边缘计算技术架构

1超融合实现边缘计算新边缘节点的定位边缘计算让计算接近数据，数据处理应用程序，分析应用软件都会部署到边缘，超融合可以为边缘节点提供更强的性能和存储空间可完全虚拟化的广泛兼容的应用软件，具有合理的存储能力计算能力和弹性扩展能力，能够满足更多系统部署的需要2为边缘计算提供一个受限环境IDC工作环境边缘条件低于IDC空间能源消耗维护方便精简的HCI尺寸较小，耗电较少，散热要求较低，具有模块化快速部署能力，具有远程管理能力3超融合帮助边缘计算大幅度提升性价比边缘计算的规模很大，在大量采购场景中，必须考虑性价比问题HCI的硬件越来越强大，其价格也随之下跌与此同时，与传统体系结构相比，超融合体系结构是预处

边缘化计算是指在网络的边缘端为应用开发者和服务提供者提供云服务和IT环境服务目的是提供数据输入或用户附近的计算存储和网络带宽边缘计算架构边缘计算本质上是一种服务，与云计算大数据服务相似，但是这个服务的特点是离用户很近为何靠近用户因此需要提及边缘计算的3个优势1超低时延靠近设备侧部署计算能力，实时响应设备请求2低带宽运行向用户或数据采集终端迁移工作，能够减少站点带宽带来的限制，特别是当边缘节点减少了向中央或云中心发送大量数据处理的请求时3保护隐私数据本地收集本地分析本地存储，有效地减少公共网络中数据公开的机会，保护数据隐私非常靠近设备和用户，使得边缘计算具备了这些优势，甚至可以说，这是边缘计算存

随着产业数字化进程的不断深入，新业务不断涌现，并对边缘计算提出了新的要求，这些新的要求必然导致网络结构的变化边缘计算发展到今天，行业内有三种公认的技术架构，即边缘计算MEC边缘计算微云边缘计算雾计算三个方案占据着不同的生态位，彼此之间是竞争与合作的关系在谈到分布式数据中心时，分布式数据中心的方式，就是云主导，属于云计算的一种下沉方式在这个领域里，几乎所有的云巨头都会采用这种方法由于在云市场上，它们已经有了自己的平台，作为他们重要的客流平台和盈利平台，云计算厂商肯定要进一步增强在将产业这一层面的需求导入云计算平台时，这种方式一方面加强了其数据中心的计算能力，引入了新技术另一方面，通过这种边缘计算

基于边缘计算电路，研究者还对持续感知系统的结构进行了许多优化对于当前广泛使用的神经网络计算，提出了一种称为行静态的新型数据流数据流可适用于各种卷积神经网络convolutionalneuralnetwork,CNN结构，它可以进行重新配置，以适应给定形状的计算映射，通过最大限度的数据重用提高能源效率，从而减少边缘计算的数据迁移在全定制体系结构下，边缘计算的可重构计算因其兼顾高效和灵活等优点而受到众多研究者的青睐一种高效可重构的混合神经网络处理器的每一个处理单元processingelement,PE支持位宽自适应可重构，以满足神经层的各种位宽自适应重构，以满足神经层的各种位宽，同时还提高了计算