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、海量边缘设备管理、边缘自治等能力,完整的打通了边缘计算中云、边、设备协同的场景。 Kubernetes为代表的云原生技术为数据中心而生,容器化的应用封装、编排模式现在已成为事实标准。但在边缘场景下,边缘网络不稳定、资源受限、海量设备的接入管理等场景都为云原生技术延伸到边缘计算带来巨大的挑战。来自:百科来自:百科
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理成本太高,边缘计算的价值已经被证明。数据在哪,计算就应在哪,人工智能正逐步向边缘迁移,将云上AI能力下沉到边缘节点,做到本地处理,打通AI的最后一公里。虽然边缘AI技术的相关研究和应用都有着显著的进展,然而在成本、性能、安全方面仍有诸多挑战: a) 数据孤岛,边缘天然的地理分布性来自:百科
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