Amsa na Kafa da Amsa na Fog

[email protected]

Gida

Sunan Mun

Rubuwar

Sarari

Samun

Amfani

Rubuta Makena

edge computing da fog computing

Koƙarin kuma koƙarin ƙasa suna nufin yadda ake yin amfani da data wanda ke cikin karama ta hanyar gudun koyon bayanai a wani lokaci da ke kama da alamar bayanai. Koƙarin kuma koƙarin ƙasa suna gudun koyon bayanai a karamar shakara ba tare da ina sanya duk bayanai zuwa serverin cloud na gudun, wanda ke haɗawa da karamar lokaci. Wadannan teknolujin suna taimaka wajen yin fahimtar lokacin yanzu kuma yin amfani da bayanai a lokacin yanzu wanda ke bukatar a cikin wani abu mai zaman lafiya. Koƙarin kuma koƙarin ƙasa suna taimaka wajen IoT devices, shugabancin madina mai zaman lafiya, motor na gaba daya kuma aikin gudun na industriya. Bayanin muna suka yi shine: koyon bayanai a wani lokaci, amfani da bayanai a lokacin yanzu, kuma kuskuren amfani da bandwidth. Koƙarin kuma koƙarin ƙasa suna da nodein koyon bayanai na gudun, shakaran da ke kama da lokacin yanzu, kuma kuskuren bayanai a wani lokaci da ke koyon bayanai. Bayanin teknolujin da ke cikin wadannan suna: serverin koƙari da ke kama da masu amfani, nodein koƙarin ƙasa wanda suka yi aiki ne da wani abu da ke tsakanin koƙarin kuma systemin cloud, kuma kuskuren koyon bayanai da ke cikin systemin cloud. Koƙarin kuma koƙarin ƙasa suna taimaka wajen yin amfani da machine learning models a wani lokaci, wanda ke taimaka wajen yin amfani da koƙarin da ke da akwai koyon bayanai ba tare da amfani da cloud ba. Wadannan systemin suna amfani da containerization, microservices architecture, kuma protocolin da ke kuma kuma da koyon bayanai. Amfani da wadannan suna cikin karama irin ayyukan. A cikin industriya na sayarwa, suna amfani da koƙarin kuma koƙarin ƙasa don yin amfani da bayanai don gudun koyon bayanai da ke cikin karama kuma koyon bayanai na kwalitas. A cikin al’ummar dukkanin mutu, suna amfani da wadannan teknolujin don yin amfani da bayanai a lokacin yanzu don koyon bayanai na mutane da ke cikin karama kuma bayanin da ke cikin karama. A cikin ayyukan kantin, suna amfani da koƙarin kuma koƙarin ƙasa don yin amfani da bayanai don koyon bayanai na kantin kuma amfani da bayanai don koyon bayanai na masu amfani. A cikin shugabancin karama mai zaman lafiya, suna amfani da koƙarin kuma koƙarin ƙasa don yin amfani da bayanai don koyon bayanai na motor kuma koyon bayanai na karama. A cikin shugabancin telekomunikasi, suna amfani da koƙarin kuma koƙarin ƙasa don kuskuren koyon bayanai kuma koyon bayanai na karama.

