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云计算未来展望：边缘计算、量子计算与AI

文章目录边缘计算：数据处理的新时代应用领域挑战与机遇量子计算：超越传统计算的新范式量子比特应用前景挑战与机遇人工智能：云计算的动力云中的AI 应用领域挑战与机遇结语欢迎来到云计算技术应用专栏...~云计算未来展望：边缘计算、量子计算与AI ☆* o(≧▽≦)o *☆嗨~我是IT·陈寒 ✨博客主页：IT·陈寒的博客该系列文章专栏：云计算技术应用其他专栏：Java学习路线 Java面试技巧...❤️ 云计算一直以来都在不断发展和演进，为各行各业带来了前所未有的便利。然而，云计算的未来展望远不止于此。本文将探讨云计算领域的三个重要趋势，它们将引领未来的技术发展：边缘计算、量子计算和人工智能。...这一领域的突破可能会引领新的技术革命。人工智能：云计算的动力人工智能（AI）一直是云计算的重要驱动力，它将继续引领云计算的未来。...此外，AI模型的训练和部署也需要大量的计算资源，这为云提供商提供了商机。云计算将继续推动AI的发展，而AI也将进一步推动云计算的创新。这两者之间的相互作用将塑造未来技术的面貌。

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KubeEdge架构解读：云原生的边缘计算平台

KubeEdge即Kube+Edge，顾名思义就是依托K8s的容器编排能力和调度能力，实现云边协同、计算下沉、海量设备的平滑接入。...server可以访问etcd 组件通过 API Server 访问集群状态 API采用声明式设计 API对象彼此互补、可组合优先使用事件监听而不是轮询 … 2 基于Kubernetes构建边缘计算的优势与痛点...、边、端三部分，云上边就是我们的控制面，边就是我们的边缘节点，端就是跑了我们的一些端侧设备，云上左边是一个K8s的master，是没有做过改动的原生的K8s控制面，后边我们加了我们的一个组件叫CloudCore...，比如说我们这应用或者设备的元素从云上分发下来，我们是先把它存到一个数据库里，然后再到它的Edged或者设备里边，这样就能保证云边网络断开或者边缘节点重启了以后我应用的Edged它可以从数据库里把应用源数据拿出来...KubeEdge致力于将Kubernetes的能力拓展到边缘业界首个边缘容器平台项目 Apache 2.0协议 2019年3月捐给CNCF基金会 2020年9月晋级为孵化级托管项目 K8s IoT Edge

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主流AI应用边缘计算平台综合对比

产品性能对比海思Hi3559A以及Atlas 200/500作为华为在边缘计算方向的主流产品，一直有着不错的表现。...Atlas系列产品，采用了CANN（Compute Architecture for Neural Networks）异构计算架构，支持用户快速构建基于昇腾平台的AI应用和业务，主要包含AscendCL...而NVIDIA作为早期入场AI并且其平台和生态也日趋成熟的厂商，体系更显完善。...Jetson依赖最成熟的CUDA平台，程序可从X86平台移植且无缝衔接，提供了快速开发和部署的工具集，并且建设了ISAAC数字孪生平台为机器人开发加速，拥有最完善和成熟的生态。...解锁更多联宝科技边缘计算产品信息和技术服务，请拨打186 5606 8804（同微信），或发送邮件至lcfc.ec @http://lcfuturecenter.com

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主流AI应用边缘计算平台综合对比

产品性能对比海思Hi3559A以及Atlas 200/500作为华为在边缘计算方向的主流产品，一直有着不错的表现。...Atlas系列产品，采用了CANN（Compute Architecture for Neural Networks）异构计算架构，支持用户快速构建基于昇腾平台的AI应用和业务，主要包含AscendCL...AI框架兼容主流的TensorFlow、Caffe、Pytorch，同时支持华为的开源AI框架MindSpore，更好地匹配昇腾处理器的算力和全场景深度学习框架。 ?...而NVIDIA作为早期入场AI并且其平台和生态也日趋成熟的厂商，体系更显完善。...Jetson依赖最成熟的CUDA平台，程序可从X86平台移植且无缝衔接，提供了快速开发和部署的工具集，并且建设了ISAAC数字孪生平台为机器人开发加速，拥有最完善和成熟的生态。 ?

