有用的，一定要是你自己写的。
本科生发表论文对保研具有重要作用。发表论文在保研中可以加分，下面我们来看看发表论文对本科生保研的加分规则。保研全称就是免试硕士研究生，一般来说，每个大学的保研条件都差不多，都需要先综合分数排名-取得保研资格-招生单位考查-成功保研。综合分数排名是其中最重要的环节，通常先是要在校成绩在前30%内，各个学校这个比例不同，总之就是先确定可以申请保研的人。然后进行综合分数排名。
保研不一定需要发表论文。
其实想保研的话，发表的期刊当然是级别越高越好，核心期刊，加分会很高的。但是一般学生的论文，学历，经验，达不到这样的要求，发表核心是很渺茫的。
发表论文可以加分，对考研比较有优势，现在好多本科生、研究生、硕士生在校期间都发表了不少文章，这对他们以后学业或是工作都很有利的，你不需要发表级别高的刊物，省级的就可以了，你可以多安排几篇，篇数越多学分就越多，总之发表论文对自己以后是百利而无一害的，杂志社发表文章是要审稿的，文章质量不能太差，摘抄率不能太高。
大学生发表论文可以直接保研吗?
可以，想通过论文保研，必须EI SCI 二作以上。低于这个只是个加分项，就是说，如果你发不了EI SCI二作以上，那么还是得看你成绩。其他的论文都无用。
论文的发表对于部分在校学生和工作者都是非常重要的，简单的讲，发表的论文直接体现你的学术科研成果，所发表的期刊等级越高，影响力越大，就越能展现你在自己的领域的成就。。发表论文可以加分，对考研比较有优势，现在好多本科生、研究生、硕士生在校期间都发表了不少文章，这对他们以后学业或是工作都很有利的，你不需要发表级别高的刊物，省级的就可以了，你可以多安排几篇，篇数越多学分就越多，总之发表论文对自己以后是百利而无一害的 对于保研、考研的同学来说，论文是其科研能力、创新能力的体现。对于打算保研的同学来说，发表学术论文是保研的前提条件。没有公开发表学术论文，保研将是一句空话。笔者有一位师兄在本科学习阶段就发表学术论文20余篇，最后轻松保研中国人民大学！读研期间又发表高质量CSSCI论文若干，出版专著一部，最终又成功保送中国人民大学博士。对于考研的同学来说，进入复试之后，导师非常看重学生的科研能力。因为导师最喜欢的学生就是科研型的学生，能够帮助自己做各种课题，成为自己研究工作的得力助手。所以，如果在本科、研究生阶段有一定数量的学术论文发表，将为自己进入硕士、博士的学习打下良好的基础，在研究生复试中占尽优势。
肯定有用的，帮助很大
先说一下论文对保研的作用在保研过程中，论文其实就是所谓的“大招”。如果你有一篇甚至是几篇漂亮的文章，并且已经发表，无疑会对你的保研之路产生重要的帮助作用。当然，不是说所有的论文都是对保研有用的。一般而言，核心期刊才是最有效的，其他的根据不同学校的不同要求，部分较权威的普刊也会被学校所认可。核心更具有权威性，但是发表核心的周期很长，对于论文的学术要求更高。较之于核心，普刊的权威性略微要低一些，但是普刊的发表周期更短，文章容易起稿，具体情况还是得根据学校单位的相关要求来定。核心论文从准备写作到发表一般的周期都在1-2年，所以在校大学生如果要发表保研论文，虽然说大学一共有4年时间，但是真正能够让你用来发表核心论文的时间是不多的，在校大学生最晚在大二上学期的时候便要开始进行论文的写作论文和投稿、发表工作了。毕竟没有哪个大学生有十足的把握能够一次发表成功，可能文章投稿后还会被退回，这些所花费的时间周期都是不短的。有备才能无患，必须早早提前做好准备。
保研当然需要论文。要获得保研资格，既要有出类拔萃的学习成绩，也要有相应的科研成果，科研成果一般体现在论文、项目、发明、专利。相比较而言，论文容易一些。在保研过程中，论文其实就是所谓的“大招”。如果你有一篇甚至是几篇漂亮的文章，并且已经发表，无疑会对你的保研之路产生重要的帮助作用。不是说所有的论文都是对保研有用的。一般而言，核心期刊才是最有效的，而一般的CN号综合性期刊和学报，发表的价值不大。发表非核心，可以拿来凑数。希望可以帮助到你！
