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边缘计算平台的优势是什么 边缘与云相结合，使企业能够重新构想体验，边缘的潜在应用已经超出了制造业和物联网的范围；整合边缘，通过提高每个接触点的相关性来推动快速决策并改善用户体验；现在，边缘正在帮助创建新的见解和体验，得到更大的云主干网的支持。 边缘计算的好处包括： 1. 快速响应：数据传输需要时间。在某些用例（如自动驾驶汽车或远程手术）中，没有时间等待数据往返云端并返回。 边缘计算适用于这些需要实时或极快结果的情况。 2. 高数据量：云虽然可以处理非常高的数据量，但需要考虑巨大的传输成本和网络容量的物理限制。在这些情况下，边缘处理数据可能更有意义。 3. 隐私：用户可能更喜欢（或被要求）在本地控制敏感数据，而无需将其发送到云。 4. 偏远地区：一些用例在连接意义上是“远程”的，无论是实际远程（如海上石油钻井平台）还是实际远程（涉及使用边缘的移动或运输相关场景）。 5. 成本敏感性：在云连续体的不同部分处理数据涉及不同的成本配置文件，可以对其进行优化以最大限度地降低整个系统的总成本。 6. 自主操作：如果无法连接到云，或者可能是间歇性的或不可靠的，则用户可能需要在本地环境中进行端到端处理，以保持操作正常运行。 边缘计算的主要优势是显而易见的：提高用户体验，并且随着边缘的增加而增加相关性。此外，边缘解锁有价值的数据，为未来塑造新的机会和创新。更多的传感器生成更多的数据，并且在创建数据的位置有更多的处理，这更快、更可靠、更安全。该系统与来自云的知识集成，可产生更好的预测和更相关的信息，并在持续改进的循环中重复。 边缘计算平台的应用示例 1、 自动驾驶。自动驾驶需要对大量传感器数据进行实时处理与分析,边缘计算平台可以部署在车载设备上,对数据进行预处理与过滤,再将结果上传至云端,这有助于减少网络延迟,提高计算效率。 2、智慧城市。在交通管理、环境监测等场景中会产生大量数据,边缘计算平台可以部署在路边设备和监测设备上,对数据进行实时处理与分析,以便快速响应,这可以优化资源配置,提高城市运转效率。 3、工业4.0。在智能制造系统中,需要对生产线和机器设备产生的海量数据进行监控与优化,边缘计算平台可以部署在工厂内的服务器与设备上,对数据进行预处理,以实现低延时控制和故障预警。 4、远程医疗。边缘计算平台可以用于医疗图像处理、病患监测与诊断,部署在医院服务器和附属设备上,对医疗大数据进行实时分析处理,以实现远程诊疗和随访管理。 5、智能零售。在智能零售场景中,需要对客户流量、购物偏好和购买行为等数据进行实时分析,以实现精准营销和自动化运营。边缘计算平台可以部署在商场内的服务器上,对零售大数据进行低延时处理与洞察。 6、防务应急。在森林防火、边境防控等应急场景中,需要对视频流和传感器数据进行实时监控与识别。边缘计算平台可以部署在监控设备上,实现低延时的信息处理与预警,以便快速响应突发事件。 边缘计算平台的挑战和机遇 实现边缘计算优势的组织常常会面临各种障碍。确定正确的边缘战略并不容易，但进行实验非常重要，这样可以不断完善方法，使您的业务走上成功之路。我们看到的最常见的挑战是： • 缺乏标准和集成架构：要启动和运行边缘，需要正确的基础架构，例如云提供商、网络和设备。通常，企业使用多个不兼容的技术堆栈，这些技术堆栈必须对齐才能使边缘以最佳方式工作。 • 具有多种技术选项的快速发展生态系统：潜在合作伙伴和技术的范围很广阔，必须做出关键决策。MEC和5G等网络功能的持续创新使格局进一步复杂化。 • 边缘未实现的业务价值：组织可能很难理解边缘解决方案可以释放的全部业务价值。公司必须超越轻松取胜的用例，这些用例可以快速获得投资回报，为边缘计算提供理想、可行和可行的体验，从而提供持续的投资回报率。 • 创新疲劳与试点炼狱：工业化和扩展边缘解决方案以获得真正的价值可能令人生畏，而且组织通常过于根深蒂固，无法快速灵活扩展概念验证之外。 • 缺乏云人才：边缘不是关于重组，特别是对于已经利用云的公司。这是关于将这些功能扩展到边缘。如果您拥有现有的云人才，则可以利用他们的技能在边缘进行部署，硬件连接是简单的部分。 • 边缘的独特安全挑战：安全性必须从云无缝扩展到所有可能的边缘实例。但物联网和边缘域的安全性与IT领域的安全性非常不同。边缘有许多时间关键型、安全关键型和自主操作。安全模型应考虑边缘设备的较长设计寿命和传统基础架构，但这些模型很快就会相对过时。如果生产或安全受到重新启动的影响，可能无法快速修补。此外，设备可能位于远程或不受信任的环境中，需要混合使用网络和物理防御。异构硬件、软件和网络组合使得安全更新的推出变得复杂。 3DCAT实时云渲染-边缘计算平台 3DCAT 实时渲染云平台是一个3D/XR应用的托管运行平台，在云端提供强大的图形实时渲染计算服务。它利用边缘计算技术，将应用部署在离用户最近的云端服务器上运行，结合平台自研的RayStreaming实时音视频推流技术，将应用在云端上的运行画面以可实时交互视频流的形式推送到用户终端。这样，用户无论使用何种设备，只需通过一个链接或轻量化微端即可启动3D/XR应用，无需下载安装或担心设备性能。 3DCAT实时渲染云平台已经在多个行业和领域得到了广泛的应用，如汽车、教育、元宇宙、数字人、医疗、房地产等。它为用户提供了一站式的三维应用上云服务，助力用户打造沉浸式、智能化、创新化的数字世界。 本文《 说说边缘计算平台的优势、应用、挑战和机遇》内容由 3DCAT实时云渲染解决方案提供商整理发布，如需转载，请注明出处及链接： https://www.3dcat.live/share/post-id-195/

随着物联网、5G技术和人工智能的不断发展，数据的规模和种类也在快速增加。在这种背景下，传统的云计算模式面临着一些问题，例如延迟高、网络拥塞等，这些问题限制了数据的处理速度和效率，降低了用户的使用体验。为了解决这些问题， 边缘计算技术应运而生。边缘计算是一种分布式计算模式，其目的是将数据处理和存储离开中心化的云服务器，转移到更靠近数据源的边缘设备，例如传感器、智能手机和路由器等。 什么是边缘计算？ 边缘计算是一种在物联网设备、传感器、嵌入式设备等边缘节点上进行数据处理、分析和存储的计算模式。边缘计算利用设备本身的计算能力，将需要处理和存储任务从中央云端转移到边缘设备上，这样可以减少数据传输的延迟和网络拥塞，并提高数据隐私和安全性。 为什么边缘计算平台如此重要？ 边缘计算平台之所以如此重要，是因为它们可以提供以下几个关键优势： 1. 降低延迟：边缘设备与云服务器相比具有更短的延迟时间，因为数据处理和存储更接近数据源。 2. 减少网络负担：边缘设备可以在本地处理和存储数据，从而减少了需要传输到云服务器的数据量，降低了网络负担。 3. 提高数据隐私：边缘计算平台可以在本地处理数据，减少了需要传输到云服务器的数据量，从而提高了数据隐私和安全性。 4. 支持离线操作：边缘设备可以在没有网络连接的情况下运行，并在恢复网络连接时将数据传输到云服务器。 5. 更高的可靠性：边缘计算平台可以在设备间共享负载，从而提高了整体的可靠性和容错性。 边缘计算平台带来的潜力 边缘计算平台的出现为各行各业带来了很多潜力，例如： 1. 物联网：在物联网中， 边缘计算可以将数据处理和存储更靠近传感器和设备，从而提高数据处理的速度和效率，同时也可以保障数据的安全性和隐私。 2. 