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。...因此，无处不在的计算需求使得基础计算服务再也不是某个企业或者组织的个体需求，而是整个社会发展的共性需求。无处不在的计算即称为泛在计算，而边缘计算则是通过大量算力的部署来实现泛在计算的重要手段。...▲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。
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。
提出论点 好的研究想法，兼顾摘果子和啃骨头。...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。...初入团队，寻找自己的立足点，需要一个好的工作想法。每年末，抓耳挠腮做规划，想要憋出一个好的工作想法。很多同学，包括我自己，陆陆续续零零散散想到很多点，然后自己不断否掉。...）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。...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）。...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，...ETSI的多接入边缘计算（MEC，原移动边缘计算）定义如下：多接入边缘计算（MEC）为应用程序开发人员和内容提供商提供云计算功能和位于网络边缘的IT服务环境，其特点是超低延迟和高带宽以及可以被应用程序利用实时访问的无线网络信息...综上所述，无论是边缘计算、雾计算、多接入边缘计算、移动边缘计算，还是，其核心都是通过云端和物联网设备之间的各种现有或新增设备，将计算、网络、存储等能力向网络边缘侧扩展，充分利用整个路径上各种设备的处理能力
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。...基本上，防止攻击用户隐私的最佳方法是确保敏感数据不会离开设备。 开发人员希望机器学习处于边缘 开发人员的需求最适合边缘的机器学习处理。机器学习正在改变开发人员编写算法的方式。...虽然仍然很重要，但边缘的机器学习并不一定是所有基于机器学习的任务的“一刀切”解决方案。所有参与机器学习处理的团队(从开发人员到原始设备制造商)都需要确定设备上的哪些任务能从边缘的机器学习中获益。...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。
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。...六、小结 从云计算的发展趋势上来看，数据量的不断增大迫使边缘计算成为一个必然。大数据中心的成本问题，也需要通过边缘计算来降低。
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。
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...此时的边缘计算强调下行，即将云服务器上的功能下行至边缘服务器，以减少带宽和时延。...雾计算 随后，在万物互联的背景下，边缘数据迎来了爆发性增长，为了解决面向数据传输、计算和存储过程中的计算负载和数据传输带宽的问题，研究者开始探索在靠近数据生产者的边缘增加数据处理的功能，即万物互联服务功能的上行...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。
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。...04 边缘计算网络部署模式 为了适应不同行业差异化诉求，边缘计算在行业中的落地会存在多种部署形式，每一 个最终落地的边缘网络的组网架构与所覆盖的业务/网络需求、管理和运营模式以及商业模式相对应。
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？...边缘计算目前已成为一种趋势。正如SPR公司云计算业务高级顾问George Burns所说：“边缘计算是当前的行动之所在。”...Nadhan对同事或客户就边缘计算为何重要提出的问题进行了解释：“为使边缘计算设备变得更加智能，组织需要处理自己收集的数据，及时分享见解，并在适用时采取适当的行动。...边缘计算设备在这些区域虽然数量很少，但对于边缘计算解决方案的价值创造可能至关重要。” 企业IT部门还应该决定是要采用“边缘优先”策略还是采用基于用例的方法。
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。
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。
为什么需要边缘计算? 边缘计算是几年前出现的概念。它在行业中有着许多不同的定义，并且一个公认的定义是在更加靠近终端的网络边缘上提供服务。一方面，网络位置必须足够接近终端。...边缘计算支持建立大规模分布式体系结构，该体系结构允许在边缘计算上处理某个范围内的特定百分比的数据。只有少量必要的数据和访问流量需要路由到云计算中心。 边缘计算能提供哪些功能? 首先是更低的网络延迟。...云计算与边缘计算之间的协同作用是互联网(IoB)时代的基本形式。 边缘计算如何提供服务? 行业专家认为边缘计算绝对不是直接将云计算的复制和传输能力转移到边缘，因为边缘的运行环境与云计算中心完全不同。...通过这种方式，用户可以轻松构建自己的分布式边缘业务架构。 目前，阿里云公司已在边缘计算领域开发了多种云计算产品。在这里讨论的是阿里云在边缘计算基础设施层面的通用服务能力规划，即边缘计算分布平台。...边缘节点服务(ENS)依靠靠近终端和用户的边缘节点提供计算分布平台服务，使客户能够轻松地在边缘运行适当的业务模块，并建立云计算和边缘计算协同的分布式边缘架构。
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。...之后，各大云计算公司和运营商都纷纷推出了自己的边缘计算服务；边缘计算相关的创业公司更是不断涌现。...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。
自从“云计算”与其分支“边缘计算”和“雾计算”推出以来，这三者之间的差异甚至让许多专业人士都感到困惑。...将它们视为层,在视觉上是有帮助的，因为每一层都建立在前一层的基础功能之上，并且每一层都提供更接近数据源的智能分析。那么来源来自哪里？在制造业中,它可能是一个带有网络连接的生产设备的车间和工厂。...边缘计算的实际应用 随着从云计算层发展到雾计算，并最终到边缘计算的每一步,“智能设备”是一种更接近数据源进行信息处理的设备。...因此，通过边缘计算,可以在局域网上的单个机器、工作站和移动设备上进行智能分析。它就像工厂中的自动化控制器;智能设备操作机器，标记维护项目，以及向云计算和企业决策者“向上”分流传人数据。...在这种情况下,边缘计算看起来像一种“连接网络”,它允许每个相关设备通过有意义的、可操作的实时数据来支持其他设备。 3.更加智能的工厂是工业用边缘计算最明显的应用之一。
编者按：人工智能的蓬勃发展离不开云计算所带来的强大算力，然而随着物联网以及硬件的快速发展，边缘计算正受到越来越多的关注。未来，智能边缘计算将与智能云计算互为补充，创造一个崭新的智能新世界。...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。...之后，各大云计算公司和运营商都纷纷推出了自己的边缘计算服务；边缘计算相关的创业公司更是不断涌现。...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。
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