边缘计算有哪些公司

边缘计算作为一种新型的计算模式，具有以下优势：低延迟：边缘计算将计算和存储资源推到了离终端设备更近的地方，数据可以更快地处理，从而实现低延时的数据处理和响应。实时性：边缘计算通过将计算任务和服务功能放置在终端设备近处，能够快速响应并解决数据分析所需的实时性问题。带宽节省：边缘计算也可避免将大量数据传输到云端处理，节省了云端带宽消耗，节省了带宽使用成本。中心化减少：边缘计算让更多的计算过程在终端设备的边缘上完成，减少了中央节点的压力，提高整个系统的计算效率。安全性：边缘计算可将大部分的数据和计算任务处理在终端设备附近，从而缩小了攻击面，增强了数据的安全性。灵活性：边缘计算的设备和应用功能具有很强的可拓展性和灵活性，可以加强其适应复杂和多变的场景和需求。星环一站式边缘计算平台-Sophon星环一站式边缘计算平台Sophon可提供全面的设备连接和强大的边缘智能计算解决方案交付能力，解决了物与物、物与人、物与模型、物与云的连接问题，实现了从万物“互”联到万物“智”联的突破。通过对设备接入数据的分析和挖掘，同时深度结合CV模型，Sophon在工业互联网和计算机视觉等领域快速落地新场景，带来高效、智能、便捷的用户体验，助力建设更加全面的数字化基础设施，推动行业实现数字化、智能化转型。

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边缘计算的特点包括以下几个方面：低延迟：边缘计算可以将计算和存储资源放置在离终端设备更近的地方，从而在处理数据时可以减少数据传输的时间，降低延迟，提高响应速度和质量。实时性：边缘计算可以立即对数据信息进行处理和分析，得到实时性强的结果和反馈，满足近实时、实时和超实时应用的需求。网络优化：边缘计算可以通过智能的算法和技术，实现对网络负载的优化，改善网络的稳定性和可靠性，缓解网络拥塞和传输的瓶颈。数据隐私和安全性：边缘计算能够将数据在本地进行处理，并且关键数据不需传输到云端处理，从而避免安全隐患和泄露风险。自组织性：边缘计算的设备具有自组织能力，并且具有很强的可扩展性和灵活性，可以根据应用和设备的变化和需求进行自适应和自动部署。节能和成本效益：边缘计算可以避免将大量数据传输到云端处理，从而降低了能源和成本投入，提高能源和成本效益。星环边缘计算平台-Sophon星环一站式边缘计算平台Sophon可提供全面的设备连接和强大的边缘智能计算解决方案交付能力，解决了物与物、物与人、物与模型、物与云的连接问题，实现了从万物“互”联到万物“智”联的突破。通过对设备接入数据的分析和挖掘，同时深度结合CV

边缘计算的特点包括以下几个方面：低延迟：边缘计算可以将计算和存储资源放置在离终端设备更近的地方，从而在处理数据时可以减少数据传输的时间，降低延迟，提高响应速度和质量。实时性：边缘计算可以立即对数据信息进行处理和分析，得到实时性强的结果和反馈，满足近实时、实时和超实时应用的需求。网络优化：边缘计算可以通过智能的算法和技术，实现对网络负载的优化，改善网络的稳定性和可靠性，缓解网络拥塞和传输的瓶颈。数据隐私和安全性：边缘计算能够将数据在本地进行处理，并且关键数据不需传输到云端处理，从而避免安全隐患和泄露风险。自组织性：边缘计算的设备具有自组织能力，并且具有很强的可扩展性和灵活性，可以根据应用和设备的变化和需求进行自适应和自动部署。节能和成本效益：边缘计算可以避免将大量数据传输到云端处理，从而降低了能源和成本投入，提高能源和成本效益。星环边缘计算平台-Sophon星环一站式边缘计算平台Sophon可提供全面的设备连接和强大的边缘智能计算解决方案交付能力，解决了物与物、物与人、物与模型、物与云的连接问题，实现了从万物“互”联到万物“智”联的突破。通过对设备接入数据的分析和挖掘，同时深度结合CV

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...