当然是有用的。学业成绩与学术实力，是免试推荐申请成功的两大关键因素。总的来说，在获得学校免试推荐资格之后，在向高校提交申请时，申请者在大学里参加学术研究，发表论文、获得专利或者参加科技竞赛获奖等情况，在免试推荐过程中，具有十分重要的作用。而在评价一个研究人员的学术实力时，论文是显性指标。如果学生在大学求学期间，在重要的学术刊物上发表过论文，那么毫无疑问在申请免试推荐中具有很大的优势。准备保研的同学都在以各种途径增强自身的竞争力。在学习成绩都达标的情况下，只有科研论文才可以拉开竞争者的差距。
1、效率提高 2、节能 3、缓解网络压力 4、时延降低 5、安全性与隐私性大幅提升 可以概括为四个字"去中心化"，想要了解更多，我推荐你去看看时速云，他们是一家全栈云原生技术服务提供商，提供云原生应用及数据平台产品，其中涵盖容器云PaaS、DevOps、微服务治理、服务网格、API网关等。大家可以去体验一下。 希望能给您提供帮助，可以给个大大的赞不。
发论文的方向：人工智能应该算是综合性边缘学科，基本含有了计算机科学、统计学、信息论等多种学科。针对人工智能不同的特点肯定选题也不一样，我个人认为计算机方向比较好发一些，可以多看一点人工智能和机器学习方面的论文，特别是自然语言处理和图像处理方面的。而选方向应该是一个”先见树林后见参天大树“的过程。刚开始应该试图去了解的是简单地，概括性的内容，比如基本概念/术语，研究内容和对应的方法。选择一个你感兴趣好写的方向，进而关注某一个方向，也是真正研究工作的开始。
1.速度和延迟
处理数据的时间越长，相关性就越低。在数字工厂中，毫秒很重要，因为基于智能的系统会持续监控生产过程的各个方面，以确保数据的一致性，而将数据分析限制在创建它的边缘可以消除延迟，从而转化为更快的响应时间。
2.安全性
一次DDoS（分布式拒绝服务）攻击就可以中断一家跨国公司的整个运营。当您将您的数据分析工具分布在企业中时，您也同时分布了风险。另一个固有的事实是，当您传输更少的数据时，可以被拦截的数据就越少。边缘计算还可以帮助公司克服本地合规性和隐私法规以及数据主权的问题。
3.成本节约
边缘计算允许您从管理角度对数据进行分类。通过在边缘位置保留尽可能多的数据，您可以减少连接所有位置所需的昂贵带宽，并且带宽可以直接转化为货币。边缘计算还有助于在一定程度上减少数据冗余，帮助您减少冗余成本。
4.更高的可靠性
许多物联网包括一些相当偏远的地区，包括农村和不太理想的互联网连接环境。当边缘设备能够在本地存储和处理后续数据时，可靠性就得到了提升。如今，预制微数据中心的构建几乎可以在任何环境中运行。这意味着，间歇性连接的临时中断不会仅仅因为智能设备失去与云的连接就影响它们的运行。
5.可扩展性
尽管这个想法边缘计算提供可扩展性的优势可能看起来与宣传的理论相反，但实际上是有意义的。即使对于云计算架构，在大多数情况下，数据也必须首先转发到位于中央的数据中心。扩展甚至只是修改专用数据中心都是一项昂贵的提议。
根据凌斌老师的讲述,选择边缘性质的话题做论文有什么好处呢?：边缘容易做文章、侧翼才薄弱。
根据凌斌老师的讲述,选择边缘性质的话题做论文：边缘容易做文章、侧翼才薄弱。
论文，古典文学中意为交谈辞章或交流思想，现多指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章。
论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
题名要求：
1、题名规范
题名应简明、具体、确切，能概括论文的特定内容，有助于选定关键词，符合编制题录、索引和检索的有关原则。
2、命题方式
3、撰写英文题名的注意事项
英文题名以短语为主要形式，尤以名词短语最常见，即题名基本上由一个或几个名词加上其前置和（或）后置定语构成；短语型题名要确定好中心词，再进行前后修饰。各个词的顺序很重要，词序不当，会导致表达不准。
