如何将云带到边缘并减速智慧市区方案

中央政府终于可以成功他们在过去几年里不时方案的许多指标。这在很大水平上要归功于人工智能的极速开展。如今可以从地图上的任何一点提取实时的可操作情报和决策。

但是，人工智能的好处只会在支持它的底层云基础设备中施展作用。人工智能须要将消息极速传输到中央数据核心，并在边缘启动神经处置，以便在摄取点取得智能。

将人工智能集成到这些基础设备中不只可以提高运营效率，而且还强调了在更宽泛的人工智能生态系统中宽泛访问、可裁减性、可见性、透明度和信赖的关键性。为了有效地做到这一点，IT运营经理必定能够在须要时在边缘提供资源和运行程序。

幸运的是，市区可以经过将他们曾经经常使用的多混合云基础设备部署在网络边缘来成功这一指标。在这个环节中，他们将取得清楚的效率效益，并为成功他们的智慧市区指标做好预备。

应用边缘计算不再须要攀登路灯杆

大少数市区将多接入边缘计算嵌入到其物联网设备中。 MEC 是用于在边缘运转 AI 上班负载的弱小处置方案。

但是，许多市区在需求出现变动时没有实践的方法来降级其边缘设备上运转的软件。 假定一个市区想要开局经常使用交通摄像头来监控路线的磨损状况。或者须要向每个摄像头派遣一名上班人员，爬上路灯杆，而后物理改换现有设备或增加新设备。

联合经常使用软件定义基础设备 (SDI)、服务编排和数据控制会愈加高效。 大少数机构曾经将这些工具用于其余目的。当运行于边缘时，它们可认为运营经理提供一种有效的方法来远程控制和控制其智慧市区环境。

SDI 衔接边缘和数据核心

多年来，组织不时在经常使用 SDI 来控制其基础设备即服务运营，但它关于控制边缘设备雷同有效。 经过将 SDI裁减到边缘，机构可以应用软件将边缘与其中央数据核心衔接起来。而后，运营经理可以轻松性能边缘网络、提升设备性能以取得更准确、更高效的输入、更改设备上运转的运行程序等等。

这须要创立一个与组织的其余云(公共、私有或两者)并存的微云。 微云是位于网络边缘的计算节点和存储性能的小型集群。 增加微云将组织云系统的边界裁减到边缘。与 SDI 相联合，它准许运营部门以虚构模式控制其组织的边缘基础设备和运行程序，从而无需对边缘设备启生物理更改。

随时随地部署和控制运行程序

许多市区机构经常使用 Kubernetes 或 Microsoft Azure 等服务编排系统来编排局部运行程序部署流程。这些系统准许组织在任何中央部署运行程序并从任何中央控制它们。

机构可以驳回相似的方法来控制其多云和边缘环境。 将服务编排与支持性 SDI 基础相联合，使运行程序开发人员和运营经理能够在整个边缘生态系统中轻松部署服务。运行程序可以发送到微云并从任何中央启动控制。 与 Kubernetes 或 Azure 一样，这些运行程序可以在边缘环境中极速大规模部署。

数据控制控制如何处置消息

数据控制程序(如Amazon Redshift和开源的ApacheKafka程序)十分适宜数据控制和流式传输，并已进入许多市政府IT名目。它们使组织能够知道他们的数据一直在哪里，并控制其移动。

当在边缘启动高效和有效的数据处置时，这些长处是无价的。机构须要能够控制在边缘处置哪些数据，以及有多少数据流回数据核心。例如，对期间敏感的数据处置和推理当该在设备自身上启动，而须要更多处置期间的消息被传输回中央位置。

除了确保在接纳点左近近乎实时地提供可操作的情报之外，数据控制还可以协助市区节俭资金。将少量数据从边缘传输到本地云或者会经常使用少量带宽，这或者会很低廉。理智地经常使用数据传输十分关键，各机构应努力在边缘启动尽或者多的适当处置。

2024年，市政府将无时机使其市政当局比以往任何时刻都愈加智能和愈加互联。正确的支持基础架构与服务编排和数据控制相联合，将有助于他们成功指标。