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2018年边缘智能白皮书

近几年,随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展,以及各种应用场景的不断成熟,越来越多的数据需要上传到云端进行处理,给云计算带来的更多的工作负载,同时,由于越来越多的应用需要更... 展开

近几年,随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展,以及各种应用场景的不断成熟,越来越多的数据需要上传到云端进行处理,给云计算带来的更多的工作负载,同时,由于越来越多的应用需要更快的反应速度,边缘智能应运而生。未来,随着百亿级别的设备联网,大部分数据都将在靠近数据的一侧完成收集、处理、分析、决策的过程。本章将会从边缘智能产生的背景、发展过程等展开论述。
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2018年边缘智能白皮书

近几年,随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展,以及各种应用场景的不断成熟,越来越多的数据需要上传到云端进行处理,给云计算带来的更多的工作负载,同时,由于越来越多的应用需要更快的反应速度,边缘智能应运而生。未来,随着百亿级别的设备联网,大部分数据都将在靠近数据的一侧完成收集、处理、分析、决策的过程。本章将会从边缘智能产生的背景、发展过程等展开论述。

全球主要公司、权威机构都给出了各自的网联设备数量预测,根据MachinaResearch 给出的数据显示,其预测2025 年全球物联网连接数将增长至270 亿个,蜂窝连接个数将达到220 亿个,大部分将基于LTE。

如此多的物联网设备都处在远离云计算的边缘侧,物联网设备不仅仅是一个数据收集器,更是执行器,以目前的现状来看,物联网设备将采集到的数据上传到云计算中心,经过一系列的计算与分析之后,再传达到物联网设备,云计算的处理能力尚可。但是,当物联网设备的数量达到百亿、千亿之后,“偏远”的云计算在处理这些数据的时候,其能力就会显得捉襟见肘。

在此情况下,边缘智能可以实现在设备侧、数据源头的数据收集与决策。这样既可以减轻云计算的计算负载,也能完成某些场景对数据处理与执行的苛刻要求。有研究机构预测,未来会有超过一半的数据在边缘进行处理,甚至更高,当然这并不是说边缘计算会吃掉云计算,我们也不这么认为,云计算和边缘计算的关系应该是互补的。

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