边缘计算平台

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

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

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

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

边缘计算平台是指在用户或数据源的物理位置或附近执行的计算。通过使计算服务靠近这些位置，用户可以使用更快、更可靠的服务，公司可以享受混合云计算带来的灵活性。借助边缘计算，公司可以在许多地方使用和分配公共资源池。 那么边缘计算平台可以如何助力物联网发展，接下来，本文将从以下几个方面介绍边缘计算平台如何助力物联网的发展。 介绍主流的边缘计算平台 EdgeXFoundry 图片来源于网络 EdgeXFoundry是工业物联网边缘计算开发的标准化互操作框架，部署在路由器、交换机等边缘设备上。它为各种传感器、设备或其他物联网设备提供即插即用功能并进行管理，然后收集和分析它们的数据，或将其导出到边缘计算应用程序或云计算中心进行进一步处理。 ApacheEdgent Apache Edgent 是一个开源的编程模型和微内核运行时，可以嵌入到边缘设备中，提供连续数据流的本地实时分析。Edge解决的问题是如何高效地分析和处理来自边缘设备的数据。 边缘计算平台有哪些优势? 1. 提高速度/减少延迟 边缘计算平台的特点，决定了边缘计算可以去除将数据移动到端点探后在返回的必要性。减少这种移动，可以缩短整个过程的时间。在自动驾驶和物联网行业里，毫秒级的提升都至关重要，可以显著提升用户体验 2. 改进安全和隐私保护 由于边缘计算平台计算靠近数据源，远离了集中服务器，这让他的安全性得到了有效的提升，这有利于隐私的保护。在医疗行业里，病人的生命体征等数据至关重要，安全性不可忽略。 3. 节省/降低运营成本 边缘计算可以通过减少来回移动到云端的数据量来帮助控制成本，有效降低运营成本，显著提升运营效率。 4.可扩展性 像云计算一样，企业可以随意增加边缘设备，只部署他们所需的东西，这种可扩展性有助于企业提高工作效率 边缘计算的发展 显然，边缘计算平台必然处于飞速发展的阶段，以下几种趋势你必须要注意： （1）有一种专用型 边缘计算平台将迅速发展，他就是面向特定应用场景的类型。这其中，智能家居、智能工厂和智慧城市是比较常见的应用场景，更加系统化的满足这些应用场景的需求将变得至关重要。 （2）边缘计算平台的安全性将被广泛提起，无论是业界还是学界，对于边缘计算平台的数据安全保障、数据泄露问题，将会给予最大程度的关注。 （3）人工智能技术和边缘计算平台的发展将会更加紧密，智能化处理将是未来的常态，彻底解放人类的生产力。 边缘计算平台如何助力物联网发展 随着物联网时代的来临，云计算平台面临着海量设备接入、海量数据、带宽不足和高功耗等严峻挑战。严格来说，就目前的带宽，非常难很好的支撑云端和设备之间的数据传输。 而这时边缘计算出现了，物联网的最终目标必然是“万物互联”，物联网对于数据处理的需求水涨船高，在靠近实物的边缘上对数据进行处理、存储、应用后，边缘计算不仅解决了设备与云端数据的传输问题，还能进一步促进物联网行业的快速发展。例如米家家居，有了边缘计算，连接设备数和网速将得到显著的提升，将可以加速物联网的发展。 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。 注册立赠实时云渲染免费体验 https://app.3dcat.live/register 本文《 边缘计算平台如何助力物联网发展》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-36

什么是边缘计算？ 边缘计算其实是一种分布式计算范式，它能够使计算和数据存储更加接近数据源。 因为不一样的问题，所以缘计算平台的设计呈现出了多种多样，但也不失一般性， 边缘计算平台的一般性功能框架可以看出。在该框架中，资源管理功能用于管理网络边缘的计算、网络以及存储资源。设备接入和数据采集功能分别用于接入设备和从设备里面获取数据。安全管理用于保障来自设备的数据的安全。平台管理功能用于管理设备和监测控制边缘计算应用的运行情况。 从数据可以看到，雾计算、移动边缘计算、Cloudlet computing 和EdgeX Foundry是比较关注的四种 边缘计算平台，这四种计算平台都具有自己适用范围。不断发展的边缘计算，未来边缘计算的特征和应用场景会变得更加复杂，因此边缘计算的分类势必更加复杂。 边缘计算应用场景 虚拟现实 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。将图片渲染、人脸识别等计算任务在边缘节点中执行，能有效地解决了可穿戴设备电池容量以及处理能力有限的问题。 针对XR应用领域，3DCAT实时渲染云的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，平台分布式的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。 注册立赠实时云渲染免费体验： https://app.3dcat.live/register 公共安全中实时数据处理 边缘计算作为近数据源计算，可以大量地降低数据带宽，将可以用来解决公共安全领域视频数据处理的问题。 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。利用城市的数据资源来更好地管理城市，比如：在城市路面检测中，在道路两侧路灯上安装传感器收集城市路面信息，检测空气质量+、光照强度、噪音水平等环境数据，当路灯发生故障时能够及时反馈至维护人员，这些场景的应用都基于边缘计算。 工业物联网 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。 未来趋势 Gartner公司发布报告，认为边缘计算能够解决数字业务场景下云计算的延迟、带宽、自主性和隐私需求问题，其具体应用将由人、设备和业务之间的数字业务交互来定义，在未来拥有十分广阔的发展前景，超过90%的企业都将开启自身在边缘计算的独特应用，并将在未来发展成为一个颇具规模的行业。 本文《 如何打造新型边缘计算平台，聊一聊关于边缘计算那点事儿》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-31

