边缘AI计算平台价钱

什么是边缘安全加速平台

开发者平台 随着互联网业务的发展,动态请求(例如搜索结果、个性化推荐等)的占比越来越大,这类多元化内容需要经过计算后再返回给用户。 AOne-开发者平台提供边缘函数、边缘KV存储,当控制台上的标准配置无法满足您的业务需求时,可以尝试使用边缘函数快速编程实现。 通过JavaScript ES6标准语法和模板,积木式地组合出个性化的边缘定制配置。在边缘节点进行计算,避免源站请求过载,从而减少源站并发和请求,使业务运行更加平滑,波动降低,同时还能降低带宽成本。

网站如何接入边缘安全加速平台

本文介绍如何将网站域名接入边缘安全加速平台的安全与加速服务,保障您网站的安全性和可用性。 通过网站业务梳理、域名接入配置、运营管理三个方面进行管理您的网站。 网站业务梳理 在将网站接入边缘安全加速平台前,建议您先梳理网站的业务信息以及历史受攻击的情况,便于使用安全与加速服务制定合适的防护策略。 梳理网站的基础信息 梳理网站的基础信息,有利于您在域名接入安全与加速服务时,填写正确的域名配置。 网站支持哪些访问协议,如果需要支持HTTPS,那需要提前准备对应的HTTPS证书。

什么是开发者平台-边缘函数

本文介绍AOne边缘函数。 为什么选择开发者平台-边缘函数 千人千面,个性化定制,源站计算成本高: 企业网站为了提升用户转化率,往往需要在源站服务器根据用户历史数据,计算出千人千面的个性化推荐结果。一方面给源站服务器带来了较大的计算成本,另一方面由于中心化部署带来的网络时延,企业更加容易错失商机。 应对流量洪峰,资源无法弹性伸缩: 中心源站为了应付突发场景预留较多的计算和存储服务器,往往出现资源冗余。如果预留资源不够,则更加容易导致服务出错。

边缘安全加速平台服务等级协议

本文提供了边缘安全加速平台服务等级协议查看地址。 边缘安全加速平台服务等级协议,详情请参见这里。

边缘计算中的AI

存储服务是边缘计算中不可或缺的一部分，用于存储AI模型、训练数据以及推理结果等。边缘节点需要提供足够的存储空间，并确保数据的安全性和可靠性。 2. 可以采用分布式存储系统，将数据分散存储在多个边缘节点上，提高数据的可用性和容错性。 （二）推理加速技术 1. 推理加速引擎 1. 部署自研或开源的推理加速引擎，如TensorRT等，可以优化AI模型的推理性能。这些引擎通常针对特定的硬件平台进行优化，能够充分利用硬件资源，提高推理速度。 2.

AI在边缘计算中的优化

一、引言 随着物联网（IoT）技术的飞速发展和人工智能（AI）技术的日益成熟，边缘计算作为一种新兴的计算范式，正逐渐受到广泛关注。边缘计算将计算资源和数据处理能力部署到靠近数据源的边缘节点，有效解决了传统云端计算模式面临的数据传输延迟高、网络带宽压力大、隐私安全等问题。AI与边缘计算的结合，使得智能化应用能够推向更广泛的场景，如智能家居、智能交通、工业自动化等。本文将深入探讨AI在边缘计算中的部署策略与优化方法。 二、AI在边缘计算中的部署策略 （一）基础资源准备 1. 计算资源 1.

AI在边缘计算中的部署

一、引言 随着物联网（IoT）技术的飞速发展和人工智能（AI）技术的日益成熟，边缘计算作为一种新兴的计算范式，正逐渐受到广泛关注。边缘计算将计算资源和数据处理能力部署到靠近数据源的边缘节点，有效解决了传统云端计算模式面临的数据传输延迟高、网络带宽压力大、隐私安全等问题。AI与边缘计算的结合，使得智能化应用能够推向更广泛的场景，如智能家居、智能交通、工业自动化等。本文将深入探讨AI在边缘计算中的部署策略与优化方法。 二、AI在边缘计算中的部署策略 （一）基础资源准备 1. 计算资源 1.

AI在边缘计算中的部署与优化

一、引言 随着物联网（IoT）技术的飞速发展和人工智能（AI）技术的日益成熟，边缘计算作为一种新兴的计算范式，正逐渐受到广泛关注。边缘计算将计算资源和数据处理能力部署到靠近数据源的边缘节点，有效解决了传统云端计算模式面临的数据传输延迟高、网络带宽压力大、隐私安全等问题。AI与边缘计算的结合，使得智能化应用能够推向更广泛的场景，如智能家居、智能交通、工业自动化等。本文将深入探讨AI在边缘计算中的部署策略与优化方法。 二、AI在边缘计算中的部署策略 （一）基础资源准备 1. 计算资源 1.

天翼云边缘函数、边缘安全项目入选“可信边缘计算推进计划”

天翼云在边缘体系内持续深耕,先后发布了边缘云ECX、边缘一体机iStack、边缘AI盒子iBox、实时云渲染RCR、边缘专用集群ECK、边缘Serverless容器、边缘安全等产品,取得了多项可信云认证及行业大奖,成绩令人瞩目。以此为契机,未来天翼云边缘计算将在深化性能可用性、创新边缘产品、丰富边缘生态等方面进一步深耕,推动边缘技术与行业发展,为产业数字化和数字产业化做出新的贡献。

边缘计算云原生架构解决方案

业务挑战 资源异构 目前,在边缘及业务现场存在大量异构的基础设施资源,通过业务需求驱动边缘计算平台的建设,不仅要整合利用现有基础设施资源,还要将云中心计算能力下沉至边缘及现场,实现大量存量业务运营管控上云 业务创新效率低 云边节点的环境差异不利于应用快速部署。

AI大模型训练智算平台

解决方案场景 大模型训练智算平台 大规模智算中心 AI开发平台 大模型训练等大规模分布式的AI应用场景下对计算、存储、网络性能都具有极高的要求,需求高性能异构算力。

天翼云成首批“可信边缘计算推进计划”及“分布式云扬帆计划”成员

同时,iStack支持以私有云方式交付,可按客户需求提供定制化的硬件配置,提供本地化的云管平台,部署在电信机房或客户指定的机房位置。iBox AI边缘盒子,是一款云边协同、提供多种AI算法的智能产品,将人工智能应用于海量物联网数据中,为各类场景提供基于 AI 识别模型的智能服务。iBox提供一键部署、开箱即用的软硬一体交付方式,支持横向扩展节点,形成强大的计算和处理能力。