一般不要用陈述句，因为题名主要起标示作用，而陈述句容易使题名具有判断式的语义，且不够精炼和醒目。少数情况（评述性、综述性和驳斥性）下可以用疑问句做题名，因为疑问句有探讨性语气，易引起读者兴趣。
同一篇论文的英文题名与中文题名内容上应一致，但 不等于说词语要一一对应。在许多情况下，个别非实质性的词可以省略或变动。
国外科技期刊一般对题名字数有所限制，有的规定题名不超过2行，每行不超过42个印刷符号和空格；有的要求题名不超过14个 词。这些规定可供我们参考 。
在论文的英文题名中。凡可用可不用的冠词均不用。
边缘计算是一种新型的计算模式，通俗地说，就是把计算和存储的处理能力尽可能地靠近数据源头，让数据在离数据产生地更近的地方被处理，减少数据传输的时间和带宽占用，提高处理效率和实时性。边缘计算可以将计算和存储资源分布在网络边缘的设备上，如智能手机、路由器、工业控制器等，使得设备之间可以进行协同计算和智能决策。在物联网等分布式系统中，边缘计算可以发挥重要作用，实现更快、更可靠、更安全的数据处理和交互。边缘计算的发展可以提高物联网的效率和智能化水平，推动产业升级和数字化转型。
物联网是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。下面我给大家带来2021好写的物联网专业论文题目写作参考，希望能帮助到大家!
物联网论文题目
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物联网 毕业 论文题目参考
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边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算架构，旨在将计算、存储和网络资源尽可能地接近数据的来源和终端设备，以提高数据处理的速度和效率，减少传输数据的延迟和网络带宽的消耗。与传统的云计算模型不同，边缘计算将计算放在离数据源更近的地方，例如在传感器、路由器或智能手机上。这种模型允许实时数据分析和响应，并在数据本地处理时减少数据的传输。边缘计算的优点包括更快的响应时间、更高的数据安全性和隐私性、减少网络带宽的需求以及降低了与云服务交互的成本。边缘计算的应用场景非常广泛，包括智能家居、智能工厂、智能城市、医疗保健、农业等领域。
通俗讲解边缘计算随着物联网越来越火，同时伴随着物联网而来的，就是各种概念和各种技术，其中一个就是边缘计算，当然还有雾计算。其实边缘计算和雾计算都差不多，雾计算只是和云计算是相对的。只是叫边缘计算呢，比较高大上吧。下面我们要通俗地讲一讲边缘计算。 为什么要通俗的讲呢，怕如果不通俗，你听不明白。新的东西在出来的时候，往往是需要一个接纳和理解的过程。就像以前互联网刚出来的时候，很多人都不知道互联网，于是就得慢慢科普，让大家慢慢接受和理解呀。谁现在还解释什么是互联网呀。 而边缘计算也有一段时间了，只是随着物联网的发展，边缘计算的概念也开始流行起来。我们先看一段非通俗的介绍边缘计算的概念：边缘计算，是一种分散式运算的架构。在这种架构下，将应用程序、数据资料与服务的运算，由网络中心节点，移往网络逻辑上的边缘节点来处理。 或者说，边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到边缘节点去处理。 边缘节点更接近于用户终端装置，可以加快资料的处理与传送速度，减少延迟。以上是我从网络文章摘抄的一段对于边缘计算的解释。整个解释基本都是专业术语，搞工控的你，看完这段话，你来告诉我什么是边缘计算。 作为一名参与研发产品边缘计算的程序员，我决定写一篇文章来通俗讲解一下这个边缘计算。首先，我要举一个不太恰当的例子。 比如有一款APP，用户在使用这款APP的时候，就会收集用户的信息，比如收集这个用户的年龄，性别，手机号，地址位置，搜索记录等等信息，而收集这些信息主要是更好地分析这个用户的行为和感兴趣的东西，比如车，房子，书，美食等什么感兴趣。