邊緣計(jì)算:云的末日到了嗎?邊緣計(jì)算現(xiàn)在很重要。這個(gè)令人興奮的概念已經(jīng)成為現(xiàn)實(shí),并隨著物聯(lián)網(wǎng)的興起和5G的推出,將在世界各地成為普遍現(xiàn)象。
但很多人都在問的一個(gè)大問題——邊緣最終會取代云嗎?戰(zhàn)勝云——支持和反對的理由實(shí)際上,專家們的意見分歧很大。一些人認(rèn)為,在某個(gè)時(shí)候,邊緣的數(shù)據(jù)存儲會變得比云更普遍。但有些人則不這么認(rèn)為。這樣想的原因是,雖然邊緣計(jì)算將從源頭處理數(shù)據(jù),但為了技術(shù)的發(fā)展,仍需要與更大的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行明確的通信。以人工智能和計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)為例。對于諸如家庭安全攝像頭和其他智能設(shè)備此類設(shè)備來說,信息的實(shí)時(shí)處理沒有延遲是至關(guān)重要的。設(shè)備本身和或邊緣計(jì)算需要分析產(chǎn)生的圖像,并立即采取相關(guān)行動。需要將數(shù)據(jù)發(fā)送到云或傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)來完成這一任務(wù)不僅速度慢(雖然只有延遲1毫秒左右),而且還會占用寶貴的帶寬,并存在潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。家用設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行必要的分析。數(shù)據(jù)被保存在離家很近的地方,并且由于太大而無法在設(shè)備本身上解密的較大圖像可以通過邊緣存儲輕松處理。雖然這句話似乎支持了邊緣計(jì)算取代云計(jì)算的觀點(diǎn)。但是,這是一個(gè)很大的但是……隨著技術(shù)的進(jìn)步,隨著人工智能模型等具有持續(xù)學(xué)習(xí)的需求,如果大量數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不會返回到中心來源,正因?yàn)槿绱?,無論邊緣和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備變得多么先進(jìn),這種傳統(tǒng)存儲都不太可能過時(shí)。邊緣和云之間的通信和合作對技術(shù)的發(fā)展至關(guān)重要。在人工智能的世界里,這歸結(jié)為兩個(gè)任務(wù):訓(xùn)練和推理。訓(xùn)練:人工智能模型必須經(jīng)過訓(xùn)練,以識別它正在處理的內(nèi)容。這是通過給智能輸入大量正確的標(biāo)簽來完成的圖像來了解它們是什么。一旦完成,不要忘記這種學(xué)習(xí)在不斷推進(jìn)——模型的其他元素可以發(fā)揮作用。推斷:這就是技術(shù)可以根據(jù)收到的信息而采取行動的地方。例如語音識別、面部識別和激活,具體取決于數(shù)據(jù)。雖然推斷發(fā)生在設(shè)備本身(或家庭邊緣存儲),但訓(xùn)練需求要復(fù)雜得多,且數(shù)據(jù)量大,這意味著只有在云計(jì)算中才能有效地進(jìn)行推斷。換句話說,這個(gè)過程需要兩者之間的無縫合作。雖然邊緣計(jì)算的使用將會呈指數(shù)級增長,但正是由于這種合作需求,邊緣不太可能取代云。
人工智能和先進(jìn)技術(shù)的三個(gè)不同元素(端點(diǎn)或設(shè)備、邊緣和云)代表了一種共生關(guān)系,這意味著每個(gè)元素只能與其他元素結(jié)合存在。至少,現(xiàn)在是這樣的。在那之后——誰知道呢?但是,就目前而言,可預(yù)測邊緣將是增強(qiáng)而不是吞噬云。
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