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边缘计算技术随着互联网的不断发展而被广泛应用到许多行业领域之中,而本文我们就通过案例分析来简单了解一下,边缘计算技术发展面临哪些问题。
随着海量终端设备和应用的广泛接入,数据洪流正汹涌而来,对企业现有网络架构的时延、带宽、安全等方面提出了巨大挑战。同时意味着集中式的数据存储和处理模式将面临难以化解的性能瓶颈和数据处理压力。
而边缘计算可以在网络边缘提供计算和分布式处理能力,使得数据处理和相关的应用靠近数据发生的地方,跟云计算相比,由于靠近数据发生的地方,拥有降低时延的优势。此外,还可以降低带宽压力,避免单一瓶颈和单一故障。
不可否认,边缘计算作为联接物理和数字世界的桥梁,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求,已成为行业数字化转型不可或缺的关键要素。
尽管目前边缘计算边缘计算发展已经进入实践阶段,但仍然存在一些问题。边缘计算还有四大方面不太成熟,希望学界和企业界静下心做一些理论方面的研究,以指导整个边缘技术的发展以及边缘产业的进展。
这四大方面主要包括:
一,对于边缘计算理论需要根据计算任务特征,考虑不同计算模式以及多模式的协同计算的可能性;
二,对于边缘计算模糊计算的理论,定性的理论,需要考虑模糊计算的尺度、密度,模糊的目标以及预设条件等方面的问题;
三,从边缘计算复杂性理论,需要考虑到多消耗、多约束、异构动态等复杂场景下的计算任务和整体工程的可靠性;
四,边缘计算高效能理论也需要我们去探索,需要从数据高效的缓存,网络协同的传输,弹性训练推理等角度来进行优化的提升。
解耦方面应该做到在边缘硬件解耦上,实现面向低耦合的边缘解耦技术,从而促进边缘原生态的建设。异同方面应面向IT、CT、OT一体化的边缘计算计算,保障边缘计算基础设施安全可行的运行操作,比如增强整个社会生产力的数据化和智能能力。
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