据预测， 到 2028 年，人工智能支出将达到 6320 亿美元，这就提出了一个关键问题：当前的云平台在管理和部署具有计算密集型工作负载的人工智能应用方面准备得如何？
在Forrester咨询公司的一项名为 "分布式云 "的研究中：Akamai委托Forrester咨询公司进行了一项名为 "分布式云：将人工智能带入边缘"的研究，研究人员询问了云计算战略决策者对云计算现状的看法。
揭示的关键主题
- 依赖传统云平台的开发人员面临着成本、性能和延迟问题，难以扩展和管理应用程序。
- 边缘计算由于将资源物理上移到更靠近用户的地方而提高了性能，因此越来越受欢迎，但这也有其自身的复杂性。
- 分布式云解决方案的使用率正在上升，开发人员看到了更高的性能、更低的延迟以及扩展的灵活性。
研究显示，人工智能应用开发人员使用云解决方案的方式正在发生变化--他们越来越关注分布式技术和边缘技术，这些技术可改善用户体验和实时性能，并使人工智能应用更易于实现个性化。事实上，76% 的受访者认为分布式云解决方案对于实现组织目标至关重要。
如需了解主要结论摘要，请继续阅读或立即下载报告全文。
传统云平台的问题
如今，集中式传统云平台仍在广泛使用，但开发人员遇到了一个共同的问题--这些平台使开发人员更难以在其应用程序中构建实时、数据驱动的决策。
当今的应用开发依赖于实时、数据密集型交付，集中式云架构无法满足开发人员的需求。
在我们的调查中，受访者面临的最大问题包括
- 额外存储和处理能力的成本 (60%)
- 高延迟造成的处理延迟 (56%)
- 性能和延迟限制 (48%)
- 安全问题（48）
- 难以扩大计算规模以满足需求（45）
开发人员越来越多地选择使用边缘计算和分布式云解决方案。
边缘人工智能是未来吗？
未来几年，人工智能计算将从通过核心云计算进行训练转向推理，预计边缘计算将占据中心位置。其结果是，它将有助于推动 由人工智能驱动的下一代实时 个性化应用，并使低延迟、计算 密集型工作负载成为常态。
"将计算 更贴近终端用户 对于下一波数字化转型和 实时、数据密集型、全球应用程序开发和交付需求至关重要"。
随着人工智能转向推理，延迟、带宽使用和高成本等计算难题将需要一个长期的解决方案。开发者社区的共识似乎是， 转向边缘应用将有助于减少这些性能和延迟问题。
问题出在哪里？除了性能之外，边缘计算也有自身的局限性。调查对象强调，合规性和监管责任是他们最关心的问题，其次是供应商锁定的局限性，以及更广泛的招聘和留住人才的问题。
开发人员为何转向分布式云解决方案
转向边缘计算的方向是正确的，但由于其操作和业务复杂性，开发人员是否会满足于依赖边缘计算？
另一种解决方案是 分布式云架构，它既能提供边缘计算的优势，又能使管理人工智能应用的实际工作变得 更轻松、更灵活。
分布式云可以包括一系列不同的数据解决方案，包括内部地点、私有云、第三方数据中心和共用地点。所有这些都由一个中央控制平面进行管理，可对数据的位置进行更多控制。
开发人员为何使用分布式云服务
- 减少延迟，提高应用响应速度
- 通过单一控制台提高能见度
- 更强的可扩展性 ，无需支付建设新数据中心的费用
- 提高可靠性，并在一个地点脱机时提供备份服务
分布式云： 报告显示，虽然分布式云平台 的 使用并非没有局限性，但它确实与当今企业的首要任务密切相关。
- 77% 的人希望利用人工智能促进创新或创新
- 69% 的人希望实现数字体验的现代化
- 65% 的人认为数据管理和决策得到了改善
- 62% 的人优先考虑个性化体验
- 58% 强调加强安全
许多组织已经 表示支持分布式架构，88%的调查对象已经在多个地点运行六个或更多工作负载。
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人工智能应用的未来是向高度个性化的体验、实时结果和数据处理转变。要实现这一目标，需要有一种数据解决方案，既能实现无缝管理和部署，又能确保良好的终端用户体验。
为了确保您的应用程序不仅对用户有竞争力，而且对团队也有效率，分布式云似乎是一个明确的选择。
阅读报告全文，进一步了解各行各业的开发人员目前是如何进行应用程序开发的。
* 在Akamai委托Forrester咨询公司进行的这项研究中，来自零售、媒体和电信行业的163位北美云计算战略决策者被问及他们对云计算现状的看法。
注释