java好还是嵌入式好 做IT开发该如何选择

首先，Java开发和嵌入式开发都是目前IT行业内比较常见的开发岗位，也都有大量的从业人员，所以从就业的角度来看，学习Java开发和嵌入式开发都是不错的选择。Java语言的应用领域包括Web开发、Android开发和大数据开发等领域，这些领域也都有大量的岗位需求。相比于传统Java开发来说，嵌入式开发在可穿戴设备领域、车联网领域、农业物联网领域将陆续获得大量的发展机会，尤其在产业互联网发展的大背景下，物联网将全面走进传统行业，一系列设备将具备网络连接功能和计算功能(边缘计算)。
在这个背景下，嵌入式开发将变得越来越重要，岗位需求量也会持续增加。Java在中国发展已10几年时间，虽然所学的内容较多，但入门较容易，初中、高中、中专基础的都能学习，但是有发展瓶颈，就是上升空间不大，且生命周期比较短(大概有7年左右的时间)，感觉做几年之后没什么可做的了，做java(应用软件)开发的35岁以上的基本很少了，就是常说的“吃青春饭”，且软件更新快，工作比较忙。千锋教育拥有多年IT培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，合作企业达20000余家，覆盖全国一线二线城市大中小型公司，成功帮助20000余名人才实现就业。

边缘计算是由于物联网设备的大量增长而创建的。这些设备将连接到Internet以从云发送或接收数据。有时他们在 *** 作时需要传输大量数据。因此，物联网边缘是使用物联网网关使用户能够使用其物联网设备执行边缘计算的概念。边缘计算设备可以用作网关或数据处理单元。

工业40和工业物联网边缘。边缘计算设备将工业物联网设备整合在一起。例如，在生产车间的传送带上的工业物联网传感器可能将数据馈送到现场的边缘计算硬件。然后，边缘设备运行AI分析，任何ML算法或任何类型的数据处理来获取见解，而无需将数据发送到云。

一些边缘计算机用例的示例

智能工厂

如前所述，工业物联网边缘是工业物联网设备，其数据以及应用于该数据的边缘智能的结合。工业物联网边缘可以应用于智能工厂，包括最受欢迎的用例之一：制造工厂。智能工厂可以将其所有工业物联网传感器连接到边缘计算设备。工业物联网数据传输到其他分支机构或总部。

智慧城市

“ 智能城市 ”的一些品质是物联网传感器，网络，视频监控等的智能系统。这些系统可以使用边缘计算为城市的应用程序提供更快的响应和更高的安全性。边缘计算设备如何在智能城市中使用的真实案例范围可能包括：检测交通异常，不良驾驶员，不寻常的人群，通过面部识别罪犯，智能交通系统，水处理，垃圾管理等。

零售店

边缘计算设备还可以使零售商店受益。可以从边缘计算服务器虚拟化和集中管理（远程或本地）来自POS终端，库存服务器，支付控制器等的商店端点。运行计算密集型工作负载整合设备可确保许多VM同时运行。它还提供了一个连接可能存储设备外围设备的机会。

智能农场

边缘计算有助于处理从农场或农业环境收集的数据，而无需快速连接到云。农场通常是乡村环境，因此部署该技术可能会很困难。边缘计算设备可以在极端温度条件下运行，并在边缘处提供计算密集型工作负载处理。农村地区边缘智能的实际使用案例可能包括精准农业，无人机监控或农村视频监控，水流量监控等。

微数据中心和移动边缘计算机

微数据中心（MDC）有时与边缘计算可互换使用。但是实际上，MDC只是小型的模块化数据中心架构盒，几乎可以在任何环境中工作。边缘计算设备可以作为MDC中的核心计算元素运行。移动边缘计算机（MEC），是一样的MDC，但旨在为移动网络。MEC在移动网络的边缘（通常在RAN（无线访问网络）而不是核心）中处理，存储，流式传输并提供安全性。

台阶不算的，建筑面积是以外墙外边缘计算的。走廊的话，如果没有围护结构（通俗点说就是墙）的话，按投影面积的一半算建筑面积。有围护结构但层高小于22m的也算一般面积，大于22m时按全部面积计算。