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边缘计算推动AI发展未来能摆脱云计算吗？

AI发展未来能摆脱云计算吗?...的确，现在人工智能AI技术的火爆程度不亚于任何一项IT新技术的宣传力度，我们也不可否认，人工智能背后所依靠的就是云计算平台的强大支撑，很多AI的具体需要依靠云计算平台当中边缘计算去完成，但是，现在AI在应用部署过程当中仍然受限制于边缘计算的成本层面以及设备只能分析能力等很多方面...所谓的边缘计算就是在靠近物理设备或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，来满足快速连接、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技术...3 云计算能给我们做点什么对于人工智能AI来说，对于海量数据的处理能力以及呈现能力方面仍然需要一个智能化的计算方式，云计算则可以通过将数据中心集成化，利用不同的算法进行整合处理，从而帮助广大用户实现数据处理层面的服务需求...边缘计算兴起不仅带动了AI芯片的销量，也会促使相关的硬件市场规模进一步扩大。可以预见，一旦所有终端设备都能实现边缘计算的话，其市场必会远远超越云计算。

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边缘计算与云计算的未来

这是最后一次分散化的进程，此后便是著名的集中式云体系结构，巨型的数据中心基本上承揽了所有的重要任务。现在，边缘计算正在敲门，为下一次换班做准备。云服务是当前的集中式体系范例。...二、定义边缘计算云服务与边缘计算-图表 (来源http://t.cn/Ez2kkBz) 在Aran Khanna的“边缘深度学习”（来源 http://t.cn/Ez2kpQ3）一文中，给边缘设备下了一个非常简洁的定义...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。...关于人工智能和机器学习，更多的内容，可以参考宋潇男的文章《AI杂谈：从洗衣机到老鼠屁股》和《一起来DIY一个人工智能实验室吧》以及李广珍博士的《拥抱人工智能，从机器学习开始》。...四、边缘计算的未来挑战边缘计算的优点和优点（来源http://t.cn/EzLVbZn）云时代的一个典型好处是集中化及其带来的管理的便利性。随着计算分布在许多节点和设备上，管理问题也随之出现。

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腾讯云微计算实践：从Serverless说起，谈谈边缘计算的未来

作者：黄文俊，腾讯云高级产品经理曾经历过企业级存储、企业级容器平台等产品的架构与开发，对容器、微服务、无服务器、DevOps等都有浓厚兴趣。本文整理自1月20日腾讯云微服务架构交流会。...云函数未来在边缘计算中还会有大量的探索机会，CDN厂商、物联网厂商、硬件厂商等都将会有持续不断的合作发展，去探索尝试将边缘的物联网能力、边缘的AI能力、边缘CDN能力落地。...回答：您说的是私有化部署，云函数本身没有考虑，腾讯云云函数管理整体是在云上的，边缘计算提供更多的是边缘的调度和计算能力，函数在云上配置后，调度到设备上运行，云函数本身对于设备上的数据读取全部由自己控制，...云函数本身也提供AI能力，在云上提供，所以在云上运行。对于AI，云上产品化的速度会更快，目前腾讯云已经在为部分客户进行支持，云上的相关操作说明后续也会提供出来，大家可以在线体验AI能力。...回答：目前有在做很多，包括边缘计算、CDN以及和腾讯云的各种云产品打通，Serverless本身最大的价值在于和各个云产品打通之后的效能，可以认为是各个云产品之间的黏合剂或者是轻量级计算的联合。