工业制造：边缘计算可以帮助制造业实现智能化生产，通过在生产线上使用传感器和边缘计算平台进行数据采集和分析，提高生产效率和品质，降低成本。 3. 健康医疗：在健康医疗领域，边缘计算可以帮助医疗机构和医生更快速地获取和处理患者的生理数据，提高诊断的准确性和效率，从而改善医疗服务的质量。 4. 城市管理：边缘计算可以帮助城市实现智慧化管理，通过在公共交通、智能家居、环境监测等领域使用边缘设备和平台，提高城市的安全性、便利性和环保性。 在以上行业中， 3DCAT边缘计算平台也在持续发挥作用。3DCAT元宇宙实时渲染云是在5G网络、云计算、三维引擎等技术迅速发展的前提下，为解决终端算力不足、画面表现较差、初期采购成本高等问题应运而生的一套利用云端渲染3D应用并实时推送到终端的综合性解决方案。 3DCAT把非常重的图形计算放到云端，云端服务器可以配置较高端的GPU设备，通过云端服务器进行计算，进行实时编码，编码后将其“流化”，通过网络，把计算结果实时推送至终端（例如手机、PC、平板和XR设备）。 目前，3DCAT实时渲染云已在汽车三维可视化、建筑家装工程、健康&医疗仿真、虚拟仿真教学实验、数字孪生、元宇宙等领域提供专业的实时云渲染服务，帮助不同行业客户实现云渲染赋能，提升传播和视觉效果。 边缘计算平台可以和其他技术相结合 边缘计算平台可以和其他相关技术相结合，例如人工智能、区块链、机器学习等，从而进一步提高其性能和应用范围。 1. 人工智能：通过将人工智能算法部署在边缘设备上，可以实现更快速和更准确的数据处理和分析，从而更好地服务于各行各业。 2. 区块链：区块链技术可以帮助提高数据的安全性和隐私性，在边缘计算中，通过将区块链与边缘设备和平台相结合，可以实现更加安全和可靠的数据存储和传输。 3. 机器学习：通过将机器学习算法部署在边缘设备上，可以实现更加高效和智能的数据分析和处理，从而提高边缘计算的性能和应用范围。 综上所述，边缘计算是一种新兴的分布式计算模式，它可以将数据处理和存储离开云服务器，转移到更靠近数据源的边缘设备上。 边缘计算平台的出现可以带来很多优势，例如降低延迟、减少网络负担、提高数据隐私、支持离线操作和提高可靠性等。同时，边缘计算平台也可以和其他相关技术相结合，进一步提高其性能和应用范围。随着物联网和5G技术的不断发展，边缘计算平台的重要性和应用前景将会更加广阔。 本文《 边缘计算是什么？为什么边缘计算平台如此重要？》内容由 3DCAT实时云渲染解决方案提供商整理发布，如需转载，请注明出处及链接： https://www.3dcat.live/share/post-id-188/

1、什么是边缘计算及其工作原理？ 边缘计算是一种分布式计算模型，它将数据处理和存储靠近数据源头和最终用户的边缘设备上，从而减少了数据传输和延迟。边缘计算旨在解决云计算模型所面临的问题，例如延迟高、带宽瓶颈和安全性等问题。 边缘计算的工作原理是将数据处理和存储从集中式云计算平台转移到边缘设备上。这些边缘设备可以是智能手机、平板电脑、传感器、路由器等设备。数据收集后，这些设备会对数据进行处理和分析，将处理结果发送到云端服务器或其他边缘设备进行进一步的处理。这样可以减少数据在网络中的传输量和延迟，提高响应速度和安全性。 边缘计算通常涉及一系列技术，例如物联网（IoT）、人工智能、机器学习、自然语言处理等。边缘计算可以在各种场景中应用，例如智能家居、智能城市、工业自动化等。 2、边缘计算如何与其他技术结合？ 边缘计算是一项相对较新的技术，与云计算、物联网和5G密切相关。云计算和边缘计算是两种旨在管理和分析大量数据的技术，但它们在架构、优势和用例方面存在明显差异，云计算是一种集中式模型，其中数据在云中的特定点或服务器上收集和处理，虽然云计算可能对于大规模数据处理和存储具有成本效益，但必须通过Internet路由到数据中心进行处理，因此可能会导致高延迟，同时也存在隐私和安全风险。 另一方面，边缘计算是一种去中心化的模型，避免了这些问题，并提供更快的处理速度，组织可以利用这两种技术，云计算为大规模数据处理和存储提供了经济高效的解决方案，而边缘计算为低延迟数据处理和分析提供了实时解决方案。 3、边缘计算优势及关键功能 边缘计算具有以下优势： 1. 降低网络延迟：边缘计算将数据处理和存储靠近数据源头和最终用户，减少了数据在网络中的传输量和延迟，提高了响应速度。 2. 提高数据安全性：边缘计算可以在本地对数据进行处理和存储，避免了将敏感数据传输到云端的安全风险。 3. 节省带宽成本：边缘计算将数据处理和存储分散在多个边缘设备上，减少了数据在网络中的传输量和带宽成本。 4. 增强可靠性：边缘计算可以在本地对数据进行处理和存储，即使网络出现故障，也可以保持系统运行。 边缘计算的关键功能包括： 1. 边缘设备管理，通过云端平台对边缘设备进行统一的监控、配置、更新和维护。 2. 边缘数据处理，通过边缘设备或网关对收集到的数据进行清洗、聚合、转换和分析。 3. 边缘人工智能推理，通过边缘设备或网关运行预先训练好的人工智能模型，对数据进行分类、识别、预测等操作。 4. 边缘服务交付，通过边缘设备或网关提供各种应用服务，如 视频流处理、内容分发、位置服务等。 4、如何使用边缘计算来提高可持续性？ 边缘计算是一项可彻底改变我们对可持续性看法的技术，具有数个关键优势，可对环境产生积极影响，最主要的是其能源效率。由于其分散性，它减少了传输大量数据的需求，这些数据会消耗大量能源。其促进可持续发展的方式如下： 1. 减少能源消耗有助于减少温室气体排放，实现更绿色的未来。 2. 通过在边缘处理数据，处理所需的服务器和数据中心数量大大减少。这降低了数据中心和IT基础设施的碳足迹。 3. 在智能电网的发展中起着关键作用，以提高能源分配的效率和可靠性。此技术非常适合支持物联网，而物联网对于监测和控制家庭和企业的能源使用越来越重要。通过在外围处理来自物联网设备的数据，边缘可以帮助提高其使用的效率和可持续性。 5、边缘计算应用在哪些行业 医疗：边缘计算已被应用于医疗保健领域，处理和分析可穿戴设备（如心率监测器）实时医疗数据，为医生提供患者健康状况的即时信息。 零售：零售公司正在分析商店中摄像头和传感器的数据，跟踪客户行为并改善库存管理。这有助于公司更明智地做出产品放置、促销和人员配备水平等决策。 运输：边缘计算在运输领域被用于自动驾驶汽车的数据处理，提高其性能和安全性。例如，它可以实时处理来自摄像头、激光雷达传感器和 GPS 系统的数据，以便在动态驾驶情况下做出瞬间决策。 农业：边缘计算在农业中被用于处理来自天气传感器、土壤湿度传感器和其他物联网设备的数据，以优化作物生长并提高作物效率。帮助灌溉生产、施肥和作物管理。 工业物联网：工业物联网正被用于处理来自工业机器和设备（如传感器和执行器）的数据，以提高其性能并预测维护需求。这可以帮助公司减少停机时间，提高生产力并提高整体设备效率。 6、 边缘计算平台未来的挑战 边缘计算有望通过更快、更可靠和安全的方式改变组织处理和分析数据的方式。然而，为确保广泛采用和成功，必须克服一些挑战。边缘计算平台未来可能面临的主要挑战包括：需要标准化协议和架构、增加的安全性和隐私问题，以及需要专业知识和技能来部署和管理边缘计算解决方案。此外，边缘计算还面临着与现有基础设施集成的挑战，因为许多组织已经在云和其他技术方面进行了投资，这些技术必须集成到其 边缘计算解决方案中。尽管存在这些挑战，边缘计算仍将在未来的计算和数据处理中发挥重要作用。随着对更快、更可靠处理的需求增加，组织可以继续采用边缘计算来满足他们的需求并保持领先地位。 