1. 边缘云平台都有哪些功能边缘云平台的安全能力高不高
按照中国电子技术标准化研究院和阿里云计算有限公司联合发布的《边缘云计算技术及标准化白皮书》里给出的边缘云计算定义为：边缘云计算，简称边缘云，是基于云计算技术的核心和边缘计算的能力，构筑在边缘基础设施之上的云计算平台。形成边缘位置的计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台，并与中心云和物联网终端形成“云边端三体协同” 的端到端的技术架构，通过将网络转发、存储、计算，智能化数据分析等工作放在边缘处理，降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本，并提供全网调度、算力分发等云服务。边缘云计算的基础设施包括但不限于：分布式 IDC，运营商通信网络边缘基础设施，边缘侧客户节点（如边缘网关，家庭网关等）等边缘设备及其对应的网络环境。
边缘云计算本质上是基于云计算技术，为“万物互联”的终端提供低时延、自组织、可定义、可调度、高安全、标准开放的分布式云服务。边缘云可以最大程度上与中心云采用统一架构、统一接口、统一管理，这样能够最大程度地降低用户开发和运维成本，真正实现将云计算的范畴拓展至距离数据源产生更近的地方，弥补传统架构的云计算在某些应用场景中的不足之处。
以我们的HC-EdgeStack® 边缘计算平台为例，
基于轻量级容器编排框架云边端协同技术，打造“云 + 边缘 + 端”的云边端协同架构，将容器云计算能力下沉至边缘节点，从基础设施层、系统组件层、容器化应用层全方位监控计算资源，提供节点分组分区域细粒度访问控制，立体资源管理能力，边缘节点区域自治能力，边缘节点故障隔离能力。
功能包括边缘节点管理、边缘应用生命周期管理、边缘安全、边缘自治等等。
2. Nvidia Jetson Nano介绍与使用指南
本文详细介绍Nvidia Jetson Nano硬件参数、性能、使用方法以及个人主观使用体验。Jetson Nano作为低配版GPU运算平台，于2019年3月上市，拥有128核Maxwell架构GPU、A53 CPU、4GB内存及体积小巧、功耗低的优势。核心板分离式设计，便于集成在各种嵌入式应用中。
Jetson Nano性能相对较低，适合小型边缘AI设备，支持算力要求较低的应用场景，如小型移动机器人、人脸签到打卡、口罩识别、智能门锁、智能音箱等。常见CNN模型在使用TensorRT下得出的帧率表明，大部分模型性能可用，部分模型如ResNet、Mobilenet、Tiny Yolo性能优异，适用于移动场景。
使用前需准备风扇、无线网卡、摄像头、外壳及安装操作系统。风扇用于散热，防止死机；无线网卡用于网络连接；摄像头接口便于接入；外壳保护电路板；操作系统推荐使用Ubuntu。安装过程中，需注意风扇、无线网卡、摄像头的安装方式及SD卡容量要求。安装完成后，可使用jtop查看运行状态，或通过VNC实现远程桌面访问。
Jetson Nano提供JetPack开发套件，支持全系列模块，包含示例代码、开发工具等资源。JetPack组件包括OpenCV、TensorRT等，可满足大部分开发需求。此外，Nvidia还提供用于机器人控制的NVIDIA Isaac SDK和用于视频分析的NVIDIA DeepStream SDK。
Jetson Inference示例包括图像分类、物体定位、语义分割等教学内容。实际使用中，Jetson Nano的主要用途在于实现简单的实时视觉识别，适合对体积、功耗、价格有要求但需要AI功能的项目。Jetson Nano定位为入门级边缘AI计算平台，适合学习嵌入式AI部署的深度学习开发人员。Nvidia还需进一步提升以成为主流AI开发平台。
3. 什么是边缘计算
边缘计算是将数据的处理、应用程序的运行甚至一些功能服务的实现，由网络中心下放到网络边缘的节点上。用常规模式构建物联网，随着设备的迅速增加，网络边缘侧所产生的数据量级将非常巨大。这些数据如果都交由云端的管理平台来处理，面临巨大的压力！采用边缘计算的方式，海量数据则能够就近处理，大量的设备也能实现高效协同的工作，诸多问题迎刃而解。因此，边缘计算理论上可满足许多行业在敏捷性、实时性、数据优化、应用智能、以及安全与隐私保护等方面的关键需求。