地方政府終於可以實現他們在過去幾年裏一直計劃的許多目標。這在很大程度上要歸功於人工智能的快速發展。現在可以從地圖上的任何一點提取實時的可操作情報和決策。

然而，人工智能的好處只會在支持它的底層雲基礎設施中發揮作用。人工智能需要將信息快速傳輸到中央數據中心，並在邊緣進行神經處理，以便在攝取點獲得智能。

將人工智能集成到這些基礎設施中不僅可以提高運營效率，而且還強調了在更廣泛的人工智能生態系統中廣泛訪問、可擴展性、可見性、透明度和信任的重要性。爲了有效地做到這一點，IT運營經理必須能夠在需要時在邊緣提供資源和應用程序。

幸運的是，城市可以通過將他們已經使用的多混合雲基礎設施部署在網絡邊緣來實現這一目標。在這個過程中，他們將獲得顯著的效率效益，並爲實現他們的智慧城市目標做好准備。

利用邊緣計算不再需要攀爬路燈杆

大多數城市將多接入邊緣計算嵌入到其物聯網設備中。 MEC 是用於在邊緣運行 AI 工作負載的強大解決方案。

然而，許多城市在需求發生變化時沒有實際的方法來更新其邊緣設備上運行的軟件。 假設一個城市想要开始使用交通攝像頭來監控道路的磨損情況。 可能需要向每個攝像頭派遣一名工作人員，爬上路燈杆，然後物理更換現有設備或添加新設備。

結合使用軟件定義基礎設施 (SDI)、服務編排和數據管理會更加高效。 大多數機構已經將這些工具用於其他目的。 當應用於邊緣時，它們可以爲運營經理提供一種有效的方法來遠程管理和控制其智慧城市環境。

SDI 連接邊緣和數據中心

多年來，組織一直在使用 SDI 來管理其基礎設施即服務運營，但它對於管理邊緣設備同樣有效。 通過將 SDI 擴展到邊緣，機構可以利用軟件將邊緣與其中央數據中心連接起來。 然後，運營經理可以輕松配置邊緣網絡、優化設備性能以獲得更准確、更高效的輸出、更改設備上運行的應用程序等等。

這需要創建一個與組織的其他雲（公共、私有或兩者）並存的微雲。 微雲是位於網絡邊緣的計算節點和存儲功能的小型集群。 添加微雲將組織雲系統的邊界擴展到邊緣。 與 SDI 相結合，它允許運營部門以虛擬方式管理其組織的邊緣基礎設施和應用程序，從而無需對邊緣設備進行物理更改。

隨時隨地部署和管理應用程序

許多城市機構使用 Kubernetes 或 Microsoft Azure 等服務編排系統來編排部分應用程序部署流程。 這些系統允許組織在任何地方部署應用程序並從任何地方管理它們。

機構可以採用類似的方法來管理其多雲和邊緣環境。 將服務編排與支持性 SDI 基礎相結合，使應用程序开發人員和運營經理能夠在整個邊緣生態系統中輕松部署服務。 應用程序可以發送到微雲並從任何地方進行管理。 與 Kubernetes 或 Azure 一樣，這些應用程序可以在邊緣環境中快速大規模部署。

數據管理控制如何處理信息

數據管理程序（如Amazon Redshift和开源的Apache Kafka程序）非常適合數據管理和流式傳輸，並已進入許多市政府IT項目。它們使組織能夠知道他們的數據始終在哪裏，並控制其移動。

當在邊緣進行高效和有效的數據處理時，這些優勢是無價的。機構需要能夠控制在邊緣處理哪些數據，以及有多少數據流回數據中心。例如，對時間敏感的數據處理和推理應該在設備本身上進行，而需要更多處理時間的信息被傳輸回中央位置。

除了確保在接收點附近近乎實時地提供可操作的情報之外，數據管理還可以幫助城市節省資金。將大量數據從邊緣傳輸到本地雲可能會使用大量帶寬，這可能會很昂貴。明智地使用數據傳輸非常重要，各機構應努力在邊緣進行盡可能多的適當處理。

2024年，市政府將有機會使其市政當局比以往任何時候都更加智能和更加互聯。正確的支持基礎架構與服務編排和數據管理相結合，將有助於他們實現目標。

by Darren Pulsipher

標題：如何將雲帶到邊緣並加速智慧城市計劃

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