學習新技術有時會讓人感到害怕。這個 NVIDIA 邊緣計算網絡研討會系列 旨在介紹邊緣計算的基礎知識，以便所有與會者都能理解與此技術相關的關鍵概念。
NVIDIA 最近主持了網絡研討會， 邊緣計算 201 ：如何構建邊緣解決方案 ，探索構建生產邊緣人工智能部署所需的組件。在演示期間，與會者被問及各種投票問題，涉及他們對邊緣計算的知識、他們面臨的最大挑戰以及他們構建解決方案的方法。
您可以在下面看到這些投票問題的結果分解，以及一些答案和關鍵資源，它們將幫助您完成邊緣之旅。
您的邊緣計算之旅處于哪個階段？
超過一半（ 55% ）的受訪者表示，他們仍處于邊緣計算旅程的學習階段。本系列的前兩次網絡研討會 – 邊緣計算 101 ：邊緣簡介 和 邊緣計算 201 ：如何構建邊緣解決方案 – 是專門為那些剛剛開始學習邊緣計算和邊緣人工智能的人設計的。
學習邊緣計算基礎知識的另一個資源是 在邊緣部署 AI 的首要考慮因素 本參考指南包括在構建任何邊緣計算部署時需要考慮的所有技術和決策點。
此外， 25% 的受訪者表示，他們正在研究適合他們的邊緣計算用例。到目前為止，當今最成熟的邊緣計算用例是 計算機視覺 或視覺 AI 。由于計算機視覺用例需要高帶寬和低延遲，因此它們是邊緣計算必須提供的理想用例。
讓我們用人工智能構建更智能、更安全的空間 深入研究計算機視覺用例，并引導您了解與使這些用例成功相關的許多技術。
在設計邊緣計算解決方案時，您最大的挑戰是什么？
對于這個民調問題，受訪者在幾個不同的答案中的比例更為平均。在下面的每個小節中，您都可以閱讀更多關于受眾成員在開始邊緣計算時所遇到的挑戰的信息，以及一些有幫助的資源。
不確定需要什么組件
盡管每個用例和環境都有獨特的特定需求，但幾乎每個邊緣部署都將包括三個組件：
- 可以跨多個環境部署和管理的應用程序
- 提供正確的計算和網絡以實現所需用例的基礎架構
- 保護知識產權和關鍵數據的安全工具
當然，還需要考慮其他因素，但專注于這三個組成部分為組織提供了在邊緣開始人工智能所需的東西。
典型的邊緣部署是這樣的：
要了解更多信息，請參閱 邊緣計算 201 ：如何構建邊緣解決方案 它涵蓋了構建邊緣解決方案的所有考慮因素、所需的組件以及如何確保這些組件協同工作以創建無縫工作流。
實施挑戰
理解實現邊緣計算解決方案所涉及的步驟是確保構建的第一個解決方案是一個全面解決方案的好方法，這將有助于消除維護或擴展時的未來難題。
這種理解也將有助于消除無法預見的挑戰。實施任何邊緣人工智能解決方案的五個主要步驟是：
- 確定要解決的用例或挑戰
- 確定存在哪些數據和應用程序需求
- 評估現有的邊緣基礎設施以及必須添加哪些部分
- 測試溶液，然后按比例推出
- 與其他小組分享成功，以推廣其他用例
要了解有關如何實現邊緣計算解決方案的更多信息，請參閱 開始使用 Edge AI 的步驟 ，其中概述了最佳做法和一路上要避免的陷阱。
跨多個站點擴展
跨多個（有時數千個）站點擴展解決方案是與邊緣計算相關的最重要但極具挑戰性的任務之一。一些組織試圖手動構建解決方案以幫助管理部署，但發現擴展這些解決方案所需的資源是不可持續的。
其他組織試圖重新調整數據中心工具的用途，以在邊緣管理其應用程序，但要做到這一點，需要自定義腳本和自動化，以使這些解決方案適應新的環境。隨著基礎設施占地面積的增加和新工作負載的增加，這些定制變得難以支持。
基于 Kubernetes 的解決方案可以幫助跨多個邊緣位置部署、管理和擴展應用程序。這些是專門為邊緣環境構建的工具，可以隨企業支持包一起提供。例如 紅帽 OpenShift , 坦珠 和 NVIDIA Fleet Command .
