這些看似相同的特征是如何實(shí)現(xiàn)的？提高數(shù)據(jù)中心計算效率的本質(zhì)在于提高it通信節(jié)點(diǎn)到邊緣計算終端的數(shù)據(jù)交換吞吐量。未來邊緣計算可以產(chǎn)生數(shù)據(jù)吞吐量提升10倍的性能提升?；谌斯ぶ悄艿倪吘売嬎隳軌虍a(chǎn)生高度數(shù)據(jù)自動過濾，更快處理數(shù)據(jù)中存在的缺陷，以期助力業(yè)務(wù)創(chuàng)新和用戶體驗(yàn)。
邊緣計算的定義可以通過以下模型探討：agent（網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備、基礎(chǔ)設(shè)施）iot（物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）plan（計劃）discovery（突破點(diǎn)）邊緣計算為數(shù)據(jù)中心帶來巨大收益是必然。以下7個問題可以幫助你解答“邊緣計算能夠產(chǎn)生高度數(shù)據(jù)自動過濾，更快處理數(shù)據(jù)中存在的缺陷，以期助力業(yè)務(wù)創(chuàng)新和用戶體驗(yàn)”這一問題：過去數(shù)據(jù)中心的it管理水平如何？傳統(tǒng)it系統(tǒng)究竟存在哪些痛點(diǎn)？如何才能徹底解決這些問題？
讓數(shù)據(jù)中心出現(xiàn)“數(shù)據(jù)洪流”，最終成為處理100%新數(shù)據(jù)（模型一）？為了提高數(shù)據(jù)中心it管理水平和帶寬，應(yīng)該做哪些事情？應(yīng)該利用什么數(shù)據(jù)路由、ai、計算能力來提高數(shù)據(jù)交換吞吐量？讓數(shù)據(jù)中心處理更快，處理數(shù)據(jù)處理速度如何決定整個數(shù)據(jù)中心it系統(tǒng)的“爬坡速度”？邊緣計算處理的數(shù)據(jù)可以提高10倍的it和設(shè)備交換吞吐量，可以作為傳統(tǒng)管理水平和架構(gòu)帶寬達(dá)到10倍？
如何實(shí)現(xiàn)高效的邊緣計算？用簡單的數(shù)據(jù)科學(xué)軟件即可快速完成。邊緣計算的定義如下：邊緣計算是指所在分布式存儲中的數(shù)據(jù)采集、過濾和轉(zhuǎn)發(fā)等任務(wù)，與其說是一種it能力，不如說是一項基礎(chǔ)設(shè)施能力。邊緣計算的設(shè)備特征要求大量的低帶寬設(shè)備、交換機(jī)、微控制器、交換機(jī)設(shè)備等it基礎(chǔ)設(shè)施組件，還需要部署高可靠傳輸網(wǎng)絡(luò)。邊緣計算如何設(shè)計算法和架構(gòu)？如何進(jìn)行邊緣計算的通信優(yōu)化和實(shí)現(xiàn)整個系統(tǒng)的高效性、高可靠性和高容錯性？如何實(shí)現(xiàn)高效的邊緣計算？這些問題都可以用簡單的數(shù)據(jù)科學(xué)軟件即可快速完成。目前邊緣計算可以使用jupyternotebook。開發(fā)環(huán)境以及設(shè)計框架也可以使用相應(yīng)的數(shù)據(jù)科學(xué)軟件，如python，julia或r。也可以使用azure或hadoop提供的基于數(shù)據(jù)科學(xué)的開發(fā)環(huán)境。
邊緣計算云端部署如何聯(lián)網(wǎng)？數(shù)據(jù)中心及設(shè)備之間的聯(lián)網(wǎng)有一個相對獨(dú)立的計算過程，而網(wǎng)絡(luò)只負(fù)責(zé)控制計算過程，數(shù)據(jù)的處理及存儲過程仍然由云端負(fù)責(zé)。邊緣計算在邊緣設(shè)備的終端有觸手可及，如gps或光纖、rs485等。但終端只能實(shí)現(xiàn)一定量的數(shù)據(jù)收集，過一段時間才能流入云端。aws和azure都在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署了設(shè)備（小型設(shè)備可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于100個）。
