# 物联网边缘计算 #
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迎接混合云下半场：Hybrid WAN赋能智能化的未来之路
Gartner预测，至2027年90%的企业将采用混合云策略，标志混合云在企业IT战略中的核心地位。文章探讨了混合云与边缘计算、AI及机器学习的结合对信息技术领域的影响，以及企业在混合云部署中面临的灵活性与安全性、低延迟与高效连接、成本控制等挑战。通过介绍Hybrid WAN解决方案及其在智能汽车和制造业的应用案例，展示了如何通过智能化网络管理、高性能连接和灵活的成本控制来克服这些挑战，实现混合云的高效部署。
【AI系统】推理引擎架构
本文详细介绍了推理引擎的基本概念、特点、技术挑战及架构设计。推理引擎作为 AI 系统中的关键组件，负责将训练好的模型部署到实际应用中，实现智能决策和自动化处理。文章首先概述了推理引擎的四大特点：轻量、通用、易用和高效，接着探讨了其面临的三大技术挑战：需求复杂性与程序大小的权衡、算力需求与资源碎片化的矛盾、执行效率与模型精度的双重要求。随后，文章深入分析了推理引擎的整体架构，包括优化阶段的模型转换工具、模型压缩、端侧学习等关键技术，以及运行阶段的调度层、执行层等核心组件。最后，通过具体的开发流程示例，展示了如何使用推理引擎进行模型的加载、配置、数据预处理、推理执行及结果后处理。
掌握Edge Computing：开启下一代云计算时代
随着5G与物联网的发展，数据处理需求剧增。边缘计算作为新兴计算模式，通过在网络边缘处理数据，减少延迟、提高响应速度、减轻数据中心负担，展现出降低延迟、减少带宽消耗、提高数据处理能力和增强数据安全性的优势。本文探讨了边缘计算的概念、优势及开发实践，包括选择平台、优化数据流、实现容错设计、保障安全隐私及监控维护等方面，并介绍了其在工业自动化、智能交通和远程医疗等领域的应用案例，旨在帮助读者掌握边缘计算，迎接下一代云计算时代的到来。
探索云计算的边缘计算：定义、优势及应用前景
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深入解析边缘计算：架构、优势与挑战
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