《AI 时代边缘存储新范式》调研.pdf

报告摘要

边缘侧与中心/ 云各有优缺点，二者的关系并非是对立的，也常常需要协同工作、优势互补，也就是大家耳熟能详的“云- 边”“云- 边- 端”一体化等等概念。譬如，在边缘侧可以运行实时性高的应用，控制逻辑、中小模型推理等，从而将数据挖掘、模型训练等算力要求高但不要求实时性的应用部署在中心；在边缘侧可以对 IoT 等物联网设备、传感器的数据流做预处理，减少对中心的远程数据传输压力。

边缘场景还可以进一步细分为近边缘和远边缘。其中的远、近概念体现的是边缘节点与核心数据中心之间的物理距离、网络连接质量以及自治能力差异。远、近并没有绝对的技术定义，只是体现了相对性，其中的模糊地带还会产生“中边缘”之类的概念。近边缘相对靠近区域数据中心，可以是城市级、产业园区的数据中心等，CDN、私有云等可以部署在这些位置。

机器视觉设备、AGV 物流系统以及边缘计算节点，接服务于生产效率提升和良率改善，企业在构建数每时每刻都在产生海量结构化与非结构化数据。据据基础设施时高度关注总体拥有成本（TCO）、系中国信息通信研究院联合工业互联网产业联盟（AII） 统稳定性及运维简便性。