這些看似相同的特征是如何實現的？提高數據中心計算效率的本質在于提高it通信節點到邊緣計算終端的數據交換吞吐量。未來邊緣計算可以產生數據吞吐量提升10倍的性能提升。基于人工智能的邊緣計算能夠產生高度數據自動過濾，更快處理數據中存在的缺陷，以期助力業務創新和用戶體驗。

邊緣計算的定義可以通過以下模型探討：agent（網絡、設備、基礎設施）iot（物聯網設備）plan（計劃）discovery（突破點）邊緣計算為數據中心帶來巨大收益是必然。以下7個問題可以幫助你解答“邊緣計算能夠產生高度數據自動過濾，更快處理數據中存在的缺陷，以期助力業務創新和用戶體驗”這一問題：過去數據中心的it管理水平如何？傳統it系統究竟存在哪些痛點？如何才能徹底解決這些問題？

讓數據中心出現“數據洪流”，最終成為處理100%新數據（模型一）？為了提高數據中心it管理水平和帶寬，應該做哪些事情？應該利用什么數據路由、ai、計算能力來提高數據交換吞吐量？讓數據中心處理更快，處理數據處理速度如何決定整個數據中心it系統的“爬坡速度”？邊緣計算處理的數據可以提高10倍的it和設備交換吞吐量，可以作為傳統管理水平和架構帶寬達到10倍？

如何實現高效的邊緣計算？用簡單的數據科學軟件即可快速完成。邊緣計算的定義如下：邊緣計算是指所在分布式存儲中的數據采集、過濾和轉發等任務，與其說是一種it能力，不如說是一項基礎設施能力。邊緣計算的設備特征要求大量的低帶寬設備、交換機、微控制器、交換機設備等it基礎設施組件，還需要部署高可靠傳輸網絡。邊緣計算如何設計算法和架構？如何進行邊緣計算的通信優化和實現整個系統的高效性、高可靠性和高容錯性？如何實現高效的邊緣計算？這些問題都可以用簡單的數據科學軟件即可快速完成。目前邊緣計算可以使用jupyternotebook。開發環境以及設計框架也可以使用相應的數據科學軟件，如python，julia或r。也可以使用azure或hadoop提供的基于數據科學的開發環境。

邊緣計算云端部署如何聯網？數據中心及設備之間的聯網有一個相對獨立的計算過程，而網絡只負責控制計算過程，數據的處理及存儲過程仍然由云端負責。邊緣計算在邊緣設備的終端有觸手可及，如gps或光纖、rs485等。但終端只能實現一定量的數據收集，過一段時間才能流入云端。aws和azure都在網絡邊緣部署了設備（小型設備可能遠遠低于100個）。
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