云计算的贪吃蛇游戏

刚装了AI摄像头的纽约沃尔玛“未来商店”的店员塞伯瑞纳小姐,发现最近的巡店压力小了很多。

刚装了AI摄像头的纽约沃尔玛“未来商店”的店员塞伯瑞纳小姐,发现最近的巡店压力小了很多。

她再也不用耗费大量时间在一件件地检查店内货物上了,因为一款高分辨率的AI摄像机能捕捉每一个货物的存货情况,甚至可以分析食物是否新鲜,是否可以继续售卖,并得出详尽的分析结果。塞伯瑞纳只需要根据AI摄像头分析出的货物信息,进行补货和换货即可。

来到这家商店的顾客拿到的食物永远是最新鲜的,而塞伯瑞纳也不用加班了,可以按时下班约会了!

大洋彼岸的这一头,在深圳的一所潮流商场,收银台重度脸盲患者小郭成为了“会员收割机”。

不仅不用担心因为认不出VIP用户、老客户的脸而业绩赶不上别人,反而从此走上了人生巅峰。因为店内的AI摄像头早在顾客进入时就通过人脸识别确定了会员身份和回头客身份,与此同时店内其他服务人员能够第一时间获取顾客会员身份信息从而提供个性化服务。

每位顾客都能欣然而归,因为小郭和他的同事们早已“看穿一切”。

走向C位的边缘?

塞伯瑞纳和小郭工作效率的提升显然受益于现代科技。具体来说,他们再也不用在货架间跑断腿,不用再死记硬背客户的大众脸,只需安装一个AI摄像头,对,洞(ji)察(suan)在边缘就那么自然而然地产生了!

这正是计算的一种趋势。此前,海量的数据无时无刻都在云中诞生,并有很多工作负载不断迁移到云中,云计算吞噬企业数据中心之势逐渐显现。

但值得注意的另一个趋势是,工作负载、数据、处理能力和业务价值都将明显远离云端而愈发靠近边缘,继而形成边缘吞噬云,云吃数据中心,这样一串类似贪吃蛇游戏的链条。

在前两年就有一个很有趣的观点,来自Gartner:边缘计算会吃掉云计算。

我们不妨一起来看下这个很有意思的贪吃蛇游戏以及它的打法。

谁会吃掉谁?

首先,随着云计算的发展,凭借其敏捷性和安全性,大量数据和分析会在云中进行,从而逐渐远离企业的数据中心。然而这种远离并没有克服两大物理限制——数据的量、光的速度。人们仍然有强烈的实时交互的需求,依赖数千里之外的数据中心显然是行不通的。延迟是一个重要问题。

与此同时,在物联网快速发展的今天,很多数据诞生在边缘。Statisca预计,到2025年,全球互联设备的数量将达到744.4亿个,远远高于目前266.6亿个这样的规模。思科还预测,物联网设备每天将产生5万亿字节的数据。

因而,对响应速度和实时交互的强大需求将工作负载推向了边缘,因为“边缘技术将是截然不同的,是更加动态、不断进化且极具竞争力的1”。边缘将发挥更大的作用,更多地受到消费者和消费者体验的驱动而不是企业本身。这是一种完全不同的工作负载。无论是供应商还是企业,边缘都将创造出更多面向未来的场景,急速响应和分析更多数据,继而提供洞察。

那么边缘就是会取代云吗?或者说边缘、云和数据中心就是“吃”和“被吃”的关系吗?

玩转“贪吃蛇”

我们前文所提的塞伯瑞纳所在的纽约沃尔玛未来商店,在新安装的AI摄像头背后,是商店后面的玻璃封闭数据中心中的9个冷却塔,100个服务器和其他处理所有数据的大量计算机设备。

小郭所在的潮流商场,最新安装的这些AI摄像机后,数据需要经过云端进行深入分析,摄像机才可以加速进行预处理和对象检测。

所以显然,边缘、云和数据中心是共生共息的,并不是谁“吃掉”谁或者是谁取代谁的关系,数据的处理和应用应该具体到不同设备不同场景里,看看到底谁更合适,才能够产生更为我所用的巨大价值。而这也是“贪吃蛇”游戏的终极意义——让终端成为更智慧的存在——能够实时处理数据、低延时做出有效反馈。

那么如何玩好这套游戏呢?这一整套体系的背后又有着怎样的一系列规则?

深谙数据中心时代之道的英特尔已经给出了一个答案。

凭借一系列能够迁移、存储和处理数据的产品,包括最新推出的第二代英特尔至强可扩展处理器来加持数据中心和云端的海量数据实时处理与分析、英特尔®傲腾内存让“玩家”的数据可以随时调用、随时存储、畅行无虑,英特尔Movidius Myriad芯片加速AI摄像机的推理,让识别到的数据快速产生洞察,以及英特尔® Agilex™ FPGA等边缘计算解决方案让边缘更加智能,这套看似链路复杂,实则自成一体的”贪吃蛇“游戏其实可以玩得非常有趣并彰显强大。

[1] Gartner:The Edge Will Eat The Cloud

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