7、3DCAT实时云渲染边缘计算平台 3DCAT实时云渲染边缘计算平台是一款基于云计算理念，为3D/XR应用提供实时互动云渲染服务的平台。3DCAT实时云渲染边缘计算平台有以下特点： 1. 3DCAT实时云渲染边缘计算平台利用边缘计算节点和GPU资源，为用户提供低时延、高性能、高可靠和弹性的计算和网络云服务。 2. 3DCAT实时云渲染边缘计算平台采用自研的RayStreaming实时音视频推流技术，支持3D/XR应用运行画面进行高码率、低延迟的音视频流传输。 3. 3DCAT实时云渲染边缘计算平台支持多种终端设备和系统环境访问，无需安装客户端或下载应用，只需通过一个链接或轻量化微端即可启动3D/XR应用。 4. 3DCAT实时云渲染边缘计算平台支持私有化部署 云渲染服务平台，通过局域网方式访问，满足部分场景对云渲染服务画面、安全性、稳定性上的特殊要求。 本文《 重磅揭秘：边缘计算平台技术优势为何突出？》内容由 3DCAT实时云渲染解决方案提供商整理发布，如需转载，请注明出处及链接： https://www.3dcat.live/share/post-id-185/

如今，随着5G快速无线网络的到来，将计算存储和物联网（IoT）分析的部署放在靠近数据产生的地方，使得边缘计算成为可能。 物联网设备和新应用的扩展需要实时计算能力。5G无线正在考虑边缘系统，以快速跟踪支持实时应用或创造，如人工智能、分析、机器人和自动驾驶汽车等等。最初，目的是解决由于物联网产生的数据的扩展由于长距离长距离传输而产生的高成本。 什么是边缘计算？ 边缘计算是一种网络意识形态，侧重于在靠近数据源的地方进行计算，以减少带宽和延迟的使用。在网络边缘进行计算，可以减少数据在服务器和客户端之间的远距离传输。 它是一个共享计算框架，使风险应用更接近数据源，如本地边缘或物联网设备。数据在其源头的存在可以产生强大的商业利益，比如：改善响应时间，提高洞察力，增加高频可用性。 为什么需要边缘计算？ 它有助于承担高频率，解决许多物联网应用的成本和延迟问题。以下是需要边缘计算的三个关键原因： • 降低信噪比 它有助于降低信噪比，允许公司对其数据进行优先排序。如专注于需要短期内处理、存储和分析的关键数据。例如，监测一个制冷装置。收集的数据以机器为主，机器生成的是测量状态数据就可以了。 • 减少云中存储和传输的数据量 如今，在边缘不断产生的数据量的增长速度快于网络处理数据的潜力。与其将数据发送到远程数据中心或云端进行处理，不如将其发送给边缘计算设备，由其处理这些数据。这样可以减少延迟和成本，减少了需要在云中存储和传输的数据，同时治理网络带宽。 • 减少数据处理/传输的滞后时间 边缘计算降低了数据处理、数据传输和最终所需行动之间的滞后性。由于许多源数据不需要在云中运行就可以进行分析和处理，因此事件处理和分析的效率提高，并具有成本效益。对于汽车自动驾驶、精密制造业和机器人手术等比较特殊的行业来说，使用边缘系统，这个周期可以减少到只有几毫秒。 2023年的最佳边缘计算平台是什么？ 本篇文章中，给大家介绍5大 边缘计算平台： • Azure IoT Edge Azure IoT Edge是微软的智能云到边缘解决方案套件的一部分。安全地、远程地管理和部署云原生工作负载--如Azure服务和AI，直接在你的物联网设备上运行。 • Eclipse ioFog 该平台是一个完整的边缘计算平台，提供了在企业规模的边缘运行和构建应用程序所需的所有部分。它是一个由IBM支持并由Eclipse基金会建立的集成开发环境。 • ClearBlade ClearBlade为工业环境中昂贵的物联网应用提供边缘计算软件。它是一家位于奥斯汀的公司，成立于2007年。 • Alef私人边缘平台 Alef私人边缘平台为医疗保健、政府、工业部门和教育提供边缘连接产品。它由一家位于纽约的边缘计算公司于2009年成立。 • Google分布式云计算边缘 谷歌分布式云边缘是一个完全管理的产品，带来了服务和谷歌云基础设施。它于2021年推出，是谷歌分布式云计算套件的一部分。 边缘计算的优势是什么？ 1. 节省成本 它有助于尽量减少服务器资源和带宽的使用。据Statista预测，到2025年，全球将有超过750亿台物联网设备。 2. 提高性能 将流程转移到边缘的另一个显著好处是降低中断。每当一个设备需要与另一个服务器通信时，就会产生一个延迟。如果这个过程进行到边缘，路由器负责移动办公室内的聊天，这种延迟就不会再存在。 3. 开发新功能 此外，边缘计算可以开发以前没有的新功能。一个组织可以用它来分析和处理他们在边缘的数据，使之成为实时可行的功能。 在应用方面，比如汽车厂家将汽车XR内容托管到 3DCAT实时渲染云平台，平台将内容从源服务器分发到离消费者最近的边缘服务器，结合自研的串流交互协议，消费者通过分享的URL或XR应用接口可流畅访问超高清的汽车XR内容并进行交互体验。 3DCAT支持多种接入方式，消费者可以采用手机、平板、笔记本电脑、台式电脑、XR头显等多样的终端设备随时随地访问汽车XR内容。 边缘计算面临的挑战？ 一个主要的缺点是，它可以增长攻击的载体。随着更多智能设备的延伸，如物联网设备和内置固体计算机的边缘服务器，使黑客有机可乘。 第二个缺点是，它需要更多的本地硬件。例如：虽然物联网相机需要一个内置的计算机来解决其原始视频数据到网络服务器，但它需要一个更精致的计算机，有更多的处理能力来运行自己的运动检测算法。但是，硬件成本的降低使得构建更智能的设备变得昂贵。 云计算的采用将数据分析带到了一个新的水平。云连接已经实现了捕获和分析数据的最精确方式。尽管如此，现在的事情在边缘的计算机上运行得非常好。边缘计算是一个有效的解决方案，适用于需要快速结果和高度灵活性的数据驱动的任务，在商业方面的应用也是未来可期。 本文《2023年5大边缘计算平台》内容由 3DCAT元宇宙实时渲染云解决方案提供商整理发布，如需转载，请注明出处及链接：https://www.3dcat.live/share/post-id-170

构建元宇宙虚拟世界并不简单，也并不便宜，但是还是有许多大型公司正在转移大量资源来开发他们的元宇宙业务，当然大部分企业注意力都围绕着 VR 耳机、AR 眼镜、触觉手套和其他沉浸式虚拟现实体验所需的可穿戴硬件。虽然这种沉浸式的体验是最终结果，但一层又一层的幕后技术将构成元宇宙的基础，包括数据中心和网络基础设施。 当然，我们现在已经拥有数据中心和网络，但它们缺乏速度和容量来提供如此巨大的沉浸式体验。此外，由于几乎为零的延迟要求，元宇宙的数据中心将需要非常靠近用户，并且网络速度必须非常快。为了让世界各地的用户进行交互，一组分散的本地边缘数据中心将是必不可少的。 Facebook 创始人兼 Meta 首席执行官马克扎克伯格在世界移动通信大会开幕前的一份声明中强调了这一点：“在交付给智能眼镜和 VR 耳机的虚拟世界中创造真正的存在感需要在连接方面取得巨大进步。” 主机数据中心将包含元宇宙中的虚拟环境和对象 在元宇宙中，将以数字方式创建一个新的虚拟世界，充满物理环境的各个方面。虽然可以对办公室等简单空间进行建模，但也可以对更复杂的环境（例如城市）进行建模。在建模的物理空间内，对象的数量和虚拟人（化身）的数量在那个小办公室中可能非常有限。然而，城市街道可能有建筑物、车辆、餐饮区和许多人。软件设计人员创建这些建模环境、对象和化身，它们存储在服务器上并托管在中央数据中心。 