बैंडविड्थ, समय पर और गोपनीयता: लहर के किनारे के पीछे जोर
आईडीसी की भविष्यवाणी 2020 तक दुनिया के सामने 500 मिलियन स्मार्ट उपकरणों, इंटरनेट का उपयोग करने से अधिक अगले 40% का डेटा, विश्लेषण करने की कार्रवाई की और किनारों पर जमा हो जाती। ये स्मार्ट उपकरणों, स्मार्ट फोन, व्यक्तिगत पहनने योग्य उपकरणों, मोटर वाहन शामिल की जरूरत है होगा, एनएमआर, बुद्धिमान सड़क प्रकाश, भाप जनरेटर, विमान के इंजन, आदि संचार प्रौद्योगिकियों 5G के लिए 4 जी से हैं, लेकिन डेटा विकास के नेटवर्क बैंडविड्थ विकास दर आगे बढ़ाया जा रहा है। आईडीसी को उम्मीद है कि 2018 तक, चीजों की 40% डाटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण किनारों पर रखने की ज़रूरत हो, तो नेटवर्क बैंडविड्थ मुद्दों के साथ सामना किया जाएगा। चुनौतियों और डेटा की अंकित राशि के बैंडविड्थ विस्फोटक वृद्धि, इंटेल का एहसास है कि अधिक कंप्यूटिंग के लिए चीजों की इंटरनेट के 50% हो जाएगा किनारों।
दूसरे, भारी उछाल की वजह से चीजों की स्मार्ट उपकरणों युग की संख्या लगभग सभी उद्योगों की सहमति डेटा आगे उच्च आवश्यकताओं डाल प्रसंस्करण की गति के लिए प्रतिक्रिया करने बन गया है, परिदृश्यों के सभी प्रकार देरी और देरी नेटवर्क कंप्यूटिंग को सहन करने में असमर्थ हैं। इंटेल के लिए है स्वत: ड्राइविंग के विकास पर ध्यान केंद्रित, उदाहरण के लिए, यदि सकारात्मक वाहन पैदल यात्री पैदल दूरी पर, छवि मान्यता कैमरा, और छवि को सामने से कैमरा पहचान संकुचित है, और फिर एक डाटा सेंटर का विश्लेषण करने और उचित दृढ़ संकल्प करना द्वारा एक नेटवर्क को प्रेषित, यह भी है अभी खत्म नहीं, परिणाम से पहचानने अपरिहार्य नुकसान का कारण हो सकता एक बार फिर से, वाहन नेटवर्क के सामने करने के लिए वापस उचित ब्रेक आपरेशन लेने के लिए की जरूरत है। आप इस तरह के एक बंद लूप अनुसरण करते हैं, जब कार एक अंतिम निर्णय है।
इसके अलावा, डेटा गोपनीयता की सुरक्षा के डेटा मालिक जागरूकता धीरे-धीरे सुधार हुआ है, वे बादल में डेटा अपलोड करने, तो किसी तीसरे पक्ष के माध्यम से साझा नहीं करना चाहते हैं, और उम्मीद है कि इन आंकड़ों स्थानीय स्तर पर कार्रवाई की जाएगी। इसलिए, कुछ रिश्तेदार गोपनीयता की सुरक्षा जरूरतों के मामले में अपेक्षाकृत उच्च परिदृश्यों किनारे पर डाटा प्रोसेसिंग की आवश्यकता है।
एज सहयोगी, काम का बोझ समेकन, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: कंप्यूटिंग बढ़त के भविष्य के इंटेल की दृष्टि
वर्तमान में, गणना प्रसंस्करण के कई बैक-एंड डाटा सेंटर में होता है इंटेल का मानना है कि चीजों में से आवेदन जरूरी क्षमता को समाप्त करने के अंत की आवश्यकता होती है, अधिक से अधिक आवेदन पत्र सामने के अंत प्रसंस्करण के लिए धकेल दिया जाता है नहीं होगा। तो, आप आसानी से बढ़त गणना कर सकते हैं बैंडविड्थ दबाव, समय पर प्रतिक्रिया और गोपनीयता और अन्य विशिष्ट लाभ के संरक्षण, एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
हालांकि, इसका मतलब यह नहीं है कि इंटेल का मानना है कि बढ़त कंप्यूटिंग क्लाउड कंप्यूटिंग का स्थान ले लेगा, राज्य के दोनों पूरक और synergistic विकास में दिखाई देगा: डेटा की बढ़ती मात्रा के साथ, एक हाथ पर, क्लाउड कंप्यूटिंग लोड बढ़ रहा है, यह आवश्यक है अगर आप सतत विकास चाहते हैं बढ़त परत 'तक पहुंचने के डेटा पूर्व प्रसंस्करण करने के लिए; दूसरी ओर, कई आवेदन परिदृश्यों में क्लाउड कंप्यूटिंग, ऊंचाई से चली आ रही हो सकता है, जिससे एकत्रित डेटा एकीकृत आवेदन उदाहरण को प्राप्त करने, परिवहन उद्योग में कि कैमरे। वाहन की गति पर कब्जा करने के लिए सीमित है और केवल एक चौराहे या एक क्षेत्र मनाया जा सकता है, अगर आप चाहते हैं एक कार ट्रैक का एक पूरा लेखा परीक्षा, यह अलग कैमरों के द्वारा बादल में कनेक्ट होना आवश्यक है, सारांश रिकॉर्ड की एक अधिक मनोरम दृश्य में।
इसके अलावा, इंटेल भी बढ़त कंप्यूटिंग, एक उच्च बढ़त कंप्यूटिंग आवश्यकताओं के साथ कृत्रिम बुद्धि के विकास के दिशा में एक और महान अंतर्दृष्टि, काम का बोझ समेकन एक प्रवृत्ति बन जाएगा। कार्यभार समेकन केंद्रीय कंप्यूटिंग के लिए छोटे बढ़त एकीकृत करने के लिए है सर्वर, जिससे सेवा लागत को कम करने, कम्प्यूटेशनल दक्षता में सुधार। काम का बोझ समेकन के पक्ष में बढ़त के बाद, डेटा एक नोड में एकत्रित किया जा सकता है, लेकिन यह भी नियंत्रण केंद्र। यह कहा जा सकता है, जिसमें कृत्रिम बुद्धि भी एक हाथ, कृत्रिम बुद्धि खिला से एक भूमिका और लाभ खेला बड़े पैमाने पर विकास प्रशिक्षण डेटा, बढ़त कंप्यूटिंग से अविभाज्य है।, कई परिदृश्यों अच्छा पैर जमाने कृत्रिम बुद्धि रहे हैं बारी में, कृत्रिम बुद्धि भी पूर्ण रूप से इसके फायदे के लिए, दे सकते हैं आगे बढ़त बढ़ावा देने के लिए, डेटा, डेटा मूल्य की रिहाई की क्षमता का दोहन करने के लिए जारी गणना आगे बढ़ें
डेटा की बाढ़ की प्रवृत्ति के तहत, बढ़त कंप्यूटिंग हालात प्रक्रिया के इंटरनेट के विकास में तेजी लाने के। कैसे और अधिक प्रभावी ढंग बढ़त कंप्यूटिंग को बढ़ावा देने के, इंटेल सहयोग और लोड के इन दो विकास दिशा के एकीकरण के किनारे, पकड़ा, जबकि बढ़त ओर करने के लिए इंटेल कृत्रिम बुद्धि, डेटा मान की रिहाई , यह बढ़त कंप्यूटिंग के लिए नए अवसर भी लाता है