物联网正在对这个物理世界进行数字化改造,从而推动新技术和商业模式的需求。 数字转型对于物联网时代的成功至关重要,企业必须将这一转型置于边缘。 如果不这样做,他们就面临业务下降甚至可能失败的风险。 事实上,埃森哲CEO Pierre Nanterme表示,数字化是2000年以来财富500强企业中半数企业消失的主要原因。
数字化转型不仅仅是将业务流程从模拟转变为数字化。而是关于:
·将IT架构从传统和孤岛转变为集成和动态的;
·应对物联网和实时大数据分析的需求,同时提供快速,令人满意的最终用户体验;
·利用API、电子支付和智能合同,全球分散的应用程序和云服务实现互动;
传统网络基础设施的数字化转型的需求是迫切的。不仅需要昂贵的网络带宽,还需要解决延迟问题,这意味着需要缩短全世界范围内应用、数据、云和人员之间的物理距离。我们不仅仅在谈论你和客户之间的延迟,同时也是指创建和交付数字商品的所有分散的数字系统在互联时的延迟。再多的带宽也无法将解决延迟问题。
步骤1:重新定义边缘
重新考虑你的网络架构,将数字业务/ IT功能从集中的核心企业网络转移到具有战略意义的分布式边缘节点。按照战略,每个边缘节点的地理位置应接近客户和合作伙伴的系统、云服务、网络和互联网提供商对等点。这将有助于提升网络性能、弹性、可扩展性和安全性。
步骤2:做好商业伙伴准备,云和网络集成
企业可以为不同的网络和流量类型定制数字化边缘节点,这些网络和流量类型必须进行本地化/区域化,以及优化和分段。很可能,一家公司可能会在全球主要的大都市地区部署边缘节点,具有高用户流量,IoT设备数量和数据密度——业务存在将成为战略优势。然后,他们可以通过私有、高速、近距离的连接,将他们的共同系统与合作伙伴、云服务和网络提供商进行交叉连接。所有边缘节点也可以通过优化的WAN连接。
步骤3:创建更有效和更具成本效益的服务链
密切的合作伙伴,云和网络提供商生态系统不仅提供快速的交叉连接,同时与连接昂贵的长途MPLS或公共互联网相比,降低了互连成本。与云和网络提供商的合作可以带来更高效的多云部署和降低网络成本,同时会大大减少延迟,通常在80%以上。并且,在分配边缘节点和安全交叉连接分段流量之间聚合连接可以带来可持续成本降低,改进的性能和增强的安全性方面的益处。通过服务将云、应用程序和数据捆绑在本地,通过连接云提供商,你可以提高IoT基础架构的效率和价值。
通过部署分布式数字化边缘节点来简化网络拓扑结构,可以提供更高的网络性能、灵活性和可扩展性,从而实现物联网并实现数字化转型。
好文章,需要你的鼓励
AWS通过升级SageMaker机器学习平台来扩展市场地位,新增观测能力、连接式编码环境和GPU集群性能管理功能。面对谷歌和微软的激烈竞争,AWS专注于为企业提供AI基础设施支撑。SageMaker新功能包括深入洞察模型性能下降原因、为开发者提供更多计算资源控制权,以及支持本地IDE连接部署。这些更新主要源于客户需求,旨在解决AI模型开发中的实际问题。
南洋理工大学研究团队开发了WorldMem框架,首次让AI拥有真正的长期记忆能力,解决了虚拟世界模拟中的一致性问题。该系统通过记忆银行存储历史场景,并使用智能检索机制,让AI能准确重现之前的场景和事件,即使间隔很长时间。实验显示在Minecraft和真实场景中都表现出色,为游戏、自动驾驶、机器人等领域带来广阔应用前景。
AI虽具备变革企业洞察力的潜力,但成功依赖于数据质量。大多数AI项目失败源于数据混乱分散而非算法局限。谷歌BigQuery云数据AI平台打破数据孤岛,简化治理,加速企业AI应用。通过AI自动化数据处理,实现实时分析,并与Vertex AI深度集成,使企业能够高效处理结构化和非结构化数据,将智能商业转型从愿景变为现实。
MTS AI研究团队提出RewardRanker系统,通过重排序模型和迭代自训练显著提升AI代码生成质量。该方法让13.4B参数模型超越33B大模型,在多种编程语言上表现优异,甚至在C++上超越GPT-4。通过引入困难负样本和PPO优化,系统能从多个代码候选中选出最优方案,为AI编程助手的实用化奠定基础。