什么是边缘计算？ 边缘计算是指在用户或数据源的物理位置或附近进行的计算。通过让计算服务靠近这些位置，用户能够使用更快速可靠的服务，公司则能够享受混合云计算带来的灵活性。利用边缘计算，公司能够在许多位置使用和分配公共资源池。 边缘计算五大优势 顾名思义， 边缘计算将计算从企业的核心数据中心中取出，并将其放置在生成数据的端点设备附近，这带来了几个关键的好处，例如： 1. 提高速度/减少延迟 根据其定义和设计，边缘计算消除了将数据从端点转移到云端再返回的需要。减少这种移动，可以缩短整个过程的时间；这种时间的节省可以用秒来衡量，有时甚至是毫秒。这可能看起来不多，但旅行时间--被称为延迟--是互联世界中的一个重要考虑因素，因为实时决策能力对于终端设备的正常运作是必要的。 例如，自动驾驶汽车、工业和制造业物联网部署以及医疗用例都需要机器分析数据并几乎即时返回指令，以便安全运行。 2. 改进安全和隐私保护 边缘计算可以提供增强的安全性和更多的隐私保护，因为它使数据靠近边缘，从而远离集中式服务器。边缘设备仍然容易被黑客攻击，特别是如果它们没有得到充分的保护。然而，边缘设备持有的数据量非常有限，而且往往不是完整的数据集，可能被黑客利用。 另一方面，存储在集中式服务器中的终端数据往往与其他数据点相结合，然后形成一个更完整的信息集合，黑客可以利用它来达到邪恶的目的。例如，考虑一下医疗环境中的 边缘计算。传感器收集病人的生命体征，然后由一个边缘计算设备进行分析。该设备只保存这些读数。 然而，如果终端传感器将数据送回集中式服务器，与其他信息（包括病人的个人身份信息）一起存储，而这些信息被黑客攻击，那么病人的隐私就会受到损害。 3. 节省/降低运营成本 虽然在过去十年左右，数据存储成本已经大幅下降，但随着数据量的增加，数据移动的成本也在上升。专家们预计，随着数据量的激增，连接成本将继续攀升。他们还预计，用户将需要实施更多的带宽来处理负载，进一步推高价格标签。 边缘计算可以通过减少来回移动到云端的数据量来帮助控制成本，或者至少不至于攀升得那么高。 4. 可靠性和弹性 边缘计算即使在通信渠道缓慢、间歇性可用或暂时中断的情况下也能继续运行。例如，一家在石油钻井平台上部署了边缘计算的能源公司不必一直依赖可用的卫星连接将数据中继回数据中心进行处理；相反，它可以选择在连接可用时只将必要的处理信息从边缘移回其数据中心。 边缘计算通过减少中央故障点进一步增强了弹性--就像集中式服务器的情况一样；一个边缘设备的故障不会影响生态系统中其他边缘设备的性能，从而提高了整个连接环境的可靠性。 5.可扩展性 像云计算一样，企业可以在扩大使用范围时增加边缘设备，以便他们只部署和管理他们需要的东西。此外，终端硬件和边缘设备的成本通常低于在集中式数据中心内增加更多的计算资源--从而使企业在边缘的扩展更加有效。 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。 注册立赠实时云渲染免费体验 https://app.3dcat.live/register

什么是边缘计算 边缘计算是一种计算网络架构，其中计算尽可能靠近数据源，以减少延迟和带宽使用。其目的是减少在远离数据源或需要计算结果的用户的集中式远程位置（即"云"）中执行的计算量，从而最大限度地减少客户端和服务器之间必须发生的长距离通信量。近年来，允许小型化和增加计算硬件密度以及软件虚拟化的技术进步使边缘计算更加可行。 边缘计算的优势 • 将部分计算任务从云端卸载到边缘后，整个系统的能耗降低了30%-40%。 • 在人脸识别领域，响应时间从900ms减少到169ms • 在数据集成、迁移等方面，成本时间可以减少 20 倍。 为什么需要边缘计算？ ⑴ 云服务的推广 云中心具有强大的处理性能，可以处理大量数据。但是，如何将大量数据传输到云中心成为一个问题。云计算模型的系统性能瓶颈在于网络带宽有限。传输大量数据需要一定的时间。云中心还需要一定的时间来处理数据，这将增加请求响应时间，用户体验极差。 ⑵ 物联网的推广 如今，几乎所有的电子设备都可以连接到互联网，这将产生海量数据。传统的云计算模型无法及时有效地处理这些数据。但是在边缘节点处理这些数据将导致最短的响应时间，减少网络负载，并确保用户数据的隐私。 ⑶ 终端设备的角色变化 大多数情况下，终端设备扮演数据消费者的角色，例如在智能手机上观看视频。但是，智能手机现在有能力在终端设备中生成数据，例如在淘宝中购买东西以及在百度中搜索。这些是终端节点生成的数据。 以下是传统云计算模型下的范式，左侧是服务商提供数据，上传到云中心，终端客户端向云中心发送请求，云中心响应相关请求，向终端客户端发送数据。最终客户始终是消费者的角色。 云计算范例 以下是物联网快速发展下的边缘计算范式。边缘节点（包括智能家电、手机、平板电脑等）生成数据并将其上传到云中心。服务提供商还会生成数据以上传到云中心。边缘节点向云中心发送请求，云中心将相关数据返回到边缘节点。 边缘计算范例 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。 本文《 什么是边缘计算，为什么边缘计算平台愈发重要？》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-19

