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人工智能新发展,边缘计算带来全新数据处理模

  随着人工智能技术的不断成熟,人工智能已经应用到多个领域。人工智能下的物联网技术和云服务快速发展,使得云计算模型已经不能很好的解决现在的问题人工智能技术由此开始在边缘侧扩展。

  边缘计算是在网络的边缘来处理数据,这样能够减少请求响应时间、提升电池续航能力、减少网络带宽同时保证数据的安全性和私密性。庞大的数据量需要快速有效地分析,这极大增强了对于边缘计算的需求,边缘计算的重要性因而逐渐凸显。

  

  云计算自从它与2005年提出之后,就开始逐步的改变我们生活、学习、工作的方式。但是随着物联网的快速发展,让我们进入了后云时代。在我们的日常生活中会产生大量的数据,物联网应用可能会要求极快的响应时间,数据的私密性等等。

  随着物联网和云服务的推动,边缘计算便由此诞生了。在网络的边缘结点去处理、分析数据,那么这种计算模型相较于云计算会更高效。

  

  以下两幅图可以很清晰地展现云计算与边缘计算的区别:

  下图是传统云计算模型下的范式,最左侧是服务提供者来提供数据,上传到云中心,终端客户发送请求到云中心,云中心响应相关请求并发送数据给终端客户。终端客户始终是消费者的角色。

人工智能新发展,边缘计算带来全新数据处理模

  

  而接下来则是现在物联网快速发展下的边缘计算范式。边缘结点(包括智能家电、手机、平板等)产生数据,上传到云中心,服务提供商也产生数据上传到云中心。边缘结点发送请求到云中心,云中心返还相关数据给边缘结点。

人工智能新发展,边缘计算带来全新数据处理模

  

  以下边缘计算的突出优势,决定了其未来在某些特定人工智能场景下必将替代云计算:

  1.低延时:因为边缘计算靠近数据接收源头,所以能够实时获取数据并对数据进行分析处理。

  2. 高效率:边缘计算是相对于云计算更靠近设备端,可以在边缘节点处实现对数据的分析和处理,不需要等待数据传输的时间,所以效率会更高。

  3. 更安全:边缘计算在获取数据之后,可以对数据加密之后再进行传输,大大提升了数据的安全性。

  4. 缓解流量压力:边缘计算在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理,当面对大量数据时,可以通过压缩算法,提取到有用信息之后再进行传输,这样可以降低带宽资源消耗。

  

  在人脸识别领域,响应时间由900ms减少为169ms;把部分计算任务从云端卸载到边缘之后,整个系统对能源的消耗可以减少30%-40%;数据在整合、迁移等方面可以减少近20倍的时间。

  在人工智能已成为社会发展必然趋势的当下,人工智能能够正式进入到智能终端设备的原因,主要就是依靠边缘计算。 作为未来社会、经济运行的基础设施的重要组成部分,边缘计算将像助推器一样在其中发挥着巨大的作用。只有边缘计算的成熟、普及,物联网、智慧城市等才有机会加速。

  

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  相信在未来,我们将看到越来越多的边缘计算的应用场景。到那时,边缘计算将会打造一个更智能的互联世界,边缘计算技术值得期待!

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