Xiao_wyy的博客

1.Cloudlet架构：移动设备-Cloudlet-云cloudlet也可以像云一样为用户提供服务，Cloudlet离移动设备只有一跳的距离，具有物理距离的临近性，可以保证实时反馈时延低，又可以利用局域网的高带宽优势，解决带宽限制问题三大特性1.软状态：可以看作位于网络边缘小型云计算中心，因此作为应用的Serve端，Cloudlet一般要维护与客户端交互的状态信息。Cloudlet不会长期维护交互的状态信息，仅暂时缓存部分来自云端的状态信息。

在边缘计算场景下，用户会产生大量的数据或者应用请求，由于请求类型和需求的不同，边缘设备的计算和存储能力也不同，且通信和网络资源在不同应用场景下各异。1.以任务为中心的调度：用户的任务需要根据本身需求进行一个最优决策：本地处理还是调度到边缘服务器处理。由于任务的不同资源需求和目标需求，调度到边缘服务上要付出额外的能量、通信和时延等代价。

用户程序通常在目标平台上编写和编译，在云服务器上运行而在边缘计算模型中，部分或全部的计算任务从云端迁移到边缘节点，由于边缘节点大多是异构平台，每个节点运行时环境可能有所差异，因此，在边缘计算模型下部署用户应用程序时，程序员将遇到较大的困难。烟花模型：基于混合云和边缘计算的编程模型，可以实现边缘计算中计算流的功能，计算流是指沿着数据传输路径上的边缘节点可对数据执行一系列计算。从而数据可以在传输路径上被逐步计算消解，从而使数据的传输量逐步降低。

智能家居的定义：一个自动化且智能的家居环境，使得居住者能够享受更健康、更舒适的生活。为了满足和改善居住者的生活方式，智能家居应该同时具备自我意识、自我管理、自我学习的能力。用户作为这个系统的参与者而非管理者自我意识指智能家居能够感知居住者的状态和家庭数据。自我管理在整个系统中扮演着重要的角色，在没有居住者介入的情况下，智能家居系统应当有能力安排好家里的一切服务，以及潜在问题的及时意识和警报自我学习指的是根据居住者的个人数据，对家庭环境提供个性化设置，从而让系统调节更贴合用户的习惯。

智慧城市的建设不能依靠单一的集中处理的云计算，边缘计算模型可以作为云计算中心在网络边缘的延伸，能够搞笑地处理城市中任意时刻产生的海量数据，更安全地处理用户和相关机构的隐私数据。

以深度神经网络为代表的深度学习算法在诸多人工智能相关的应用中取得了很好的效果，随着边缘计算的发展，人工智能应用越来越多地迁移到边缘进行。云计算和边缘计算在处理人工智能任务的分工有较大的不同，边缘计算智能模式下，边缘除了数据采集之外，还将执行模型的预测任务，输出模型处理的结果，此时，云更多地是进行智能模型的训练，并将训练后的模型参数更新到边缘边缘智能的发展对边缘计算和人工智能计算有双向共赢优势：一方面，边缘数据可以借助智能算法释放潜力，提高更高的可用性；