如何实现高效的边缘计算？边缘计算如何快速处理数据缺陷

这些看似相同的特征是如何实现的？提高数据中心计算效率的本质在于提高it通信节点到边缘计算终端的数据交换吞吐量。未来边缘计算可以产生数据吞吐量提升10倍的性能提升。基于人工智能的边缘计算能够产生高度数据自动过滤，更快处理数据中存在的缺陷，以期助力业务创新和用户体验。

边缘计算的定义可以通过以下模型探讨：agent（网络、设备、基础设施）iot（物联网设备）plan（计划）discovery（突破点）边缘计算为数据中心带来巨大收益是必然。以下7个问题可以帮助你解答“边缘计算能够产生高度数据自动过滤，更快处理数据中存在的缺陷，以期助力业务创新和用户体验”这一问题：过去数据中心的it管理水平如何？传统it系统究竟存在哪些痛点？如何才能彻底解决这些问题？

让数据中心出现“数据洪流”，最终成为处理100%新数据（模型一）？为了提高数据中心it管理水平和带宽，应该做哪些事情？应该利用什么数据路由、ai、计算能力来提高数据交换吞吐量？让数据中心处理更快，处理数据处理速度如何决定整个数据中心it系统的“爬坡速度”？边缘计算处理的数据可以提高10倍的it和设备交换吞吐量，可以作为传统管理水平和架构带宽达到10倍？

如何实现高效的边缘计算？用简单的数据科学软件即可快速完成。边缘计算的定义如下：边缘计算是指所在分布式存储中的数据采集、过滤和转发等任务，与其说是一种it能力，不如说是一项基础设施能力。边缘计算的设备特征要求大量的低带宽设备、交换机、微控制器、交换机设备等it基础设施组件，还需要部署高可靠传输网络。边缘计算如何设计算法和架构？如何进行边缘计算的通信优化和实现整个系统的高效性、高可靠性和高容错性？如何实现高效的边缘计算？这些问题都可以用简单的数据科学软件即可快速完成。目前边缘计算可以使用jupyternotebook。开发环境以及设计框架也可以使用相应的数据科学软件，如python，julia或r。也可以使用azure或hadoop提供的基于数据科学的开发环境。

边缘计算云端部署如何联网？数据中心及设备之间的联网有一个相对独立的计算过程，而网络只负责控制计算过程，数据的处理及存储过程仍然由云端负责。边缘计算在边缘设备的终端有触手可及，如gps或光纤、rs485等。但终端只能实现一定量的数据收集，过一段时间才能流入云端。aws和azure都在网络边缘部署了设备（小型设备可能远远低于100个）。
编辑：hfy