边缘计算

深度解析AIoT背后的发展逻辑

AIoT领域中人机交互的市场机会

自2017年开始,“AIoT”一词便开始频频刷屏,成为物联网的行业热词。“AIoT”即“AI+IoT”,指的是人工智能技术与物联网在实际应用中的落地融合。当前,已经有越来越多的人将AI与IoT结合到一起来看,AIoT作为各大传统行业智能化升级的最佳通道,已经成为物联网发展的必然趋势。

在基于IoT技术的市场里,与人发生联系的场景(如智能家居、自动驾驶、智慧医疗、智慧办公)正在变得越来越多。而只要是与人发生联系的地方,势必都会涉及人机交互的需求。人机交互是指人与计算机之间使用某种对话语言,以一定的交互方式,为完成确定任务的人与计算换机之间的信息交互过程。人机交互的范围很广,小到电灯开关,大到飞机上的仪表板或是发电厂的控制室等等。而随着智能终端设备的爆发,用户对于人与机器间的交互方式也提出了全新要求,使得AIoT人机交互市场被逐渐激发起来。

AIoT发展路径

多云和边缘计算存储的10个关键问题

将边缘和云计算与数据存储相结合充满了复杂性。幸运的是,有一些步骤可以帮助避免存储管理灾难。

管理企业存储可能是一个复杂且资源密集的过程。更具挑战性的是采用多云环境使复杂性增加了10倍。如果将边缘计算存储添加到其组合中,其管理可能会变成IT团队的噩梦,分布在多个平台和地理位置的数据将从四面八方涌入。

在深入探讨多云和边缘存储争议之前,首席信息官和其他IT决策者应该询问自己一系列重要问题。由于数据管理是存储的核心,因此数据收集、传输和保留只是需要考虑的多方面事项的一部分。

1. 数据将在何处生成和收集?

在多云/边缘计算存储环境中,数据可以由用户、应用程序或设备生成,并且源自台式机、笔记本电脑、智能手机、物联网监视器或其他系统。在某些情况下,数据在其生成位置附近收集,并通常会在其他位置发送。例如,销售代表可能使用移动应用程序向云计算服务上托管的Web应用程序提交订单,并收集和存储数据。将这些数据与布满物联网传感器的制造工厂的数据相比较,这些传感器将数据发送到附近的边缘计算系统,以便实时临时存储和分析。