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本文将带你了解物联网之边缘计算＋物联网 可以激碰出哪些火花？，希望本文对大家学物联网有所帮助。

　　边缘计算 iot云平台，正在成为巨头们强强联手的重头戏。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。
   
    　　我们知道，物联网能够达成的基础，是让设备连接网络，达成交互、数据收集和数据处理的能力。而现阶段物联网的主要运算能力都是由云计算提供的，边缘计算带来的几个好处，仿佛让物联网感觉到应该抛弃云计算去投怀送抱。
   
      　　但是，许多数据流由边缘设备生成，是通过“远处”的云计算处理和分析，不可能做出实时决策。例如使用可穿戴式摄像头的视觉服务，响应时间需要在25ms至50ms之间，使用云计算会造成严重的延迟;再比如工业系统检测、控制、执行的实时性高，部分场景实时性要求在10ms以内，如果数据分析和控制逻辑全部在云端实现，则难以满足业务要求;还有那些会生成庞大数据流的多媒体应用，如视频或是基于云平台的网络游戏，依赖云计算也会为玩家造成类似于等待时间过长的问题，无法满足用户的需求。
   
   
      　　对于直接运用于民生、市政甚至工农业的物联网体系来说，效率和速度意味着一切。尤其是精密的生产型物联网，决不能容忍民用终端的延迟率。而云计算传输到云端，再把结果返回到终端的思路，显然不如边缘计算的就近原则来的快。要知道，再短的时间乘以整个终端的数量，都是令人震惊的产业效率。
   
    　　举个例子，假如你的洗衣机、冰箱都是智能化控制的，而且依托于云计算。但你家没有停电，却断网了，那怎么办?无法进行云端传输，物联网设备就会歇业，岂不是是十分尴尬?边缘计算解决了这部分网络环境的限制。并且避免数据上传云端带来的泄露风险，所以更适合物联网体系。
   
      　　不仅是消费级的物联网终端，边缘计算还将在工业应用中发挥重要作用。计算可以分层执行，利用网络远端的资源完成。例如，典型的生产流水线可以过滤设备上生成的数据，在传输数据的边缘节点上执行部分分析工作，之后再通过云端执行更加复杂的计算任务。边缘节点可以通过分担云计算的部分任务，增强数据中心的计算能力。
   
    　　业务流程优化、运维自动化与业务创新驱动业务走向智能，边缘侧智能能够带来显着的效率提升与成本优势。事实上，对于从事工业自动化工作的人而言，边缘计算并不陌生。比如，在目前普遍采用的基于plc、dcs、工控机和工业网络的控制系统中，位于底层、嵌于设备中的计算资源，或多或少都是边缘计算的资源。
   
      　　许多供应商也已经迈出了使用软件足球推荐网的解决方案实现边缘计算的第一步。例如，诺基亚针对移动边缘计算(mec)的软件足球推荐网的解决方案旨在为基站站点提供边缘计算能力。同样，思科的iox为其集成的服务路由器提供了一个边缘计算环境。
   
    　　这些足球推荐网的解决方案应用于特定硬件，因此不适合部署在异构环境中。   软件足球推荐网的解决方案面临的一个挑战是如何开发跨越不同环境的可移植的足球推荐网的解决方案。某些公司正在研究升级边缘节点，以支持通用计算需求。例如，可以升级无线家庭路由器以支持额外的计算任务。英特尔的smart   cell platform使用虚拟化技术，支持额外的计算任务。通用cpu替换专用dsp提供了另一种足球推荐网的解决方案，但却需要巨大的投资。
   
    　　据有关机构统计，到2020年将有500亿的终端和设备联网，除了边缘设备与终端联网最大的“异构”特征之外，产品生命周期越来越短、个性化需求越来越高、全生命周期管理和服务化的趋势越来越明显，这些新趋势都需要边缘计算提供强大的技术支撑。
     
     
     
     
         

以上就介绍了物联网的相关知识，希望对物联网有兴趣的朋友有所帮助。了解更多内容，请关注职坐标人工智能之物联网频道！

延伸阅读

sql和python有什么区别

所以我建议中低年级的朋友可以先以学会某个数据分析工具为抓手，像python/sql都是比较简单的数据分析工具，比较适合入门来学，同时也能满足数据分析的需求。

内部的数据可以使用sql工具，但是外部的数据就需要借助其他的工具了，就是编程语言的使用，可以从简单的python开始入手，目前大多的搜索引擎就是用python写出来的，数据分析师如果能至少掌握一门编程语言，基本上就能把握准确的数据了。

python在数据处理分析真正强大之处在于可以实现sql所不能的地方,如需要对要分组的条件归并后再对数值按照归并后的组进行聚合统计。对于归属不同门店不同小微企业所有产品月购买金额的统计，因为门店与购买企业，每个购买企业对应产品都是不确定的，无法用sql实现筛选统计，但python可以合并分组条件，计算金额，然后重新连接成一个数据集。

在技能上面又掌握多少？比如熟练使用sql语言，从数据库提取数据；熟练使用python进行数据清洗和建模；熟练使用数据可视化工具；能够撰写数据分析报告等等。

学习商业数据分析，很多人可能会被一些技术术语所击退，python，sql，可视化工具等让人感觉晦涩难懂。其实，这种担心我也理解，那么如何结合实际的场景案例去分析、应用，并培养系统的分析方法呢？

1、数据分析师和工程师有本质的区别，工程师相对门槛高，而且趋于饱和，虽然薪资前期很高，但竞争压力也不小，难以摆脱35岁压力和脱发苦恼，如果有想入行的请慎重，分析师方向个人比较看好，对工具要求不高，简单的python即可，sql认真学一下很简单，学两个可视化工具一点都不难，但一定要系统的学习业务知识，打下坚实的基础。

它是python强大的数据分析和探索数据的工具包，旨在简单直观地处理“标记”和“关系”数据。它设计用于快速简便的数据处理，聚合和可视化，支持类似于sql语句的模型，支持时间序列分析，能够灵活的处理分析数据。

数据清理可谓在数据分析师的日常工作中占据相当重要的地位。数据清理通常需要通过r，sql或python等语言剔除噪音/干扰数据，以确保数据驱动业务做出正确的决策。

终于硬着头皮啃完了所有的sql知识，幸好听大牛的建议坚持下来了，很多数据场景确实用sql要方便多了，平时也可以轻松的提取公司数据库里的数据。俗话说技多不压身，下一阶段打算尝试学习python。

而且上课的时候老师也经常手写知识点，比如第八周在处理常见互联网业务的数据分析报告的制作及用户分层模型时，有关于sql与mysql的部分，从项目背景介绍开始，全面地分类介绍了sql的使用场景和数据库的基本结构，以及如何定义和操作语言，最终落实到python如何操作。