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2024-03-07 11 人工智能AI行业报告
云计算作为一种提供强大计算资源的网络服务,主要分为 IaaS(提供云服务器)、 PaaS(提供云数据库)和 SaaS(直接帮助用户在云上运行软件)。但我们看到, 随着终端应用场景的扩展带来数据即时处理需求的不断增长,云计算的不足开始 显现,主要表现在:1)数据传输的限制性:随着越来越多的设备连接到互联网并 生成数据,以中心服务器为节点的云计算在数据传输方面开始遇到带宽瓶颈;2) 数据处理的即时性:海量物联网设备的接入使得云计算在数据处理的即时响应方 面开始有所延迟;3)隐私及能耗问题:下游医疗、工业等设备采集的隐私数据传 输到云端数据中心的路径较长,容易导致数据丢失或者信息泄露等风险,此外数 据中心的高负载带来的高能耗也是管理规划的核心问题。 边缘计算是云计算向边缘侧分布式拓展的新触角。因此,边缘计算应运而生。根 据边缘计算产业联盟的定义,边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧, 融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务,满 足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等 方面的关键需求,总结下来就是“在更靠近终端的网络边缘上提供服务”。可以 看到,边缘计算是云计算在面向物联网、大流量等场景下,为了满足更广连接、 更低时延、更好控制等需求,向终端和用户侧延伸形成的新解决方案。“云-边-端”形态不断变化,边缘计算重要性日益凸显。我们看到,在早期的电 信网时代,“云-边-端”的形态体现为“程控交换中心——程控交换机——电话”;到 了互联网时代,这种形态变成了“数据中心——CDN——移动电话/PC”;而在现如 今的云计算+物联网时代,“云计算中心——小数据中心/网关——传感器”则构成 了新的“云-边-端”形态。时代的发展体现在终端上就是海量设备的接入,从而带 来数据处理需求的激增,如果仅依赖云端服务器,过大的工作负载不仅会导致处 理效率变得低下,也无法适应终端更加多元化的处理需求。因此,更加侧重局部 和小规模处理的边缘计算适用于现场级、实时、短周期的智能分析和快速决策, 在物联网时代的背景下,其重要性日益凸显。
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