通过降低延迟

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asimd23
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Joined: Mon Dec 23, 2024 3:51 am

通过降低延迟

Post by asimd23 »

边缘计算是指在数据收集点执行的计算工作负载。这通常表现为一种机器学习过程,从通过手机、卫星或摄像头等传感器收集的原始数据中提取有用的见解。将分析移近数据收集点至关重要,因为它可以缩短从数据到决策的时间。鉴于最近由于物联网网络、不断扩大的数字足迹、新兴的元宇宙等因素导致的数据急剧增加,组织必须能够将更多的人工智能应用程序从云端移到边缘。

数据量的增加导致应用端对 支持决策 哥伦比亚电话号码数据 的响应速度下降,以及边缘基础设施的脆弱性。 解决了部分挑战,使 应用程序能够将数据发送回云端进行存储和处理。然而,这种数据量的存储和处理成本可能过高,某些边缘部署(如自动驾驶汽车)仍需要在应用端进行处理。

未来, 应用必须以更少的资源(如存储、内存和计算)在边缘有效移动和运行。由于需要在边缘以分布式方式训练模型,这也将导致联邦学习的使用增加,同时满足 数据安全 通过减少大规模共同聚合的需要来满足对敏感数据的要求。 
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