网络性能与应用质量的发展催生边缘计算 随着智能手机、可穿戴设备等智能设备的普及，以及高清视频、人工智能算法等需求的涌现，各类游戏、应用、视频业务对于数据实时性的要求越来越高， 此类业务采用云计算架构无法达到敏感任务的延迟要求，不仅如此，当应用规模扩大时，云计算架构中网络带宽将会成为瓶颈，难以支撑来自海量前端设备的大规模实时计算和数据请求。 与此同时，随着5G/6G、Wi-Fi 6等通信技术和标准的快速发展，用户端到网络接入端的直接延迟可以降到个位数毫秒级。此时我们发现，在云计算架构中，数据从接入点到云计算中
实时流计算服务（Cloud Stream Service，简称CS），是运行在公有云上的实时流式大数据分析服务，全托管的方式用户无需感知计算集群，只需聚焦于Stream SQL业务，即时执行作业，完全兼容Apache Flink（1.5.3版本）API和Apache Spark（2.2.1版本）API。
Gartner认为，到2025年，在传统集中式数据中心或云外部创建和处理企业生成的数据量，将从今天的10%猛增到75%。
2020年3月3日， GSMA发布了与边缘计算产业联盟（ECC）共同完成的《5G时代的边缘计算：中国的技术和市场发展》（Edge computing in the 5G era: Technology and market developments in China）报告。该报告分别从技术、应用、市场前景、机会、商业模式、政策法规多个角度，剖析了边缘计算生态的现状和未来发展。
1946年在美国宾夕法尼亚大学，电子晶体管计算机ENIAC携170平方米、18000个晶体管的庞大身躯悄然问世，作为计算的载体，开启了现代计算机的发展之路。
2022年，供应链中断影响了几乎所有行业的企业。为了帮助缓解供应链中的运输环节，马士基集团进行了一场转型，采用尖端技术来加速和加强全球供应链，并与科技巨头开展合作，在其码头采用边缘计算技术、构建专用5G网络以及部署数千个物联网设备，以提高管理和调度运输货物的集装箱船的效率、质量和可见性。
在过去几年里，实时计算的受欢迎程度呈爆炸式增长。这源于互联网、物联网、人工智能技术的高速发展，以及国家政策层面的大力支持。然而，在企业层面上，实时计算这种技术仍难以得到有效应用。究其原因，主要在于技术门槛高，开发、运维成本难以控制，缺乏成熟的产品化功能。
近年来，我国基础自动化和过程自动化水平有了显著提高，但与先进国家相比还有相当大的差距，特别是在工厂车间环境中存在投资大、功能冗余、操作困难、抗干扰性差等问题，因而难于推广应用。故此，钢铁自动化生产线的监控和管理成为解决此类问题的关键。
截至2018年8月，约有1/3的公司仍未遵守欧洲通用数据保护法规（GDPR），该法规旨在为用户提供大量的数据保护。事实上，目前在欧洲，仍然有大约1,000个美国新闻网站没有办法访问，这主要是因为网站不在意数据安全，没有将GDPR排到较高优先级。这对2019年的数字化转型趋势意味着什么？这意味着知情的客户将开始留意哪些公司真正关心保护他们的数据，哪些公司真的不关心。我相信GDPR将是一个更加全球化的趋势的开始，它将使公司对隐私和个人数据负责。虽然品牌不一定要遵守，但这一变化对公司如何找出更好的方式来真正建立与受众的关系敲响了警钟。
无限数据指的是,一种不断增长的，基本上无限的数据集。这些通常被称为“流数据”，而与之相对的是有限的数据集。 无界数据处理,一种持续的数据处理模式,能够通过处理引擎重复的去处理上面的无限数据，是能够突破有限数据处理引擎的瓶颈的。 低延迟，延迟是多少并没有明确的定义。但我们都知道数据的价值将随着时间的流逝降低，时效性将是需要持续解决的问题。
尽管分析师对于边缘计算市场的预测在市场规模和未来几年的增长率方面差异很大，但他们总体的预测都比较乐观。在Equinix委托的一份报告中，Gartner甚至认为“边缘将吃掉云”。
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,这里我们说的是大数据领域的实时流式计算。