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开源项目介绍｜SuperEdge-云原生边缘计算平台

SuperEdge-云原生边缘计算平台，是一个基于Kubernetes原生的边缘容器方案，它将Kubernetes强大的容器管理能力扩展到边缘计算场景中，针对边缘计算场景中常见的技术挑战提供了解决方案，...如：单集群节点跨地域、云边网络不可靠、边缘节点穿透内网注册等，帮助用户轻松地部署应用到边缘计算节点上，安全可靠地服务。...边缘计算场景下云边端一体化的挑战与实践 https://mp.weixin.qq.com/s/rCA6AKQ7CCZ6Zu81olDVDQ ?...【SuperEdge】腾讯WeMake工业互联网平台的边缘容器化实践：打造更高效的工业互联网 https://mp.weixin.qq.com/s/evalqNiqoM2dly57A0Cgrg ?...首届项目由教育部计算机教学指导委员会、教育部软件工程教学指导委员会、中国信息通信研究院作为联合指导单位，包括开源基础培训、开源进阶研学、开源项目实战三个环节，项目涉及云原生、微服务、容器、AI、大数据、

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腾讯云EdgeOne：全球首款边缘安全加速平台

EdgeOne 是腾讯云新推出的边缘安全加速平台，号称是“全球首款”。它的 slogan 是“下一代 CDN —— EdgeOne 不止于加速”。...看了下官方的简介，EdgeOne 提供边缘安全加速平台，避免预期外高额账单，运维省时更高效。...EdgeOne 和传统 CDN 的区别： EdgeOne 是腾讯云推出的下一代 CDN 产品，它不仅包含了传统 CDN 的功能，还集成了域名解析、DDOS防护、Web防护、Bot防护、边缘函数计算等边缘一体化服务...而传统 CDN 的配置项和规则引擎相对较少，不能满足一些复杂的业务场景。腾讯云前几天刚刚进行了 EdgeOne 的公测，感兴趣的可以试一下。要不是我购买 CDN 流量还能用一年，就直接上了。...未经允许不得转载：Web前端开发资源网 » 腾讯云EdgeOne：全球首款边缘安全加速平台

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新SCADA 系统：集成边缘计算、MQTT 和云平台

系统集成商Roeslein&Associates（同属RAE 集团）为其升级了新的SCADA 系统，并使用了几种现代技术，包括云服务平台、SCADA 平台、边缘计算和消息队列遥测传输（MQTT）功能。...RAE 公司每天还使用这个新平台来管理和优化生产，并能持续添加新的功能。检查所有阀门，确认是否有某个阀门开裂或泄漏。集成SCADA、云和边缘技术“连接所有部件并不困难。”...负责该项目实施的系统工程师Mitchell Leefers 表示，使用Amazon 云服务资源通常需要一段学习曲线，但通过边缘技术和MQTT，一切都可以完美地连接在一起。...该项目涉及两个独立的数据采集系统。其中一个可以处理合规报告所需的数据，并可以以安全的方式将其它公司包括在内。该系统拥有一个虚拟的私有云。...它还包括与可编程逻辑控制器（PLC）直接连接的以太网，以确保可靠的边缘设备通信。数据通过MQTT 传输。第二个系统仅用于RAE 公司收集其所有过程数据。

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腾讯云郝鹏：SD-WAN与边缘计算

11月28日，2020 SD-WAN峰会在北京成功召开，腾讯云网络的高级产品经理郝鹏带来了主题演讲《SD-WAN与边缘计算》，演讲主要分为四个部分：聚焦网络，发力边缘；创新实践、服务客户；立足技术、引领发展...01 聚焦网络，发力边缘边缘计算发展趋势随着5G时代的来临，在未来超过50%的数据、计算将会发生在边缘节点，云-边-端一体化将成为不可逆转的趋势。...03 立足技术，引领发展云边协同：边缘节点快速纳管云边协同管控，这个需求一方面来自于腾讯内部的边缘团队，另一方面来自做边缘计算或是云边管控的客户。...04 开放生态，合作共赢腾讯云的目标是拥抱产业生态，构筑SD-WAN合作平台，合力赋能边缘计算。...有以下三个合作方向：应用合作：SD-WAN CPE端能够嵌入管理平台，通过更加轻量级的方式，帮助用户在腾讯云CPE设备上调度边缘应用。网络合作：目标是做到接入点下沉、高密度的覆盖。

