瑞驰信息引入灵活的模块化ai边缘 计算解决方案
如今，便携式消费电子设备不仅直接支持个人数据生活，而且引领着全球最大的网络数据增长。 根据 IDC 的《数据时代 2025》报告，从 2018 年的 33 ZB 开始，全球每年的数据生成量将增长到 175 ZB，相当于每天生成 491 EB 的数据。 然而，这种大量数据涌入对现有的云网络和边缘计算架构构成了严峻的挑战。 作为AI边缘计算行业和解决方案的开发者和设计者，锐驰信息推出了针对数据时代挑战进行优化的边缘计算解决方案。
随着边缘设备数量的不断增加，将大量数据传输到云端将付出巨大的代价。 另一方面，边缘计算允许在本地执行数据处理、存储和分析，仅将必要的数据发送回云端，从而大大降低了带宽需求和相关成本。 此外，安全和隐私问题也是现代技术面临的严峻挑战，通过边缘计算减少网络传输的数据量可以有效降低数据拦截的风险并提高整体安全性。
借助人工智能技术，边缘计算可以实现更快的处理速度，并释放未开发数据的全部潜力。 除了数据量的增长外，人工智能 （AI）、增强现实 （AR）、虚拟现实 （VR）、智慧城市和智能医疗保健等多种应用的兴起进一步增加了对云架构的需求。 然而，这些应用程序对响应能力、网络带宽、安全性和隐私性提出了很高的要求。
作为AI边缘计算产品和解决方案的提供商，瑞驰信息充分了解上述挑战和需求。 公司持续深耕服务器领域，致力于开发灵活的边缘计算服务器，以满足各种市场和应用场景的差异化需求。 有别于传统的服务器设计，锐驰信息重新定义了传统服务器的集成，创新在于其刀片式和模块化结构设计，分为AI计算、存储、商业智能管理。
瑞驰信息指出，这种模块化架构允许客户在不同的边缘计算场景中自由匹配和使用，实现最佳性价比的组合。 无论是在智慧城市、智慧工地、智慧园区、智慧校园、智慧应急等场景，瑞驰都能为客户提供最佳解决方案，帮助客户取得市场领先地位，共创双赢。
随着技术的飞速发展，未来的网络架构将进一步融合云端和边缘计算，开创数据新时代。 云将深耕深度学习和机器学习领域，催生复杂而强大的人工智能应用模型。 边缘计算将基于这些模型，在各种不同的场景中演绎智能应用。 另一方面，边缘计算将在这些云模型的引导下，成为实现智能应用的驱动力。 边缘计算将广泛应用于增强型移动宽带 （EMB）、超可靠低延迟通信 （URKC） 和大规模机器通信 （MMTC） 等领域，以实现更智能、更高效的城市、医疗保健、交通等。