学习人工智能了解下边缘计算技术分为几步

       人工智能一直是我们思考的领域，关于它的思考一直在继续，当然除了这些，我们也需要学习人工智能的技术，比如，我们需要了解边缘计算技术的步骤，这些知识才是人工智能发展最实际的东西，那么边缘计算技术的步骤到底有哪些呢，带大家一起分析。

       尽管某些应用最好在本地运行，但在许多情况下，客户希望从边缘计算中受益，却不希望在本地投资过多。这就需要访问一种新型的基础平台，该基础平台看起来很像云，但是在地理上比如今构成云的几十个超大规模数据中心分布得更多。这种基础平台现在才刚起步，并且它可能会分三个步骤发展，每个步骤都通过越来越广泛的地理分布扩展边缘范围。       边缘计算技术的步骤1：多区域和多云       要实现快速的计算服务响应，就必须就近提供计算服务，那么覆盖多区域的边缘基础设施必不可少。例如，AWS在22个地理区域设有数据中心，另外还有四个已宣布建设。为北美和欧洲客户提供服务的AWS客户可以在北加利福尼亚州和法兰克福地区运行其应用。从一个区域到多个区域可以大大减少延迟，对于大量应用程序来说，这就是提供良好客户体验所需要的。       边缘计算技术的步骤2：区域优势       边缘演进的第二步骤将边缘扩展到更深一层，利用数百或数千个位置的基础平台，而不是仅在几十个城市中的超大规模数据中心。事实证明，有一些参与者已经拥有这样的基础平台足迹：内容交付网络。CDN作为边缘计算的先驱已有二十年了，它们将静态内容缓存到更接近最终客户的位置，以提高性能。 AWS有22个区域，而像Cloudflare这样的典型CDN有194个。       现在不同的是，这些CDN已开始向通用工作负载开放其基础结构，而不仅仅是静态内容缓存。如今，诸如Cloudflare，Fastly，Limelight，StackPath和Zenlayer之类的CDN都提供了容器即服务，VM即服务、裸机即服务和无服务器功能的某种组合。换句话说，他们开始看起来更像云提供商。具有前瞻性的云提供商(例如Packet和Ridge)也提供了此类基础平台，而AWS又迈出了提供更多区域化基础平台的第一步，引入了第一个所谓的洛杉矶本地区域，并承诺将提供更多本地区域。边缘计算技术的步骤3：访问边缘       边缘演进的第三步骤将边缘进一步向外扩展，以至与最终客户或设备仅相距一两个网络跃点。在传统的电信术语中，这称为网络的访问部分，因此这种类型的体系结构已被标记为访问边缘。Access Edge的典型外形是微型数据中心，甚至可以部署在路边或蜂窝网络塔楼的底部。       Vapor IO、EdgeMicro和EdgePresence等新进入者已经开始在美国的少数城市中建立这些微型数据中心。2019年是第一个主要扩建年份，2020年至2021年继续在这些扩建项目上投入大量资金。早期采用者已经以多种方式利用了区域边缘，包括用于各种云卸载应用以及减轻了客户体验非常关键的一些应用(如在线游戏，广告服务和电子商务)中的延迟。相比之下，自动驾驶汽车、无人机、AR/VR、智慧城市、远程医疗等对于边缘访问的要求更高。       以上就是有关于边缘计算技术的步骤的内容了，即使当前时代人工智能的发展依然有限，但是依然不影响大家对于人工智能这一行业的热情，相信在不久的未来，人工智能一定能为我们的社会带来更多便利，在此祝大家人工智能行业的学习之路顺利。