互联网到移动互联网最大的变化莫过于用户“随时随地”地接入互联网。不过，还有一点正在悄悄发生的是，“内容和服务的实时性”正在变得重要起来。 一、实时直播 中秋节，百度联合国家天文台在北京、台北、拉萨、
5G时代，连接设备数量会大量增加，网络边缘侧会产生庞大的数据量。如果这些数据都由核心管理平台来处理，则在敏捷性、实时性、安全和隐私等方面都会出现问题。
近年来，随着全国各地数字化转型、数字化改革相关政策出台，同时AI、大数据、5G等技术在行业的应用进一步深化。因此，以数字化、智慧化为导向的产业升级在各行业相继落地。园区作为产业集群的重要载体和组成部分，园区智慧化的试点与探索进程逐步加快，行业规模增速显著提升，智慧园区建设逐渐进入深水区。
变化的背景在于，5G和物联网潮流下，成百上千万的机器和设备正首次接入互联网：在工业领域，工程师需要实时了解工厂、矿区的运营情况；在智慧城市领域，更多的联网设备正带来智能高效的城市管理手段；在智能网联汽车领域，如火如荼的自动驾驶潮流，正进一步推动绿色、便捷出行成为可能。
数据仓库大家非常熟悉，在1991年出版的“Building the Data Warehouse”，数据仓库之父比尔·恩门首次提出数据仓库的概念，数据仓库是一个面向主题的，集成的，相对稳定的，反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
随着IT（信息技术）的快速发展，其在为世界各地的企业增加价值的作用越来越受到关注。边缘计算是某些企业为了产生某些价值而最期待的技术之一。
随着移动设备、物联网设备的持续增长，流式数据呈现了爆发式增长，同时，越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求，基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求，在这个背景下，各种实时流处理平台应运而生。
虽然在涉及云计算应用的功能方面，人们只是开始触及，但许多人已经考虑到云架构的继承者。一种人们正在讨论的这样的技术称之为边缘计算。这是一个概念，人们将目前集中在云端中的计算以分布式方式移动到边缘。这
边缘计算具备低延时计算速度快，实时响应效率更高，节省流量和带宽等特点。佰马边缘计算智能网关，经过软硬件优化开发设计，在物联网系统中发挥显著的低延时优势、省带宽优势、通信安全优势和多网兼备优势。
11 月， eKuiper 团队转入 1.8.0 版本的开发周期之中，目前已完成了一部分实用的新功能：添加了视频流 source，将边缘流式处理能力扩展到视频流领域，可以处理摄像头的视频流或者网络中的直播视频流；发布了通用的 tfLite 函数，用户只需上传训练好的 Tensor Flow Lite 模型，无需额外编写插件或代码即可在 eKuiper SQL 中调用模型进行流数据的 AI 推断，进一步简化了 AI/ML 处理的难度；针对边缘环境运维不便的特点进一步优化了规则自动化运维的能力，为规则添加了自动重启策略的配置，Portable 插件添加了热更新功能；继续完善了有状态分析函数的支持，增加 WHEN 子句进行按条件计算。
近日，三菱电气连续完成两项重大收购：其一，将ICONICS-美国标志软件的剩余股份全部收购。2011年以来，三菱已持有标志软件19.9%的股份，此次交易完成后美国标志软件将成为三菱电气100%的子公司。其二，收购了美国一家技术创业公司Realtime Robotics的股权。
作者简介 刘丹青，携程信息安全部高级开发工程师。2014年加入携程，主要负责验证码、风控数据平台的开发设计工作，提供性能测试与性能优化的相关支持。 前言 近几年，随着电商和互联网金融的发展，各大互联网企业也在逐步加强风控体系的建设，为公司的运营保驾护航。在携程，各BU经常受到恶意注册、登录、恶意刷单、扫号等行为，所以建设了一套数据平台，希望能够从数据中挖掘出有用的信息，不仅可以为风控系统提供数据支持，还可以为其他服务提供支撑。 本文主要从架构和业务的角度介绍下携程信息安全团队的数据平台建设之路，以及如何为