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用边缘计算扩展云计算的边界

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。...针对内容交付网络(CDN)架构，开发团队希望将边缘计算构建到计算分发平台中，该平台通过中心的资源调度来检查客户的资源需求，并选择适当的边缘节点资源。...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。...例如，在ET City Brain场景中，视频监控在云平台上实施。在新的零售场景中，一些商店在云平台上执行视频人工智能、自动识别监控、销售和其他活动。本地行业中的一些IT设施迁移到云平台。...最后，在基础设施层面，人们已经看到了将边缘计算与人工智能结合使用的要求。一些云计算供应商正计划支持GPU和其他功能，以帮助构建边缘场景的分布式数据分析平台。

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边缘计算的云边协同

资源较为集中的称为“中心云”，资源量较少的部署点称为“边缘云”，并在边缘计算云平台中存在少数的中心云和多数的边缘云，因此如何进行平台的资源调度变成十分重要。...而云边协同是边缘计算中非常重要的特性，那么为何云边协同那么重要？...中心云与边缘云的关系如下图，中心云管理多个边缘云平台，工业PC和大量的网关，而边缘云则通过边缘网关接入各种设备、传感器等。 ?...在安全策略协同的过程中，中心云如发现某个边缘云存在恶意流量，可以对其进行阻断，防止恶意流量在整个边缘云平台中扩散。...对于边缘计算来说，不同于把大量的资源整合的云计算平台，边缘云平台更是一个分布式的平台，因此云边协同的特征是边缘计算的主要特征之一，而云边协同包含了各种协议和功能，涉及到了云计算的方方面面，因此在边缘计算的发展过程中

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边缘计算的云边协同

资源较为集中的称为“中心云”，资源量较少的部署点称为“边缘云”，并在边缘计算云平台中存在少数的中心云和多数的边缘云，因此如何进行平台的资源调度变成十分重要。...而云边协同是边缘计算中非常重要的特性，那么为何云边协同那么重要？...中心云与边缘云的关系如下图，中心云管理多个边缘云平台，工业PC和大量的网关，而边缘云则通过边缘网关接入各种设备、传感器等。 ?...在安全策略协同的过程中，中心云如发现某个边缘云存在恶意流量，可以对其进行阻断，防止恶意流量在整个边缘云平台中扩散。...对于边缘计算来说，不同于把大量的资源整合的云计算平台，边缘云平台更是一个分布式的平台，因此云边协同的特征是边缘计算的主要特征之一，而云边协同包含了各种协议和功能，涉及到了云计算的方方面面，因此在边缘计算的发展过程中

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云计算、边缘计算和雾计算的实际应用

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。...但是当涉及到一般消费者、IT开发人员、数据分析师和企业网络时，选择一个或多个这样的计算平台可以获得明显的优势。这些计算将为不同的环境和场合提供不同的功能，即使它们彼此相辅相成。...以下是对这三个层次的计算类別的概述，以及每个计算层次的实际应用情况。如上所述，术语“云”“边缘”和“雾”代表三层计算： ▲ 云计算层:工业大数据、业务逻辑和分析数据库以及数据存储。...雾计算并不像边缘计算那样分散，但它确实进一步减少了通过网络或向上传输到云计算层的数据量。它有助于边缘层中“节点”之间的通信和协作。在上面的示例中，节点是无人驾驶汽车。那么，有哪些工业用途的应用呢？...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。

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【腾讯云AI绘画】利用腾讯云AI绘画做一个自己的绘画平台

