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边缘计算解决的问题

是将计算和数据处理能力推向网络边缘,以减少数据传输延迟、提高系统响应速度和用户体验。它主要解决以下几个问题:

  1. 延迟问题:边缘计算将计算资源和数据存储靠近终端用户,使得数据的处理和决策能够在离用户更近的地方进行,从而减少了数据传输的延迟。这对于需要实时响应的应用场景非常重要,如智能交通、智能制造和物联网等。
  2. 带宽问题:边缘计算可以将数据处理和分析的工作在边缘设备上完成,只将结果传输回云端,减少了大量的数据传输,节省了带宽资源。这对于网络带宽有限的场景,如移动网络和农村地区的网络环境非常有益。
  3. 数据安全问题:边缘计算可以将敏感数据在边缘设备上进行处理和存储,避免了将敏感数据传输到云端的风险。这对于一些对数据安全要求较高的行业,如金融、医疗和军事等领域非常重要。
  4. 隐私问题:边缘计算可以在终端设备上进行数据处理和分析,避免了将用户的个人隐私数据传输到云端的问题。这对于一些对用户隐私保护要求较高的应用,如人脸识别和智能家居等非常有帮助。
  5. 离线问题:边缘计算可以在没有网络连接的情况下进行数据处理和决策,保证了系统的可靠性和稳定性。这对于一些需要在偏远地区或紧急情况下进行数据处理的场景非常重要,如自动驾驶和远程医疗等。

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边缘计算为企业解决4个问题

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    物联网见证了互联网技术融入日常生活戏剧性发展。然而,由于缺乏安全保障,社会压力和政府行为迫使工程师实施更强大安全功能。边缘计算如何提供帮助?为什么它会成为未来物联网最终解决方案?...然而,有一种新兴技术可能有助于解决物联网安全问题边缘计算。...使用云来执行数据处理通常被称为“云计算”,这本质上意味着数据处理是由负责收集数据物联网设备远程完成。然而,边缘计算是物联网设备本身负责部分或全部数据处理一部分。...边缘计算优势 边缘计算与云计算相比有很多优势,包括安全性、延迟和可靠性。由于边缘计算设备很少向基于云系统传输数据(如果有的话),敏感数据很少受到潜在攻击源影响。...结 论 边缘计算为工程师提供了一种全新计算模式,我们可以看到低延迟、高可靠性物联网设备可以将云计算最佳特性与本地处理结合起来。

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    如果将边缘计算存储添加到其组合中,其管理可能会变成IT团队噩梦,分布在多个平台和地理位置数据将从四面八方涌入。 将边缘和云计算与数据存储相结合充满了复杂性。...在深入探讨多云和边缘存储争议之前,首席信息官和其他IT决策者应该询问自己一系列重要问题。由于数据管理是存储核心,因此数据收集、传输和保留只是需要考虑多方面事项一部分。...当边缘计算存储系统添加到组合中时,这种灵活性和移动性可能受到威胁,除非IT团队准备处理诸如添加和删除云计算服务,在平台之间迁移工作负载或集成到结构中边缘系统之类变化。...为了长期正确规划存储,IT团队需要了解如何管理边缘集成以及如何在整个多云/边缘计算环境中解决不断变化条件。 10. 安全性和合规性要求是什么?...然而,边缘计算存储无论在什么情况下都会使问题复杂化,特别是涉及物联网设备时。

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    特别是传统现场管理模式依赖于管理人员现场巡查。当发现安全风险时,需要提前报告,然后找到管理人员进行处理解决,过程十分繁琐。而且,人工管理不能实现24小时检查,不能做到事故发生就立即发现、解决。...面对这些问题,人工智能就能很好解决。...特别是TSINGSEE推出”AI边缘计算智慧工地解决方案“,以云计算、物联网、边缘计算、人工智能等技术为主要依托,通过内置部署AI算法智能分析网关,构建软硬件于一体智慧工地安全生产风险预警智能分析平台...,能有效完成现场安全、文明施工、全过程7*24小时可视化监管,实现施工现场隐患“早发现、早预警、早处理”,有效解决传统现场管理机制造成安全漏洞问题,完成现场安全生产场景智能监督。...4)人员安全监控采用了神经网络算法和边缘计算分析技术,对视频监控画面进行实时分析和识别。系统可从摄像头视频流中抓拍图像,在摄像头可视范围内自动识别人员是否佩戴了安全帽和穿着了反光衣。

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