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      Hyperscalers、邊緣和云:這一切意味著什么?

      2021-06-21 13:29:38來(lái)源:千家網(wǎng) 關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算閱讀量:24254

      導(dǎo)讀:隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及,連接和計(jì)算技術(shù)變得更加多樣化。為物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)提供動(dòng)力的方式似乎太多了,很難從鋪天蓋地的流行詞中脫穎而出,理解它對(duì)你獨(dú)特的商業(yè)案例意味著什么。
        隨著物聯(lián)網(wǎng)的普及,連接和計(jì)算技術(shù)變得更加多樣化。為物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)提供動(dòng)力的方式似乎太多了,很難從鋪天蓋地的流行詞中脫穎而出,理解它對(duì)你獨(dú)特的商業(yè)案例意味著什么。
       
        Hyperscalers是什么?
       
        這個(gè)術(shù)語(yǔ)來(lái)源于超大規(guī)模計(jì)算,這是一種處理數(shù)據(jù)的敏捷方法。根據(jù)數(shù)據(jù)流量,規(guī)??梢钥焖偕仙蛳陆?。Hyperscalers采用了這種計(jì)算方法,并將其應(yīng)用到數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算中,以適應(yīng)波動(dòng)的需求。
       
        業(yè)務(wù)中的主要超級(jí)標(biāo)量提供基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)(IaaS),以幫助滿足尋求數(shù)字平臺(tái)的企業(yè)。本質(zhì)上,超級(jí)標(biāo)量管理物理基礎(chǔ)設(shè)施,而最終用戶(hù)定制虛擬化計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施。
       
        技術(shù)堆棧中的基礎(chǔ)設(shè)施層是計(jì)算能力所在的地方。物聯(lián)網(wǎng)正在超級(jí)規(guī)模運(yùn)營(yíng)商和電信公司中獲得青睞,它們正開(kāi)始投資建設(shè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)有助于更快地將物聯(lián)網(wǎng)解決方案推向市場(chǎng),并簡(jiǎn)化部署過(guò)程。
       
        這是對(duì)物聯(lián)網(wǎng)在技術(shù)領(lǐng)域重要性的重大認(rèn)可,但Hyperscalers肯定不是第一個(gè)開(kāi)發(fā)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的。研究使用云服務(wù)提供商提供的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)與物聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)家提供的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的好處是很重要的。
       
        由于可以計(jì)算數(shù)據(jù)的速度,邊緣計(jì)算越來(lái)越受歡迎。數(shù)據(jù)不是從邊緣發(fā)送到云端,而是在邊緣計(jì)算。不過(guò),邊緣可能意味著幾件事。
       
        • 電信邊緣:電信邊緣的計(jì)算位于移動(dòng)蜂窩基站或附近的數(shù)據(jù)中心附近,并與云相結(jié)合。這將數(shù)據(jù)中心的低延遲和回程減少優(yōu)勢(shì)與云的可擴(kuò)展性和移動(dòng)性結(jié)合在一起。
       
        • 網(wǎng)絡(luò)邊緣:網(wǎng)絡(luò)邊緣提供可擴(kuò)展性和敏捷性,通過(guò)更低的延遲和更高的吞吐量和可靠性來(lái)滿足需求。網(wǎng)絡(luò)邊緣位于網(wǎng)絡(luò)核心之外,包括數(shù)據(jù)中心、路由器和固定無(wú)線接入。
       
        • 設(shè)備邊緣:邊緣設(shè)備將通過(guò)傳感器收集數(shù)據(jù),設(shè)備本身將進(jìn)行計(jì)算,使其成為三者中最快的邊緣計(jì)算選項(xiàng)。
       
        云與邊緣:選擇哪個(gè)?
       
