quelamkeller
New member
## Tính toán cạnh được giải thích: Làm chủ các kỹ năng CNTT cho các thiết bị cạnh
### Tính toán cạnh là gì?
Tính toán cạnh là một mô hình điện toán phân tán, mang lại tính toán và lưu trữ dữ liệu gần hơn với các thiết bị nơi nó đang được thu thập, thay vì dựa vào một vị trí trung tâm.Điều này có thể cải thiện hiệu suất, giảm độ trễ và lưu băng thông.
Các thiết bị cạnh thường là các thiết bị nhỏ, hạn chế tài nguyên, như cảm biến, máy ảnh và bộ truyền động.Chúng thường nằm ở các vị trí từ xa hoặc không thể tiếp cận, gây khó khăn cho việc kết nối chúng với một trung tâm dữ liệu trung tâm.Tính toán cạnh cho phép các thiết bị này xử lý dữ liệu cục bộ, mà không phải gửi nó trở lại đám mây.Điều này có thể tiết kiệm thời gian và băng thông, và nó cũng có thể cải thiện bảo mật bằng cách giảm lượng dữ liệu được truyền qua các mạng công cộng.
### Lợi ích của điện toán cạnh
Có nhiều lợi ích khi sử dụng điện toán cạnh, bao gồm:
*** Cải thiện hiệu suất: ** Tính toán cạnh có thể cải thiện hiệu suất bằng cách giảm độ trễ.Điều này là do dữ liệu không phải đi xa để được xử lý và có ít tắc nghẽn mạng hơn.
*** Giảm độ trễ: ** Điện toán cạnh cũng có thể giảm độ trễ bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ.Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng yêu cầu phản ứng theo thời gian thực, chẳng hạn như xe tự lái và tự động hóa công nghiệp.
*** Băng thông đã lưu: ** Tính toán cạnh có thể lưu băng thông bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ.Điều này là do dữ liệu không phải được gửi đến một vị trí trung tâm và nó có thể được nén trước khi nó được truyền đi.
*** Bảo mật được cải thiện: ** Điện toán cạnh có thể cải thiện bảo mật bằng cách giảm lượng dữ liệu được truyền qua các mạng công cộng.Điều này là do dữ liệu được xử lý cục bộ và chỉ các kết quả được gửi đến đám mây.
*** Tăng khả năng mở rộng: ** Điện toán cạnh có thể tăng khả năng mở rộng bằng cách cho phép các thiết bị được thêm hoặc loại bỏ mà không phải thay đổi cơ sở hạ tầng trung tâm.Điều này là do mỗi thiết bị có thể xử lý dữ liệu một cách độc lập.
### Các trường hợp sử dụng cho điện toán cạnh
Tính toán cạnh được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm:
*** Tự động hóa công nghiệp: ** Điện toán cạnh được sử dụng trong tự động hóa công nghiệp để thu thập và xử lý dữ liệu từ các cảm biến trong thời gian thực.Dữ liệu này có thể được sử dụng để giám sát và kiểm soát các quy trình và để cải thiện hiệu quả.
*** Xe tự lái: ** Điện toán cạnh được sử dụng trong xe tự lái để xử lý dữ liệu từ các cảm biến, như máy ảnh và radar, trong thời gian thực.Dữ liệu này được sử dụng để đưa ra quyết định về cách lái xe và tránh chướng ngại vật.
*** Các thành phố thông minh: ** Tính toán cạnh được sử dụng trong các thành phố thông minh để thu thập và xử lý dữ liệu từ các cảm biến, chẳng hạn như camera giao thông và cảm biến chất lượng không khí.Dữ liệu này có thể được sử dụng để cải thiện lưu lượng giao thông, quản lý tiêu thụ năng lượng và cải thiện an toàn công cộng.
*** Chăm sóc sức khỏe: ** Điện toán cạnh được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe để thu thập và xử lý dữ liệu từ các thiết bị y tế, chẳng hạn như thiết bị đeo và màn hình bệnh nhân.Dữ liệu này có thể được sử dụng để cải thiện chăm sóc bệnh nhân và để ngăn ngừa các bệnh.
### Phần kết luận
Tính toán cạnh là một công nghệ mới mạnh mẽ đang thay đổi cách chúng ta thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu.Nó đang được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, và nó sẽ chỉ trở nên quan trọng hơn trong tương lai.
### hashtags
* #edgecomputing
* #iot
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #trí tuệ nhân tạo
=======================================
## Edge Computing Explained: Master It Skills For Edge Devices
### What is Edge Computing?
Edge computing is a distributed computing paradigm that brings computation and data storage closer to the devices where it is being gathered, rather than relying on a central location. This can improve performance, reduce latency, and save bandwidth.
