关于人工智能:边缘计算数字化时代的新趋势

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边缘计算作为企业 IT 下一个十年改革的驱动力,曾经成为了以后信息技术畛域的热门话题。边缘计算是指将计算和数据处理等工作从核心服务器移到离用户更近的边缘设施上,从而进步响应速度、升高网络带宽耗费和提早。随着挪动设施、物联网和 5G 技术的一直倒退,边缘计算将越来越遍及,成为企业信息化建设的重要趋势。

一、边缘计算的劣势

1、进步响应速度

传统的计算和数据处理形式须要将数据传输到服务器中,这个过程可能会产生提早和带宽耗费。而边缘计算则能够将数据间接解决并发送给用户,响应速度更快。

2、升高网络带宽耗费和提早

传统的数据传输须要在服务器和终端设备之间进行,这个过程中会耗费大量的带宽和工夫。而边缘计算能够间接在设施侧进行数据处理,防止了网络传输,从而升高了带宽耗费和提早。

3、进步数据安全性

在传统的计算和数据处理形式中,数据容易被截获和篡改。而边缘计算能够将数据存储在本地设施上,缩小了数据在网络中的传输,进步了数据的安全性。

二、边缘计算的利用场景

1、物联网利用

物联网利用须要将大量的数据传输到云端服务器中进行解决。而边缘计算能够将数据间接解决并发送给终端设备,防止了数据在网络中的传输,进步了数据的实时性和准确性。

2、挪动利用

挪动利用须要在用户设施上进行数据处理和响应。而边缘计算能够将解决工作间接移到离用户更近的设施上,进步了响应速度和用户体验。

3、工业利用

工业利用须要进行大量的实时数据处理和剖析,从而进步生产效率和品质。而边缘计算能够将数据间接解决并发送给相干人员,防止了数据在网络中的传输,进步了数据的实时性和准确性。

三、边缘计算面临的挑战

1、技术实现难度大

边缘计算须要波及到多种技术,包含网络通信、实时操作系统、分布式存储等。技术实现难度较大,须要投入大量的研发和测试工作。

2、网络带宽压力大

边缘计算须要将大量的数据传输到边缘设施上进行解决,从而导致了网络带宽的耗费和提早的减少。如何在保障数据处理速度的同时升高网络带宽耗费和提早是一个重要的挑战。

3、隐衷和平安问题

边缘计算波及到大量的数据传输和存储,如何保证数据的安全性和隐衷性是一个重要的挑战。同时,边缘计算还须要思考到设施平安和网络安全等问题,如何保障设施和网络的安全性是一个重要的挑战。

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