然后更为准确地为其投放内容及广告。 这个是很常见的一个功能，但是就是这样一个功能，怎么和边缘计算挂钩呢。 在边缘计算之前，就是云计算了。 如果是使用云计算，这款APP的行为是这样的： APP收集到信息后，把所有的基本信息，上传到服务器中，然后由服务器来执行算法，计算和识别出用户的兴趣爱好，甚至可能推算出这个用户的消费能力。然后服务器就可以根据这个推算出来的结果，为用户投放其感兴趣的内容和广告。 如果是使用边缘计算，这款APP的行为就是这样： APP收集了信息后，不上传到服务器中。然后由APP自己计算和识别出这个用户的兴趣和爱好，也可以推算出这个用户的消费能力，也就是服务器的计算功能，直接由APP来完成。然后服务器只需要问一下APP,哪个用户是有可能是年薪百万的，哪个用户是单身的。APP只需要告诉服务器说，这个一路向东用户很帅，而且还单身，喜欢旅游，写诗，可以为其投放相亲美女内容。 就这样，整个过程并没有服务器参与计算，服务器也没有参与收集信息。因为这个信息在APP本身收集和计算，并没有进行上传，所以也没有涉及信息收集。 而，这就是边缘计算。 也就是以前由服务器作计算的部分，现在改由信息采集的设备直接计算了，再把计算的结果，直接输出到服务器中。服务器只要结果，并不需要过程的数据。下面我们就以回答问题的形式来通俗的聊一聊这个边缘计算吧。 所以，什么是边缘计算呢。 边缘计算，说白了，就是（服务器）云计算懒得算了，就这点数据，你在数据采集的时候，顺便自己算得了，什么都丢到服务器来算，很累的。于是，边缘计算就这么来了。那么，工控领域行业中使用到边缘计算的都有哪呢 这个就太多了。随着很多PLC，控制器和触摸屏等都开始接入到物联网中，每个设备需要采集的信息不一样，有温度，湿度，产量，生产数据，运行状态等。而不同行业的参数指标，性能数据都不一样，这很难在服务器通过云计算来形成一套标准，这使得PLC，控制器等，都会用到边缘计算。为什么以前的DTU，或者物联模块等不流行边缘计算，现在开始流行了呢。 因为现在的IoT使用的模块或者芯片的处理能力也越来越高，资源也比较丰富，随着一些芯片成本的下降，以及开发模式的简化，使得一些芯片或模块在处理基本的数据采集功能后，仍存在资源过剩及功能利用率低的情况，也就是一个100%的芯片或模块，你只使用了10%的来采集数据，那还有90%你可以用来作计算那么，使用边缘计算的优势在哪里呢。 1 可以使得设备的支持数量提升几个数量级。 比如一个服务器有10000点血。而接入一个设备，就要消耗1点血，如果再对这个设备进行数据分析，需要消耗9点血。也就是接入并计算一个设备就需要10点血。那么这个服务器最多只能接入1000个设备就挂了。 如果服务器只负责接入设备，不进行计算和分析，那么接入一个设备，消耗1点血，由设备自己进行数据计算和分析，再输出结果。这时候服务器就可以接入10000个设备了。 没有使用边缘计算，服务器可以接1000个设备。 如果使用了边缘计算，服务器可以接10000个设备。提升了一个数量级。而对于一些复杂的设备，特别是一些工厂，现场作业等需要数据量多的，如果使用了边缘计算来给服务器节省空间和资源，这个优势更能体现出来了。 2 让计算变得更为灵活和可控 前面说到，接入设备的服务器很难做到统一的计算分析标准，因为物联网可是一个万物接入的网络，每一个设备采集的数据不一样。如果使用了边缘计算，就可以单独针对每一个设备进行相应的计算和分析。当然，如果相同的设备或者相同参数的，可以进行复制使用同一套计算标准或算法。如果将计算脚本开放出来给用户，用户就可以自定义去添加自己的计算公式和行为。边缘计算的模式和拓扑结构是什么样的呢。比如要在一套数据采集系统里，以一个云服务器为中心，移动客户端，PC客户端或第三方接口等接入到云服务器获取数据，而数据采集方呢，由数据采集模块来连接到云服务中。 