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边缘计算技术瓶颈:难对云计算构成挑战,也难独自存在

发布时间:2020-12-08    来源:亚博网页版45267

将来的某一天,我们可能会享受到万物是终端,同时万物是计算中心的生活。 但是,现在似乎已经完成了大量的计算任务。 主要依赖云。 边缘计算的构想非常设备,但落地的应用很少,特别是高度兼容的所有领域的技术解决方案可能还没有出现。

必须看到的是,现阶段的边缘计算也不存在很多软肋。 例如,由于成本高,设备终端的整体性价比、智能分析能力、数据应用的合规性等问题允许边缘计算目前的延迟。 首先,现在用相反边缘计算的智能AI设备的单价很低。

一般的终端电子产品搭载AI芯片,提高存储空间后,不会大幅提高设备的成本,也不会降低终端整体的性价比。 许多公司在面对这种昂贵的技术成本后似乎不会妨碍产品的普及和部署。 其次,边缘计算终端的计算能力如何,能否起到智能分析的作用。

根据国际数据公司的预测,到2020年,最多有500亿终端和设备连接到网络上,今后最多有50%的数据必须在网络边缘的外侧分析、废弃和保存。 但是,现阶段的终端设备不能支持很多智能处理方式,因此是否需要适合在数据源中完成收集和分析的任务? 即使读取各种强大的设备,加快了边缘计算,成本反而比云计算快得多吗? 以前的技术进化似乎还没有仔细观察。 另外,在依赖边缘计算技术的医疗、自动驾驶、防卫等领域,数据提供的玩耍性大,法规的开放度高,因此实际导入人工智能的话风险不会变高,对风险的耐性不会降低。

以上表明,云计算在短时间内不是人工智能计算的主要形式。 除此之外,边缘计算的南北实际上有距离,还有两个无法穿越的考验。 另一方面,边缘计算不能适应异构化。

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也就是说,没有人问怎么听冰箱算术洗衣机的数据,空调算术手机的数据。 这使得能够可靠地获得边缘计算能力的设备和网络非常少。 边缘计算可以借助力量打,但完全不会的力量很可惜。

另一方面,边缘计算的智能工程进展也令人困惑。 我告诉你大数据处理和演示依赖于高度智能的运算方式。

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以数据为中心构建意味着著有不同的算法综合处理,可以得到各种必要的结果。 但是,边缘计算的运算场景与很多智能处理方式不兼容,运算系统之间的适用性很低。

老实说,边缘计算慢,但成本一定比云计算田寮多得多。 总之,边缘计算在很长一段时间内不能代替云计算。 更大的概率作为辅助手段与云计算组合,作为补充手段和特定场景技术。

大公司们争相入场,更好的是战略进攻和完成的技术储备。 国内物联网的设备基础和网络基础都很脆弱,想短期通过边缘计算赚钱,不是有点过于悲观了吗?-亚博官方网站。

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