所以现在再接再厉，再给大家来一篇，利用腾讯云AI绘画做一个自己的绘画平台，供大家参考和使用。...下载地址 https://wwad.lanzouw.com/b013wlpib 密码:g8t6 10.解压到当前站点目录后，我们需要修改一个地方，填写你的腾讯云id和秘钥，来使用ai绘画。...如果你没有开通ai绘画的话，先来这里开通一下ai绘画https://curl.qcloud.com/XLG9TZsF 然后腾讯云id和秘钥请到这里创建一下https://curl.qcloud.com/...三，结语：通过腾讯云AI绘画，我们可以创造一个属于自己的绘画平台，为艺术家和创作者提供无限的创作可能性。...腾讯云AI绘画的强大功能和智能算法使得绘画过程更加简便、高效，让艺术创作变得更加有趣和富有创意。无论是专业画家还是初学者，都可以通过这个平台发挥自己的创造力，创作出独特而精彩的作品。

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今年云计算的主要趋势，混合云边缘计算Serverless

对于寻求额外安全性和更多数据控制，同时还要节约成本的公司来说，混合云是最佳选择。边缘计算边缘计算最近也广受欢迎，最近几年都在保持可观的增长。...这种与数据的接近性为公司带来了巨大的好处，例如最大的运营效率、快速监控、改进的性能和更快的响应速度以及更好的带宽。物联网通常与边缘计算相关联。...在物联网中，数据不需要反复往返于中央服务器或云端进行处理，事实上，数据可以重定位到“边缘”。借助此，边缘计算能够管理从物联网设备生成的大量数据。...此外，与5G结合后，速度可以大幅提升，这将增强边缘计算实时处理能力。无服务器架构(Serverless) 无服务器架构与云计算相关。...人工智能和机器学习的结合 AI是2021年最常见的云计算趋势之一。IT行业正在将AI无缝集成到云计算，以增强业务运行、运营的效率。现在，它使公司能够轻松扩展、适应、有效管理和自动化其流程。

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腾讯云高性能计算平台重磅发布！

腾讯云高性能计算平台通过最高级评测

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数字时代云计算与边缘计算的区别

云计算和边缘计算经常被讨论,但它们在功能上可能有所不同。云计算,即按需提供数据存储和计算能力的计算机系统,已经存在了几十年。...边缘计算是一种资源丰富的网络基础设施方法,它利用了现代物联网设备和边缘数据中心的融合所驱动的大量处理能力。随着边缘系统能力的不断增强,一些人认为边缘计算有能力最终取代传统的云计算基础设施。...但是,这两种技术在IT生态系统中都具有重要而独特的作用。与物联网相比,边缘计算可以被看作是云计算的一种替代方法,它在数据源附近处理实时数据,而数据源被认为是网络的边缘。...为什么边缘计算对云计算至关重要由于各种各样的应用程序和不同的社交媒体平台每天都会生成大量的数据,所以所有的数据都在云中存储、计算、处理。...边缘计算使计算资源和应用服务能够使用分散的计算基础设施分布在整个通信路径中。除了收集要传输到云的数据外,边缘计算还对本地收集的数据进行处理、评估和操作。

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边缘计算融入云计算架构的优缺点

边缘计算限制在企业将任务移至边缘之前，需要考虑支持某些边缘模型是否有意义。这些限制可能会迫使企业返回到传统的云平台。...因此，边缘计算不适合具有严格安全要求的应用程序。如果企业正在处理敏感数据或有特殊的合规性需求，使用集中式服务器的典型云计算方法可能不会那么危险。...延迟要求由于数据不必在云平台和数据中心之间来回传输进行分析，边缘计算提高了应用程序的速度和响应能力。对于需要真正即时通信流的任务，这是一个显著的好处。...虽然云计算供应商继续扩大其数据中心的足迹，但这些庞大的数据中心设施通常位于远离主要人口中心的农村地区。大多数工作负载的延迟要求较低。与典型的云计算设计相比，边缘计算网络只能将网络响应能力提高几毫秒。...从管理的角度来看，将数据移动到公有云数据中心可能更便宜、更容易。然而，基本上无状态且不需要大量数据的工作负载是边缘计算的理想候选者。

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