边缘计算与云基础设施之间的互补。

边缘计算一直是热门话题。被称为近年来最激动人心的技术变革，关于其转型能量的讨论很多！伴随着越来越强大AI/ML完全改变优化算法“智能化”它更便宜，更强大“边缘”机械设备的易用性，这种摩擦热点在较大程度上是真实的。不过，如果要考虑到边缘计算的历史时间，它会比最近的兴趣爱好地让我们相信。事实上，计算和智能化最初起源于边缘，当时大多数应用程序基本上没有带宽测试数据连接。即使在20世纪90年代中后期，远程控制部署在制造商或现场的重要测量设备通常具有解决传感器数据传输的特殊计算水平。但是，这种机器设备中的优化算法在于“智能化”目的是信号分析或数据交换。随着互联网工作能力的提高和连接性的提高，根据云计算在2000年代中后期逐渐受到关注。此外，强大的人工智能优化算法引起了人们的广泛关注，从许多结构和关系数据库中打开更有意义的信息内容。短短十年，云AI已变成AI优选应用程序。然而，云的变化也增加了许多难题：数据信息上传和下载成本、互联网稳定性和网络信息安全。此外，随着价廉物美但功能齐全的边缘机械设备的普及，边缘计算在处理能力和成本或占用总面积之间的衡量已经降低。似乎现在我们回到考虑“边缘计算”作为构建智能化应用程序的有效和吸引人的选择。

随着关于边缘人工智能和云人工智能哪个更好的争论越来越激烈，所有理解这两种结构的人都可能会做出反应“这要看情况了！”。原因是边缘和云基础设施建设不是市场竞争，而是互补结构。在过去的两年里，两者都经历了巨大的发展趋势和健全，特别是作为人工智能开发、设计和部署的基础。与所有技术选择一样，选择实际上可以归因于实际使用：总体目标、使用价值驱动因素、合理性及其对功能损失、规格和连接的所有限制。因此，在尝试建立合理的基础设施之前，我们必须掌握云和边缘人工智能的优缺点。

当寻找协调能力、可扩展性和易于部署时，基于云的人工智能是一个有吸引力的选择。如今，大多数云服务提供商为人工智能实体模型的学习、培训和部署带来了强大的体系结构，并带来了按需支付的套餐，几乎没有早期的服务承诺或项目投资。云基本上带来了无限的估计和存储选项，特别适用于大中型人工智能实体模型。然而，对于即时应用程序，必须不断评估传感器或图像数据，这可能是一个愚蠢的选择，因为它们必须来回传输数据，这将导致巨大的成本。这种传输数据也促使云不适合闭环控制系统或低延迟应用程序的及时行为。

另一方面，边缘人工智能是实时数据统计分析自动报警或闭环控制系统的有效选择。虽然边缘基础设施建设确实需要在边缘硬件配置上进行前期投资，但与云相比，运营成本要低得多。今天，有各种各样的边缘人工智能硬件配置选项，包括npu(神经系统控制部件)，TPU(偏微分控制部件)及其含有专用人工智能网络加速器的部件SOC(上面的系统软件)和SoMs(控制软件控制模块)。低成本、低功耗的人工智能硬件配置是一个活跃的研究领域，而且很有可能提供更强的选择。另一方面，根据人工智能的交易应用，必须解决非常多样化的边缘机器和设备（手机、平板电脑、个人电脑等），这使得边缘部署成为一个潜在的、令人生畏的市场前景。因此，边缘基础设施建设很可能不利于原形开发设计的快速发展，也不容易扩张。尽管合作学习培训，AI建模分散练习的定义允许在边缘进行练习和部署，但云仍然是大型模型的逻辑选择，必须有足够的计算水平。

但解决方案并不一定是黑白的选择。随着应用程序连接到大量基于微服务架构的架构，它们可以溶解为具有自己的特殊部署架构或微服务架构的较小角色。因此，没有必要在云和边缘之间进行选择，关键是改进特殊应用程序的应用程序。例如，一个应用程序很可能会从云的快速原始形式中逐渐出现。随着其发展趋势，低延迟和即时管理决策的功能可以迁移到边缘，这些必须是业务规模和灵活的功能可以保存在云中。模型培训或再实践可以标准化云管理，而边缘的一些联邦学习可以提高当地的准确性。同样，隐藏的数据可以在边缘解决，更一般的数据信息可以迁移到云空间。

机构、开发人员和从业人员不应将云和边缘视为不同的替代方案，而应将其视为从边缘到云的连续统一。中间有许多不同的基础设施建设选择。这包括不同类型的边缘-业务边缘、互联网边缘、移动节点等，以及网络上不同类型的分散解决方案-私有云存储、公共云、小惠、雾计算等。虽然多样性可能是一种测试，但找到合适的技术组成可以逐渐为组织提供不同的可能性，从而最大限度地提高人工智能的使用价值，最大限度地控制成本和风险。

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标签：边缘计算,云计算,云计算设备,AI/ML优化算法,智能化