边缘计算执行事务提交，如果协调者从所有的参与者获得的反馈都是yes响应，那么就会执行事务提交集群的规划并不是一成不变的，你的集群可能会加入新的节点；也可能有节点因为事故离线；也可能因为分片维度的问题，数据发生了倾斜。当这种情况发生，集群间的数据会发生迁移，以便达到平衡。
这个过程有些是自动的，也有些是手动进行触发。这个过程也是困难的：既要保证数据的增量迁移，又要保证集群的正确服务。边缘计算系统顾名思义就是将大量的普通服务器，通过网络互联，对外作为一个整体提供计算服务。 边缘计算节点之间能够互通状态和诊断信息。辽宁人工智能边缘计算主机
边缘计算不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。关键技术：在大数据环境下，元数据的体量也非常大，元数据的存取性能是整个边缘式文件系统性能的关键。常见的元数据管理可以分为集中式和边缘式元数据管理架构。集中式元数据管理架构采用单一的元数据服务器，实现简单．但是存在单点故障等问题。边缘式元数据管理架构则将元数据分散在多个结点上．进而解决了元数据服务器的性能瓶颈等问题。并提高了元数据管理架构的可扩展性，但实现较为复杂，并引入了元数据一致性的问题。辽宁人工智能边缘计算主机与边缘计算相反的就是当地采集数据，将数据发送给数据中心进行处理，再发给当地做执行。
其他行业领域的应用：其他可以利用边缘计算技术的行业包括金融业和零售业。这两个行业都使用大型的客户和后端数据集来提供从选股信息到店内服装摆放的各种信息，可以从减少对云计算的依赖中获益。零售可以使用边缘计算应用程序来增强顾客体验。如今，许多零售商都在致力于改善店内体验，优化数据收集和分析的方式对它们而言一定比较有意义--尤其是考虑到许多零售商已经在尝试使用联网的智能显示屏。此外，许多人使用店内平板电脑所生成的销售点数据，这些数据会被传输到云端或数据中心。借助边缘计算，数据可以在本地进行分析，从而减少敏感数据泄漏的风险。
边缘计算传送海量数据需要一定的时间，云中心处理数据也需要一定的时间，这就会加大请求响应时间，用户体验极差。
物联网的推动：现在几乎所有的电子设备都可以连接到互联网，这些电子设备会后产生海量的数据。传统的云计算模型并不能及时有效的处理这些数据，在边缘结点处理这些数据将会带来极小的响应时间、减轻网络负载、保证用户数据的私密性。在传统的内容分发网络中，数据都会缓存到边缘结点，随着物联网的发展，数据的生产和消费都是在边缘结点。 随着边缘计算的兴起，理解边缘设备所涉及的另一项技术也比较重要，它就是雾计算。
工业领域，边缘计算也正在发挥越来越重要的作用。从工业发展的方向来看，数据将成为驱动生产制造的重要生产资料，那么如何处理这些海量、实时产生的数据就成为企业能否快速发展的重要课题。以流程型生产为例，一条生产线其实就是数据流动的通道，产品从上一名工人传递到下一个工人，同时伴随着产品数据的传递。在这个过程中，如果由于某一名工人错误操作的导致了数据异常，在下一名工人开始操作时，基于边缘计算的生产线可以做出预警提示。如果再进一步，当机器学习能力被边缘计算融入到生产线的时候，工人的不合规操作可以被实时监测出来并预警，这对提升产品的良品率意义重大。边缘侧安全主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。辽宁人工智能边缘计算主机
边缘计算将连接起来这些医疗设备，在紧急情况下为医院和医生提供可靠和较新的患者信息。辽宁人工智能边缘计算主机
边缘计算简介：边缘计算，是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用中心能力为一体的开放平台，就近提供较近端服务。其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。这无疑将较大提升处理效率，减轻云端的负荷。由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。辽宁人工智能边缘计算主机