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【斗牛游戏平台】用户在边缘末端用于交互..边缘计算战争一触即发!(公共编号:)目前,爱立信宣布发售UDN(统一交付给网络)计划已经过去两年,最近宣布正式成立独立国家运营UDN的公司,大力推进该技术,进一步利用世界一级网络服务提供商的计算机化边缘设施反对符合下一代市场需求的基本功能OTT视频和物联网生态系统。这意味着边缘设施在网络基础合作中更受关注。爱立信UDN社长MarcusBergstrom说:我们告诉的CDN结束。

在边缘继续计算是整体的游戏规则。边缘计算不是新鲜的语言。作为世界上仅次于的分布式计算经营者之一,Akamai在2003年与IBM合作边缘计算,当时分担了世界15-30%的网络流量。

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在其内部研究项目中,明确提出边缘计算的目的和解决问题,通过Akamai和IBM在WebSphere上获得基于边缘Edge的服务。如果边缘计算技术突破,意味着许多控制将通过当地设备的构建交给云,处理过程将在当地边缘计算层完成。这无疑会大大提高处理效率,降低云的负荷。

为了更近的用户,也可以给用户更慢的呼吁,在边缘末端解决市场需求。融合网络、计算、存储、应用于核心能力边缘智能服务,灵活连接行业数字化、动态业务、数据优化、应用于智能、安全性和隐私维护等重要市场需求。的确,传统的自动控制是基于信号,未来的边缘是基于信息的控制。随着工业物联网等大双翼的发展,边缘计算在工业领域首次突破。

从产业角度来看,华为、英特尔、ARM于2016年共同重组边缘计算产业联盟,目的是庆祝数字建设的产业革命,推进OT和ICT产业对外开放合作,产卵有最佳的商业实践。从参与者来看,基于工业设计研究是当前边缘计算的关注点。职业生涯有独特的优势吗?指出,从4G到5G的演变过程中,边缘计算成为许多新业务不可或缺的技术。职业生涯作为边缘计算的重要环节,在硬件计划和软件计划等方面都有理解的计划。

根据近年来NFV、SDN、选曲器和5G技术的成熟期,反对MEC边缘云方案的未来将逐渐成熟。中国移动在边缘计算领域进行了多项技术研究,同时在硬件设备的规划和未来边缘机房的配置上也开展了多年的规划。中国移动基于一些C-RAN的一些成果,致力于将人工智能技术引入未来的无线基站,大力推进无线网络智能控制器(RIC)、集中在单元(CU)、单元(DU)和射频单元(RU)之间等最重要的界面定义。

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中国移动试图建立基于边缘TIC的MEC终端到终端方案检查平台,检查MEC、边缘云、管理选曲、5G与MEC合作、能力对外开放、战略和收费等可以运营的管理方案,MEC在5G时代确实以普遍的商用为计划。中国联通主导的IoTrequirementsforedgetcomputing国际标准项目顺利立项,成为ITU-T在IoT领域的第一个边缘计算立项。中国联通以混合改革为契机,在加强管道能力的基础上,积极探索和研究边缘计算业务平台的建设。

目前,中国联通遵守对外开放合作的理念,探讨了大视频、VR/AR、工业物联网、汽车联网等高带宽、低延迟业务,开设了天津、上海、杭州、广州、重庆、成都6个城市的MEC试验,完成了世界上仅次于的边缘云虚拟化平台试验床中国电信对边缘计算开展了三重关注:第一,整体IDC/CDN资源布局和业务计划,中国电信天翼云逐渐构建了2-31-X资源布局,中国电信CDN节点数为1800个,开展了开端局DC化改建,第二,在运营商网关/设备方面,运营商政府网关/家庭网关/机顶盒/照相机等引进边缘计算,积极开展物联网边缘网关研究中国电信建立边缘计算开放平台ECOP,建立边缘云网融合的网络服务平台和应用于能源环境,前进边缘业务应用于创造性发展。观点:边缘计算的四大门派利用运营商的观点,边缘计算的执行主体分为公有云服务提供商、网络通信提供商、专业服务提供商和工业设备/服务提供商4种:第一类:公有云服务提供商将公有云服务延伸到终端设备,现在重点是IoT,包括CDN等云服务,如AWS将IoT无缝扩展到设备,百度云IoT服务延伸到设备;第二类:网络通信提供商在网络重建和5G网络建设构造中前进,包括CDN等云服务,如AWS将边缘引进到设备,如中国IoT服务提供商、中国IoT服务提供商、中国IoT服务提供商、中国IoT服务提供商、中国家、中国际智能化、中国际网络通信服务提供商、中心、中国联合国电视机构、中国电视机构等主动提供商、电视机构、中国提供商务提供商、网络服务提供商等。目前,行业对边缘计算的分类已经明确,技术产业化非常适当,细分领域和应用于不增进新的资源争夺战。边缘计算未来规模极大,但挑战依然根据IDC的预测,到2021年世界物联网规模将达到兆美元,到2025年世界人工智能规模将达到350亿美元,到2016年到2025年世界人工智能市场规模将迅速增加50倍。

物联网的发展也在不断推进边缘计算的发展。具能路由器算和存储能力的智能路由器、智能扬声器、智能NAS更加普及的安全和无人商超领域的大量脸部和图像识别不会消耗很大的比特率的车联网的高可用性拒绝极低的延迟等…2018年必须在网络边缘外侧分析、处理和存储每个物联网节点都会产生大量的动态数据,这意味着云服务提供商必须在边缘末端配置大约40%的计算能力,投入规模和时间周期是一个巨大的挑战。

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