视图开始显得更微妙的边缘进入重点。
想象一个飞机飞行在30000英尺。两个是visible-clouds和土地的。在处理国家,土地质量是边缘,当飞机开始下降的边缘开始承担更多不同的形状和不同的特性开始出现。
从空气中,每个人都可以看到这个市场机会是多么大。他们看不出成功的赢得了模型。但这是开始改变。
进入焦点三个不同的划分点的优势,每个被定义为数据。首先是终端设备。这是一辆车,一个机器人,或者5 g系统。不过,在大多数情况下,企业开始关注这些端点系统而不是传感器。所以当传感器将用于生成数据在这些系统中,边缘系统承担特定的处理数据为一个特定的角色使用。
而不是定义设备的物理连接,比如物联网设备,边缘定义根据如何使用数据和分区。这可能听起来像式的吹毛求疵,他分化具有重要意义。边缘的真正的挑战是能够找出得到处理,以及如何优化这些数据在一个有用的方法。所以物联网设备可能造成一些数据,和端点设备可能过程部分或全部数据。但真正的问题是所花费的时间做出决定,在一个快速移动的车辆或医疗器械可能意味着生与死的区别。
第二个分界点是云,最终这两个世界如何分配处理还有待观察。永远都是需要大量的处理验证和模拟复杂的芯片或系统,或映射全球天气或基因测序。时间灵敏度在这些情况下可能在几个小时而不是纳秒,但在纳秒是至关重要的。智能的挑战是优先处理什么,甚至在这些系统是什么搬到前面的队列或需要专门处理。
边的经济学与云仍有待确定,但它可能会更昂贵的比云。云模型使用一个类似于租车。虽然每天50美元听起来不像一个巨大的数量的钱买那辆车,每天使用它达到每年18250美元,基本上支付那辆车一年的成本。如果你租了一个车队,相应的成本上升。但如果你只需要汽车,甚至几天的车队,这个模型是有意义的。云提供了几乎无限的处理能力,但有效地利用它需要多少的复杂的分析计算和存储容量需要对于一个给定的时间,它将运行,内部和外部成本。
第三个分界点涉及物联网设备,这里的线变得模糊。不难想到一个聪明的手表或连接安全系统做更多的本地处理,特别是在新的芯片架构和包装选项开始冲击市场。一些处理甚至可能接近传感器,建立混合类型的设备,可以作为看门人来决定路由。
无论什么角色这些设备或系统,数据处理的优势将添加另一层。虽然这不可避免地就会变成一个竞争的战场,软件、硬件和安全体系结构开发提供一系列的计算选择,它还将提供一个全新的市场机遇极快处理,新软件更多硅、工具、制造和服务。
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