公共云計算平臺使企業能夠通過利用全球服務器來增強其私有數據中心。這使得基礎設施可以擴展到任何位置，并有助于計算資源的靈活擴展。混合公有云和私有云為企業計算應用程序提供了無與倫比的靈活性、價值和安全性。

然而，分布在世界各地的實時人工智能應用程序可能需要大量的本地處理能力，特別是在遠離集中式云服務器的遠程位置。某些由低延遲或數據駐留要求驅動的工作負載需要內部部署或特定于位置的部署。

為了應對這些挑戰，許多企業選擇了邊緣計算，這是一種專注于處理數據來源的范式。與傳統的云處理不同，邊緣計算在邊緣設備上本地執行操作，在源位置存儲數據。這種方法消除了對互聯網連接的依賴，允許設備作為獨立的網絡節點運行。

云計算

什么是云計算?

本質上，云計算是通過互聯網(“云”)提供計算服務(包括服務器、存儲、數據庫、網絡、軟件、分析和智能)，以提供更快的創新、靈活的資源和規模經濟。

云計算有什么好處?

與傳統的內部IT設置不同，根據所選的云服務，云計算有助于實現以下目標:

降低IT成本：云計算消除了與采購硬件和軟件以及建立和運營內部數據中心相關的前期成本。這包括服務器機架、電力和冷卻的持續功耗以及對IT專業人員監督基礎架構管理的需求。此外，企業只需為使用的計算資源付費，就可以很好地控制其運營成本。

簡化的IT管理：借助按需云基礎架構，企業可以在很短的時間內部署應用程序并更快上市。云服務提供商允許客戶訪問熟練的IT管理專業人員，使員工能夠專注于其業務運營的基本要求。

提高可靠性：云計算使數據備份、災難恢復和業務連續性變得更容易、更具成本效益，因為數據可以跨云提供商網絡上的多個冗余站點進行鏡像。此外，云計算允許您根據需求自動配置或取消配置資源。該功能可以降低成本并提高組織的整體效率。

邊緣計算

什么是邊緣計算?

邊緣計算是一種分布式計算框架，使企業應用程序更接近物聯網設備或本地邊緣服務器等數據源。 邊緣計算因其將計算能力引入網絡或設備邊緣的方法而得名，它可以實現更快的數據處理、增強的帶寬并確保數據主權。

邊緣計算減少了將所有設備生成的數據發送到集中式數據中心或云而引起的帶寬和延遲問題，這對于數據科學和人工智能等現代應用程序尤其重要。

邊緣計算有什么好處?

由于低延遲或數據駐留要求，某些工作負載需要保留在本地或特定位置。 這就是邊緣計算的優勢發揮作用的地方。

更低的延遲：對于許多應用程序來說，毫秒的時間就可以產生影響。 數據傳輸需要時間，但邊緣的數據處理消除或減少了數據傳輸。 邊緣計算可以在本地處理數據，無需訪問互聯網。 這將計算范圍擴展到以前無法訪問或偏遠的位置。

模型精度：人工智能很大程度上依賴于高精度模型，尤其是對于實時響應能力要求較高的邊緣場景。 在網絡帶寬不足的情況下，典型的解決方案包括減少模型的輸入數據大小。 這會導致圖像尺寸縮小、視頻幀跳過以及音頻采樣率降低。 當在邊緣實施時，利用數據反饋循環可以提高人工智能模型的準確性，從而實現多個模型的并發操作。

數據安全：數據在本地進行分析，邊緣計算允許組織將所有敏感數據和計算保留在局域網和企業防火墻內。 這降低了云中網絡安全攻擊的風險，并可以更好地遵守嚴格且不斷變化的數據法。

邊緣計算和云計算之間的區別

容器化應用程序在邊緣和云計算環境中都很有用。 這些易于部署的軟件包允許在各種操作系統上運行應用程序。 它們被設計為從主機操作系統中抽象出來，確保跨不同平臺和云的兼容性。

云容器和邊緣容器之間的主要區別在于它們的位置。 邊緣容器位于網絡邊緣，靠近數據源，而云容器在集中式數據中心內運行。 已經集成容器化云解決方案的組織可以將其部署無縫擴展到邊緣。

在許多情況下，組織選擇云原生技術來監管其邊緣人工智能數據中心。 這種選擇是由邊緣 AI 服務器的分布式特性驅動的，通常跨越 10,000 個位置，沒有物理安全或訓練有素的員工。 因此，確保邊緣人工智能服務器規模的安全性、彈性和高效管理變得勢在必行，從而促進了云原生解決方案的采用。

邊緣計算與云計算的應用

盡管云計算和邊緣計算具有不同的功能，但大多數組織都使用這兩種計算。 以下是云計算和邊緣計算在部署工作上的區別。

總結

云計算和邊緣計算都有各自的優勢和不同的功能，因此對于許多組織來說，云和邊緣的融合是必要的。組織盡可能集中，必要時分散。混合云架構使企業能夠利用內部部署系統提供的安全性和易管理性，同時利用公共云服務提供的資源。

混合云解決方案的定義因組織而異。它可能涉及在云中進行培訓并在邊緣進行部署，在數據中心使用邊緣的云管理工具進行培訓，甚至在邊緣進行培訓，同時利用云集中模型進行聯合學習。將云和邊緣結合起來的可能性是廣泛的。