边缘计算是一种分布式计算架构，其基本思想是将计算和数据处理推向网络边缘，即在数据产生的地方或离数据产生地方最近的设备上进行计算和数据处理，以提高响应速度、降低延迟和减轻云计算中心的压力。边缘计算的本质是将数据处理从云端转移到离用户更近的边缘设备上，这些设备可以是智能手机、传感器、智能家居等智能设备。
边缘计算的实现需要依赖各种技术，包括网络连接技术、计算和存储技术、安全和隐私保护技术等。边缘计算的主要目标是实现低延迟、高可靠性和高效性，以满足实时计算和处理需求，同时减少数据在传输过程中的安全风险。
边缘计算的应用场景非常广泛，包括智能交通、智能制造、智能家居、物联网、机器人等领域。边缘计算在这些领域中能够实现快速响应、实时数据分析和决策、降低延迟和提高网络安全性，从而有望推动各种行业的数字化转型和智能化发展。

近年来，随着大数据的广泛应用，云计算也受到大量的关注和追捧，而悄悄的，边缘计算开始受到关注，不少人相信边缘计算将会取代云计算。那么，边缘计算VS云计算吗，谁更有优势？边缘计算是指近运算的概念，将运算更靠近数据源所在的本地区网(Local Network)内运算，尽可能不用将数据回传云端，以减少数据往返云端的等待时间及网络带宽成本。边缘计算通常是在本地端和云端两边交界的附近做运算处理，也就是数据进出区网附近的位置，这么做的目的，在于既可以将运算环境放在本地，同时又可以靠近云端边界附近，借此跟云衔接。毕竟并不是全部的数据都能放在本地端运算，还是会有些需要更进一步分析及判断的数据，最后还是要传回云端来处理，或是做为长期存取的使用。与云计算相比，边缘计算的优势在于部署部署物联网应用，特别是在新兴物联网应用领域，例如自驾车、无人机、增强现实(AR)/虚拟现实(VR)，以及机器人等，这些崭新应用特别强调实时的影像分析及辨识处理能力，对于网络的低延迟和高带宽要求极高，需要在数十毫秒甚至微秒时间内就要反应，然而透过因特网传输往返云端，至少需要上百毫秒才能反应过来，所以这类型的应用，就很适合采用边缘计算架构。边缘计算因为是在靠近数据源所在的局域网络环境内运算，所以可以是在一台大型运算设备，或者是很多台中、小型运算设备或设备组成的本地端网络内运算，这些运算设备可以是个人所有的移动设备(如智能手机、穿戴式设备)，也可以是终端设备(如网关、监视摄影机、银行ATM)，或是其他物联网设备。因为运算设备和设备之间彼此靠得很近，网络传输更直接，如透过Wi-Fi、蓝牙等，所以传递数据变很快。网关(Gateway)是常见的一种边缘计算设备，不过跟传统只用来搜集和转发资料的物联网网关相比，新一代边缘网关变得聪明，开始具有运算分析能力，能将靠近传感器和其他物联网设备周围搜集的数据先运算处理，让数据变少以后再回传云端，即使没有网络，边缘网关也能透过和其他运算设备组成一个具有分布式计算架构的本地端区网，自行就可以接手运算，等待网络恢复后，才将处理后的资料传回云端，若是边缘设备运算能力足够，甚至有时可以直接在本地端处理完，不必再送回云端接续处理。这也直接点出了边缘计算和集中式的传统云计算架构最大不同之处，因为采用分布式计算架构，可以将运算分散靠近地面数据源的近端设备处理，以分摊原本在云计算的工作量，而不需要大老远将资料传回云端才能处理，因此速度变更快，甚至没有网络，靠近地面的运算设备也能接手自己处理，无云也没关系。边缘计算因为是设计一个本地端运算网络环境，以便于能就近处理数据，而不需要像云端离数据源太远，所以有人说，边缘计算是一朵地面的云，但是不像雾运算比较是整个特定区域的地上云，遍布范围较广，边缘计算则可以是靠近数据源产生的一个小型区域的运算丛集，可以进到雾进不去的地方。所以边缘计算其实就是一个本地端的云，甚至是一个在室内的云。从前天上的那朵云到了地面变成雾，现在还缩小进到工厂、办公室、汽车甚至变成你家中的一朵云。边缘计算的兴起，其实和近几年企业IT架构发展逐渐改采混合云架构来部署，也有些许相似之处，因为从应用角度来看，混合云的出现也是为了解决公有云的网络传输及延迟的问题，毕竟和企业内部网络相比，终究因特网的传输速度还是过慢，若企业要将关键应用整套搬上公有云用时，就会被拖累，例如数据库数据不同步等问题，以致于不少采用公有云的企业，也同时会结合私有云方式来部署，只不过以前这些私有云是由许多台企业级服务器、储存和网络设备所布建而成，现在，可以是由许多不同大小的运算设备或设备组成。随着人工智能AI的发展，许多云计算工作，不必通过云端，本地端就有足够的能力来进行完成，到最后，云计算将失去计算的功能，变为纯储存的用途

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