一个命令发现性能问题
|
最近的一段时间里，我在研究 Android 配套工具和 Android Studio 相关的实现，以及它们如何配合完成一个 APK 的构建。因为整个系统各个模块之间的关系过于复杂，除此，不同模块之间也包含了大量的代码 —— 无论是从行数上，还是从函数长度上来说。 从总体的思路上来说，在进入代码阅读之前，我们需要：
从而我们才能理解主流程(脉络)。针对于此，我们会发现一些不同的模式：
它们并不是互相独立的，往往是结合一起使用的。 借鉴他人 这种模式，可以实现快速地学习。它存在的一些明显的缺点是：
所以，它适用于你想快速了解某一部分的功能，从而了解全貌，随后我们就可以深入某一部分进行了解。 在这种模式之下，我推荐：通过购买、阅读书籍的方式来学习。如果能买到书便是一件幸运的事，因为它已经经过了系统性的加工。唯一的问题可能是上面的代码有些老旧。但是，它更加的系统化、完整，方便我们理解，并减少搜索资料的成本。 为什么不是网上找资料?：
如果将全部数据传到云端进行处理，响应时间会变得很长，而且支持某片区域内的众多汽车同时工作时，对当前的网络带宽及可靠性来说也是一个巨大挑战。 随着万物互联时代的到来，网络边缘设备产生的数据量飞速增长，带来了更高的数据传输带宽需求。同时，新型应用也对数据处理的实时性以及数据存储也提出了更高的要求。传统的云计算模型不能满足现有的性能需求，因此，边缘计算应运而生。 边缘计算就是在网络边缘节点来处理、分析数据。边缘计算将数据的处理、应用程序的运行，甚至一些功能服务的实现，由云中心服务器下放到网络边缘的节点上，由此加快数据处理速度，减少延迟并改善客户体验。 边缘计算的产生有其客观原因，主要包括三个： 一是网络带宽与计算吞吐量均成为云计算的性能瓶颈，用户体验往往与响应时间成反比。 5G 时代对数据的实时性提出了更高的要求，部分计算能力必须本地化。 二是物联网时代数据量激增，对数据安全提出更高的要求，若将计算与边缘结点，则会极大缩短响应时间、减轻网络负载。此外，部分数据并不适合上云，留在终端则可以确保私密性与安全性。 第三，终端设备产生海量“小数据”，有实时处理的需求。边缘计算可作为云计算的协同和补充，两者并非替代关系。边云协同之下，预计边缘侧的需求将带来服务器市场的巨大增量。 5G时代，边缘计算将是建设5G网络边缘云的普遍模式。 5G加持边缘云服务，打开低延迟应用的闸门 Google名为“Stadia”的云游戏平台，是一个完全基于云端的游戏平台，通过高速网络，把可供玩家交互的游戏流画面传回本地，用户的操作也会实时和云端产生回传。 但传输体验的好坏和网络环境有关。有了5G网络和边缘云服务，这款5G云游戏就会避免会产生操作延迟、画面撕裂等情况。 5G和边缘计算已掀起了产业化的浪潮，各类产业和商业化组织正在积极发起并加速推进边缘计算的研究、标准和产业化活动，应用场景不断增加，如自动驾驶、安防前端智能化、工业级低时延应用、VR/AR 即时对战类游戏、远程医疗等对高速度、低延迟有要求的应用不断增多。
参照Gartner技术成熟度曲线，2017年边缘计算正处于创新触发之后的上升阶段，到2019年，边缘分析则处于上升阶段。由此可以，5G+边缘计算的发展潜力。 （编辑：南昌站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
