终端设备的计算资源量是什么

网络中的节点，像是家里的PC机咯，手机咯都可以叫终端设备
开机率：自助设备实际处于运行状态时间与应工作时间之间的比率。计算公式为 开机率=实际开机时间÷应工作时间×100%。
关机率：自助设备实际处于非运行和非维护状态时间与应工作时间之间的比率。计算公式为关机率=实际关机时间÷应工作时间×100%。
维护率：自助设备实际处于维护状态时间与应工作之间时间的比率。计算公式为 维护率=维护状态时间÷应工作时间×100%。
全功能服务率：自助设备各模块均正常运行状态时间与自助设备实际处于运行状态时间的比率。
非全功能服务率：自助设备部分模块故障处于运行状态时间与自助设备实际处于运行状态时间的比率。
缺钞率：自助设备处于缺钞状态时间与自助设备实际运行时间的比率。
开机率、关机率、维护率之和为100%。全功能服务率、非全功能服务率之和等于开机率。通信故障率、硬件故障率、其他故障率之和等于关机率。自助设备开机率和缺钞率是衡量管理机构自助设备管理水平的主要指标。
作好自助设备监控工作是提高开机率的有效保障。各二级行应落实专门岗位负责自助设备的监控工作，起到及早发现故障、及早解决故障的作用。特别是近年来各行离行式设备开始大量布放，如不利用监控系统进行操作，其他渠道较难尽早发现设备故障。同时，通过监控，对设备的故障模块能够初步定位，从而缩短维护时间，起到促进开机率提高的作用。
营业网点人员应作好对自助设备的日常检查，察看耗材的使用情况，避免出现缺少流水纸、客户凭条纸引起设备的停机，特别是下班前的检查要注意估算耗材使用量，如不更换耗材是否会引起下班后自助设备停机。对于网点管理模式的自助设备，网点人员还必须每天察看自助设备现金使用量，做出合理的清机、加钞计划，避免设备出现缺钞的情况。
自助设备的开机率等业务指标的考核数据主要来源于自助设备监控系统。如因网点撤并、设备更换等设备停止使用，在监控系统中要及时作相应信息变更，否则此部分设备仍会纳入开机率的考核数据中，会严重影响分行的开机率整体水平。部分网点装修、人为破环原因确需阶段性暂停使用的设备，如未及时在监控系统中作停机处理，也会影响到分行的开机率。各行在出现上述情况时，应该及时申请在自助设备监控系统中作相应的信息处理，避免出现考核数据错误而影响开机率的情况出现。

十年来，云计算备受瞩目，它提供给了新的计算模型，方便了服务的部署。但云并不是终点，未来仍将有新的计算模型推动新的服务，进一步方便我们的生活。本文将探讨云、雾、物共同组成的物联网生态系统；着重讨论雾计算和云相互配合形成的新计算模型。

毋庸置疑的雾计算
随着科技进步，各种技术名词也在快速发展。云计算、物联网、雾计算相信这些名词早已进入大家的视野。其中，雾计算的概念 2011 年由 Cisco 提出 [1]，相对较新。时至今日，雾计算已经成为研究的热点和重点，并被业界寄予厚望。

然而，笔者却仍能看到对雾计算没有根据的质疑，无外乎两种：

不就是本地服务器吗？
云里雾里的，炒作呢吧？
对于这种质疑，笔者希望用本文揭示雾计算的重大价值。

雾计算远远不止那么简单，它是对数以万计的“本地服务器”整体性的考量。它是一个平台而不是单独一台机器。在后续内容中，我们会深入探讨。
看看世界上的科技巨头们选择的方向吧，以下所有项目都与雾计算有莫大关联。他们花费大笔资金精力聘用顶级科学家来炒作？

当前，智能手表会监控您的心率和步数，并将其发送到您的手机中，之后手机会将其发送到云端。在不久的将来，您的个人AI将会实时读取这些数据并进行分析，例如，如果您有心脏病或中风等病史，个人AI会尽早提醒您注意防范。为了实现这些功能，智能手表中内置的复杂传感器的数量将会增加。传感器技术的进步将是供人工智能发展的关键，因为我们需要性能更强大，体积更小的传感器来适应手表。

2）环境分析 – 另一种可能的情况是袖珍电脑可以用来分析你周围的环境。空气质量在世界许多地方都是一个问题。想象一下，拿出你的设备，读取一些基本的指数，然后机器学习就能告诉你这个地方的空气是否安全，空气中有哪些风险。这对旅行者来说非常实用。我想再次强调，开发更好的传感器是至关重要的。设想一种可以分析水中成分的传感器会告诉您饮料是否安全，这在一些国家非常有用。

3）实时语言翻译 - 诸如Skype之类的产品已经拥有类似功能，但是边缘设备可以进一步加强这种功能。想象一下，未来版本的Skype可以利用个人AI来提高实时翻译效率（将译文发送到云端，并一直到另一端）。

开机率：自助设备实际处于运行状态时间与应工作时间之间的比率。计算公式为 开机率=实际开机时间÷应工作时间×100%。

开机率：自助设备实际处于运行状态时间与应工作时间之间的比率。