Fleet Command 專為人工智能設計。它是交鑰匙、安全的，可以在幾分鐘內擴展到數千臺設備。小心 簡化邊緣的人工智能管理 演示以了解更多信息。
針對邊緣用例優化應用程序
邊緣計算應用程序最重要的方面是靈活性和性能。應用程序需要能夠在許多不同的環境中運行，并且需要具有足夠的可移植性，以便于跨分布式位置進行管理。
此外，組織需要可以依賴的應用程序。應用程序需要在有時網絡連接可能不穩定的極端位置保持性能，例如海洋中央的石油鉆機。
為了滿足這兩個要求，許多組織已經轉向云原生技術，以確保其應用程序具有所需的靈活性和性能水平。通過使應用程序云成為本地應用程序，組織可以幫助確保應用程序為邊緣部署做好準備。
要了解更多信息，請參閱 讓應用程序為本機云做好準備 .
證明解決方案成本的合理性
證明任何技術的成本都可以歸結為理解成本變量和證明投資回報率。對于邊緣計算解決方案，有三個主要成本變量：
- 基礎設施成本
- 申請費用
- 管理成本
證明部署的 ROI 將因用例而異，并且每個組織的 ROI 也不同。通常， ROI 在很大程度上取決于部署在邊緣的 AI 應用程序的價值。
了解更多與邊緣部署相關的成本，包括： 構建邊緣戰略：成本因素 .
保護邊緣環境
邊緣計算環境具有獨特的安全考慮。這是因為他們不能依賴數據中心的城堡和護城河安全體系結構。例如，數據和設備的物理安全是在邊緣部署人工智能時必須考慮的因素。此外，如果存在從邊緣設備到組織中心網絡的連接，則確保兩個設備之間的加密流量至關重要。
最好的方法是找到從云到邊緣提供分層安全的解決方案，提供多種安全協議以確保知識產權和關鍵數據始終受到保護。
要了解有關如何保護邊緣環境的更多信息，請參閱 邊緣計算：安全架構師的考慮 .
您是否計劃在邊緣部署容器化應用程序？
本文討論了云原生技術 邊緣計算 201 網絡研討會是確保部署在邊緣的應用程序靈活且性能可靠的一種方式。 54% 的受訪者表示，他們計劃在邊緣部署集裝箱化應用程序，而 38% 的人表示不確定。
組織需要靈活的邊緣應用程序，因為他們部署到的邊緣位置可能有不同的需求。例如，并不是所有的雜貨店都一樣大。一些較大的雜貨店可能需要高功率，部署了十幾個攝像頭，而較小的雜貨店僅部署了一到兩個攝像頭，功率要求可能非常有限。
盡管存在這些差異，但組織需要能夠跨這兩個環境部署相同的應用程序，并確信應用程序可以輕松適應。
云原生技術允許這種靈活性，同時提供了關鍵的可靠性：如果出現問題，應用程序將重新旋轉，如果系統出現故障，工作負載將遷移。
了解有關如何在邊緣環境中使用云原生技術的更多信息，包括： Edge AI 的未來是云原生的 .
您是否考慮過如何在邊緣管理應用程序和系統？
當被問及他們是否考慮過如何在邊緣管理應用程序和系統時， 52% 的受訪者表示他們正在構建自己的解決方案， 24% 的人從合作伙伴那里購買解決方案。 24% 的人表示他們沒有考慮管理解決方案。
對于處于邊緣的人工智能來說，管理解決方案是一個關鍵工具。位置的規模和距離使得手動管理所有位置對于生產部署非常困難。當應用程序需要更新或新的安全補丁時，即使是管理少量位置也會變得更加繁瑣。
本文題為“跨多個站點擴展”的部分（如上）概述了手動解決方案難以擴展的原因。它們通常對 PoC 或實驗性部署非常有用，但對于任何生產環境，管理工具都可以省去許多麻煩。
NVIDIA Fleet Command 是一個用于容器編排的托管平臺，可簡化邊緣系統和 AI 應用程序的供應和部署。它利用云的規模和彈性簡化了分布式計算環境的管理，將每個站點變成了一個安全、智能的位置。
要了解 Fleet Command 如何幫助管理邊緣部署的更多信息，請觀看 簡化邊緣的人工智能管理?演示.
展望未來
邊緣計算是一個新的但經過驗證的概念，適用于特定用例。了解這項技術的基礎知識可以幫助許多組織加速工作負載，從而實現盈利。
雖然邊緣計算 101 和邊緣計算 201 網絡研討會側重于設計和構建邊緣解決方案， 邊緣計算 301 ：維護和優化部署 深入了解對邊緣部署進行日常管理所需的內容。注冊以繼續您的邊緣計算學習之旅。
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