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人工智能和物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展推動(dòng)云計(jì)算進(jìn)入3.0時(shí)代

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關(guān)鍵詞:人工智能 物聯(lián)網(wǎng) 云計(jì)算

    “互聯(lián)網(wǎng)+”加速了云計(jì)算的普及,目前約有 80% 的企業(yè)用戶將其IT系統(tǒng)運(yùn)行在云中。與此同時(shí),人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,帶動(dòng)了海量終端以及海量數(shù)據(jù)交互分析的需求,進(jìn)一步加速了云計(jì)算市場(chǎng)和技術(shù)格局的改變。

    目前云計(jì)算的演進(jìn)過(guò)程可以分為三個(gè)階段,第一階段,中小企業(yè)通過(guò)云計(jì)算實(shí)現(xiàn)從“無(wú)”到“有”的IT功能;第二階段,云計(jì)算成為企業(yè)級(jí)用戶IT核心應(yīng)用的補(bǔ)充資源;第三階段,在原生應(yīng)用、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)下,云計(jì)算成為企業(yè)IT的核心資源。當(dāng)前,大多數(shù)企業(yè)正處于云計(jì)算的第二階段,越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始選擇將業(yè)務(wù)部署上云。

    大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的快速發(fā)展,推動(dòng)著云計(jì)算與邊緣計(jì)算在架構(gòu)和技術(shù)上的融合,以滿足高性能計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析的需求,以及智能終端對(duì)數(shù)據(jù)的快速采集、實(shí)時(shí)分析,最大限度地挖掘企業(yè)的業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力和發(fā)展?jié)摿?。通過(guò)對(duì)云計(jì)算的持續(xù)演進(jìn),企業(yè)不僅能得到階段性的云投資回報(bào),還能獲得不斷升級(jí)云計(jì)算的能力、云和邊緣技術(shù)融合的能力,以及通過(guò)云生態(tài)圈和云平臺(tái)提供云服務(wù)的能力。

    盡管云計(jì)算擁有“無(wú)限”的計(jì)算和存儲(chǔ)資源池,但當(dāng)面對(duì)廣泛分布的大量終端及其所采集的海量數(shù)據(jù)時(shí),也不可避免會(huì)遇到諸如核心網(wǎng)絡(luò)擁堵、高延遲以及可靠性無(wú)法保證的難題。為此,作為云計(jì)算的延伸擴(kuò)展,霧計(jì)算(Fog Computing)的概念應(yīng)運(yùn)而生。霧計(jì)算的原理是通過(guò)使用邊緣網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備,讓基于云的服務(wù)可以離物聯(lián)網(wǎng)和傳感器更近。通過(guò)霧計(jì)算,可以將一些并不需要放到云上的數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)邊緣層直接進(jìn)行處理和存儲(chǔ),提高數(shù)據(jù)分析處理的效率,降低時(shí)延,減少網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力,提升安全性。

    此外,邊緣和核心網(wǎng)絡(luò)的組件都可以作為霧計(jì)算的基礎(chǔ)設(shè)施。霧計(jì)算以其廣泛的地理分布、帶有大量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的大規(guī)模傳感器網(wǎng)絡(luò)、支持高移動(dòng)性和實(shí)時(shí)互動(dòng)以及多樣化的軟硬件設(shè)備和云在線分析等特點(diǎn),迅速被物聯(lián)網(wǎng)和人工智能應(yīng)用領(lǐng)域的企業(yè)所接受并獲得廣泛應(yīng)用。

    (審核編輯: 智匯張瑜)

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