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边缘计算(Edge Computing)是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法,这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据,这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。
好处:在边缘计算中,传感器数据不需要传输到汽车上或者云端拆梁答的数据中心,来查看是否有什么东西影响了发动机的运转。
本地化数据处理和存储对计算网络的压力更小。当发送到云端的数据变少时,发生延迟的可能性,以及云端与物联网设备之间的交互导致的数据处理延迟就会降低。
这也让基于边缘计算技术的硬件承担了更多的任务,它们包含用于收集数据的传感器和用于处理联网设备中的数据的CPU或GPU。
随着边缘计算的兴起渣陪,理解边缘设备所涉及的另一项技术也很重要,它就是雾计算(Fog Computing)。边缘计算具体是指在网络的“边缘”或附近进行的计算过程,而雾计算则是指边缘设备和云端之间的网络连接。
换句话说,雾计算使得云更接近于网络的边缘,因此,根据OpenFog的说法,“雾计算总是使用边缘计算,而不是边缘计算总是使用雾计算。”
回到无人***驾驶场景:传感器能够收集数据,但不能立即对数据***取行动。例如,如果一名车辆工程师想要了解汽车车轴和刹车系统是如何运行的,他可以使用历史累计的传感器数旅慧据来预测零部件是否需要进行维修或替换。在这种情况中,数据处理使用边缘计算,但它并不总是即时进行的(与确定引擎状态不同)。而使用雾计算,短期分析可以在给定的时间点实现,而不需要完全返回中央云。
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