这些主机数据中心将是超大规模的，包含元宇宙中可用的所有环境、对象和化身。容纳所有元宇宙数据将推动大量电力使用。例如，荷兰 Meta 的一个计划中的数据中心（此后已暂停）用于托管欧洲的一部分 元宇宙，预计每年的能源消耗为 1,380 吉瓦时。这个单一的数据中心消耗的能源几乎是荷兰所有数据中心总和的一半。如此规模的数据中心要获得批准，必须以最环保和可持续的方式建造。 物理学也是元宇宙的一项挑战 为了让参与者身临其境地体验虚拟世界，虚拟环境和参与者实时互动，给人一种真正“身临其境”的感觉。这些模拟图形元素必须快速更新以响应参与者的交互。支持参与者实时交互所需的往返延迟必须小于 10 毫秒，这比当今对延迟敏感的应用程序（例如视频通话和云游戏）要快得多，后者的往返效率约为 100 毫秒才能无缝运行无缝。 一个主要挑战是物理学：没有什么能比光速更快——无质量粒子每秒 3 亿米。但数据并非没有质量。当通过最快的传输介质——光缆时，它不会沿直线传播。相反，实际速度比光速慢 30% 到 40%。例如，在比光速慢 40% 的情况下，数据从纽约到洛杉矶的往返行程大约需要 50 毫秒，这对于单个参与者的元宇宙来说慢了五倍. 实际上，数据中心距离参与者的最远距离为 900 公里，大型数据中心不会位于主要城市边界内。住在大城市的参与者可以与城市外数据中心托管的所有环境和虚拟人进行交互。该模型将整个呈现的体验作为用户可以与之交互的 视频流推送到用户的控制台。 这种模式也有利于参与者住在同一个城市的多方参与，他们的虚拟数字人在同一个数字世界中互动和发展。但它们都必须位于主机数据中心附近，以每秒 90 到 120 帧的速度提供视频，理想情况下具有 2K 到 4K 的清晰度，延迟小于 10 毫秒。 边缘计算提供无缝体验 向希望同时参与单一托管环境且低延迟的每个人可靠地提供这种体验具有挑战性， 边缘计算是为元宇宙提供动力的关键。边缘计算是一种 IT 部署，它使应用程序和数据尽可能靠近用户——这正是无缝体验所需要的，为用户提供必要的本地计算能力，同时最大限度地减少基于网络的延迟和网络拥塞风险。 无论用户住在法国巴黎还是中国北京，如果希望使用元宇宙的虚拟环境都必须下载到靠近用户所在位置的本地边缘数据中心。这样用户就会选择一个特定的环境——整个元宇宙的一小部分。如果用户希望自己的虚拟人和其他朋友的虚拟人进行交互，拥有这些虚拟人的人也必须将该环境下载到他们的本地边缘数据中心，其他虚拟人以此类推。然后环境必须相互同步，以便这些虚拟数字人可以实时交互。 构建元宇宙需要全球性的努力，任何一家公司或行业都无法维持。相反，为数亿人部署的可靠互联网演变表明，连接行业在协同工作时可以发挥多么强大的作用。在网络边缘全球部署本地边缘数据中心的网格是一个关键的构建块。 3DCAT元宇宙实时云渲染技术架构领先，通过将重度计算置于云端、将实时计算结果推流到轻量化终端的方式，可以大幅降低终端计算压力，降低终端消费成本，而且用户可以体验到更加逼真、炫酷的视觉效果。3DCAT调度策略异常灵活，可对计算节点和任务设置各种属性、要求、约束等。 本文《边缘计算将如何为元宇宙提供动力》内容由 3DCAT元宇宙实时渲染云解决方案提供商整理发布，如需转载，请注明出处及链接：https://www.3dcat.live/share/post-id-166

边缘计算概述 边缘计算使数据存储和处理靠近生成或收集数据的位置，而不是在位于数千公里的服务器上。它将通过保持灵活性在边缘无缝可靠地部署服务。它比云计算更安全，因为不需要传输数据。因此，在将数据从边缘移动到云端时，不用担心数据丢失。因此，它提供了更快的洞察力和商业利益，减少了响应时间，并改善了整体服务。 边缘计算有哪些应用？ 01 银行和金融行业的边缘计算 边缘计算使得处理高速和大规模的分布式计算成为可能。它在银行和金融领域的一些应用是： • ATM 安全：边缘 AI 可用于提高 ATM 的安全性，例如可以通过在 ATM 上集成图像识别来在边缘分析视频馈送，无需人工干预，也不需要先将数据传输到云端。如果 ATM 无论如何都会出现故障，它会在任何意外发生之前尽快自动关闭。然后，它会提醒银行，以便他们可以通过联系执法部门采取行动。 • 数据隐私： 在使用云计算将数据传输到中央位置时，必须遵守隐私和安全准则以减少窃取数据的机会。但是，数据丢失的可能性始终存在，它使这项任务更容易。它使银行和金融机构能够跨本地分支机构部署应用程序，减少对云计算的需求以及丢失数据的机会。 02 制造业边缘计算 制造中的边缘人工智能提供快速响应时间来处理现场事故并在第一阶段防止事故发生。 • 基于状态的监控： 制造过程中机器生成的数据可以帮助制造商跟踪数据模式并使他们的决策更加精确和有价值，但他们面临的主要问题是访问数据。机器正在生成大量原始数据，使中央服务器超载。它有助于清理边缘的数据，只将需要的数据传输到云端。因此，它减轻了云上的负担，并使其能够快速移动唯一有价值的数据。远程监控资产状况有助于制造商产生新的收入来源，例如根据服务状况提供维护服务，使客户只需为正常运行时间付费。 • 预测性维护： 预测性维护是一种在故障发生之前提前预测故障的过程，以便可以在潜在故障发生之前进行维护。实现这一目标面临许多挑战，因为将来自运营技术的洞察力整合到 IT 系统中一直存在挑战。它可以使在更靠近生成数据的设备的边缘处理数据成为可能，从而避免将数据传输到云端的成本并提高数据可访问性。 03 零售业的边缘计算 在零售业中实施它可以延长商店的使用寿命。它增强和改进了零售业务和服务。 •大数据和分析： 它允许在边缘进行数据收集和分析，从而在数据生成源本身实现实时数据处理和分析，让零售商轻松使用大数据和人工智能创新技术。边缘计算为站点提供见解，为他们提供见解，帮助他们提升最高运营效率水平。 • 库存管理： 为零售客户提供良好的用户体验，需要提供安全高效的库存管理服务。为了提供更好的服务，必须在客户需要时提供产品，了解客户的需求和可用性。使用店内智能视频图像识别，AI可以跟踪库存系统并据此采取行动。例如，如果有积压商品，则可以为购物者提供闪购。它也可以在网络可用性较低的情况下继续运行。 04 汽车行业的边缘计算 汽车采用边缘计算计算已经显示出一些有希望的结果。一个简单的例子是自动驾驶汽车。所有的决定都是在幕后做出的。从车速到碰撞几率、操纵方向盘、分析发动机健康状况以及传达电池健康状况。 • 驾驶员辅助： 人工智能可以识别危险情况。它可以提醒驾驶员或对车辆进行紧急控制，以防止发生事故。盲点监控、紧急制动、交叉路口检测器和驾驶员辅助转向可以帮助避免事故并挽救生命。 • 预测性维护： 联网车辆不仅可以通过检查引擎灯、机油灯和低电量指示灯发出警报。人工智能监控数百个传感器，可以在问题影响车辆运行之前检测到问题。AI 可以通过每秒监控数千个数据点，在故障发生之前发现未决组件故障， 驾驶员监控 • 驾驶员识别： 使用物联网传感器，它可以检测驾驶员是否在车内。 • 驾驶员识别： 先进的人工智能面部识别算法有助于检测哪个驾驶员正在操作车辆。根据个人喜好，系统可以自动调节座椅、后视镜和温度。 • 驾驶员监控： 通过监控眼睛注视、眼睛张开度和头部位置，AI 可以检测分心驾驶并提醒汽车驾驶员注意道路。 05 医疗行业的边缘计算 边缘计算为医疗行业带来了更高的效率、准确性和患者输出，并改善了医疗保健行业的运作方式。 • 健康与安全： 假设一个人在危急情况下乘坐救护车从家到医院。在那种情况下将患者数据传输到云端非常困难。在这里，边缘人工智能和计算可以帮助在现场处理和分析数据，并采取建议的行动。 06 农业领域的边缘计算 一些农场位于无法使用高速互联网和充足资源的地方。它可以用来拥有智能和现代农业，可以在边缘处理生成的数据并帮助农民做出决定。 • 土壤质量： 通过检查农场位置和土壤颜色，使用移动设备检查土壤水分。 • 动物健康检测： 它使用温度、心率等传感器数据跟踪牲畜的健康状况，并提供有关健康状况的分析。 • 作物健康分析： 预测计算引擎，如无人机，可用于根据颜色和毛孔检查叶子的健康状况，是否受到昆虫、害虫或啮齿动物的攻击。 • 检查叶子的健康状况： 无人机可用于根据颜色和毛孔检查叶子的健康状况，是否受到昆虫、害虫或啮齿动物的攻击。 本文《边缘计算的六大应用》内容由 3DCAT元宇宙实时渲染云解决方案提供商整理发布，如需转载，请注明出处及链接：https://www.3dcat.live/share/post-id-162

