业务挑战
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大模型推理延迟
大模型推理通常需要大量的计算资源，导致在传统集中式数据中心处理时产生不可接受的延迟。
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实时决策需求
自动驾驶和量化交易等应用需要实时数据分析和决策，任何延迟都可能造成严重的后果。
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网络连接稳定性
边缘环境中的网络连接必须稳定可靠，以确保数据的连续传输和推理结果的准确性。
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数据安全和隐私
在边缘推理中处理的数据可能包括敏感信息，需要确保数据的安全性和隐私保护。
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系统可扩展性和维护
随着业务需求的增长，边缘计算系统需要易于扩展和维护，以适应不断变化的工作负载。
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资源限制
边缘设备通常资源有限，如计算能力、存储空间和能源供应。这限制了它们处理复杂任务或大量数据的能力。
解决方案
高密度机柜：在边缘位置部署高密度机柜，以提供强大的本地计算能力，支持大模型推理的低延迟需求。
带宽、运营商专线、低延迟网络：确保边缘节点与核心网络之间的高速、稳定连接，减少数据传输的延迟，提升客户体验。
IP地址租售、云连接/DCI：为边缘节点分配独特的IP地址，并通过云连接服务实现与云资源的无缝集成。
VPN/SD-WAN：通过虚拟私人网络和软件定义的广域网络，确保数据在传输过程中的安全性和高效性。
算力及数据中心定制代建及改造：根据具体应用需求，定制构建或改造边缘数据中心，以优化大模型推理性能。
算力及数据中心运维：提供专业的运维服务，确保边缘计算环境的稳定运行和性能优化。
算力网络服务：为边缘计算提供网络架构设计和优化服务，以支持数据的高效流动和处理。
算力设备租售、算力租赁：根据业务需求，提供灵活的算力设备购买或租赁选项，快速扩展边缘计算能力。
IT设备运维服务：为边缘环境中的IT设备提供专业的运维支持，确保系统的稳定性和可靠性。
