# 物联网边缘计算 #
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人工智能，应该如何测试？（三）数据构造与性能测试篇
本文探讨了人工智能场景中的性能测试，区别于传统互联网测试，其复杂性更高。主要关注点包括两类AI产品——业务类和平台类，后者涉及AI全生命周期，测试难度更大。测试重点是模型训练的性能，特别是数据模拟。需要构造大量结构化数据，如不同规模、分布、分片和特征规模的数据，以评估算法效率。此外，还涉及模拟设备规模（如视频流）和节点规模（边缘计算），以测试在大规模负载下的系统性能。文中提到了使用工具如Spark、ffmpeg、流媒体服务器和Kubernetes（K8S）的扩展项目，如Kubemark，来模拟大规模环境。最后，文章介绍了使用Golang进行异步IO操作以构建海量小文件，优化IO性能。
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云计算发展历程和边缘计算
边缘计算通过将计算资源部署在网络边缘，显著降低了延迟，优化了带宽利用，并增强了数据隐私和安全性。其在智能制造、自动驾驶、智慧城市、远程医疗等领域有着广泛的应用前景。随着5G和AI技术的发展，边缘计算将进一步推动数字化转型，成为未来科技发展的重要支柱。
控制与用户平面分离 (CUPS): 5G 网络架构的革命性变革
控制与用户平面分离 (CUPS): 5G 网络架构的革命性变革
揭秘边缘计算：物联网时代的分布式智能
揭秘边缘计算：物联网时代的分布式智能
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。
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2020 云原生技术 7 大领域趋势全预测
在筹备阿里云首届云原生实践峰会的过程中，我们展开了对云原生技术的应用和研究领域的探索，邀请了 17 位云原生技术专家从 Serverless、Service Mesh、Kubernetes、边缘计算、容器实例与容器引擎、云原生基础架构、云原生应用开发 7 个发展方向，回顾 2019 云原生领域进展，描绘云原生技术的新十年。
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透视盒马：新零售操作系统的秘密
盒马是一个端到端，线上线下一体化的零售业务。在阿里CIO学院攻“疫”技术公益大咖说的第十六场直播中，盒马技术负责人何崚详细介绍了盒马产品技术在构建供给网络、销售网络、物流网络这三个核心命题时遇到的挑战和技术难点。
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