什么是边缘计算？ 边缘计算是在用户或数据源的物理位置周围进行计算，以减少延迟和带宽使用为主要目的。边缘计算意味着尽量减少在云端程序运行，将这些程序移动到本地，在靠近数据输入或者用户的发起的地方提供计算、存储和网络宽带。例如用户的计算机、物联网设备或边缘服务器的工作原理，都是将计算放到网络边缘，以最大程度地缩短客户端和服务器之间的通信距离。 边缘计算与其他计算模型的区别是什么？ 最早期的计算机是个体积庞大的机器，只能直接访问或通过终端访问，而这些终端基本上是计算机的扩展。随着个人计算机的发明，计算以一种分布式进行。以前，计算模式主要以个人计算为主导，应用程序在本地运行，数据主要存储于用户的设备上，或者存储在本地数据中心里。 云计算是时代发展的产物，与以前的基于本地的计算相比，它拥有更多优势。比如，云服务集中在供应商管理的“云”上，可以从互联网上以任何设备访问。但是，由于用户与托管云服务的数据中心之间的距离，云计算可能会产生延迟。边缘计算使计算更接近最终用户，尽量缩短了数据传输的距离，同时仍保留云计算的集中化性质。 总而言之： 早期计算：集中式应用程序，仅在一台孤立的计算机上运行 个人计算：本地运行的去中心化应用程序 云计算：在数据中心运行的集中式应用程序 边缘计算：在靠近用户的地方——设备本身或者网络边缘——运行的集中式应用程序 什么情况下会使用边缘计算？ 想象一座由数十个高清物联网摄像机监控的建筑物。这些“笨拙的”摄像头仅仅输出原始视频信号，持续将信号串流到云服务器。在云服务器上，来自所有摄像头的视频输出都会通过运动检测应用程序，以确保只将有活动的剪辑保存到服务器的数据库中。这意味着建筑物的互联网基础设施将承受持续且显著的压力，因为高容量的视频素材传输会消耗大量带宽。此外，因为必须同时处理来自所有摄像头的视频素材，云服务器上的负载极高。 现在，假设运动传感器计算移至网络边缘。如果每个摄像头都使用自己的内部计算机来运行运动检测应用程序，然后根据需要将素材发送到云服务器，这样会如何？很多素材就不会传输到云服务器上，使带宽使用量显著减少。这样，云服务器仅负责存储重要视频素材，服务器也不会数据庞大而过载。通过上面这个例子可以了解边缘计算主要应用原理。 边缘计算主要应用场景？ 边缘计算可以整合到各种各样的应用程序、产品和服务中。如下是几种可能性： • 安全系统监控：如上所述。 • IoT 设备：连接到互联网的智能设备可以从在设备本身而不是在云端运行代码中受益，以实现更高效的用户交互。 • 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车需要实时做出反应，无需等待服务器的指令。 • 更高效的缓存：通过在 CDN 边缘网络上运行代码，应用程序可以自定义内容的缓存方式，以便更高效为用户提供内容。 • 医疗监控设备：医疗设备能实时响应，无需等待来自云服务器的指令，这一点至关重要。 • 视频会议：交互式实时视频需要相当多的带宽，因此将后端进程移近视频源可以减少滞后和延迟。 边缘计算的优势？ 节省成本 带宽和云资源是有限的，边缘计算有助于最大程度地减少带宽使用量和服务器资源消耗，并且，能够节省成本。相关机构做出预测，随着每个家庭和办公室都配备了智能相机、打印机、温度调节装置甚至烤面包机等独立的设备，到 2025 年，全球将安装超过 750 亿个 IoT 设备。为了支持所有这些设备，必须将大量计算移到边缘。 性能 将流程移至边缘的另一个重要优势是减少延迟。设备每次需要与某处的远程服务器通信时，都会造成延迟。例如，同一办公室中的两个同事在 IM 平台上聊天可能会遇到相当大的延迟，因为设备必须将每条消息路由到建筑物外，与全球某处的服务器通信，然后再传回，最后才能出现在收信人的屏幕上。如果将该过程放到边缘，并且由公司的内部路由器负责传输办公室内的聊天记录，就能避免这种延迟。 同样，当各种 Web 应用程序的用户遇到必须与外部服务器进行通信的进程时，他们将感受到延迟。这些延迟的持续时间将根据可用带宽和服务器的位置而变化，但是可以通过将更多进程引入网络边缘来完全避免这些延迟。 新功能 此外，边缘计算可以提供以前无法提供的新功能。例如，公司可以使用边缘计算在边缘处理和分析数据，使得实时处理成为可能。概括而言，边缘计算的主要优势在于： • 减少延迟 • 减少带宽使用和相关成本 • 减少服务器资源消耗和相关成本 • 增加功能 边缘计算的缺点？ 边缘计算的一个缺点是会增加攻击途径。随着更多“智能”设备的加入，例如具有强大内置计算机的边缘服务器和 IoT 设备，给恶意行为者带来入侵这些设备的新机会。 边缘计算的另一个缺点是它需要更多的本地硬件。例如，虽然 IoT 摄像头需要内置计算机才能将原始视频数据发送到 Web 服务器，但如果要运行自己的运动检测算法，就需要一台功能更强大、有更大处理能力的复杂计算机。但是，硬件成本的下降使得构建更智能设备的成本变得更为低廉。 完全减轻额外硬件需求的一种方法是利用边缘服务器。 有哪些边缘计算平台： 请查看：2022年十大边缘计算平台 3DCAT实时渲染云的边缘计算平台 3DCAT移动边缘计算平台直接部署在网络的接入端，能够极大的减少数据传输所消耗的时间，平台分布式特征则还能够很好地解决海量数据处理及海量终端连接的问题。这样既能满足传输速度问题还能解决信息计算问题。 当汽车在交通中试图读取信号，停留在车道上并在行人越过道路时做出反应时，时间就很重要。边缘计算更可靠，因为在这个情况下它减少了处理和将数据传输到这些汽车之间的延迟时间。 三步开启实时云渲染激活强大云端算力,上传XR应用,将应用上传到3DCAT实时渲染云平台，一次发布长期可用,生成应用URL,将URL分享给用户，一个URL支持海量用户访问,多终端访问/交互,无需3DCAT账户,无需下载应用，任意联网设备通过URL可运行应用。 现在可以注册，立赠实时云渲染免费体验https://app.3dcat.live/register