Sunan Product Na Kawai

Bayanan Bayanai

Lardin ta AI ta Daga Cikin Kudin | RK3576 SoM/SBC — MV10-V1.0

Bayanan Bayanai

Lardin Robot mai Gaba daya | Don Maka da Sa’utin HMI — MV12

Bayanan Bayanai

Lardin Kamera ta AI mai Tsoro na Bateri — RV1106 — Don Dabba da IPC — MV13

Bayanan Bayanai

Kamera ta Tafiyar Kamaruwa — RGB-D & Point Cloud don Robotika — MV14

Edge computing da fog computing suna ba da fa'idodi masu yawa na aiki waɗanda ke canza yadda ƙungiyoyi ke sarrafawa da amsa bayanai. Wadannan fasahohin suna rage zirga-zirgar hanyar sadarwa ta hanyar tacewa da sarrafa bayanai a gida, rage yawan farashin bandwidth da kuma bukatun kayan aiki. Kungiyoyi suna fuskantar saurin amsawa tun lokacin da ke gefen kwamfuta da ƙididdigar hazo suna kawar da jinkiri da ke tattare da aika bayanai zuwa cibiyoyin girgije masu nisa. Bayar da ƙimar mai siye yana mai da hankali kan ingantaccen abin dogaro da ci gaba. Edge Computing da fog computing suna ba da damar tsarin suyi aiki yadda yakamata koda lokacin da haɗin girgije ya faɗi, tabbatar da ci gaba da kasuwanci da hana lokacin kashe kuɗi. Wannan rarraba tsarin kula da kare m data ta ajiye bayanai a gida, magance tsaro da kuma sirrin sirri damuwa ba tare da compromising ayyuka. Amfanin aiki ya faɗaɗa zuwa inganta albarkatu. Edge Computing da ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙaran Kamfanoni suna rage yawan wutar lantarki ta hanyar sarrafawa ta gida, suna tallafawa manufofin dorewa yayin rage farashin aiki. Kulawa ya zama mafi sauki tare da ƙirar ƙirar ƙira da ƙirar ƙira, kamar yadda za a iya tura sabuntawa da gyaran gyare-gyare zuwa ƙwayoyin mutum ba tare da katse dukkanin cibiyoyin sadarwa ba. Amfani da aikace-aikacen ya sa edge computing da ƙirar ƙirar ƙira don dacewa da ayyukan lokaci. Masana'antun masana'antu suna amfani da waɗannan fasahohin don bincika inganci da bincike na kayan aiki nan take. Cibiyoyin kiwon lafiya sun dogara da kwamfuta da ƙirar ƙira don tsarin amsawa na gaggawa da ke buƙatar aiki nan da nan. Yanayin tallace-tallace suna amfani da ƙididdigar gefen da ƙididdigar hazo don nazarin abokin ciniki na ainihi da farashin mai ƙarfi. Yanayin samfurin da ke da amfani ga yanke shawara ya nuna cewa ƙididdigar gefen da ƙididdigar hazo suna ba da fa'idodi na gasa ta hanyar saurin sake zagayowar ƙira da ƙwarewar abokin ciniki mafi kyau. Kungiyoyin da ke amfani da fasahar sarrafa kwamfuta da fasaha na ƙarancin haske suna sanya kansu a gaban masu fafatawa, suna ba da ingancin sabis da ingancin aiki a cikin yanayin da ke da alaƙa da juna.

Tatsuniya Daga Daular

Jun

Fahimta Bayer Pattern da Image Signal Processor a cikin embedded vision

DUBA KARA

Jun

Wane ne camera na kuma kuma? Kamar yawa na jinsi na camera na kuma kuma

DUBA KARA

Jun

GMSL2 da Ethernet Camera: Dalilin Farko a Tattalin Kamarai na Gaba

DUBA KARA

Samu Kyautar Kyauta

Wakilinmu zai tuntube ku nan ba da jimawa ba.

Imel

Sunan

Sunan Kafa

Saƙo

0/1000

edge computing da fog computing

kuma na kuma na gaba

edge iot devices

kuma na ai

kumputa na gaba ta 5g

fastly compute edge

suluhin & amsa na kuma

Kumputa ta yawa da karami mai zuwa aiki na lokacin da suka daga

Edge Computing da Fog Computing suna kawar da jinkirin sadarwa wanda ke tattare da tsarin da ke dogara da girgije ta hanyar sarrafa bayanai kai tsaye inda suka samo asali. Wannan kusanci yana rage lokacin amsawa daga daruruwan milliseconds zuwa microseconds, yana ba da damar yanke shawara nan take. Masana'antun masana'antu da ke amfani da ƙididdigar gefen gefen da ƙididdigar hazo suna samun ikon sarrafa inganci a ainihin lokacin, gano lahani nan da nan maimakon gano matsaloli a ƙasa. Motocin da ke sarrafa kansu suna dogara da ƙirar ƙirar ƙira da ƙirar ƙirar ƙira don yanke shawara na biyu ba tare da jiran amsoshin girgije ba. Masu ba da kiwon lafiya suna aiwatar da ƙididdigar gefen da ƙididdigar hazo don sa ido kan marasa lafiya masu mahimmanci, suna haifar da faɗakarwar gaggawa a cikin milliseconds na gano yanayin da ba daidai ba. Cibiyoyin hada-hadar kudi suna amfani da kwamfuta da kuma ƙididdigar hazo don gano zamba a farkon ma'amala maimakon nazarin bayan ma'amala. Tsarin kula da zirga-zirgar ababen hawa na birni mai hankali ya dogara da ƙididdigar gefen da ƙididdigar hazo don daidaita sigina da kwararar ababen hawa a ainihin lokacin. Wannan ƙarancin ƙarfin latent yana sa edge computing da ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙarancin ƙ