数据采集模块可以采集PLC，变频器，智能仪表等，将数据上传到云服务器中，由服务器进行数据分析和计算，然后PC或移动客户端，第三方接口就可以获取数据分析的结果。但是这种情况下，随着设备的接入越来越多，云服务器的负担也会越来越重，而且接入的PLC，控制器等的种类也越来越多，原来的云服务数据计算模式难以满足越来越复杂的应用。这时候边缘计算就应运而生了。 在原拓扑结构不变的情况，可无缝引入边缘计算。在数据采集模块端开放边缘计算功能，将复杂的计算，策略，规则等，由数据采集模块进行运算，得到输出结果后，只需要将结果上传到云服务中。再由PC客户端，移动客户端及第三方接口从云服务获取。 比如数据采集模块需要采集一个电表，电表能采集的数据有电流，电压，偏偏没有功率。当然现在的电表采集不到功率很少了，只是举例。 那怎么办呢，偏偏客户很想看到功率。那在没有边缘计算的时候，为了要看到功率，只好在云服务里，增加一定的计算规则，将采集到的电流和电压通过计算得到功率。如果有1000个电表，云服务器就要对这1000个电表进行计算。这就增加了云服务器的工作量和负担了。 如果有了边缘计算，那么在数据采集模块，就可以添加计算功能，直接将采集的电流和电压通过计算得到功率，只需要把功率上传给服务器就可以了。这样，即便有50000个电表，云服务也毫无计算压力，因为它并不需要计算。 这就是通俗的讲一讲边缘计算。
浪潮信息参与编写的白皮书基于当前边缘计算的技术融合创新，首次提出“边缘计算+”概念，从核心价值、参考架构、关键技术能力、典型案例、趋势展望等不同方面开展“边缘计算+”技术创新体系研究。同时，白皮书指出，边缘计算作为技术赋能平台，天然地会与AI、大数据、区块链、云等新一代ICT技术深度融合，为物联网、机器人、人工智能等数字技术提供重要的承载能力。碾压般的存在
边缘计算是一种分布式计算框架，它使企业应用程序更接近数据源。这些数据来源包括本地边缘服务器和物联网（IoT）设备。
边缘计算的一些最大驱动因素包括，客户追求更好的性能，以及要求缩短交易时间。因此，使这些企业应用程序接近数据是有优势的，比如能够减少延迟和更快分析。
目录
1. 边缘计算公司是做什么的？
2. 顶级计算公司
2.1亚马逊云 科技
2.2微软Azure
2.3 ClearBlade
2.4戴尔技术
2.5 EdgeConneX
2.6章节
3. 如何比较边缘计算公司
4. 选择一家边缘计算公司
边缘计算公司不断地提供解决方案，来满足人们对边缘计算的需求，这些需求都是因像延迟、带宽、隐私和自主性这样的因素而触发的。在应用程序对实时数据的需求中，增强现实技术和虚拟现实技术（AR和VR）以及自动驾驶 汽车 技术，都为边缘计算提供商提供了重点研究领域。
这些公司还通过定制解决方案，提高带宽使用和可用性，提供因物联网设备普及导致的带宽使用增加的解决方案。他们还为网络中的用例创建了解决方案，在这些网络之中，即便与云端的连接断开了，传感器和制动器之间仍有望进行自主操作。
除了VR和AR之外，边缘计算公司还提供诸如智能家居、云 游戏 、虚拟化无线局域网（vRAN）和5G、智能电网、预测性维护和远程监控等使用案例。
亚马逊云 科技 将数据分析、处理和存储都部署得更接近终端，使用户能够在AWS数据中心之外也能部署工具和API环境。
通过Amazon边缘服务，用户可以创建能够高性能应用程序，这些应用程序可以在接近数据生成的位置就进行处理。最终实现智能化、实时响应和极低的延迟。
· Amazon允许用户只构建一次应用程序，就将其同时部署在边缘和云端上。作为完全管理的服务，Amazon将云服务、基础设施和工具扩展到任何本地数据中心或协同定位区域，为终端用户提供了从云端到边缘的整体一致性。
· 边缘Amazon，使用户能够解锁深度和广泛的边缘使用功能。用户可以实现为特定用例去创建功能，如混合云、物联网、5G和工业机器学习。超过200个集成的设备服务为用户提供了广泛的选择，以快速部署边缘应用程序，并有效地扩展到数十亿个设备。
