边缘计算适用于哪些应用场景

。边缘计算的应用场景以下是边缘计算的一些应用场景：自动驾驶：自动驾驶车辆需要实时处理和分析传感器数据，做决策。边缘计算通过将计算和机器学习算法部署在车辆上，可以将数据实时处理和决策推向车辆的边缘出异常行为并出预警，提高监控系统的效率和准确性。边缘计算的应用场景非常广泛，可以涵盖从自动驾驶到智能城市到物联网等各个领域。通过将计算和存储能力推向离数据源更近的地方，边缘计算可以提供更快的响应速度购物车和个性化推荐等应用。商店中的传感器和摄像头可以实时监测商品的库存和顾客的购物行为，从而提供更好的购物体验和服务。无人机技术：边缘计算可以用于无人机的自主飞行和任务规划。通过在无人机上部署边缘设备、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展云端进行处理。工业自动化：边缘计算可用于处理生产线上大量的传感器数据，实时监测设备状态并优化生产过程。边缘设备可以处理设备维护和故障检测，减少停机时间和生产成本。智能城市：边缘计算可以用于城市交通

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图数据库特别适用于处理复杂的关系网络，以下是一些最适合使用图数据库的行业或应用场景：‌社交网络分析‌：图数据库可以有效地处理社交网络中的人际关系、社区发现、好友推荐等场景。例如，通过分析用户的社交和查询知识图谱，支持复杂的逻辑推理和多跳查询，广泛应用于搜索引擎、智能问答等领域。‌金融风控‌：在金融领域，图数据库可用于反欺诈、信贷审核、反洗钱等场景，通过分析账户间的交易关系图谱来识别风险。‌网络安全关系提高城市管理效率。‌医疗健康‌：在医疗领域，图数据库可用于疾病关系分析、医疗知识库构建、电子病例分析等。‌电信领域‌：图数据库可用于电信网络管理、用户行为分析、防诈骗等场景。‌智能制造‌：在制造业关系图，可以推荐可能认识的人或感兴趣的内容。‌推荐系统‌：在电商、内容平台或流媒体服务中，图数据库可用于构建用户和商品、内容或服务之间的关系图，从而实现个性化推荐。‌知识图谱‌：图数据库非常适合构建‌：图数据库可以帮助分析网络安全威胁，如通过构建网络流量图来识别异常行为或攻击模式。‌生物信息学‌：在生物信息学领域，图数据库可用于基因网络分析、蛋白质相互作用研究等。‌供应链管理‌：图数据库可用于

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安全和正常运行。边缘计算平台的应用场景非常广泛，可以为各行各业的应用提供更加灵活、高效的服务。未来，边缘计算将成为人工智能、大数据时代不可或缺的核心技术之一。星环科技边缘计算平台Sophon星环科技。边缘计算平台在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、城市治理等云边一体场景中有广泛的应用。智能制造：在工业制造业，边缘计算平台可用来优化生产线效率。通过将传感器设备连接到边缘随着互联网技术日新月异的发展，边缘计算不断成为各个领域的热门技术。边缘计算作为云计算的完善和升级，可以将计算和数据存储功能从中央云端移至离用户或数据发源地更近的地方，从而实现更快的响应和更高的安全性设备，可以收集大量的数据，并进行实时分析和决策。这样可以实现实时监控，提高产品质量和生产率。智能安防：在智能安防领域，边缘计算平台可以实现实时监控和智能报警。例如，通过安装传感器和摄像头等设备在重要监控区域上，可以即时感知到异常情况，并及时发出报警信息，保障公共安全。智能工地：在智能工地中，边缘计算平台可以实现现场协同施工和现场监控等功能，大大提高工地的安全性和管理效率。比如，可以利用无线网络

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

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

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。...

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...

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"}...

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•...

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":...

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。

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