Karamin Aminci Ta Hanyar Tattara Bayanin Ga Yanki

Ko’omunikeeshin na edge da ko’omunikeeshin na fog suka sa’o kudin amanahin yadda ake gano shi ta hanyar yin bayanin da ke cikin wani tsari na gida ba tare da kuma bayanin daga gaba daya na cloud servers. Wannan yadda ake gano shi ya zama babu kuskus da kuskus a kan bayanin da ke cikin wani tsari na gida da kuma ya taimaka wani mutum a gano kamar yadda ake gano shi a cikin al’adu na health care, finance, da government. Al’umma suka yi amfani da ko’omunikeeshin na edge da ko’omunikeeshin na fog domin gano bayanin mutane da suka yi amfani da su a cikin wani tsari na gida kuma suka taimaka wani mutum a gano kamar yadda ake gano shi a cikin al’adu na health care, finance, da government. Ko’omunikeeshin na edge da ko’omunikeeshin na fog suna gano da kuma kawo bayanin a cikin wani tsari na gida kuma suna kawo hanya na bayanin da suka gano ba tare da raw data. Al’umma na finance suka yi amfani da ko’omunikeeshin na edge da ko’omunikeeshin na fog domin gano bayanin da suka yi amfani da su a cikin wani tsari na gida kuma suna kawo hanya na bayanin da suka gano ba tare da raw data. Al’umma na health care suka yi amfani da ko’omunikeeshin na edge da ko’omunikeeshin na fog domin gano bayanin da suka yi amfani da su a cikin wani tsari na gida kuma suna kawo hanya na bayanin da suka gano ba tare da raw data. Al’umma na manufacturing suka yi amfani da ko’omunikeeshin na edge da ko’omunikeeshin na fog domin gano bayanin da suka yi amfani da su a cikin wani tsari na gida kuma suna kawo hanya na bayanin da suka gano ba tare da raw data. Ko’omunikeeshin na edge da ko’omunikeeshin na fog suna gano bayanin da suka yi amfani da su a cikin wani tsari na gida kuma suna kawo hanya na bayanin da suka gano ba tare da raw data. Wannan yadda ake gano shi na amanahin yadda ake gano shi ya zama babu kuskus da kuskus a kan bayanin da ke cikin wani tsari na gida da kuma ya taimaka wani mutum a gano kamar yadda ake gano shi a cikin al’adu na health care, finance, da government.

Karamin Kudin Bandwidth da Ingantaccen Kasashen Samun Ayyuka

Kafa na kafa da kafa na foga su yisa ƙananan yadda na bandiwid don gano bayanai wanda ba su da mahimmanci a cikin al’ada na lokaci, ta haka su yisa ƙananan abubuwan biya na infrastruktur na shakara. Al’umma wanda suka gano bayanai a cikin kafa sun yi ƙananan bayanai na cloud don ƙarƙashin 90% wajen bayanai na lokaci, wacce suka yisa ƙananan abubuwan biya na lokaci. Kafa na kafa da kafa na foga suna taimaka wajen kafa na kafa, wacce suka taimaka wajen kafa na kafa na kafa wanda ke bukatar su a cikin al’ada na lokaci, ba su da amfani da kafa na kafa na kafa na kafa. Al’umma suka ci gano abubuwan biya na kafa don yin amfani da su a cikin al’ada na lokaci, kuma suka gano abubuwan biya na kafa don yin amfani da su a cikin al’ada na lokaci. Sisitem na kafa na kafa da kafa na foga suna bukatar ƙananan abubuwan biya na kafa na kafa, wacce suka yisa ƙananan abubuwan biya na kafa da kafa na kafa. Al’umma na IoT suna samun fa’ida sosai daga kafa na kafa da kafa na foga don yin amfani da su a cikin al’ada na lokaci, wacce suka gano abubuwan biya na kafa don yin amfani da su a cikin al’ada na lokaci, ba su da amfani da su a cikin al’ada na lokaci. Al’umma na retail wanda suka amfani da kafa na kafa da kafa na foga suna gano bayanai na kafa don yin amfani da su a cikin al’ada na lokaci, wacce suka ci gano abubuwan biya na kafa don yin amfani da su a cikin al’ada na lokaci. Al’umma na manufacturing wanda suka amfani da kafa na kafa da kafa na foga suna yisa ƙananan abubuwan biya na kafa kuma suka sao kafa na kafa. Wannan fa’ida na kafa na kafa ta sa kafa na kafa da kafa na foga suka zama mafi kyau don al’umma wanda suka ci gano abubuwan biya don yin amfani da su a cikin al’ada na lokaci, wacce suka ci gano abubuwan biya don yin amfani da su a cikin al’ada na lokaci.