说到边缘计算，---边缘计算价格，我们不得不提到的就是云计算。云计算服务是一种集中式服务，边缘计算，所有数据都通过网络传输到云计算中心进行处理。资源的高度集中与整合使得云计算具有---的通用性，然而，面对物联网设备和数据的---式增长，基于云计算模型的聚合性的服务逐渐显露出了其在实时性、网络制约、资源开销和---保护上的不足。
相比于云计算，边缘计算可以---地支持移动计算与物联网应用，---边缘计算报价，具有以下明显的优点：
1、------网络带宽与数据中心压力。
2、增强响应的实时性。万物互联场景下应用对于实时性的要求---。传统云计算模型下，应用将数据传送到云计算中心，再请求数据处理结果，增大了系统---。以无人驾驶汽车应用为例，高速行驶的汽车需要毫秒级的反应时间，一旦由于网络问题而加大系统---，将会造成---后果。而边缘计算在靠近数据生产者处做数据处理，不需要通过网络请求云计算中心的响应，---减少了系统---，千兆无线技术的普及为网络传输速度提供了---，这些都使边缘服务比云服务有---的响应能力。
３、保护---数据，提升数据安全性。物联网应用中数据的安全性一直是关键问题，调查显示约有 78% 的用户---他们的物联网数据在未授权的情况下被第三方使用。云计算模式下所有的数据与应用都在数据中心，用户很难对数据的访问与使用进行细粒度的控制。随着智能家居的普及，许多家庭在屋内安装网络---头，如果直接将视频数据上传至云数据中心，视频数据的传输不仅会占用带宽资源，还增加了泄露用户---数据的风险。
将计算基础架构从数据中心扩展到边缘这一主张，得到了越来越广泛的共识。诸如联邦学习之类的概念，---边缘计算，通过共享的预测模型进行协作学习这种方式，将标准集中式机器学习(ml)方法从数据中心转移到手机——在将数据存储到云的需求中，消解了对可实现ml能力的要求。5而各种---神经网络(dnn)，每天都在发展、以---地赋能基于边缘的处理功能。成功地将智能带到边缘设备也带来了与传统的ai不同的商机——例如：个性化购物，基于ai的助手;或在制造设施中进行预测分析。边缘/雾计算的应用，比如：车辆的自动驾驶;需要复杂反馈机制的机器人技术的远程控制;甚至是使用ml、可---地管理可再生能源的智能电网终端设备;以及在电网中对本地电能使用进行预测分析。对于此类应用，成功实施ai的主要决定因素包括：成本效益低功耗可重构性/灵活性尺寸
随着传感器价格和计算成本的持续下降，更多的“东西”将被连接到互联网。
随着更多的联网设备变得可用，边缘计算将在各行各业中得到越来越多的应用，尤其是在云计算效率低下的一些领域。
我们已经开始看到该技术在多个不同的行业领域产生影响。
“当我们把云的威力下沉到设备（即边缘）时，我们可带来实时地响应、分析和行动的能力，尤其是在网络条件有限或者缺乏网络的地区……它还处于初期发展阶段，但我们正开始看到这些新功能能够应用于解决范围的一些重大挑战。”
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