有数据显示，2022年边缘计算的支出预计将比去年增长14.8%，到2026年，该市场预计将达到178亿美元。边缘计算在各类企业中起到了关键作用，发展前景可观。随着业务数据量越来越庞大，企业希望本地计算逐渐转移到云计算，让应用程序更接近数据源。 边缘计算平台同时适用于任何规模的企业。疫情之下，远程办公的情况时有发生，员工在全国各地流动和工作，就像是分布式工人。企业也逐渐认识到边缘计算对于最大限度地减少延迟和提高生产力是多么的必要。边缘计算的未来发展趋势在以下几个方面得到体现： 一、客户体验 企业所做的一切目的是要为消费者打造一个积极的客户体验过程，促使持续消费。边缘计算应用的主要好处是能够提高速度，仅此一点就可以创造更好的客户体验，因为消费者想要即时满足，而不是笨重、低效的体验。除此之外，边缘计算还可以通过快速处理数据创造个性化。随着营销人员专注于更多以数据为中心的战略，边缘计算可以使信息更接近源头，推动更快的数据分析。 二、物联网设备的崛起 通俗来讲，物联网设备可以是任何东西，从灯泡等普通家用物品，到医疗设备等医疗行业资产，再到可穿戴设备、智能设备，甚至是智慧城市的交通信号灯。在未来，特别是随着5G的普及，我们将看到有越来越多的场景应用物联网系统。 例如，自动驾驶汽车需要边缘带来的快速数据处理。如果汽车在街上行驶时出现延迟，其结果可能是致命的。自动驾驶中，大规模的人工智能算法模型和大规模数据集中化分析均放在云端进行，云端的计算资源可以在极短的时间内完成数据处理。但是仅依靠云端为自动驾驶汽车提供服务在很多情况下是不可行的，因为自动驾驶汽车在行驶过程中产生的需要实时处理的数据体量庞大，仅仅是将数据传输到云端都需要一定的时间，无法满足数据处理的实时性要求。 边缘计算助力VR和AR体验升级 逐渐有越来越多企业采用增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，AR/VR对企业的最大用途之一是让潜在客户在实际购买产品或服务之前体验产品或服务的能力。然而，为了有一个无缝的体验，数据需要在靠近VR设备的地方处理。这就是边缘计算的功能，它可以在用户或数据源的物理位置或附近进行计算，降低延迟、节省宽带。 AR/VR设备也可以在面向客户的用例之外使用。它们还可以让同事参与实时分享工作，实现远程协作或帮助进行复杂的培训，所有这些都需要边缘处理的速度来充分运作好。3DCAT元宇宙实时渲染云平台就在这种前提下应运而生，它句有强大的自研Raystreaming推流技术，直接部署在网络的接入端，能够极大的减少数据传输所消耗的时间，平台分布式特征则还能够很好地解决海量数据处理及海量终端连接的问题。这样既能满足传输速度问题还能解决信息计算问题。 三、 促进安全升级 安全问题是每个公司都非常了解的一个问题。相较于往年，网络攻击现象只增不减。边缘计算使网络安全更加困难。随着越来越多的企业开始利用边缘计算，更多的边缘设备将被投入使用，为黑客打开更多的入口。 加强边缘的安全，刻不容缓。公司不仅应该寻求投资于安全和技术人才，还应该优先考虑零信任架构。这意味着，当用户登录一个系统时，它不仅要求提供用户名和密码，而且还监测你有什么样的电脑、软件等。此外，这使用户对数据的访问受到限制，在出现漏洞的情况下可以保护公司的其他数据。所有的安全措施也应该经过渗透测试，以确保它们正常工作并找到任何弱点。 最后，小编想说，借助边缘计算的力量，我们的工作和日常生活变得更加容易。从远程工作到开车去办公室，一切都将由边缘设备的快速处理能力来驱动。新兴技术，包括AR/VR，以及随之而来的沉浸式体验都将被边缘计算所加强。尽管存在安全风险，但如果你的业务中没有使用利用边缘计算，你应该重新考虑你的战略，因为来自这项技术的难以置信的机会将继续扩大。现在就开始部署使用边缘计算技术吧，否则就会被甩在其他企业后面。 本文《边缘计算的未来，关注边缘计算平台的发展趋势》内容由3DCAT实时渲染解决方案提供商整理发布，如需转载，请注明出处及链接：https://www.3dcat.live/share/post-id-102

一、什么是边缘计算？ 边缘计算中的边缘（edge）指的是网络边缘上的计算和存储资源，这里的网络边缘与数据中心相对，无论是从地理距离还是网络距离上来看都更贴近用户。作为一种新的计算范式，边缘计算将计算任务部署于接近数据产生源的网络边缘，利用边缘资源为用户提供大量服务或功能接口，大大减少上传至云数据中心的数据量，缓解网络带宽压力，同时可以更好地解决数据安全和隐私问题。 二、边缘计算平台有哪些？ EdgeXFoundry EdgeXFoundry边缘计算平台是一个面向工业物联网边缘计算开发的标准化互操作性框架，部署于路由器和交换机等边缘设备上，为各种传感器、设备或其他物联网器件提供即插即用功能并管理 它们，进而收集和分析它们的数据，或者导出至边缘计算应用或云计算中心做进一步处理。 ApacheEdgent Apache Edgent边缘计算平台是一个开源的编程模型和微内核风格的运行时，它可以被嵌入到边缘设备上，用于提供对连续数据流的本地实时分析。 CORD CORD边缘计算平台是为网络运营商推出的开源项目，旨在利用软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（NFV）和云计算技术重构现有的网络边缘基础设施，并将其打造成可灵活地提供计算和网 络服务的数据中心。 Akraino EdgeStack AkrainoEdge Stack边缘计算平台是一个面向高性能边缘云服务的开源项目，并为边缘基础设施提供整体的解决方案。 Azure IoT Edge Azure IoT Edge边缘计算平台是一种混合云和边缘的边缘计算框架，旨在将云功能拓展至如路由器和交换机等具备计算能力的边缘设备上，以获得更低的处理时延和实时反馈。 三、边缘计算平台优势？ 边缘计算平台能提高速度/减少延迟； 边缘计算平台能改进安全和隐私保护； 边缘计算平台能节省/降低运营成本； 边缘计算平台具有可靠性和弹性； 边缘计算平台具有可扩展性； 边缘计算是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，就近提供智能互联服务，满足行业数字化在业务智能、数据聚合、安全与隐私保护等方面的关键需求。MEC（移动边缘计算）可以将无线网络和互联网技术有效融合在一起，并在无线网络侧增加计算、存储、处理等功能，未来在物联网、虚拟现实、视频、智慧社区等领域应用前景广阔。 四、边缘计算平台主要应用领域？ 1.公共安全中实时数据处理 公共安全从社会的方方面面，如消防、出行，影响着广大民众的生活。随着智慧城市和平安城市的建设，大量传感器被安装到城市的各个角落，提升公共安全。 2.智能网联车和自动驾驶 随着机器视觉、深度学习和传感器等技术的发展，汽车的功能不再局限于传统的出行和运输工具，而是逐渐变为一个智能的、互联的计算系统，我们称这样新型的汽车为智能网联车。智能网联车的出现催生出了一系列新的应用场景，例如自动驾驶、车联网以及智能交通。 3.虚拟现实 虚拟现实（virtual reality，VR)和增强现实 (augment reality，AR)技术的出现彻底改变了用户与虚拟世界的交互方式.为保证用户体验，VR/AR的图片渲染需要具有很强的实时性。研究表明：将 VR/AR的计算任务卸载到边缘服务器或移动设备，可以降低平均处理时延。 4.工业物联网 工业互联网是机器、计算机和人员使用业务转型所取得的先进的数据分析成果来实现智能化的工业操作。但是在工业物联网领域的应用实践中，对于工业实时控制及边缘设备安全隐私的要求较高， 并且产生的数据需要本地化处理，因此将边缘计算应用于工业物联网成为了行业发展的方向。 5.智能家居 随着物联网技术的发展，智能家居系统得到进一步的发展，其利用大量的物联网设备（如温湿度传感器、安防系统、照明系统）实时监控家庭内部状态，接受外部控制命令并最终完成对家居环境的调控，以提升家居安全性、便利性、舒适性。 6.