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边缘计算将在2017年大行其道,细数其中的价值、机遇与挑战!

边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。边缘计算与云计算互相协同,共同助力各行各业的数字化转型。它就近提供智能互联服务,满足行业在数字化变革过程中对业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。 根据国际电信联盟电信标准分局ITU-T的研究报告,到2020年,每个人每秒将产生1.7MB的数据,IoT可穿戴设备的出货量将达到2.37亿。IDC也发布了相关预测,到2018年,50%的物联网网络将面临网络带宽的限制,40%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存,到2025年,这一数字将超过50%。 图1:边缘计算与云计算的关系 一、边缘计算的巨大价值 美国部署了3000余万个监控摄像头,每周生成超过40亿小时的海量视频数据。物联网领域拥有海量的终端设备,如果这些设备产生的数据聚在一起,会是个天文数字。 海量数据的分析与储存对网络带宽提出了巨大的挑战,而边缘计算的诞生,就是为了解决这一问题。 图2:边缘计算的特征 1).分布式和低延迟计算 云计算往往并不是最佳策略,计算需要在更加靠近数据源的地方执行。这个优点可以扩展到任何...

拥抱物联网,将数据点石成金

随着科技的发展,越来越多的设备能够互相间交流了。消费类和工业领域的OEM都在开发连接到互联网的“智能”设备。这包括人们身上穿戴的设备,汽车里的设备,家里和工作单位的设备,以及智慧城市里的各种设备。据预测,到2020年全球将有500亿台互联设备,所以会产生很多设备之间的对话! 数据很多,分析很少 人们身边的设备通过相互通信,随时分享人们的运动、爱好以及各种生活习惯信息。物联网(IoT,Internet of Things)已经不是科幻电影里未来的某种东西,它就在人们身边——各种“物品”彼此连接,无需人类干预就能影响彼此的行动。然而,最近Forrester的研究表明,虽然有一半以上制造物联网设备的公司在收集这些数据,但只有三分之一的公司会使用它。 这些设备一旦连接后,产生了非常有价值的数据,人们不仅能够实时了解传感器周围环境和设备工作状态,而且能够基于人和设备的行为以自动或其他方式去完成确定性的动作。以汽车制造商为例,他们使用智能设备技术采集到的关于人们驾驶习惯的数据不但对自己有利,对其他公司都非常有价值。他们搜集到了用户的数据——经常去哪里,需要多长时间,早上离开家的时间,甚至在路上会听...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。