阿里云推出边缘计算你怎么看

边缘计算技术有哪些优缺点？

边缘计算是一种分布式计算模式，它使计算和数据存储更接近使用终端，可以减少延迟和带宽使用。这项技术有其自身的优势和劣势，分享学习总结如下，水平有限，仅供参考。优点：1.延时低。边缘计算通过在源头终端附近处理数据来减少延迟。这可以形成更快的响应时间，更低的网络流量，以及更好的用户体验。2.可靠性高。边缘计算可以通过减少对网络的依赖性来提高可靠性。这是因为边缘设备即使在网络中断时也能继续工作。3.安全性强。边缘计算可以通过减少在网络上传输的数据量来提高安全性。这减少了数据泄露和网络攻击闭隐碰的风险。4.成本效益高。边缘计算是一个成本效益高的解决方案，因为它减少了对昂贵的云存储和计算资源的需求。5.可扩展性强。边缘计算提供了根据需求扩展计算资源的能力。这使得它更容易适应不断变化的工作负载。缺点：1.计算能力有限：边缘设备的计算能力和存储容量有限，这对某些应用来说是一种制约。2.管理复杂。对大量边缘设备的管理是非常复杂且具有挑战性的

边缘计算的作用

边缘计算的特点缺携盯包括：1、可以提供更快的响应时间，因为数据不需要从中央位置传输到边缘；2、可以减少存储和带宽成本，因为只需要将少量数据传送到中央位置；3、可以改善安全性，因为数据不伏和会通过公用网络进行传输。4)、可以大大减少对云服务的依赖。5)、可以在物理位置上处理和分析数据。6)、可以带来新的应用场景如物联网、机器人、无人机、工隐并业4.0和连接式自动驾驶汽车。

边缘计算的优势是什么？

边缘计算的优势是：1.速度和延迟处理数据的时搜神间越长，相关性就越低。在数字工厂中，毫秒很重要，因为基于智能的系统会持续监控生产过程的各个方面，以确保数据的一致性，而将数据分析限制在创建它的边缘可以消除延迟，从而转化为更快的响应时间。2.安全性一次DDoS（分布式拒绝服世含亏务）攻击就可以中断一家跨国公司的整个运营。当您将您的数据分析工具分布在企业中时，您也同时分布了风险。另一个固有的事实是，当您传输更少的数据时，可以被拦截的数据就越少。边缘计算还可以帮助公司克服本地合规性和隐私法规以及数据主权的问题。3.成本节约边缘计算允许您从管理角度对数据进行分类。通过在边缘位置老粗保留尽可能多的数据，您可以减少连接所有位置所需的昂贵带宽，并且带宽可以直接转化为货币。边缘计算还有助于在一定程度上减少数据冗余，帮助您减少冗余成本。4.更高的可靠性许多物联网包括一些相当偏远的地区，包括农村和不太理想的互联网连接环境

边缘计算的价值是什么？

作为新兴技术趋势的佼佼者，边缘计算正在成为促进行业数字化转型的重要抓手，在智能化改造上起到重要作用。“数字新基建”主要围绕着ABCD四方面发展，A是人工智能、B是区块链、C是云、D是大数据，随着5G的快速推进，给ABCD插上翅膀，算力的不断下沉，将会涌现很多有趣的垂直行业应用场景，为边缘端更好洞罩实现技术赋能提供了价值。以当前比较热门的自动驾驶来说，同样是边缘计算最重要的应用场景之一。在自动驾驶场景中，车辆需要做到比驾驶员更快的响应决策速度，也就是说最多只有零点几毫秒时间，同时还要能够自动感知到行车过程中周围车辆、行人、甚至整条路况的实时信息。如果按传统以云中心集中计算为主的决策架构，这对于要做到和人一样反应的自动驾驶来说时间太长了，所以如果没有边缘计算，如果数旅颤陪据的感知处理、控制的决策不能在车辆上本地进行，自动驾驶就会成为空中楼阁。通过边缘计算的应用，以车辆本身的边缘计算，以及车路协同形式，在道路两旁会部署一些小型智能服务器，就近接收来自周围车辆的信息流，迅速作出响应和决策，同时这些小型的智能服务器也能接收来自云中心下达的控制指令，从而达到车路协同要求

边缘计算你了解过吗?又有哪些新的发展?

全球物联网技术发展迅速——全球物联网设备连接数持续增长物联网(Internet of Things，IOT)指的是通过感知设备，按照约定协议，连接物(物理实体)、人、系统和信息资源，实现对物理和虚拟世改备界的信息进行处理并作出反应的智能服务系统。目前，全球物联网技术正处于高速发展阶段，据IoT Analytics数据显示，2023年，全球物联网设备连接数量将增长至167亿个，且物联网设备连接预计将在未来许多年继续增长。物联网设备数量的迅猛增长以及其产生的海量数据需要实时的处理和分析，边缘计算将数据处理和存储推向物联网设备的边缘，减少了数据传输延迟和网络拥堵，提供了更高效的物联网服务和应用。——全球物联网呈现爆发式增长态势近年来，物联网技术得以不断积累与升级，产业链也逐森腊渐完善和成熟，加之受基础设施建设、基础性行业转型和消费升级等周期性因素的驱动，处于不同发展水平的领域和行业交替式地不断推进物联网的发展，带动了全球物联网行业整体呈现爆发式增长态势

如何看待边缘计算，雾计算和云计算的区别和联系

边缘计算、雾计算和云计算是三种不同的计算范式，它们有着不同的特点和应用场景。边缘计算是将计算任务从数据中心转移到靠近数据源的边缘设备上，以提高计算速度和响应速度。边缘计算节点更加靠近数据源，可以减少网络延迟和数据传输量，提高数据处理的实时性和精度。雾计算是一种将计算资源和数据存储从中心转移到边缘的计算范式。雾计算节点更加靠近数据源，可以聚合用户消息和数据，减小核心网络压力，提高数据处理的效率和可靠性。云计算是一种将计算任务和数据存储从数据中心转移到远程服务器上的计算范式。云计算可以提供可靠的数据存储和计瞎兆算改神顷服务，适用于需要大量计算和存储资源的场景。边缘计算、雾计算和云核陆计算之间存在着一些联系。边缘计算和雾计算都是为了提高计算效率和响应速度，它们都需要将计算任务和数据从中心转移到边缘和云端。云计算可以提供可靠的数据存储和计算服务，为边缘计算和雾计算提供了基础设施和技术支持。边缘计算和雾计算也可以与云计算协同工作，形成边缘-云计算环境，以提供更加灵活和高效的计算服务