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换个角度谈边缘计算:电力供给压力与计算能力占比率不高,它是过度炒作吗?

边缘计算近年来日趋火热,互联网公司、电信运营商、设备商等众多领域都在讨论边缘计算。 那么,边缘计算的“火爆”现象是市场炒作还是真实需求?国外“Disruptive Analysis”的创始人兼董事Dean Bubley对此发表了看法,以下是他的观点。 边缘计算是一个微型数据中心的网状网络,可以在本地处理或存储关键数据,并将所有接收的数据推送到中央数据中心或云存储库。 它通常在物联网用例中被提及,其中边缘设备收集数据,并全部发送到数据中心或云进行处理。边缘计算在本地对数据进行分类,由于其中一些数据在本地处理,从而减少了到中央存储库的回程流量。 通常,这是通过IoT设备将数据传输到本地设备来完成的,本地设备包括小尺寸的计算、存储和网络连接。数据在边缘处理,它们全部或部分被发送到公司的数据中心、协同定位设施或IaaS云中的中央处理或存储库。 边缘计算很重要,但它的功能也被夸大了。网络边缘计算只是整个云计算领域的一小部分。由于它很小,它可能只是网络规模云平台的补充(并与之集成)。我们不太可能看到主流的提供商推出“下一代Amazon AWS,仅分发”这样的名号。 从功耗看边缘计算 为什么网络边缘...

正在做 ESP32 , STM32 , 树莓派 RaspberryPi 的创客工具

先随便写写一些思路, 以后再整理. 这段时间笔者做了一些硬件开发, 领悟了一些事情. 1 - 在常规创客的角度上, 硬件开发所需的知识面比较广, 非常广, 但不算太深. 2 - 发现硬件开发由于其特殊环境的原因, 开发难度很大, 难度绝大部分来源于很麻烦, 效率很低. 一般的开发者, 如果他们入门就直接学硬件, 他们是感觉不到这问题的. 没有对比就没有伤害. 但对于一个写惯C#,Java的程序员来说, 会明显感觉到写硬件的那种无力感. 由奢入俭难啊! 无论心理上作出多低的预期, 在实际编程阶段, 心理想的是 1 - 为什么这么多工具链安装都那么的麻烦? 而且还有那么多收费的. 2 - 为什么要花时间去等待编译, 烧录, 启动, 不行再重复再重复, 青春就这样浪费了. 3 - 为什么要花那么多时间去寻找指针出错原因, 为什么写一个小时代码要调试5个小时? 嗯. 这些不是别人的想法, 是我自己的想法. 于是笔者就去找各种脚本方案, JS,Lua,Python,... 但发现, 这些方案不多不少都有各种问题. 不太感到满意. 所以, 笔者当时就计划着自己去实现一个脚本语言. 这并不是随便...

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