人工智能一直是我們思考的領域，關于它的思考一直在繼續(xù)，當然除了這些，我們也需要學習人工智能的技術，比如，我們需要了解邊緣計算技術的步驟，這些知識才是人工智能發(fā)展最實際的東西，那么邊緣計算技術的步驟到底有哪些呢，帶大家一起分析。
盡管某些應用最好在本地運行，但在許多情況下，客戶希望從邊緣計算中受益，卻不希望在本地投資過多。這就需要訪問一種新型的基礎平臺，該基礎平臺看起來很像云，但是在地理上比如今構成云的幾十個超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心分布得更多。這種基礎平臺現(xiàn)在才剛起步，并且它可能會分三個步驟發(fā)展，每個步驟都通過越來越廣泛的地理分布擴展邊緣范圍。
邊緣計算技術的步驟1：多區(qū)域和多云
要實現(xiàn)快速的計算服務響應，就必須就近提供計算服務，那么覆蓋多區(qū)域的邊緣基礎設施必不可少。例如，AWS在22個地理區(qū)域設有數(shù)據(jù)中心，另外還有四個已宣布建設。為北美和歐洲客戶提供服務的AWS客戶可以在北加利福尼亞州和法蘭克福地區(qū)運行其應用。從一個區(qū)域到多個區(qū)域可以大大減少延遲，對于大量應用程序來說，這就是提供良好客戶體驗所需要的。
邊緣計算技術的步驟2：區(qū)域優(yōu)勢
邊緣演進的第二步驟將邊緣擴展到更深一層，利用數(shù)百或數(shù)千個位置的基礎平臺，而不是僅在幾十個城市中的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心。事實證明，有一些參與者已經(jīng)擁有這樣的基礎平臺足跡：內(nèi)容交付網(wǎng)絡。CDN作為邊緣計算的先驅已有二十年了，它們將靜態(tài)內(nèi)容緩存到更接近最終客戶的位置，以提高性能。 AWS有22個區(qū)域，而像Cloudflare這樣的典型CDN有194個。
現(xiàn)在不同的是，這些CDN已開始向通用工作負載開放其基礎結構，而不僅僅是靜態(tài)內(nèi)容緩存。如今，諸如Cloudflare，F(xiàn)astly，Limelight，StackPath和Zenlayer之類的CDN都提供了容器即服務，VM即服務、裸機即服務和無服務器功能的某種組合。換句話說，他們開始看起來更像云提供商。具有前瞻性的云提供商(例如Packet和Ridge)也提供了此類基礎平臺，而AWS又邁出了提供更多區(qū)域化基礎平臺的第一步，引入了第一個所謂的洛杉磯本地區(qū)域，并承諾將提供更多本地區(qū)域。
邊緣計算技術的步驟3：訪問邊緣
邊緣演進的第三步驟將邊緣進一步向外擴展，以至與最終客戶或設備僅相距一兩個網(wǎng)絡躍點。在傳統(tǒng)的電信術語中，這稱為網(wǎng)絡的訪問部分，因此這種類型的體系結構已被標記為訪問邊緣。Access Edge的典型外形是微型數(shù)據(jù)中心，甚至可以部署在路邊或蜂窩網(wǎng)絡塔樓的底部。
Vapor IO、EdgeMicro和EdgePresence等新進入者已經(jīng)開始在美國的少數(shù)城市中建立這些微型數(shù)據(jù)中心。2019年是第一個主要擴建年份，2020年至2021年繼續(xù)在這些擴建項目上投入大量資金。早期采用者已經(jīng)以多種方式利用了區(qū)域邊緣，包括用于各種云卸載應用以及減輕了客戶體驗非常關鍵的一些應用(如在線游戲，廣告服務和電子商務)中的延遲。相比之下，自動駕駛汽車、無人機、AR/VR、智慧城市、遠程醫(yī)療等對于邊緣訪問的要求更高。
以上就是有關于邊緣計算技術的步驟的內(nèi)容了，即使當前時代人工智能的發(fā)展依然有限，但是依然不影響大家對于人工智能這一行業(yè)的熱情，相信在不久的未來，人工智能一定能為我們的社會帶來更多便利，在此祝大家人工智能行業(yè)的學習之路順利。 注：尊重原創(chuàng)文章,轉載請注明出處和鏈接 http://m.universityresearchassociates.com/news-id-20187.html 違者必究！部分文章來源于網(wǎng)絡由培訓無憂網(wǎng)編輯部人員整理發(fā)布,內(nèi)容真實性請自行核實或聯(lián)系我們，了解更多相關資訊請關注人工智能頻道查看更多，了解相關專業(yè)課程信息您可在線咨詢也可免費申請試課。關注官方微信了解更多：150 3333 6050
