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海量邊緣節(jié)點(diǎn)安全接入 便捷地接入海量邊緣節(jié)點(diǎn),云端統(tǒng)一進(jìn)行管理、監(jiān)控和運(yùn)維 便捷地接入海量邊緣節(jié)點(diǎn),云端統(tǒng)一進(jìn)行管理、監(jiān)控和運(yùn)維 邊緣應(yīng)用生命周期管理 兼容原生kubernetes與docker生態(tài),支持以容器和函數(shù)應(yīng)用運(yùn)行時(shí)管理,幫助用戶在云端統(tǒng)一對(duì)邊緣應(yīng)用進(jìn)行管理、監(jiān)控和運(yùn)維 兼容來自:專題鍵數(shù)據(jù)/隱私數(shù)據(jù),將處理后的圖片上傳到云端進(jìn)行文字識(shí)別,再將識(shí)別結(jié)果回傳到本地邊緣節(jié)點(diǎn)。 通過使用IEF,對(duì)邊緣和云端進(jìn)行分工合作、云邊協(xié)同,提供靈活、可擴(kuò)展、高可用的端到端解決方案。 優(yōu)勢(shì): 安全:提供云邊協(xié)同架構(gòu),在邊緣完成數(shù)據(jù)脫敏,云端進(jìn)行文字識(shí)別,滿足用戶隱私保護(hù)需求。來自:百科
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延伸到邊緣的能力,聯(lián)動(dòng)邊緣和云端的數(shù)據(jù),滿足客戶對(duì)邊緣計(jì)算資源的遠(yuǎn)程管控、數(shù)據(jù)處理、分析決策、智能化的訴求,同時(shí),在云端提供統(tǒng)一的設(shè)備/應(yīng)用監(jiān)控、日志采集等運(yùn)維能力,為企業(yè)提供完整的邊緣和云協(xié)同的一體化服務(wù)的邊緣計(jì)算解決方案。 如圖所示,IEF將云端AI應(yīng)用、函數(shù)計(jì)算等能力下發(fā)到來自:百科自動(dòng)派單與靈活的服務(wù)調(diào)度 合理高效的利用服務(wù)資源 標(biāo)準(zhǔn)化現(xiàn)場(chǎng)服務(wù) 讓客戶更滿意 設(shè)備管理 以設(shè)備為中心的服務(wù)業(yè)務(wù) 服務(wù)通功能 客服工作臺(tái) | 呼叫中心集成 | 服務(wù)工單調(diào)度 | 標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)場(chǎng)服務(wù) | 設(shè)備資產(chǎn)管理 | 客戶評(píng)價(jià)回訪等 訂貨通 紛享銷客連接型CRM訂貨通解決方案 隨時(shí)隨地在線訂貨來自:專題
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漏檢等問題?;跈C(jī)器視覺的質(zhì)檢方案,通過云端建模分析與邊緣實(shí)時(shí)決策的結(jié)合,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)視覺檢測(cè),提升產(chǎn)品質(zhì)量。 優(yōu)勢(shì): ●高效:云端已訓(xùn)練的視覺模型,在邊緣側(cè)部署,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品實(shí)時(shí)預(yù)測(cè),提升檢測(cè)效率,提高產(chǎn)品質(zhì)量 ●模型優(yōu):提供邊云協(xié)同架構(gòu),云端模型訓(xùn)練,數(shù)據(jù)邊緣處理,模型增量訓(xùn)練優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)模型性能優(yōu)異來自:專題接入各種形態(tài)的終端設(shè)備,還能在云端進(jìn)行豐富完備的設(shè)備管理。但是云端 物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái) ,離終端設(shè)備較遠(yuǎn),且終端設(shè)備本身又不具備強(qiáng)大的計(jì)算能力,對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景,云端因網(wǎng)絡(luò)延時(shí)、網(wǎng)絡(luò)擁塞等原因?qū)е聠栴}處理不及時(shí)。另外物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)量大,如果全部上報(bào)云端,數(shù)據(jù)傳輸成本也高。 針對(duì)這種情來自:百科等方面的問題。 您可以選擇從云端開始研發(fā)項(xiàng)目或?qū)⒈镜仨?xiàng)目遷移到云端兩種模式開始使用 代碼托管服務(wù) 。 從云端開始研發(fā)項(xiàng)目 如果您全新開始一個(gè)項(xiàng)目,那么您可以選擇使用代碼托管服務(wù)為您提供的倉(cāng)庫(kù)模板來創(chuàng)建項(xiàng)目并開始開發(fā),其使用流程如下。 將本地項(xiàng)目遷移到云端 如果您本地正在開發(fā)一個(gè)項(xiàng)目,來自:百科圖2邊緣硬件 云邊協(xié)同 IEF能夠方便的協(xié)同云端和邊緣共同工作,例如在AI場(chǎng)景下,在云端使用Modelarts進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的訓(xùn)練生成AI模型,然后將AI模型打包成鏡像通過IEF部署到邊緣節(jié)點(diǎn)運(yùn)行(推理),同時(shí)將邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)通過 數(shù)據(jù)接入服務(wù) (DIS)回傳到云端,再使用Modelarts進(jìn)一步訓(xùn)練,形成閉環(huán)。來自:百科頻需要傳輸大量數(shù)據(jù),不能及時(shí)響應(yīng),無法滿足日益強(qiáng)烈的安防需求。 使用IEF可以在邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)時(shí)預(yù)處理視頻,邊緣節(jié)點(diǎn)處理后的視頻數(shù)據(jù)回傳到云端,在云端使用VAS視頻分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等分析服務(wù)實(shí)現(xiàn) 人臉識(shí)別 ,事件報(bào)警管理等功能。從而把被動(dòng)監(jiān)控變?yōu)橹鲃?dòng)分析與預(yù)警,在園區(qū)、住宅、商場(chǎng)和超市等視來自:百科接入各種形態(tài)的終端設(shè)備,還能在云端進(jìn)行豐富完備的設(shè)備管理。但是云端物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),離終端設(shè)備較遠(yuǎn),且終端設(shè)備本身又不具備強(qiáng)大的計(jì)算能力,對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景,云端因網(wǎng)絡(luò)延時(shí)、網(wǎng)絡(luò)擁塞等原因?qū)е聠栴}處理不及時(shí);以及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)量大,如果全部上報(bào)云端,數(shù)據(jù)傳輸成本也高。 針對(duì)這種情來自:專題