公共云計算平臺可以幫助企業充分利用全球服務器來增強其私有數據中心。這使得基礎設施能夠擴展到任何位置，并有助于計算資源的靈活擴展。混合公共-私有云為企業計算應用程序提供了強大的靈活性、價值和安全性。

然而，隨著分布在全球各地的實時人工智能應用程序的增多，對本地處理能力的需求也越來越大，特別是在遠離集中式云服務器的遠程位置。由低延遲或數據駐留要求驅動的特定工作負載，需要在本地或特定位置部署。

為了應對這些挑戰，許多企業選擇邊緣計算，這是一種專注于處理數據來源的范式。與傳統的云處理不同，邊緣計算在邊緣設備上本地執行操作，將數據存儲在源頭。這種方法消除了對互聯網連接的依賴，允許設備作為獨立的網絡節點運行。

云計算

什么是云計算？

從本質上講，云計算是通過互聯網（“云”）提供計算服務（包括服務器、存儲、數據庫、網絡、軟件、分析和智能），以實現更快的創新、靈活的資源和更大的規模經濟。

云計算有什么好處？

與傳統的本地IT設置相比，云計算有助于實現以下目標：

降低IT成本：云計算消除了與采購硬件和軟件以及建立和運營本地數據中心相關的前期成本。這包括服務器機架、電力和制冷消耗，以及IT專業人員監督基礎設施管理的需求。此外，企業只需為使用的計算資源付費，可以很好地控制其運營成本。

簡化的IT管理：借助云基礎設施的按需部署，企業可以在很短的時間內部署應用程序，并更快地進入市場。云服務提供商為客戶提供了專業的IT管理人員的支持，使員工能夠集中精力處理其業務運營的基本需求。

提高可靠性：因為數據可以在云提供商網絡上的多個冗余站點之間進行鏡像，云計算使數據備份、災難恢復和連續性業務更容易、更具成本效益。此外，云計算允許您根據需求自動配置或取消配置資源。此功能可以降低成本并提高組織的整體效率。

邊緣計算

什么是邊緣計算？

邊緣計算是一種將企業應用程序更接近數據源的分布式計算框架，例如物聯網設備或本地邊緣服務器。邊緣計算因其將計算能力引入網絡或設備邊緣的方法而得名，能夠實現更快的數據處理、增強帶寬并確保數據主權。

邊緣計算減少了將所有設備生成的數據發送到集中式數據中心或云所導致的帶寬和延遲問題，這對于數據科學和人工智能等現代應用尤為重要。

邊緣計算有什么好處？

由于低延遲或數據駐留要求，某些工作負載需要保留在本地或特定位置。這就是邊緣計算的優勢發揮作用的地方。

更低的延遲：對于許多應用程序來說，毫秒之差都會產生巨大差別。數據傳輸需要時間，但邊緣的數據處理可以消除或減少數據傳輸。邊緣計算可以在本地處理數據，而無需訪問互聯網。這將計算能力擴展到以前無法訪問或遠程位置。

模型準確性：AI嚴重依賴高精度模型，尤其是需要實時響應能力的邊緣場景。在網絡帶寬不足的情況下，典型的解決方案通常選擇減小模型的輸入數據大小。這會導致圖像尺寸減小、視頻跳幀和音頻采樣率降低。當在邊緣實施時，利用數據反饋循環可以提高AI模型的準確性，從而實現多個模型的并發操作。

數據安全：數據在本地進行分析，而邊緣計算允許組織將所有敏感數據和計算保存在局域網和企業防火墻內。這降低了在云端的網絡安全攻擊風險，并有助于更好地遵守嚴格且不斷變化的數據法律。

容器化應用程序在邊緣和云計算環境中都具有實用性。這些易于部署的軟件包支持在各種操作系統上運行應用程序。它們被設計為與主機操作系統分離，確保在不同平臺和云端具有良好的兼容性。

云容器和邊緣容器之間的主要區別在于它們的位置。邊緣容器位于網絡邊緣，靠近數據源，而云容器則在集中式數據中心內運行。已經集成了容器化云解決方案的組織可以將其部署無縫擴展到邊緣。

在許多情況下，組織選擇云原生技術來監督其邊緣AI數據中心。這種選擇是由邊緣AI服務器的分布式特性驅動的，通常覆蓋10,000個位置，且并未配置物理安全或訓練有素的員工。因此，確保邊緣AI服務器的安全性、彈性和大規模高效管理成為一項迫切任務，這進一步促使了采用云原生解決方案。

盡管云計算和邊緣計算具有不同的功能，但大多數組織都同時使用兩者。以下是云計算和邊緣計算在部署工作中的區別。

云計算和邊緣計算各自具有不同的優勢和功能，因此對于許多組織來說，云和邊緣的融合是必要的。組織能夠根據實際情況，在集中或分布間進行選擇。混合云架構使企業能夠利用本地系統提供的安全性和易管理性，同時利用公有云服務提供的資源。

混合云解決方案的定義因組織而異。它可以包括在云中進行訓練并在邊緣部署，使用邊緣的云管理工具在數據中心進行訓練，甚至在邊緣進行訓練，或是利用云中的集中模型進行聯邦學習。將云和邊緣結合在一起的可能性是多種多樣的。