智慧城市 智慧城市是利用先进的信息技术，实现城市智慧式的管理和运行。智慧城市的建设所依赖的数据具有来源多样化和异构化的特点，同时涉及城市居民隐私和安全的问题，因此应用边缘计算模型，将数据在网络边缘处理是一个很好的解决方案。 3DCAT实时渲染云的边缘计算平台 3DCAT移动边缘计算平台直接部署在网络的接入端，能够极大的减少数据传输所消耗的时间，平台分布式特征则还能够很好地解决海量数据处理及海量终端连接的问题。这样既能满足传输速度问题还能解决信息计算问题。 当汽车在交通中试图读取信号，停留在车道上并在行人越过道路时做出反应时，时间就很重要。边缘计算更可靠，因为在这个情况下它减少了处理和将数据传输到这些汽车之间的延迟时间。 三步开启实时云渲染激活强大云端算力,上传XR应用,将应用上传到3DCAT实时渲染云平台，一次发布长期可用,生成应用URL,将URL分享给用户，一个URL支持海量用户访问,多终端访问/交互,无需3DCAT账户,无需下载应用，任意联网设备通过URL可运行应用。 现在可以注册，立赠实时云渲染免费体验https://app.3dcat.live/register 本文《 边缘计算平台主要应用哪些领域》内容由 3DCAT实时渲染解决方案提供商整理发布，如需转载，请注明出处及链接：https://www.3dcat.live/share/post-id-52

什么是边缘计算平台呢？ 边缘计算是一种分布式计算系统。它允许在离原点较近的地方处理数据，而不是将其转移到一个集中的云或数据中心。边缘计算通过减少来回移动数据的延迟时间来加快分析速度。 边缘计算平台可以最大限度地发挥边缘计算的力量，以实现在分布式地点和远程设备上的数据处理。边缘计算平台确保了物联网系统的超低延迟、更低的云成本和更好的性能。本文讨论了十大边缘计算平台来实现这些好处。 边缘计算平台的5个特征 1.支持边缘应用程序 应用程序必须专门设计为在边缘上运行。你可能想把现有的应用程序从云端移植到边缘环境，或者你可能想开发边缘的本地应用程序。你选择的平台应该附带其开发套件。它也可能与第三方服务整合，通过应用编程接口（API）进行应用交付。 2.分析洞察力 由于边缘端点在本质上是分布式的，随着时间的推移，保持控制和可见性可能是一个挑战。因此，该平台必须包括一个分析仪表板，以监测你的IT环境中的所有边缘设备，并使用遥测技术从远程位置收集数据。通常情况下，边缘计算平台会有一个中央枢纽来维持关键指标的可观察性。 3.云到边缘基础设施 大多数企业并不完全运行绿地边缘部署。相反，边缘环境作为主云的延伸，通常可以通过将工作负载从云端卸载到边缘来释放成本效率。你选择的平台应该简化云到边缘的配置，最好是通过基础设施即代码技术来推动一致性自动化。 4.边缘安全 边缘安全是一个重要的问题，因为数据处理发生在一个远离中央IT团队的地方。这就是为什么你的边缘计算平台应该有内置的安全协议，你可以执行这些协议来管理边缘网络访问和管理边缘设备之间的数据流。该平台还可以集成第三方安全服务和安全监控工具。 5.赋能物联网 物联网是企业环境中边缘计算的主要用例。边缘平台允许物联网设备在本地处理数据并执行自动化操作，而不会损失任何延迟时间。因此，建议寻找特定的 IoT 支持功能，例如 IoT 市场、容器化工具和 IoT 部署的先前经验。 2022年十大边缘计算平台 边缘计算平台可以部署在广泛的用例中，从医疗保健可穿戴设备的临床决策到制造、电信和采矿等工业环境。它们可以是付费的，也可以是开源的，您的选择应取决于您组织的独特开发需求。以下是我们对边缘计算平台的10大建议，按字母顺序排列。 1. Alef 私有边缘平台 Alef 是一家总部位于纽约的边缘计算公司，成立于 2009 年。它为工业部门和医疗保健、教育和政府提供边缘连接产品。 特点：Alef 私有边缘平台的主要特点包括： 边缘应用程序支持：该架构通过API为各种应用程序提供边缘私有移动网络。 分析洞察：您可以从集中式平台管理环境并查看运营分析。 云到边缘基础设施：Alef可以更轻松地从云端部署边缘基础设施，而无需了解3GPP标准。 边缘安全：可以维护精细的网络访问控制以降低暴露风险。 物联网支持：Alef 支持5G和边缘网络连接的组合，非常适合运行物联网设备。 Alef等平台帮助企业从全球不断发展的 5G 基础设施中获益。但其用例有限，可能不适用于电信和托管服务部门以外的企业。 2、Azure物联网边缘 Azure IoT Edge是 Microsoft 智能云到边缘计算解决方案套件的一部分。它主要解决物联网用例。 特性：Azure IoT Edge 的主要特性包括： 边缘应用程序支持：您可以将工作负载卸载到边缘并使用AI进行边缘决策。 分析见解：Microsoft Azure管理中心为您提供有关边缘操作的详细见解。 云到边缘基础设施：您可以从支持零接触设备和基础设施配置的 Azure 物联网中心获益。 边缘安全：可以远程监控边缘设备，平台与 Azure Defender for IoT 集成。 IoT 支持：该平台专为 IoT 应用程序构建，可与 Azure 流分析、容器和经过认证的 IoT 硬件一起使用。 对于已经在使用 Azure 基础架构的公司，Azure IoT Edge 平台是一个实用的选择。该平台还支持 Apple 生态系统，但 Mac 和 Windows 之间的互操作性很复杂，新 Azure 客户的投资回报率可能会很慢。 3、ClearBlade ClearBlade 是一家位于奥斯汀的公司，成立于 2007 年。它为工业环境中的可扩展物联网应用提供边缘计算软件。 特点：ClearBlade 的主要特点包括： 边缘应用程序支持：您可以利用数据、消息传递、代码、触发器、门户和其他连接器在边缘运行应用程序。 分析洞察：您可以在边缘轻松过滤和流式传输数据，并从集中式边缘平台获得洞察。 云到边缘基础设施：ClearBlade 支持代码可移植性，可以在云端开发并推送到边缘或在边缘本身实现。 边缘安全性：边缘访问通过多个加密、身份验证和授权层得到保护。 IoT 支持：ClearBlade 与大多数 IoT 系统、设备和协议（ZigBee、BlueTooth、ZeroMQ 等）兼容。 ClearBlade 具有非常强大的集成能力，是少数支持通过标准软件堆栈进行部署的边缘计算平台之一。这减少了实施所需的时间和精力。 ClearBlade 专为物联网用例而设计，尤其是资产管理，非常适合工业公司。但它的无代码架构可能会限制可配置性。 4. Eclipse ioFog Eclipse 是由 Eclipse 基金会构建的集成开发环境，由 IBM 提供支持。Eclipse ioFog 是该组织的开源边缘计算平台。 特性：Eclipse ioFog 的主要特性包括： 边缘应用程序支持：它在每个边缘设备上运行一个代理，因此您可以通过微服务架构执行应用程序。 分析洞察力：控制器中心为您提供远程可见性和分析洞察力。 云到边缘基础设施：您可以通过内置连接器 将云基础设施链接到边缘。 边缘安全性：Eclipse ioFog 具有开放式架构，这意味着您可以将其与第三方安全服务相连接。 物联网支持：Eclipse ioFog 可以通过 Kubernetes 开发适应各种用例，包括物联网。 Eclipse ioFog 是极少数可以免费使用的边缘计算平台之一，没有任何部署麻烦或性能妥协。这使每个人都可以访问它。 