作者簡介：Vineeth Varughese是Akamai亞太及日本地區(qū)的云產品市場負責人，在云計算、人工智能（AI）及市場進入策略（GTM）領域擁有豐富經驗。

傳統(tǒng)云平臺在利用海量數(shù)據(jù)訓練AI模型方面表現(xiàn)出色，但隨著企業(yè)希望進一步擴展和優(yōu)化AI應用，這些平臺的局限性逐漸顯現(xiàn)。

在Akamai委托Forrester進行的一項研究中，揭示了IT領導者和開發(fā)者在使用傳統(tǒng)云平臺時遇到的問題。多數(shù)受訪者認為，在AI推理時代，將計算資源遷移至邊緣計算有助于降低延遲、減少帶寬占用并優(yōu)化成本。

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隨著AI訓練為AI推理鋪平了道路，我們需要能夠應對更高工作負載和計算需求的解決方案，同時確保性能不受影響，終端用戶體驗保持流暢。

AI推理轉型對應用開發(fā)的影響

當AI的計算需求從訓練轉向推理時，這對AI應用開發(fā)者意味著什么？

J.Gold Associates總裁兼首席分析師Jack Gold指出，當前訓練與推理的計算資源占比為80%訓練、20%推理。他預測未來三年內這一比例將逆轉，變?yōu)?0%推理、僅20%訓練。

AI推理是指利用已訓練模型從新數(shù)據(jù)中得出結論的過程。隨著更多模型通過龐大數(shù)據(jù)集完成訓練，下一階段的任務是運用這些模型處理新信息，從而擴展AI解決方案的能力。

與此同時，用戶對應用的個性化、高性能和實時數(shù)據(jù)處理需求日益增長，這意味著當前的云解決方案必須適應這一變化。

為何傳統(tǒng)云架構難以滿足需求

AI推理的目標是為AI應用提供實時結果和更流暢的用戶體驗。然而，傳統(tǒng)云解決方案面臨三大關鍵挑戰(zhàn)，使其難以支撐AI的擴展與優(yōu)化：

研究中揭示的開發(fā)者與IT領導者的主要痛點包括：

? 延遲問題（56%受訪者遭遇處理延遲）

? 成本問題（60%受訪者受困于存儲/計算成本）

? 擴展困難（45%受訪者難以實現(xiàn)規(guī)模化

“多數(shù)受訪者表示，其當前的云策略阻礙了他們在應用中構建實時數(shù)據(jù)驅動決策的能力?！眰鹘y(tǒng)云解決方案已難以滿足AI擴展與優(yōu)化的需求。那么，是否存在更有效的替代方案？

邊緣計算讓數(shù)據(jù)處理更貼近用戶端，從而減少延遲、提升性能，幫助開發(fā)者更高效地擴展應用。然而，邊緣計算也存在挑戰(zhàn)，包括合規(guī)與監(jiān)管問題、供應商鎖定，以及難以招聘和留住具備相關技能的技術人才。邊緣計算通常采用不同的架構設計、專用協(xié)議和多樣化供應商，導致運營復雜性增加和業(yè)務風險上升。

分布式云計算：AI應用開發(fā)的下一階段

一種快速獲得IT領導者青睞的替代方案是分布式云計算。研究中超半數(shù)受訪者表示，他們目前正在自主管理某種形式的分布式架構。

多數(shù)受訪者認為，由于額外存儲與計算成本以及高延遲導致的處理延遲，其當前的云策略阻礙了他們在應用中實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)驅動決策的能力。

與邊緣計算類似，分布式云架構允許開發(fā)者從更靠近用戶的位置提供數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化應用、云數(shù)據(jù)庫、流媒體及其他工作負載的延遲和性能。

不同之處在于，分布式云計算的數(shù)據(jù)存儲位置更加多樣化，可涵蓋第三方數(shù)據(jù)中心、本地設施和私有云環(huán)境。

隨著AI推理的普及，更多應用和擴展機會將涌現(xiàn)，對高效數(shù)據(jù)處理方式的需求也將隨之增長。

應用用戶將期待快速響應和無縫體驗。通過投資分布式架構，開發(fā)者能夠滿足現(xiàn)代應用對實時數(shù)據(jù)處理和推理的需求，從而確保企業(yè)在用戶端保持競爭優(yōu)勢。

分布式云計算如何匹配企業(yè)目標

研究發(fā)現(xiàn)，分布式云架構的靈活性——既能將計算資源部署在靠近終端用戶的位置，又能保持集中管理——解決了受訪者的主要顧慮，包括：

? 55%認為其可降低業(yè)務風險

? 54%認為其有助于控制成本激增

? 49%認為其能加快價值實現(xiàn)速度

分布式云架構優(yōu)于邊緣計算的一點在于，它允許開發(fā)者使用與核心云計算相同的技能、架構范式和云原生工具來部署和管理AI應用。

此外，分布式云在構建應用時還能提供更低的延遲、更好的可擴展性、更高的可靠性，以及對數(shù)據(jù)的更強控制力。

是否應盡早轉型？

Akamai與Forrester的研究顯示，IT領導者和應用開發(fā)者正優(yōu)先關注AI創(chuàng)新、數(shù)字化體驗升級、個性化體驗優(yōu)化及數(shù)據(jù)管理改進等目標。分布式云的優(yōu)勢恰好與這些需求直接契合。

基于對AI推理發(fā)展的預測以及分布式云部署的上升趨勢，轉向分布式架構似乎是明智之選。盡早行動有助于企業(yè)在市場和AI技術演進中保持競爭力。

如需了解更多關于分布式云、邊緣計算與傳統(tǒng)云架構的未來對比，請立即下載完整報告。

• 在這項由Akamai委托Forrester Consulting進行的研究中，來自零售、媒體和電信行業(yè)的163位北美云戰(zhàn)略決策者分享了他們對云計算現(xiàn)狀的看法。

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