什么是边缘计算？ 边缘计算是一种网络哲学，旨在使计算能力、内存和存储尽可能接近最终用户。“边缘”是指网络的边缘，即网络服务器可以最方便地向客户提供计算功能的位置。 边缘计算不依赖于数据中心等集中位置的服务器，而是将处理物理移动到更靠近最终用户的位置。计算是在本地完成的，就像在用户的计算机、物联网设备或边缘服务器上一样。 边缘计算最大限度地减少了客户端与集中式云或服务器之间必须发生的远程通信量。这导致更少的延迟或延迟、更快的响应时间和带宽使用。 “边缘计算”和“平台”是当今业界最容易混淆和误用的两个术语；“边缘计算平台”是指数级的混乱。 出于本文和更广泛辩论的目的，我们将边缘计算定义为“在位于设备和互联网/超大规模之间的物理计算基础设施上，更接近最终用户/设备/数据源的处理能力云”和平台作为“用于编写和运行软件应用程序的软件环境”。 在我们讨论构成边缘计算平台的功能之前，值得记住的是，边缘计算将利用和构建已有的基准和标准。 尽管并非所有 边缘计算平台供应商都来自云世界（例如一些来自工业领域），但许多将使用我们在云中看到的类似堆栈。 在云计算原住民基金会（CNCF）在定义云计算的风景，以及参考代码和测试用例提供一个论坛，以确保云应用程序的可扩展性方面发挥了关键作用。尽管大部分注意力都集中在超大规模云（私有和公共）上，但他们的工作已扩展到混合云（边缘是其中的一个组成部分）。 边缘计算是如何工作的 边缘计算的工作原理是允许在将来自本地设备的数据发送到集中式云或边缘云生态系统之前，在它们运行的网络边缘进行分析。分布在全球的数据中心、服务器、路由器和网络交换机网络在本地处理和存储数据，并且每个都可以将其数据复制到其他位置。这些单独的位置称为存在点 (PoP)。边缘 PoP 在物理上更靠近设备，不像云服务器可能离设备很远。 传统上，组织在物理服务器上运行多个应用程序。没有简单的方法可以将资源分配给所有应用程序以确保它们都同样出色地执行。然后是虚拟机 (VM)，它允许隔离应用程序，以便更好地利用同一硬件基础架构上的服务器资源。 容器与 VM 类似，不同之处在于它们可以在应用程序之间共享操作系统 (OS)。这使得容器可以跨云和操作系统分发。开发人员可以以敏捷的方式有效地捆绑和运行应用程序，而无需停机。 事实上，开源平台 Kubernetes 可以帮助开发人员将容器应用程序的大部分管理自动化。例如，它允许开发人员在一个容器接收高流量时分配网络流量、自动推出和回滚、重启失败的容器、健康检查等。 开发人员可以通过构建 Pod 来在边缘部署应用程序 - 将一个或多个具有共享存储和网络资源的容器组合在一起的小型计算单元。Kubernetes 或称为 K8s 可以部署在每个边缘 PoP 上，以允许开发人员自己在边缘构建这些 Pod。 考虑一家云游戏公司，它让世界各地的用户从集中式云访问其设备上的图形密集型内容。游戏必须响应用户的击键和鼠标操作，并且数据必须以毫秒甚至更快的速度往返于云端。这种持续的交互性需要公司的服务器存储、获取和处理巨大的计算能力。此外，现代云游戏需要 5G 网络，因为它们承诺稳定的超低延迟。 与服务器的距离越远，数据传输的距离就越远，出现延迟和抖动的可能性就越大。这可能会导致用户延迟和糟糕的游戏体验。 通过将计算移至更靠近边缘和用户的位置，数据传输的距离尽可能小，玩家可以获得无延迟的体验。这使得实际的用户设备（无论是控制台还是个人计算机）变得无关紧要。因此，在边缘运行数据工作负载可以渲染图形密集型视频并整体创建卓越的游戏体验。它还可以帮助公司消除运行集中式基础架构的成本。 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。