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我了解到的一个应用是,用作商品推荐,将训练好的推荐模型放在前端,实现离线推荐,联网的时候同步模型参数.这样减少网络流量消耗,减少服务器压力,提升客户端流畅度

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是不是类似于雾计算？

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我觉得边缘计算更重要的是通过本地 /前端的运算，减少延迟和网络依赖，另外某些情况下可以提供更好的隐私保护

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目前在通讯公司做 MEC，我们的场景是将计算服务下沉到基站。
传统的通讯基站计算能力不是很强，做大规模计算服务要经由基站-核心网-CDN-计算云，而目前 MEC 会将计算单元直接挂在基站侧，实现边缘计算。
目前 5G 一些重要场景都依赖于边缘计算，比如车联网-自动驾驶，为了实现高速率和低时延的要求，必然需要边缘侧有很强的计算能力。