· Amazon基础设施可以帮助客户维护从云计算到边缘环境的高标准的安全性和法规遵从性。这使得用户能够可靠地存储和处理需要处于边缘或保留在本地部署的数据。
定价：您可以使用Amazon定价计算器生成估价或联系Amazon以获得更多定价信息。
通过Azure Stack Edge，微软提供了一种托管服务，将Azure的计算、智能和存储放到了边缘。因此，Azure Stack Edge适用于机器学习的边缘，边缘到云网络的数据传输，以及边缘和物联网解决方案。
Azure Stack Edge允许用户运行边缘来计算工作负载，并通过在人工智能（AI）和物联网工作负载的边缘环境中使用计算和硬件加速的机器学习来提供快速分析。
· Azure Stack Edge用户可以通过硬件加速的人工智能和ML来分析他们的数据，以获得快速、可执行的分析。他们可以在Azure或通过Azure认知服务中创建和训练机器学习模型，并使用NVIDIA TP4 GPU或Intel VPU在本地加速结果。用户还可以将数据子集上传到完整的数据集到云端以保留模型，从而使他们的边缘设备更加智能。
· Azure Stack Edge支持对Azure的优化数据传输，同时保持对文件的本地访问。
Azure Stack Edge价格：最低Azure Stack Edge Pro2（不包含运费）402美元，其他的Azure Stack Edge Pro，ProR，和MiniR的价格都高于Pro2。请访问Azure Stack Edge定价页面来获取自定义定价信息。
ClearBlade是一家边缘计算公司，使企业能够快速实时地设计和运行可扩展的和鲁棒的物联网应用程序。无论是在本地、云端中还是在边缘，ClearBlade都能安全平稳运行。它可以帮助企业实时、大规模地消费、分析、调整，做出数据决策。
此外，通过充分利用本地计算、人工智能和可与任何企业系统集成的单一平台的可操作的可视化，用户可以最大限度地发挥他们位于边缘的数据的影响。
· ClearBlade为安全而构建，为其客户提供API访问的身份验证、授权和加密。这一点也扩展到令牌和证书。
· ClearBlade通过MQTT、套接字和REST为用户提供连接。它还充分利用了预构建模式，特别是为Zigbee（低功耗局域网协议）、BLE（低功耗蓝牙模块）和Thread等技术。
· 客户无需担心互联网连接中断的影响，因为设备会继续进行实时运行，保持100%的正常运行时间。
· 无论用户是选择为客户开发独立的边缘应用程序，还是选择在云端上进行开发然后推送到边缘，CleerBlade都能确保代码随处可用。
定价：虽然ClearBlade提供了演示，但需要联系该公司才能获取定制化价格信息。
戴尔技术充分利用一系列的计算、存储和网络功能来连接几乎任何边缘部署。
戴尔提供了戴尔边缘网关、VxRail超聚合基础设施（HCI）和由英特尔至强处理器驱动的戴尔EMC PowerEdge服务器。并且，该公司还有边缘计算管理和编制功能。
戴尔在许多行业都有边缘解决方案，其中包括制造业、数字城市、零售、医疗保健、公用事业和交通运输等行业。
· 戴尔技术公司希望通过确保边缘的操作环境来为客户简化边缘。当用户进行扩展时，戴尔技术就将数据管理和操作进行整合和简化，因为扩张时，需要权衡的往往是效率和简洁性。同时，戴尔还可以帮助用户控制环境延迟的限制。
· 戴尔帮助客户战略性地达成他们的边缘政策，并进行环境评估，以创建有效的计划，来产生可操作的分析结果。
· 戴尔提供了简化和整合信息、操作技术的解决方案，以帮助用户轻松地扩展其能力。
定价：戴尔技术公司尚未公布他们的价格体系，需联系戴尔公司获取定制化报价。
EdgeConneX是一家全球数据中心提供商，它负责创建和运营有效的、高度接近的特制化的数据中心，而这些数据中心是根据世界任何地方任何部署条件下最佳功率、大小和位置的需求来定制的。
此外，EdgeConneX在30多个市场中运营着至少40个数据中心，服务的市场范围从超本地到超大规模皆有，这些市场对公司客户来说是至关重要的。
