什么是物联网的边缘计算？

由成千上万种类的该类设备形成的很多数据必须将消息推送到集中型云以开展保存(数据管理方法)，分析和管理决策。随后，再将分析的数据結果传到设备。这类数据的来回耗费了很多互联网基础设施建设和云基础设施建设资源，更加增加了延迟时间和网络带宽耗费难题，进而危害重要日常任务物联网技术应用。比如，在无人驾驶的联接车里，每小时生成了很多数据，数据务必上传到云端，开展分析，并将命令推送回轿车。低延迟时间或资源拥堵很有可能会延迟对车的回应，比较严重时很有可能造成道路交通事故。

物联网技术边缘计算

这就是边缘计算的立足之地。边缘计算系统架构可用以提升云计算系统，便于在互联网边缘实行数据解决和分析，更贴近数据源。根据这类方式 ，能够 在设备自身周边搜集和解决数据，而不是将数据发送至云或数据管理中心。

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边缘计算的益处：

边缘计算能够减少感应器和中央云之间需要的服务器带宽(即更低的延迟时间)，并缓解全部IT系统架构的压力。

在边缘设备处储存和解决数据，而不用数据连接来开展云计算技术。这清除了高带宽的持续网络连接。

根据边缘计算，节点设备仅推送云计算所需的信息内容而不是初始数据。它有利于减少云系统架构的联接和沉余资源的成本费。当在边缘分析由工业生产机械设备形成的很多数据而且仅将过虑的数据消息推送到云端时，它是有利的，进而显着节约IT基础设施建设。

运用数学计算使边缘设备的个人行为类似云类实际操作。应用软件能够迅速实行，并与节点创建靠谱且高度相应的通信。

根据边缘计算完成数据的安全系数和隐私性：比较敏感数据在边缘设备上形成，解决和储存，而不是根据不安全的数据传输，并有可能毁坏集中型数据管理中心。边缘计算生态体系能够 为每一个边缘出示一同的对策(能够以全自动方法完成)，以完成数据一致性和隐私保护。

边缘计算的出现并不可以替代对传统式数据管理中心或云计算技术基础设施建设的要求。反过来，它与云并存，由于云的数学计算被分派到节点。

互联网边缘的机器学习

机器学习(ML)是边缘计算的填补技术性。在机器学习中，形成的数据被送至ML系统软件以造成分析决策模型。在物联网技术和边缘计算情景中，机器学习可以用二种方式 完成。第一种：ML优化算法需要巨大的计算能力才可以在云中产生决策。从边缘搜集的数据将被送至ML系统软件，在那里将造成一个学习培训分析的决策模型，随后将这一实体模型消息推送到互联网的边缘。根据这类方法，能够在全部边缘设备上开展分析管理决策。在这里实体模型中，边缘设备将用以搜集，分析与在云间付诸行动，进而提高智能化。

第二种方式 ：假如节点设备向云中的ML系统软件推送感应器形成的数据，则ML系统软件将花费很多的时间来传送和解决数据，以形成分析管理决策。因此，能够引进智能化机器学习或人工智能技术(AI)集成ic，而节点设备将数据发送至云空间，仅用以储存目地。使机器学习工作能力在互联网的边缘必须较少的数学计算。

边缘计算和物联网技术

边缘计算与机器学习技术性一起为物联网技术为将来通讯的灵敏性确立了基本。将要发布的5G电信网将为物联网技术测试用例出示更优秀的互联网。除开髙速低延迟时间数据传送外，5G还将出示根据挪动边缘计算(MEC)的电信网，完成边缘服务项目和資源的全自动执行和布署。在这次改革中，物联网技术设备生产商和应用软件软件开发工作人员将更为期盼运用边缘计算和分析。大家将见到大量智能物联网测试用例及其智能化边缘设备的提升。