Edge devices are typically small, resource-constrained devices, such as sensors, cameras, and actuators. They are often located in remote or inaccessible locations, making it difficult to connect them to a central data center. Edge computing allows these devices to process data locally, without having to send it all the way back to the cloud. This can save time and bandwidth, and it can also improve security by reducing the amount of data that is transmitted over public networks.
### Benefits of Edge Computing
There are many benefits to using edge computing, including:
* **Improved performance:** Edge computing can improve performance by reducing latency. This is because data does not have to travel as far to be processed, and there is less network congestion.
* **Reduced latency:** Edge computing can also reduce latency by processing data locally. This is especially important for applications that require real-time response, such as self-driving cars and industrial automation.
* **Saved bandwidth:** Edge computing can save bandwidth by processing data locally. This is because data does not have to be sent to a central location, and it can be compressed before it is transmitted.
* **Improved security:** Edge computing can improve security by reducing the amount of data that is transmitted over public networks. This is because data is processed locally, and only the results are sent to the cloud.
* **Increased scalability:** Edge computing can increase scalability by allowing devices to be added or removed without having to make changes to the central infrastructure. This is because each device can process data independently.
### Use cases for Edge Computing
Edge computing is used in a wide variety of applications, including:
* **Industrial automation:** Edge computing is used in industrial automation to collect and process data from sensors in real-time. This data can be used to monitor and control processes, and to improve efficiency.
* **Self-driving cars:** Edge computing is used in self-driving cars to process data from sensors, such as cameras and radar, in real-time. This data is used to make decisions about how to drive the car, and to avoid obstacles.
* **Smart cities:** Edge computing is used in smart cities to collect and process data from sensors, such as traffic cameras and air quality sensors. This data can be used to improve traffic flow, manage energy consumption, and improve public safety.
* **Healthcare:** Edge computing is used in healthcare to collect and process data from medical devices, such as wearables and patient monitors. This data can be used to improve patient care, and to prevent diseases.
### Conclusion
Edge computing is a powerful new technology that is changing the way we collect, process, and store data. It is being used in a wide variety of applications, and it is only going to become more important in the future.
### Hashtags
* #edgecomputing
* #iot
* #datascience
* #Machinelearning
* #artificialintelligence
### Tính toán cạnh là gì?
Tính toán cạnh là một mô hình điện toán phân tán, mang lại tính toán và lưu trữ dữ liệu gần hơn với các thiết bị nơi nó đang được thu thập, thay vì dựa vào một vị trí trung tâm.Điều này có thể cải thiện hiệu suất, giảm độ trễ và lưu băng thông.
Các thiết bị cạnh thường là các thiết bị nhỏ, hạn chế tài nguyên, như cảm biến, máy ảnh và bộ truyền động.Chúng thường nằm ở các vị trí từ xa hoặc không thể tiếp cận, gây khó khăn cho việc kết nối chúng với một trung tâm dữ liệu trung tâm.Tính toán cạnh cho phép các thiết bị này xử lý dữ liệu cục bộ, mà không phải gửi nó trở lại đám mây.Điều này có thể tiết kiệm thời gian và băng thông, và nó cũng có thể cải thiện bảo mật bằng cách giảm lượng dữ liệu được truyền qua các mạng công cộng.
### Lợi ích của điện toán cạnh
Có nhiều lợi ích khi sử dụng điện toán cạnh, bao gồm:
*** Cải thiện hiệu suất: ** Tính toán cạnh có thể cải thiện hiệu suất bằng cách giảm độ trễ.Điều này là do dữ liệu không phải đi xa để được xử lý và có ít tắc nghẽn mạng hơn.
*** Giảm độ trễ: ** Điện toán cạnh cũng có thể giảm độ trễ bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ.Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng yêu cầu phản ứng theo thời gian thực, chẳng hạn như xe tự lái và tự động hóa công nghiệp.
*** Băng thông đã lưu: ** Tính toán cạnh có thể lưu băng thông bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ.Điều này là do dữ liệu không phải được gửi đến một vị trí trung tâm và nó có thể được nén trước khi nó được truyền đi.
*** Bảo mật được cải thiện: ** Điện toán cạnh có thể cải thiện bảo mật bằng cách giảm lượng dữ liệu được truyền qua các mạng công cộng.Điều này là do dữ liệu được xử lý cục bộ và chỉ các kết quả được gửi đến đám mây.
