4、边缘计算与联邦学习：物联网时代的数据处理新范式

边缘计算与联邦学习：物联网时代的数据处理新范式

1. 边缘计算：物联网的得力助手

随着物联网的持续发展，边缘计算正成为应对众多传感器和设备管理复杂性以及资源需求的一种有前景且可行的解决方案。与标准云计算不同，边缘计算将数据处理和存储置于网络边缘，更贴近终端用户。通过在网络中分散计算节点，可以减少消息交换延迟，并减轻集中式数据中心的计算负载。

1.1 边缘计算的优势

• 降低延迟 ：数据在本地处理，减少了与远程服务器通信的时间，提高了响应速度。
• 减轻中心负载 ：将部分计算任务从中心数据中心转移到边缘节点，降低了中心的压力。
• 节省带宽 ：减少了大量数据传输到中心服务器的需求，节省了网络带宽。

1.2 边缘计算的应用场景

• 工业制造 ：在基于物联网的制造中，边缘计算可以实时处理生产数据，提高生产效率和质量。
• 智能交通 ：用于智能交通系统中的边缘流量检测，实时分析交通状况，优化交通管理。
• 医疗保健 ：在医疗物联网中，边缘计算可以处理和分析患者的生理数据，实现实时监测和预警。

2. 联邦学习：保护隐私的数据学习方法

2.1 联邦学习的定义与原理

联邦学习是2016年由谷歌引入的人工智能和机器学习领域的创新范式