边缘计算设备是什么？

1. 边缘计算设备是什么？

边缘计算设备只是现场处理大量设备或软件中数据的设备。但是，边缘计算设备并不是在边缘上执行有限计算任务的普通本地计算机或移动设备，而是具有云计算或存储功能的边缘平台，仅在云或高速数据中心中具有。无论您的边缘网络在哪里，在远程站点，在分支机构还是在总部数据中心，无论是AI / ML分析，移动计算，边缘计算设备都将使云的智能更接近边缘处理任务，甚至存储。
边缘计算设备在某些情况下可以减少或消除将数据发送到离岸服务器的需求。将数据留在现场可以带来很多好处，例如：
以指数方式减少应用程序和网络延迟。
改善带宽。
通过Internet传输较少的数据（或无数据）可提高安全性。
更少依赖第三方网络，存储和计算，可以提高可靠性和控制力。

2. 什么是边缘计算

3. 边缘计算是指什么意思？

边缘计算指以网络的“边缘”为界的算法，比如在智能网关和摄像机内部进行计算。不过将这些设备收集的全部数据进行存储或是用于计算并不现实，其中的干扰信息或者冗余信息太多，倘若处理不当还会使处理效果适得其反。以海普森林防火监控系统为例。通过内置的烟火识别处理器传输tb级的视频数据，但其中真正有价值的数据只是那些引起怀疑或非法活动的几兆字节，而边缘计算就能很好的处理感兴趣的目标数据。另外，与云计算相比，边缘计算还可以减少对网络流量的阻塞，为更多关键任务的执行“留有余地”。

4. 什么是边缘计算？有什么好处？

边缘计算（Edge Computing）是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法，这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。
好处：在边缘计算中，传感器数据不需要传输到汽车上或者云端的数据中心，来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。
本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云端的数据变少时，发生延迟的可能性，以及云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟就会降低。
这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务，它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。
随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要，它就是雾计算（Fog Computing）。边缘计算具体是指在网络的“边缘”或附近进行的计算过程，而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。
换句话说，雾计算使得云更接近于网络的边缘，因此，根据OpenFog的说法，“雾计算总是使用边缘计算，而不是边缘计算总是使用雾计算。”
回到无人辅助驾驶场景：传感器能够收集数据，但不能立即对数据采取行动。例如，如果一名车辆工程师想要了解汽车车轴和刹车系统是如何运行的，他可以使用历史累计的传感器数据来预测零部件是否需要进行维修或替换。在这种情况中，数据处理使用边缘计算，但它并不总是即时进行的（与确定引擎状态不同）。而使用雾计算，短期分析可以在给定的时间点实现，而不需要完全返回中央云。

5. 边缘计算是什么意思？

边缘计算是指在靠近物与数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。对于物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。我记得我们公司那会采购服务器的时候，思腾合力还给我们做过一些讲解，具体的也不太了解，有兴趣你可以自己去看看。

6. 边缘计算是什么，和云计算的区别是什么？

应用场景、云类型、边缘计算优势

7. 边缘计算是什么意思，有什么应用呢？

台阶不算的，建筑面积是以外墙外边缘计算的。走廊的话，如果没有围护结构（通俗点说就是墙）的话，按投影面积的一半算建筑面积。有围护结构但层高小于2.2m的也算一般面积，大于2.2m时按全部面积计算。

8. 什么是边缘计算，为什么现在这么火

什么是边缘计算？简单理解边缘计算，就是用网络边缘对数据进行分类，将部分数据放在终端处理，减少延迟，从而实现实时和更高效的数据处理，是对云计算的补充。
边缘计算是指在靠近物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，充分利用整个路径上各种设备的处理能力，就地存储处理隐私和冗余数据，降低网络带宽占用，提高系统实时性和可用性，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私等方面的关键需求。
通俗来说，边缘计算就是将云端的计算存储能力下沉到网络边缘，用分布式的计算与存储在本地直接处理或解决特定的业务需求 ，用以满足不 断出现的新业态对于网络高带宽、低延迟的硬性要求。


为什么这么火？就目前来说，5G将普及，而目前也没有出现与5G有关的“杀手级”应用，但回看主流的三个应用场景，每一个都产生海量的数据，且或多或少都对低时延有要求。
增强型移动宽带（eMBB）：面向VR、AR、4K/8K高清直播、安防摄像头、云游戏等消费互联网场景；
超可靠低时延（uRLLC）：面向无人驾驶、工业互联网等物联网垂直行业的特殊应用场景；
海量机器类通信（mMTC）：面向智能井盖、智能水电表这类以传感和数据采集为目标的物联网应用场景。
借助边缘的发展，原本需要在云端运行的人工智能技术可以由此下行到边缘端，创造更大的应用价值。