ISDF2016经典之A8：边缘计算，物联网的一部分

ISDF2016经典之A8：边缘计算，物联网的一部分

参考链接：
https://www.altera.com.cn/events ... m/isdf-content.html

全部经典内容包括：
        K系列的主题演讲（K1~K3）；
        A系列的硬件主题（A1~A12）；
        B系列的软件主题（B1~B10）。


A8指的是硬件主题8。

20161108    ISDF 2016，北京
FUJISOFT公司  Sabrina Okamoto
硬件主题 16’55’’

下载视频链接：
        视频文件：a8.Edge-Computing,-a-Part-of-IoT-Sabrina-of-FUJISOFT-Low.mp4
        下载链接：https://www.altera.com.cn/conten ... of-FUJISOFT-Low.mp4

演示文档说明
a3-ts6-hw-100.pdf

TS06-HW
        Performance Optimization

本文档涵盖内容：
        A7        在SoC FPGA中如何划分硬件与软件的工作                                                                                                                                               (Blues Dong, Cytech)
        A8        边缘计算，物联网的一部分                                         Edge Computing, a Part of IoT                                                                    (Sabrina Okamoto, FUJISOFT)
        A9        采用英特尔®FPGA的灵活性，启动自动驾驶未来         Empowering Autonomous Driving Future with Intel® FPGA Flexibility         (Will Lin, Intel Corporation)

00
        （女声）接下来有请Sabrina给我们做端计算，IoT的一部分。他来自FUJISOFT公司。
        大家好，今天非常感谢大家在百忙之中抽出时间来聆听我的演讲，那么今天呢，我给大家介绍的题目是，Edge Computing, a Part of IoT。
        就是边缘计算，物联网的一部分。
        我今天所介绍的内容呢，主要有三个部分。
        第一个呢，就是介绍什么是边缘计算，它的概念。
        第二个呢，我要介绍的呢，如何运用SOC FPGA来实现这个边缘计算。
   

01
        第三个呢，我将介绍我们公司，富士软件公司，怎么样提供这样一个IoT的解决方案。
        那么首先呢，我们先来看一下这个边缘计算和云端计算的区别。
        因为在我们谈到IoT的时候，经常会谈论云端，还有边缘，还有大数据。
        那么我们如何的处理这个大数据？
        我们是把这个大数据放在云端来处理呢，还是放在边界上进行处理？
        那这个图我们看一下，那这个边缘计算的时候呢，我们看两个因素，一个是数据量有多大，有多小。
        还有一个呢，就是及时性。
        在我们需要非常快速地处理，而且呢，它的数据量非常大的时候呢，我们就把它放在边缘上，用边缘来计算。

赞，，，，，，，，，，，，谢谢分享。。。。。。。。。。。。。。。

02
        当数据量很小的时候，而且实时性不是很强的时候，比如说像邮件、搜索这样的一些应用的时候呢，我们就可以把它放在这个云端上。
        那么这个图呢，给大家说明的是，它的价值，为什么我们要用边界计算？
        它有什么好处？
        你看左图，每一个终端的仪器，它都直接地和云端进行连接，终端它直接地把每一个数据单独地和云端进行交流。
        右图你看，终端我分成两组，终端都和一个红三角进行连接，红三角就是这么一个边界运算的仪器。
        在这里我举的例子是网关，那么把这些两组的终端仪器分别放在网关上。

我们需要非常快速地处理，它的数据量非常大的时候呢，我们就把它放在边缘上，用边缘来计算
赞，，，，，，，，，谢谢分享。。。。。。。。。。。

很厉害的帖子