边端产生的数据是否需要传到云端,如汽车行驶信息,基础信息,用户信息及交互信息等,结构化和非结构化数据通过什么样的网络什么时间段进行交互
收起考虑是边缘计算还是数据中心/云端,您需要考虑以下两个问题:
1,您的解决方案是否是“不间断运行”?不间断运行的解决方案是传感器或其他基础设施保持持续工作或者持续监控其环境。“不间断运行”解决方案的示例包括:计算机视觉(如用于预防损失或安全生产的监控摄像头)、医学成像(用于手术支持的影像)、用于训练数百或数千个模型的作业(超参数优化)或者持续多个星期的大型模型训练或模拟工作流程。而“非不间断运行”的系统示例包括:小型一次性模拟或模型训练作业等。
2,您的解决方案是否使用从传感器收集的数据进行推理?推理是指从传感器收集数据时,AI 会分析数据,解释其意义或根据数据做出决策。例如,自主机器的障碍物检测、智能零售店的物品分类或智能医院援助的对话式 AI。如果您对这两个问题都回答“是”,则表示您很有可能会从边缘计算中受益。