中兴通讯研究院总工程师王德政:大数据AI融合的云边端走向一体化

[摘要]大数据AI融合的云边端协同是未来中兴通讯一大重要发展方向,中兴通讯的大数据AI融合的云边端一体化解决方案将惠及更多的行业。
 
8月26日,主题为“强基赋能 开启数据新纪元”的2020(第五届)大数据产业生态大会在北京举行。
 
这场中国大数据产业最盛大、最具专业性及深度的行业聚会,已经成为了中国最前沿的数据黑科技产品的大秀场,也是行业专家、企业领袖、知名投资人汇聚一堂,深入探讨技术产业发展的高端平台。
 
会上,基于《2020中国大数据产业发展白皮书》调研结果,中兴通讯获得"2020中国大数据企业50强"。
 
中兴通讯研究院总工程师王德政做了题为《大数据AI融合的云边端一体化解决方案》演讲后,接受中国软件网记者的采访时表示,大数据AI融合的云边端协同是未来中兴通讯一大重要发展方向,中兴通讯的大数据AI融合的云边端一体化解决方案将惠及更多的行业。
 
 
                中兴通讯研究院总工程师 王德政
 
经历十多年的发展,云计算在与大数据、AI、IoT等技术的融合发展中,相较传统IT,在成本、稳定性、安全和效率层面都体现了较大的优势。
 
而随着5G的发展,以及IOT应用的扩展,边缘应用的数据量呈几何级数上涨,这些数据都在终端形成、积累,传送到云端,进行数据处理,再返回到终端指导业务。
 
这一系列动作将对网络带宽产生超高需求,不仅会存在延迟,还需要面临弱网卡顿、连接成功率低等诸多问题,用户体验无法保障。同时,大带宽对回传网络、业务中心造成巨大传输压力,也会让企业面临着巨额的带宽成本。
 
 这意味着集中式的数据存储、处理模式将面临难解的瓶颈和压力。最终,成本作为关键因素之一,使得云边缘化的趋势得以发展,集中的计算再次走向边缘。
 
王德政说,边缘计算和云计算两者并不是此消彼长的关系,边缘计算正在拓展云计算的边界。未来,大数据AI融合的云、边、端的协同将成为行业应用发展的核心技术,也是未来应用必须要解决核心问题。
 
他以自动驾驶为例介绍说, 一辆自动驾驶汽车每秒能产生1GB数据,同时需要对数据进行实时处理,并做出正确的动作。
 
如果将全部数据传到云端进行处理,响应时间会变得很长,而且支持某片区域内的众多汽车同时工作时,对当前的网络带宽及可靠性来说也是一个巨大挑战。
 
随着万物互联时代的到来,网络边缘设备产生的数据量飞速增长,带来了更高的数据传输带宽需求。同时,新型应用也对数据处理的实时性以及数据存储也提出了更高的要求。
 
这时候,传统的云计算模型不能满足现有的性能需求,要求云端算力下沉,在边缘与终端处形成算力融合,借用AI技术,云-边-端三体协同的架构将会满足应用数据快速处理等需求。
 
在5G兴起的这个时代,云边协同可算是一个大热点。业界提出了很多基于端-边-云三层架构的云边端协同机制。强大的中心云和弹性灵活的边缘云实现了更强大的云服务能力, 
 
王德政说,为了应对数据处理的业务挑战和数据处理的架构挑战,必须发展大数据AI融合的云边端协同架构和体系。这一技术包括四项技术关键词,包括云边端全栈智能平台、融合开放的数据管理技术、基于策略的大数据脱敏,以及基于Adlik的云边端协同AI模型部署等。
 
Adlik是人工智能领域深度学习模型的推理应用加速工具链,致力于为开发者提供端到端的深度学习模型优化部署方案,提升AI深度学习模型商业应用的效率。
 
中兴通讯开源Adlik开源的目的,就是要是分享中兴通讯在深度学习部署方面的探索和技术实践,助力和加速人工智能技术工程化落地。
 
王德政认为,云边端协同架构的发展趋势是能力下沉,即边缘云持续下沉,边端侧将聚集更多的能力或者服务。企业能够根据自己行业的特点和优势,在边缘计算领域建立一套新的生态系统。
 
云边端协同技术发展趋势则是生态融合,包括容器与裸金属一体化、异构跨集群数据协同、极大极小弹性环境、计算存储分离等。
 
云计算厂商可以将更多的云计算服务能力下沉至边缘网络,而运营商则可以与云计算紧密耦合在一起,提供更加高效,灵活的基础设施和网络系统,形成一种新的边缘计算服务能力。当这样的技术价值附加到更多商用场景里,将给用户带来更多的价值。
 



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