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KubeEdge Sedna如何实现边缘AI模型精度提升50%
展,然而在成本、性能、安全方面仍有诸多挑战: a) 数据孤岛,边缘天然的地理分布性, 隐私保护和网络瓶颈等因素导致数据集天然分割, 传统集中式AI模式在收敛速度, 数据传输量, 模型准确度等方面仍存在巨大挑战。 b) 边缘数据样本少,冷启动等问题,传统大数据驱动的统计ML方法无法收敛、效果差。
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在微服务架构中,每个微服务都是一个独立的进程,它们需要相互通信来完成业务逻辑。微服务注册发现就是用来管理这些微服务的。它包括两个主要组件:注册中心和服务发现。 注册中心是一个集中式的服务,用于管理所有微服务的注册信息。每个微服务在启动时都会向注册中心注册自己的信息,包括服务名称、IP地址、端口号等。注册中心会将这些信
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