地方政府終于可以實(shí)現(xiàn)他們?cè)谶^去幾年里一直計(jì)劃的許多目標(biāo)。這在很大程度上要?dú)w功于人工智能的快速發(fā)展。現(xiàn)在可以從地圖上的任何一點(diǎn)提取實(shí)時(shí)的可操作情報(bào)和決策。
然而,人工智能的好處只會(huì)在支持它的底層云基礎(chǔ)設(shè)施中發(fā)揮作用。人工智能需要將信息快速傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)中心,并在邊緣進(jìn)行神經(jīng)處理,以便在攝取點(diǎn)獲得智能。
將人工智能集成到這些基礎(chǔ)設(shè)施中不僅可以提高運(yùn)營(yíng)效率,而且還強(qiáng)調(diào)了在更廣泛的人工智能生態(tài)系統(tǒng)中廣泛訪問、可擴(kuò)展性、可見性、透明度和信任的重要性。為了有效地做到這一點(diǎn),IT運(yùn)營(yíng)經(jīng)理必須能夠在需要時(shí)在邊緣提供資源和應(yīng)用程序。
幸運(yùn)的是,城市可以通過將他們已經(jīng)使用的多混合云基礎(chǔ)設(shè)施部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。在這個(gè)過程中,他們將獲得顯著的效率效益,并為實(shí)現(xiàn)他們的智慧城市目標(biāo)做好準(zhǔn)備。
利用邊緣計(jì)算不再需要攀爬路燈桿
大多數(shù)城市將多接入邊緣計(jì)算嵌入到其物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中。 MEC 是用于在邊緣運(yùn)行 AI 工作負(fù)載的強(qiáng)大解決方案。
然而,許多城市在需求發(fā)生變化時(shí)沒有實(shí)際的方法來(lái)更新其邊緣設(shè)備上運(yùn)行的軟件。 假設(shè)一個(gè)城市想要開始使用交通攝像頭來(lái)監(jiān)控道路的磨損情況。 可能需要向每個(gè)攝像頭派遣一名工作人員,爬上路燈桿,然后物理更換現(xiàn)有設(shè)備或添加新設(shè)備。
結(jié)合使用軟件定義基礎(chǔ)設(shè)施 (SDI)、服務(wù)編排和數(shù)據(jù)管理會(huì)更加高效。 大多數(shù)機(jī)構(gòu)已經(jīng)將這些工具用于其他目的。 當(dāng)應(yīng)用于邊緣時(shí),它們可以為運(yùn)營(yíng)經(jīng)理提供一種有效的方法來(lái)遠(yuǎn)程管理和控制其智慧城市環(huán)境。
SDI 連接邊緣和數(shù)據(jù)中心
多年來(lái),組織一直在使用 SDI 來(lái)管理其基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)運(yùn)營(yíng),但它對(duì)于管理邊緣設(shè)備同樣有效。 通過將 SDI 擴(kuò)展到邊緣,機(jī)構(gòu)可以利用軟件將邊緣與其中央數(shù)據(jù)中心連接起來(lái)。 然后,運(yùn)營(yíng)經(jīng)理可以輕松配置邊緣網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化設(shè)備性能以獲得更準(zhǔn)確、更高效的輸出、更改設(shè)備上運(yùn)行的應(yīng)用程序等等。
這需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)與組織的其他云(公共、私有或兩者)并存的微云。 微云是位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)功能的小型集群。 添加微云將組織云系統(tǒng)的邊界擴(kuò)展到邊緣。 與 SDI 相結(jié)合,它允許運(yùn)營(yíng)部門以虛擬方式管理其組織的邊緣基礎(chǔ)設(shè)施和應(yīng)用程序,從而無(wú)需對(duì)邊緣設(shè)備進(jìn)行物理更改。
隨時(shí)隨地部署和管理應(yīng)用程序
許多城市機(jī)構(gòu)使用 Kubernetes 或 Microsoft Azure 等服務(wù)編排系統(tǒng)來(lái)編排部分應(yīng)用程序部署流程。 這些系統(tǒng)允許組織在任何地方部署應(yīng)用程序并從任何地方管理它們。
機(jī)構(gòu)可以采用類似的方法來(lái)管理其多云和邊緣環(huán)境。 將服務(wù)編排與支持性 SDI 基礎(chǔ)相結(jié)合,使應(yīng)用程序開發(fā)人員和運(yùn)營(yíng)經(jīng)理能夠在整個(gè)邊緣生態(tài)系統(tǒng)中輕松部署服務(wù)。 應(yīng)用程序可以發(fā)送到微云并從任何地方進(jìn)行管理。 與 Kubernetes 或 Azure 一樣,這些應(yīng)用程序可以在邊緣環(huán)境中快速大規(guī)模部署。
數(shù)據(jù)管理控制如何處理信息
數(shù)據(jù)管理程序(如Amazon Redshift和開源的Apache Kafka程序)非常適合數(shù)據(jù)管理和流式傳輸,并已進(jìn)入許多市政府IT項(xiàng)目。它們使組織能夠知道他們的數(shù)據(jù)始終在哪里,并控制其移動(dòng)。
當(dāng)在邊緣進(jìn)行高效和有效的數(shù)據(jù)處理時(shí),這些優(yōu)勢(shì)是無(wú)價(jià)的。機(jī)構(gòu)需要能夠控制在邊緣處理哪些數(shù)據(jù),以及有多少數(shù)據(jù)流回?cái)?shù)據(jù)中心。例如,對(duì)時(shí)間敏感的數(shù)據(jù)處理和推理應(yīng)該在設(shè)備本身上進(jìn)行,而需要更多處理時(shí)間的信息被傳輸回中央位置。
除了確保在接收點(diǎn)附近近乎實(shí)時(shí)地提供可操作的情報(bào)之外,數(shù)據(jù)管理還可以幫助城市節(jié)省資金。將大量數(shù)據(jù)從邊緣傳輸?shù)奖镜卦瓶赡軙?huì)使用大量帶寬,這可能會(huì)很昂貴。明智地使用數(shù)據(jù)傳輸非常重要,各機(jī)構(gòu)應(yīng)努力在邊緣進(jìn)行盡可能多的適當(dāng)處理。
2024年,市政府將有機(jī)會(huì)使其市政當(dāng)局比以往任何時(shí)候都更加智能和更加互聯(lián)。正確的支持基礎(chǔ)架構(gòu)與服務(wù)編排和數(shù)據(jù)管理相結(jié)合,將有助于他們實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。
by Darren Pulsipher
來(lái)源:千家網(wǎng)