*** Tăng khả năng mở rộng: ** Điện toán cạnh có thể tăng khả năng mở rộng bằng cách cho phép các thiết bị được thêm hoặc loại bỏ mà không phải thay đổi cơ sở hạ tầng trung tâm.Điều này là do mỗi thiết bị có thể xử lý dữ liệu một cách độc lập.
### Các trường hợp sử dụng cho điện toán cạnh
Tính toán cạnh được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm:
*** Tự động hóa công nghiệp: ** Điện toán cạnh được sử dụng trong tự động hóa công nghiệp để thu thập và xử lý dữ liệu từ các cảm biến trong thời gian thực.Dữ liệu này có thể được sử dụng để giám sát và kiểm soát các quy trình và để cải thiện hiệu quả.
*** Xe tự lái: ** Điện toán cạnh được sử dụng trong xe tự lái để xử lý dữ liệu từ các cảm biến, như máy ảnh và radar, trong thời gian thực.Dữ liệu này được sử dụng để đưa ra quyết định về cách lái xe và tránh chướng ngại vật.
*** Các thành phố thông minh: ** Tính toán cạnh được sử dụng trong các thành phố thông minh để thu thập và xử lý dữ liệu từ các cảm biến, chẳng hạn như camera giao thông và cảm biến chất lượng không khí.Dữ liệu này có thể được sử dụng để cải thiện lưu lượng giao thông, quản lý tiêu thụ năng lượng và cải thiện an toàn công cộng.
*** Chăm sóc sức khỏe: ** Điện toán cạnh được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe để thu thập và xử lý dữ liệu từ các thiết bị y tế, chẳng hạn như thiết bị đeo và màn hình bệnh nhân.Dữ liệu này có thể được sử dụng để cải thiện chăm sóc bệnh nhân và để ngăn ngừa các bệnh.
### Phần kết luận
Tính toán cạnh là một công nghệ mới mạnh mẽ đang thay đổi cách chúng ta thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu.Nó đang được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, và nó sẽ chỉ trở nên quan trọng hơn trong tương lai.
### hashtags
* #edgecomputing
* #iot
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #trí tuệ nhân tạo
=======================================
## Edge Computing Explained: Master It Skills For Edge Devices
### What is Edge Computing?
Edge computing is a distributed computing paradigm that brings computation and data storage closer to the devices where it is being gathered, rather than relying on a central location. This can improve performance, reduce latency, and save bandwidth.
Edge devices are typically small, resource-constrained devices, such as sensors, cameras, and actuators. They are often located in remote or inaccessible locations, making it difficult to connect them to a central data center. Edge computing allows these devices to process data locally, without having to send it all the way back to the cloud. This can save time and bandwidth, and it can also improve security by reducing the amount of data that is transmitted over public networks.
### Benefits of Edge Computing
There are many benefits to using edge computing, including:
* **Improved performance:** Edge computing can improve performance by reducing latency. This is because data does not have to travel as far to be processed, and there is less network congestion.
* **Reduced latency:** Edge computing can also reduce latency by processing data locally. This is especially important for applications that require real-time response, such as self-driving cars and industrial automation.
* **Saved bandwidth:** Edge computing can save bandwidth by processing data locally. This is because data does not have to be sent to a central location, and it can be compressed before it is transmitted.
* **Improved security:** Edge computing can improve security by reducing the amount of data that is transmitted over public networks. This is because data is processed locally, and only the results are sent to the cloud.
* **Increased scalability:** Edge computing can increase scalability by allowing devices to be added or removed without having to make changes to the central infrastructure. This is because each device can process data independently.
### Use cases for Edge Computing
Edge computing is used in a wide variety of applications, including:
* **Industrial automation:** Edge computing is used in industrial automation to collect and process data from sensors in real-time. This data can be used to monitor and control processes, and to improve efficiency.
* **Self-driving cars:** Edge computing is used in self-driving cars to process data from sensors, such as cameras and radar, in real-time. This data is used to make decisions about how to drive the car, and to avoid obstacles.
* **Smart cities:** Edge computing is used in smart cities to collect and process data from sensors, such as traffic cameras and air quality sensors. This data can be used to improve traffic flow, manage energy consumption, and improve public safety.
* **Healthcare:** Edge computing is used in healthcare to collect and process data from medical devices, such as wearables and patient monitors. This data can be used to improve patient care, and to prevent diseases.
### Conclusion
Edge computing is a powerful new technology that is changing the way we collect, process, and store data. It is being used in a wide variety of applications, and it is only going to become more important in the future.
### Hashtags
* #edgecomputing
* #iot
* #datascience
* #Machinelearning
* #artificialintelligence
