瑞馳資訊引入靈活的模組化ai邊緣 計算解決方案
如今，可攜式消費電子裝置不僅直接支援個人資料生活，而且引領著全球最大的網路資料增長。 根據 IDC 的《資料時代 2025》報告，從 2018 年的 33 ZB 開始，全球每年的資料生成量將增長到 175 ZB，相當於每天生成 491 EB 的資料。 然而，這種大量資料湧入對現有的雲網路和邊緣計算架構構成了嚴峻的挑戰。 作為AI邊緣計算行業和解決方案的開發者和設計者，銳馳資訊推出了針對資料時代挑戰進行優化的邊緣計算解決方案。
隨著邊緣裝置數量的不斷增加，將大量資料傳輸到雲端將付出巨大的代價。 另一方面，邊緣計算允許在本地執行資料處理、儲存和分析，僅將必要的資料傳送回雲端，從而大大降低了頻寬需求和相關成本。 此外，安全和私隱問題也是現代技術面臨的嚴峻挑戰，通過邊緣計算減少網路傳輸的資料量可以有效降低資料攔截的風險並提高整體安全性。
借助人工智慧技術，邊緣計算可以實現更快的處理速度，並釋放未開發資料的全部潛力。 除了資料量的增長外，人工智慧 （AI）、增強現實 （AR）、虛擬實境 （VR）、智慧城市和智慧型醫療保健等多種應用的興起進一步增加了對雲架構的需求。 然而，這些應用程式對響應能力、網路頻寬、安全性和私隱性提出了很高的要求。
作為AI邊緣計算產品和解決方案的提供商，瑞馳資訊充分了解上述挑戰和需求。 公司持續深耕伺服器領域，致力於開發靈活的邊緣計算伺服器，以滿足各種市場和應用場景的差異化需求。 有別於傳統的伺服器設計，銳馳資訊重新定義了傳統伺服器的整合，創新在於其刀片式和模組化結構設計，分為AI計算、儲存、商業智慧型管理。
瑞馳資訊指出，這種模組化架構允許客戶在不同的邊緣計算場景中自由匹配和使用，實現最佳價效比的組合。 無論是在智慧城市、智慧工地、智慧園區、智慧校園、智慧應急等場景，瑞馳都能為客戶提供最佳解決方案，幫助客戶取得市場領先地位，共創雙贏。
隨著技術的飛速發展，未來的網路架構將進一步融合雲端和邊緣計算，開創資料新時代。 雲將深耕深度學習和機器學習領域，催生複雜而強大的人工智慧應用模型。 邊緣計算將基於這些模型，在各種不同的場景中演繹智慧型應用。 另一方面，邊緣計算將在這些雲模型的引導下，成為實現智慧型應用的驅動力。 邊緣計算將廣泛應用於增強型移動寬頻 （EMB）、超可靠低延遲通訊 （URKC） 和大規模機器通訊 （MMTC） 等領域，以實現更智慧型、更高效的城市、醫療保健、交通等。