需要可靠的边缘微服务功能的团队可以信任Eclipse ioFog，因为行业领导者Edgeworx支持它。但是，鉴于它是开源的并且最后一次更新是在2020年6月，因此更新可能有点不规律。 5. ESF 边缘计算平台 Everyware Software Framework (ESF) 是意大利软件公司 Eurotech 的企业级物联网边缘框架。它主要面向软件供应商和开发人员。 特点：ESF边缘计算平台的主要特点包括： 边缘应用程序支持：您可以通过称为 Wires 的编程工具开发和管理物联网边缘计算应用程序。 分析见解：您可以从集中式仪表板监控应用程序和设备性能。 云到边缘基础设施：ESF 支持来自多个供应商的云资源配置，例如 Eurotech Everyware Cloud、Microsoft Azure IoT Hub 和 Amazon AWS IoT。 边缘安全性：它生成详细的遥测数据，并允许您通过执行消息路由规则来控制消息交换。 IoT 支持：ESF 与 Eclipse Marketplace for IoT 连接以简化IoT实施。 该平台具有优雅的架构，适用于大多数公共云、设备变体、物联网协议和应用程序类型。但是用户界面 (UI) 稍微复杂一些，并且涉及到一个困难的学习曲线。 6.谷歌分布式云边缘 谷歌分布式云边缘于 2021 年 10 月推出，作为谷歌分布式云硬件和软件解决方案套件的一部分。它使企业和通信服务提供商能够交付支持边缘的应用程序。 特点：谷歌分布式云边缘的主要特点包括： 边缘应用程序支持：您可以使用由 Anthos 提供支持的云支持的控制平面来管理应用程序体验。 分析洞察力：谷歌的人工智能、数据分析和数据库解决方案可实现边缘可观察性并帮助收集数据洞察力。 云到边缘基础架构：您可以使用 Google Cloud 基础架构服务轻松地从本地迁移到云和边缘。 边缘安全：符合安全和隐私要求，可进一步与第三方安全提供商集成。 IoT 支持：您可以利用容器和无服务器架构来运行 IoT 应用程序。 谷歌的新解决方案非常适合工业中心的本地数据处理和几乎任何低延迟边缘计算工作负载。但是，它仍处于推出阶段，迄今为止仅与两家 5G 提供商（爱立信和诺基亚）合作，这可能会限制其收益。 7、Edgeline Edgeline 是 Hewlett Packard Enterprise (HPE) 的融合边缘系统解决方案。除了边缘计算平台，它还包括边缘硬件系统和应用服务。 特性：HPE Edgeline 的主要特性包括： 边缘应用程序支持：HPE Pointnext 提供定制的现场应用程序工程服务，帮助为边缘线环境构建物联网应用程序。 分析洞察力：HPE Edgeline OT Link 平台连接边缘的运营技术，以提供丰富的数据洞察力。 云到边缘基础设施：基于开放平台，可以连接并提供广泛的云资源生态系统。 边缘安全：HPE Edgeline 系统管理模块可让您监控环境以提高可靠性和安全性。 IoT 赋能：HPE 支持 IoT 应用程序开发，您还可以集成第三方 IoT 服务和协议。 HPE是领先的硬件和软件提供商。Edgeline 将这些功能结合在一起以提供整体解决方案。但是，由于它是一个融合系统，因此存储仅限于板载内存，并且会增加您的硬件成本。 8. Infiot ZETO nfiot nfiot 成立于 2018 年，是一家总部位于印度和美国的远程连接公司，专注于云原生边缘解决方案和网络。 特点：Infiot ZETO 的主要特点包括： 边缘应用程序支持：它通过超过 100,000 个应用程序和 Web URL 的业务策略提供有保障的应用程序体验。 分析洞察力：边缘智能模块推动控制、可见性和精细数据洞察力。 云到边缘基础设施：您可以利用一键式配置和基于开放标准的自动化从云迁移到边缘。 边缘安全：Infiot 的零信任安全服务限制边缘网络访问并支持基于组的用户管理。 物联网支持：Infiot 与 AWS Greengrass 和 Azure IoT Hub 等物联网服务合作，帮助在边缘协调物联网实施。 Infiot ZETO 旨在通过将应用程序体验、安全性、边缘智能和 AIOps 捆绑在一个 SaaS 解决方案中来构建无边界企业。但据一些客户说，缺乏文档，而且 UI 导航可能会令人困惑。 9、Mutable 成立于2015 年，Mutable使用边缘架构来支持非常低延迟的连接环境。它在 2020 年筹集了 150 万美元，用于进一步开发其边缘计算平台。 特点：可变公共边缘云的主要特点包括： 边缘应用程序支持：它支持远程容器进行自动化应用程序测试和部署，以支持 CI/CD 管道。 分析洞察：可变操作系统为您提供对多个数据中心、容器和基础架构组件的完整可见性。 云到边缘基础设施：Mutable 有一个Kubernetes平台，用于使用云资源进行应用程序开发，然后无缝交付到边缘。 边缘安全性：它使用 WireGuard 网格在服务器之间安全地传输数据并在容器之间进行安全通信。 物联网支持：低延迟边缘环境非常适合智能城市、自动驾驶汽车和工业物联网等物联网用例。 Mutable 可以为企业提供低延迟的边缘网络，对电信公司和数据中心运营商很有用。但它仅适用于公共云，可能与医疗保健和公共部门等行业的数据安全要求相冲突。 10、Vapor IO Vapor IO 成立于 2015 年，是一家位于德克萨斯州奥斯汀的 IT 和数据中心解决方案公司。它于 2021年6 月推出了边缘到边缘的 Kinetic Grid 平台。 特点：Vapor IO Kinetic Grid 的主要特点包括： 边缘应用程序支持：该平台具有用于程序化应用程序交付的强大 API 库。 分析洞察：边缘到边缘智能模块通过上下文化数据馈送驱动实时遥测和可观察性。 云到边缘基础架构：它通过完全基于软件的架构支持各种工作负载，包括云到边缘。 边缘安全：您可以远程监控关键基础设施并连接到第三方安全服务。 IoT 支持：Vapor IO Kinetic Grid 支持所有 IoT 协议，包括 IPMI、I²C 和 RS-485 等传统协议。 边缘计算被广泛认为是 2022 年的主要技术趋势之一。根据 Gartner 题为《技术洞察：支持物联网的边缘计算》的报告，到 2025 年，多达 75% 的企业数据处理将发生在边缘. 这是因为传统的云环境和数据中心将无法跟上不断增加的数据量或速度。 上面列出的公司将有助于推动这一变化，因为它们可以帮助企业调整其基础设施以适应边缘优先的世界。通过采用边缘计算平台，企业可以在不飙升云成本的情况下更好地利用他们生成的数据，并利用物联网机会。 3DCAT实时渲染云的边缘计算平台 3DCAT移动边缘计算平台直接部署在网络的接入端，能够极大的减少数据传输所消耗的时间，平台分布式特征则还能够很好地解决海量数据处理及海量终端连接的问题。这样既能满足传输速度问题还能解决信息计算问题。 当汽车在交通中试图读取信号，停留在车道上并在行人越过道路时做出反应时，时间就很重要。边缘计算更可靠，因为在这个情况下它减少了处理和将数据传输到这些汽车之间的延迟时间。 三步开启实时云渲染激活强大云端算力,上传XR应用,将应用上传到3DCAT实时渲染云平台，一次发布长期可用,生成应用URL,将URL分享给用户，一个URL支持海量用户访问,多终端访问/交互,无需3DCAT账户,无需下载应用，任意联网设备通过URL可运行应用。 现在可以注册，立赠实时云渲染免费体验https://app.3dcat.live/register