近日，国际数据公司IDC发布了最新2021上半年《中国半年度边缘计算服务器市场（2021年上半年）跟踪报告》，数据显示，中国边缘服务器整体市场规模达到13.3亿美元，预计到2021年底将快速增长至33.1亿美元，同比增长23.9%。其中边缘定制服务器市场排名前三的厂商依次为浪潮、新华三和华为，浪潮以市占率49.4%稳居市场第一。
在大数据时代，数据信息成为了各行各业发展规划的一项重要依据。在工业领域，生产数据可视化的应用亦是将庞大的数据通过可视化分析，再由大屏将数据信息清晰明了地呈现出来。
随着移动设备、物联网设备的持续增长。流式数据呈现了爆发式增长。同时，越来越多的业务场景对数据处理的实时性有了更高的要求。基于离线批量计算的数据处理平台已经无法满足海量数据的实时处理需求，在这个背景下，各种实时流处理平台应运而生。 运用好大数据可以让为消费者提供产品或服务的企业进行更精准的营销；比如我们大家都熟知的海尔，他们在推出某一款新型智能空调时，将广告投放到与会员大数据平台合作的旅游、健康类杂志上，不仅为杂志用户提供购买优惠的双赢模式，还通过用户订阅的杂志来判断用户的特点，从而进行更精准的营销。
vivo 实时计算平台是 vivo 实时团队基于 Apache Flink 计算引擎自研的覆盖实时流数据接入、开发、部署、运维和运营全流程的一站式数据建设与治理平台。
5 月 23 日，在广州举行的腾讯“云+未来”峰会上，马化腾指出，超级大脑是一个让人工智能无处不在的智能操作系统，AI 能力将依托超级大脑随时随地被灵活调用。
边缘计算使处理和存储资源更接近数据的创建和消费点，缩短了基本数据传输的距离。最大限度地减少了网络延迟，提高了数据检索和利用的速度，缓解了带宽拥塞，并降低了支持大量数据移动性的成本。边缘计算正在推动各个领域的变革。更快的数据驱动洞察周期允许在更短的时间内开发更具创新性的商品、应用程序和数字体验。这会带来更多的收入、更好的客户服务、更少的开支和更有效的运营。
数字技术和实体产业融合演进，跨时空连接带来了数实融合全新体验，数字孪生正日益在产业转型深化阶段发挥重要作用。
市场研究&咨询公司Grand View Research预测，「即使在冠状病毒在全球肆虐的背景下，边缘计算以及5G网络市场最终也将出现显著增长。到2027年，边缘计算解决方案的市场规模将从35亿美元增长到434亿美元。」
世界距离2020年的下一个十年更近了，就像大多数预测一样，这将是一个科技进步的伟大十年!技术创新已经超越了自身，创造了一个更高效、更便捷的服务世界。数据已成为企业和个人的最大资产。向云的过渡改变了数据处理的动态和互联网设备的功能。云让在数据中心上工作的“按需”计算能力梦想成为现实。
---- 新智元报道 【新智元导读】今天微软人工智能大会上，微软宣布推出Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软AI服务与开发工具，以及在线人工智能学院等众多福利。 2018 微软人工智能大会（AI Innovate）上，微软发布两项大福利： 第一个是推出“3个100”计划： 发布Azure机器学习、Visual Studio Tools for AI等100项微软人工智能服务与开发工具； 与来自100家具有影响力的企业的开发者和数据科学家合作； 创造1
随着物联网、大数据、人工智能、5G 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。根据国际调研机构 Gartner 公司的报告，到 2022 年，超过一半的企业数据将在传统数据中心和云平台之外的边缘产生和处理，目前约为 10%。边缘计算的兴起帮助企业近乎实时地分析信息，并围绕物联网 (IoT) 设备和数据创造新的价值。
近年来，数字孪生作为数实融合关键技术，已从浅层次应用，逐渐步入产业数字化转型的“深水区”，成为加速产业智能化的核心驱动力之一。腾讯在数字孪生领域持续加大技术投入和产业实践，致力于成为推动行业发展的关键力量。
近日，边缘计算社区从36Kr获悉北京云枢讯联科技有限公司（CloudHub）连续融资融了两轮数千万元，一起了解一下这个公司及背后的股东。
【摘要】基于边缘计算研究传感器高频次采集数据的传输、存储和处理技术架构，提出了传感器高频采集设备的软硬件模块组成，并形成通用数据分析处理软件框架，以长时间综合分析多个高频采集设备的数据，为物联网应用对大规模传感器数据进行挖掘处理和分析判决提供基础。
