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分布式云：将AI扩展至网络边缘

核心内容概述

随着人工智能（AI）技术的快速发展，全球AI支出预计从2024年至2028年将以29%的复合年增长率增长，达到6320亿美元。然而，传统的集中式云架构已难以满足实时、数据密集型全球应用程序的需求，尤其是在AI从模型训练向推理功能转移的趋势下。为应对这一挑战，分布式云架构正成为企业的新选择，它结合了云计算与边缘计算的优势，支持企业实现更高效、更灵活的AI部署。

主要观点

AI计算资源的使用趋势

• AI正在从集中式云向边缘计算迁移，以满足实时数据处理和低延迟的需求。
• 分布式云架构能够将计算资源部署到更接近用户和设备的位置，从而提升性能并降低成本。

当前云策略的不足

• 多数企业认为当前的云战略无法支持实时数据驱动型决策。
• 集中式云存在性能延迟、安全风险、扩展性不足等问题。

分布式云的优势

• 降低延迟：通过将计算资源靠近用户，实现更快的响应时间。
• 更强的可扩展性：企业可以快速扩展到边缘位置，无需新建数据中心。
• 更全面的监控能力：通过统一控制台，实现对混合云和多云环境的统一管理。
• 更高的可靠性：分布式架构具备更高的容错能力和冗余度，确保服务连续性。

分布式云的潜在限制

• 备份复杂性：数据需保留于特定位置，备份和恢复流程更加复杂。
• 可用性挑战：不同位置的网络连接能力差异可能导致带宽受限。
• 部署与维护复杂性：相比集中式云，分布式云系统的部署和维护更难。
• 前期成本较高：需要更大的初始投资，并且扩展时成本可能上升。

关键信息

企业对分布式云的接受度

• 超过75%的受访者认为，单一供应商无法满足其分布式工作负载和应用程序的需求。
• 近四分之三的受访者认为分布式云对支持数字化转型、创新和安全至关重要。

IT负责人与开发者的看法

• 88%的IT负责人有六项或以上的工作负载需要在多个地区运行。
• 76%的IT负责人认为必须将适当的工作负载分配到合适的云环境中。
• 66%的IT负责人有六项或以上的工作负载需要在多个司法管辖区运行。
• 68%的开发者认为分布式云有助于提升收入，68%认为有助于增强性能，65%认为有助于优化成本，64%认为有助于改善用户体验。

开发者偏好

• 38%的开发者认为分布式云降低了延迟，改善了用户体验。
• 34%的开发者认为其支持灵活扩展。
• 33%的开发者认为其能提供更大的容量以处理数据密集型应用。

分布式云助力解决的关键业务重点

1. 推动创新：支持围绕AI的创新，特别是实时推理应用。
2. 现代化数字化体验：优化用户体验，支持个性化服务。
3. 改善数据管理和决策制定：提升数据处理能力，实现更快速的决策。
4. 提升安全性：通过数据本地化和更灵活的部署方式，增强数据保护。

向分布更广泛的云转型

• 随着AI推理需求的增加，企业需采用更分布广泛的云架构。
• 分布式云能够弥合集中式云与AI赋能型功能之间的差距，支持实时、全球化的应用程序开发与交付。

结论

分布式云正在成为企业应对AI挑战和实现数字化转型的关键基础设施。随着AI应用对低延迟和边缘计算能力的需求上升，分布式云架构提供了更灵活、更安全、更可靠的选择。企业若希望在未来竞争中占据优势，应积极评估并部署分布式云解决方案。Akamai作为一家专注于网络安全和云计算的公司，正为客户提供支持，帮助其将AI扩展至网络边缘，实现更高效的业务增长。

调研来源：Akamai委托Forrester Consulting进行的调研，覆盖美国、加拿大和墨西哥的零售、媒体及电信行业。