محاسبات مه

تکمیل این اپیزود

اگر مهمان یا اسپانسری جا افتاده، از فهرست موجود انتخاب کن یا نام تازه‌ای پیشنهاد بده. پیشنهادها بعد از بررسی مدیر عمومی می‌شوند.

متن منتشرشده توسط پادکستر

توضیحات اپیزود

در این اپیزود مروری بر مبحث مدیریت داده‌های اینترنت اشیا (1)، با تأکید ویژه بر معماری‌های توزیع‌شده مانند محاسبات مه (2) و پایگاه‌های داده سری زمانی (3) در محیط‌های لبه (4) ارائه می‌دهیم. چگونه حجم عظیم و سرعت بالای داده‌های 1، روش‌های سنتی پردازش مبتنی بر ابر را با چالش مواجه می‌کند و راهکارهایی مانند محاسبات مه را به عنوان واسطه‌ای برای پردازش بی‌درنگ داده‌ها در نزدیکی منبع تولید (مانند خودروهای خودران یا حسگرهای صنعتی) معرفی می‌کنند. همچنین، بر نیاز به فشرده‌سازی داده‌ها، طراحی معماری‌های ذخیره‌سازی بهینه برای منابع محدود لبه، و چالش‌های احراز هویت و همگام‌سازی یکپارچه داده‌ها بین لبه و ابر را بررسی می کنیم. در نهایت، کاربردها و ویژگی‌های پایگاه‌های داده سری زمانی تخصصی (3) برای ذخیره و تحلیل کارآمد داده‌های دارای برچسب زمانی را مورد بررسی قرار می دهیم. 1.IoT 2.Fog Computing 3.TSDBs 4.Edge #مجله #الکترونیک #رباتیک #پادکست #هوش_مصنوعی #فناوری #آردوینو #مسعود_رادپور #AVR #C #ESP8266 #ESP32 #STM32 #Ai #Arduino #Raspberry_pi

نظرها