更近的位置进行计算和存储，减少了数据传输的延迟和带宽消耗。然而，要实现高效的边缘计算，网络协议的设计和优化非常重要。...本文将介绍边缘计算的基本概念，并探讨支持边缘计算场景的网络协议的设计与优化方法。边缘计算基础知识边缘计算是一种将数据处理和存储能力推向物理世界边缘的计算模式。...边缘计算通过在离数据源更近的位置进行计算和存储，可以实现更低的延迟和更高的带宽。 在边缘计算场景中，通常存在大量的分布式设备和传感器，这些设备通过网络连接，并与边缘服务器进行通信。...网络协议需要具备低延迟、高带宽、高可靠性和安全性等特点，才能支持边缘计算场景的需求。未来，在边缘计算的发展过程中，网络协议的设计和优化将继续发挥重要作用，为确保边缘计算的高效运行提供支持。
虽然边缘计算成为广受关注的热门话题的时间并不久，但边缘计算的概念并不新。...智能边缘计算中的关键问题研究 在微软亚洲研究院，我们致力于研究智能边缘计算中的关键问题，更好地将 AI 赋能于边缘设备（包括终端设备和边缘服务器）和应用，提高智能边缘计算的系统性能和用户体验。...在这种情况下，我们就需要研究如何利用远程的计算资源的同时还能不泄露用户的隐私数据。 另外，在边缘设备上运行模型还带来了一个新的问题——模型的安全。训练一个好的模型需要花费巨大的人力、物力。...一个模型在事先收集好的数据集上进行训练，然后被部署到设备上进行使用。然而，模型使用中的数据通常是和训练时的数据集不一样的。...不管你是在家里、在办公室、还是在路上，不管是在工厂、在商场、还是在各行各业，借助分布在各处的强大计算能力，我们可以利用人工智能处理由无处不在的传感器采集到的数据，创造出丰富多彩的工作和生活体验。
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