MEC基本架構(gòu)可以劃分以下幾層

基礎設施層，包括各種類型的服務器，如以計算能力為主的計算型服務器、存儲為主的存儲型服務器以及硬件加速卡之類，滿足AI推理、圖形圖像渲染、網(wǎng)絡高速轉(zhuǎn)發(fā)等需求。虛擬化層，為上層各種能力服務以及APP應用提供虛擬化平臺資源及管理，包括虛機和容器兩種類型，滿足不同應用共享統(tǒng)一的基礎設施。網(wǎng)絡及業(yè)務能力層，網(wǎng)絡能力包括本地分流，還有NAT、虛擬防火墻VFW、DNS、業(yè)務負載均衡LB等組網(wǎng)基本服務能力，同時還提供無線網(wǎng)絡信息服務RNIS、帶寬管理、業(yè)務路由規(guī)則、無線室內(nèi)定位等服務。這些服務通過網(wǎng)絡能力開放框架，以API接口方式來提供服務。邊緣服務能力層采用微服務化框架設計，網(wǎng)關邊緣計算價格，隨著后續(xù)業(yè)務需求的變化，可以引入新的能力，如AI能力、大數(shù)據(jù)能力等來豐富完善MEC的能力層。MEC管理層，提供MEC服務門戶、業(yè)務編排管理、業(yè)務策略管理、FCAPS管理、生命周期管理和虛擬資源管理等。應用層，如視頻監(jiān)控、AR/VR視頻、園區(qū)等各種第三方應用APP

邊緣設備智能化的基本要求

將計算基礎架構(gòu)從數(shù)據(jù)中心擴展到邊緣這一主張，得到了越來越廣泛的共識。諸如聯(lián)邦學習之類的概念，通過共享的預測模型進行協(xié)作學習這種方式，將標準集中式機器學習(ML)方法從數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到手機——在將數(shù)據(jù)存儲到云的需求中，天津邊緣計算價格，消解了對可實現(xiàn)ML能力的要求。5而各種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)，每天都在發(fā)展、以更好地賦能基于邊緣的處理功能。成功地將智能帶到邊緣設備也帶來了與傳統(tǒng)的AI不同的商機——例如：個性化購物，基于AI的助手;或在制造設施中進行預測分析。邊緣/霧計算的應用，比如：車輛的自動駕駛;需要復雜反饋機制的機器人技術的遠程控制;甚至是使用ML、可更好地管理可再生能源的智能電網(wǎng)終端設備;以及在電網(wǎng)中對本地電能使用進行預測分析。對于此類應用，成功實施AI的主要決定因素包括：成本效益低功耗可重構(gòu)性/靈活性尺寸

邊緣計算

邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟把邊緣計算定義為：“邊緣計算是在靠近物或數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡、計算、存儲、應用能力的開發(fā)平臺，就近提供邊緣智能服務，滿足行業(yè)數(shù)字在敏捷聯(lián)接、實時業(yè)務、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求”。

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