        在邊緣和云之間進(jìn)行選擇時(shí),歸結(jié)為速度和成本。機(jī)器人技術(shù)中的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是邊緣計(jì)算最有意義的用例。當(dāng)延遲容忍度較低時(shí),接近設(shè)備級(jí)別的處理是有意義的。此外,在自動(dòng)駕駛汽車(chē)等用例中,自動(dòng)化流程中機(jī)器的反應(yīng)時(shí)間較慢可能會(huì)帶來(lái)災(zāi)難。
       
        但并非所有物聯(lián)網(wǎng)用例都是關(guān)鍵任務(wù),延遲不是主要因素。例如,智能農(nóng)業(yè)不會(huì)將成本投入邊緣設(shè)備或開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)或電信邊緣,因?yàn)樘幚砥魉俣容^慢的低功耗設(shè)備是數(shù)據(jù)聚合的核心。
       
        (原標(biāo)題:Hyperscalers、邊緣和云:這一切意味著什么?)
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      • 如何利用物聯(lián)網(wǎng)和開(kāi)放平臺(tái)視頻管理系統(tǒng)(VMS)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)未來(lái)

        物聯(lián)網(wǎng)和開(kāi)放平臺(tái)VMS的結(jié)合將為實(shí)現(xiàn)互聯(lián)未來(lái)提供強(qiáng)大的技術(shù)支持。通過(guò)整合物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和VMS系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)更廣泛的監(jiān)控、更高效的數(shù)據(jù)管理和更智能的決策支持。本文將探討如何利用物聯(lián)網(wǎng)和開(kāi)放平臺(tái)VMS實(shí)現(xiàn)互聯(lián)未來(lái),并分析其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用和優(yōu)勢(shì)。
        物聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備開(kāi)放平臺(tái)VMS
        2025-04-16 09:48:35
      • 人工智能與物聯(lián)網(wǎng)融合:通往更智能未來(lái)的大門(mén)

        人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的融合蘊(yùn)含著變革性的潛力,有望重塑各行各業(yè),徹底改變?nèi)粘I睿楦悄?、更互?lián)的未來(lái)鋪平道路。未來(lái),AIoT技術(shù)將更加自主,能夠獨(dú)立完成復(fù)雜任務(wù),無(wú)需人工干預(yù)。
        人工智能物聯(lián)網(wǎng)AIoT技術(shù)
        2025-04-14 11:28:21
      • 如何構(gòu)建成功的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用?策略與實(shí)踐

        物聯(lián)網(wǎng)旨在創(chuàng)建一個(gè)互聯(lián)互通、情境感知的環(huán)境,使設(shè)備能夠無(wú)縫地相互通信并共享實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。據(jù)Statista預(yù)測(cè),到2025年,全球物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到10,590億美元。
        物聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用
        2025-04-14 11:18:52
      • 廣東發(fā)布中小學(xué)人工智能課程指導(dǎo)綱要 人工智能對(duì)教育有何影響

        根據(jù)聯(lián)合國(guó)教科文組織2022年的報(bào)告,全球已有超過(guò)40%的教育機(jī)構(gòu)在不同程度上應(yīng)用了人工智能技術(shù)。
        人工智能物聯(lián)網(wǎng)
        2025-04-14 10:12:02
      • 如何選擇物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線通信技術(shù)來(lái)連接設(shè)備?

        選擇合適的物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線通信技術(shù)需要綜合考慮應(yīng)用場(chǎng)景、設(shè)備特性、功耗要求、數(shù)據(jù)傳輸需求和成本等多個(gè)因素。本文將深入探討幾種主流的物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線通信技術(shù),分析其優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景,以幫助企業(yè)和開(kāi)發(fā)者更好地選擇適合自身需求的技術(shù)方案。
        物聯(lián)網(wǎng)無(wú)線通信技術(shù)
        2025-04-09 14:15:59
      • AI推理時(shí)代,邊緣計(jì)算成新戰(zhàn)場(chǎng)

        面對(duì)新興的AI推理需求,推理性能、效率以及成本毫無(wú)疑問(wèn)是最核心的問(wèn)題,而邊緣計(jì)算在靠近數(shù)據(jù)生成源的地方進(jìn)行處理和推理,具有低延遲、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和高效能等優(yōu)勢(shì),被視作AI推理的理想位置,由此將成為競(jìng)爭(zhēng)的新戰(zhàn)場(chǎng)。
        AI推理邊緣計(jì)算
        2025-03-28 13:31:24
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