机器之心原创 作者：蛋酱 930 变革两年后，被寄予厚望的腾讯云在 To B 这张考卷上都写了什么？ 从「深圳市腾讯计算机系统有限公司」注册成立，到成为服务用户最多的中国互联网企业之一，腾讯经历了互联网发展的黄金二十年。拥有众多国民级应用、十多亿 C 端用户的同时，这家公司对于自身技术的披露却一向低调。 当然，事情也正在发生变化：两年前，腾讯宣布正式「拥抱」产业互联网，并进行了第三次组织架构调整，史称「930 变革」。这家科技巨头积淀多年的技术能力，终于越来越多地从幕后走到台前，被寄予厚望的腾讯云，成为腾
AbutionGraph：北京图特摩斯科技自研的国内首个准实时多维图形数据库，首个将实时/离线/指标聚合/图挖掘/AI框架等热门技术线深度整合在一起的认知图谱平台，本文仅对实时性的相关优势做分析。
本来今天想写.NET Core实战之CMS系统第十五篇文章的。哈，奈何今天在新生命人脉群里面看到石头哥分享的一张图片，然后大家就议论了起来，不过我看的很懵逼，这图什么意思啊？当一个朋友讲述了这个图片背后的故事的时候，瞬间泪奔了！先上图，第一眼看很平淡，一个苦逼程序猿在加班，旁边那个是布娃娃吗？反正我第一眼看就觉得是布娃娃！
陈仕明 虎牙数据平台负责人，一直从事数据相关的工作，从最初的企业数仓，到互联网数仓架构，再到大数据系统架构，拥有十年以上的行业经验。
大数据技术已经被应用到各行各业，涉及人们生活的方方面面。大数据技术大大提高了数据存储和计算能力，从而为企业快速决策提供了数据支撑，能够助力企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量，应用大数据技术为企业核心竞争力的提升打下了坚实的基础。
导读：深度学习技术已经在互联网的诸多方向产生影响，每天科技新闻中关于深度学习和神经网络的讨论越来越多。深度学习技术在近两年飞速发展，各种互联网产品都争相应用深度学习技术，产品对深度学习的引入也将进一步影响人们的生活。
实时流式计算，也就是RealTime,Streaming,Analyse,在不同的领域有不同的定义,那么，到底什么是实时流式计算呢？谷歌大神Tyler Akidau在《the-world-beyond-batch-streaming-101》一文中提到过实时流式计算的三个特征：
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及通信协议相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
AI 前线导读：2018 年接近尾声，AI 前线策划了“解读 2018”年终技术盘点系列文章，希望能够给读者清晰地梳理出重要技术领域在这一年来的发展和变化。本文是实时流计算 2018 年终盘点，作者对实时流计算技术的发展现状进行了深入剖析，并对当前大火的各个主流实时流计算框架做了全面、客观的对比，同时对未来流计算可能的发展方向进行预测和展望。
2005 年开始从事 IT 工作，在 IT 架构、应用、系统、网络等领域有着丰富的从业经验。先后在中国银行、EMC、IBM 等大型 IT 公司担任技术专家、架构师等职位。主要研究领域：虚拟化、私有云以及软件定义数据中心。
在智慧零售领域，我们借助云平台实现了实体零售店进行人、货、场的数字化升级。 智慧零售的目的，是希望让生产、制造企业能够动态感知消费者的需求，来组织和研发、生产和服务，最终实现智能制造。 今天，2018腾讯“云+未来”峰会在广州举行。 在主论坛上，腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾做了主题为《智慧连接：云时代的创新与探索》的演讲，阐述了腾讯希望在云时代通过“连接”，构建“三张网”的愿景，这其中也包含了他对智慧零售的思考。 腾讯一直专注于做连接，希望能够连接人与人、人与物以及人与服务，马化腾说，在云时代
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