· 提供减少延迟的解决方案，并帮助客户靠近消费者、云服务、网络、物联网设备或企业。
· 通过为每个机架提供高达30kW的高密度电源，为服务器和应用程序提供高水平的容量和效率。
· 通过EdgeOS，用户使用一个特殊的自我管理应用程序，使得所有数据中心操作层面对其都具可见性。
· 优化数字内容的交付和分发，以确保有效的受众体验，从而获得更好的受众保留率和客户采用率，最终有助于将高价值的数字内容货币化。
· EdgeConneX积极参与用户合作，提供超低延迟解决方案，范围从增强现实、虚拟现实、自动驾驶 汽车 到5G和物联网。
定价：请联系EdgeConneX以获得准确的价格信息。
Secion坚持新型DevOps原则，为工程师提供灵活性和操控性，在任何工作负载下、任何地点都可运行。该平台采用基于容器的方法来实现HTTP流量交付，并拥有庞大的边缘计算模块库。这些边缘计算模块库具有高性能和高可用性，可沿着边缘连续体在任意地方部署。
用户可以构建或使用他们自己的边缘容器，因为Section能帮助他们在不停机的情况下，部署现有的容器化应用程序到边缘。
· 使用Section，用户可以像部署到单个Kubernetes cluster一样，轻松地部署到多个边缘位置。Kubernetes边缘界面通过提供一个与Kubernetes一致的界面，来帮助管理和部署工作负载到Section全球边缘云中。
· Section的自适应边缘引擎通过其自动和优化的扩展和部署分布式边缘应用程序，实现了低资源消耗和高性能。因此，Section用户可以控制成本、性能、部署和边缘处的扩展情况。
· Section充分利用了可组合的边缘云，其中包含与供应商无关的基础设施提供商网络。这帮助用户实现巨大规模，确保了覆盖范围，也保证了可靠性和灵活性。
定价：供应商已经在他们的定价页面上展示了定价模式，但您需要联系该公司，才能获得适合用例的报价。
如果要确定哪家边缘计算提供商最适合，充分考虑业务目标和需求是至关重要的。而这些问题恰应通过正确的边缘解决方案来解决。然而，在单一企业的投资组合中，往往可能有多个边缘解决方案可供选择。
因此，在涉及在多个解决方案间取舍时，应确保它们之间是否互补，而不是相互重叠。并且，鉴于停机成本高昂，所以还应考虑所选解决方案的可靠性和可用性。
其他注意事项：提供商处理延迟的方式，客户服务和售后支持，以及预算与解决方案选择范围之间的对比。
本文系社区志愿者翻译自美国 科技 媒体Enterprise Networking Planet投稿，仅代表作者个人观点，与边缘计算社区立场无关。
边缘计算是一种将数据处理和分析任务在设备本地而不是云端完成的新型计算模式。它可以减少对云端服务器的需求，并且可以大大减少延迟时间，同时提供隐私保护、高可用性和可扩展性。
边缘计算（Edge Computing）是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法，这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。未来，将有数十亿台设备连接到互联网，更快、更可靠的数据处理将变得至关重要。近年来，云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性，但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。最终，并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行。在某些情况下，这种数据的往返传输，也应该能够一一避免。由此，边缘计算应运而生。边缘计算被描述为“微型数据中心的网状网络，在本地处理或存储关键数据，并将所有接收到的数据推送到中央数据中心或云存储库，其覆盖范围不到10㎡”——摘录自《新基建时代智慧灯杆建设指南》