云技术如何实现智能边缘

借助人工智能，边缘计算正在向智能边缘过渡

如今，云计算电力已经从数据中心扩展到网络边缘。随着所有行业的组织都在应对不断增长的数据量、更加复杂的运营以及更加动态和竞争激烈的市场，这一优势变得至关重要。为了满足业务需求，超大规模云提供商、信息技术公司和连接提供商正转向边缘计算和边缘智能。连接设备之间的通信会产生大量数据，需要快速处理和执行。据报道，已经安装了200多亿个物联网设备。预计到2025年这个数字将达到754.4亿。

边缘计算作为一种新的范式，使分布式计算能力尽可能接近数据源。它允许网络架构减少连接设备和云之间的距离。随着人工智能的进步和集成，它正在接近智能边缘，可以近乎实时地收集、交流、生成和评估数据。德勤，表示，借助智能边缘，企业可以提高效率，创造有价值的新用例。这些包括更有效地利用带宽和更大的网络可见度；抵抗坏的、不可靠的、失去联系的能力；支持低延迟用例和快速响应时间；更大的自动化和自主性；以及对数据分类、规范化、居住和隐私的更多控制。智能边缘还可以更好地了解网络状况和操作环境。

推动智能边缘创新

随着云计算创新在业内引起广泛关注，边缘技术的进步也引人注目。现在，智能云和智能边缘应用模式的快速部署正在改变企业与数字信息的互动方式，将物理世界和数字世界结合起来，带来更大的社会效益和客户创新。

在数据库管理系统的支持下，智能边缘有助于降低对网络性能的依赖，通过整体安全方法最大限度地减少威胁，保持合规性，通过云和边缘一致的应用开发提高可靠性，通过降低开销成本增加利润，并通过简化的设备管理提供无缝的用户体验。它还可以使企业获得更大的物理操作可见性，同时使人工智能能够自动处理更苛刻的任务。

虽然智能边缘为企业提供了更大的功能，但要实现其所有功能，在一定程度上需要边缘硬件厂商、超大规模云服务、IT公司和连接提供商之间的协作和安排。

智能边缘——人工智能的未来

AI技术已经存在，而且很快会无处不在。从智能手机到个人助理，到推荐系统，再到视频/音频监控，近年来其应用得到了极大的改善。人工智能的采用和成熟是边缘网络的关键驱动力。德勤表示，越来越多专门用于运行AI和机器学习任务的优化和优化芯片正在进入边缘设备。特殊芯片和AI功能的集成，使得edges智能化，有了计算机视觉、数据分析、深度学习等用例，从而缩短和刺激决策周期。

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