人工智能成为云的新风口:云网数据中心|CDN加速,广州服务器托管租用,0755-88868179
发布时间：2017-05-12 点击数：3157
在1998年CDN诞生之际，互联网也刚开始商用不久，彼时互联网以固定形态为主，网络上的内容主要是文件、视频和简单的Web内容等。CDN架构到现在经历了1.0到2.0的发展，直到智能化的3.0出现。
CDN边缘计算的需求建立在未来万物互联的基础之上，无论是云服务还是智能CDN，都将在未来的物联网时代得到深度应用。随着直播、AI的发展，用户对计算资源苛求度比过往变得越来越深了。
这种苛求度源于未来物联、车联场景出现之后，以现在整个CDN、数据中心、网络架构来看，光靠数据中心显得有些力不从心，并且集中式计算在很多基础计算场景下会产生大量成本消耗。AI应用场景涉及到美妆美颜、智能鉴黄、同声传译、人机交互、人脸核身、智能安防、智能家居与智能客服，基础AI能力仅仅涉及到图像处理、音频处理及自然语言处理。与此同时，CDN在这个过程中天然的分布性可以在最靠近用户的边缘上就解决大量物联接入、基础机器学习场景的问题。
人工智能带动智能CDN与智能管道行业的转变
边缘计算与CDN的结合，带动了整个“人工智能+云”在各个场景的服务。以视频直播为例，同城互动直播放到边缘节点里去成本可能会减少50%，涉黄的内容90%都能够在边缘网络上处理。这其中涉及到与AI相结合的部分，云厂商在其间拥有优势：一边有数据中心，一边运营边缘网络，并且能够知道这两者之间如何高效合作。而单纯的CDN公司在所获得的数据不多的情况下可能很难判断哪些东西需要过滤和分发，最终还是需要与云及AI协同去完成。
另一方面，人工智能同时也带动了智能CDN与智能管道行业的转变。智能管道的核心一是识别不同的业务类型，进行控制和计费;二是通过深度包检测技术，判断用户的类别，提供不同水平的网络服务。网络的转型涉及各个层面，需要接入网、边际网和数据分组网共同配合、协同优化来实现。
智能终端快速发展带动CDN行业进入3.0时代
自2008年起，随着智能终端技术的发展，各种智能手机和平板设备开始快速普及，用户上网的介质也从过去的固定电脑向移动设备转移。CDN架构到现在经历了1.0到2.0的发展，直到智能化的3.0出现。此前，外文网站BIZETY刊文指出(编译)：
CDN PoP 1.0的架构诞生于20年前，这对于当时的网站非常适合，一些小容量的信息可以通过缓慢的互联网连接实现传递。这时CDN的主要挑战是从部署在互联网服务提供商(ISP)的边缘节点 (POPs)传输网页内容。每一个接入POP的终端用户都会快速获得响应内容，而不是首先通过网络(当时依然很慢)来访问源服务器。通过这种方式，CDN可以很容易把受欢迎的内容发送给大量的互联网用户。
CDN PoP 2.0的架构离我们的生活更近了一些，也是我们目前使用最广泛的CDN技术。由于2.0架构有基本的软件堆栈组成，但不具备数据和信息的深入分析，更不用谈及少得可怜的智能化功能，这也就决定了其架构是被动的、响应式的、无状态的。2.0架构的目标是缓存边缘内容，并在边缘进行一些简单的处理，从就近原则中争取TCP传输性能上的提升。2.0架构以缓存软件为核心，同时配套负载均衡、日志分析、DNS等服务。
CDN2.0与3.0的架构对比
由于移动终端与台式机以及笔记本的屏幕存在很大差别，因此如何进行智能化的判断，在不同的终端上实现最佳的图片尺寸匹配成为服务商所必须解决的问题。此外，移动终端大多通过无线和移动网络接入互联网，与固定网络相比最大的缺陷是网络不稳定，网速会随着场景的不同而发生较大波动，这也为CDN带来了挑战。同时，各种安全问题日益突出，成为CDN亟需解决的问题。
CDN边缘计算的需求建立在未来万物互联的基础之上，无论是云服务还是智能CDN，都将在未来的物联网时代得到深度应用。随着直播、AI的发展，用户对计算资源苛求度比过往变得越来越深了。
这种苛求度源于未来物联、车联场景出现之后，以现在整个CDN、数据中心、网络架构来看，光靠数据中心显得有些力不从心，并且集中式计算在很多基础计算场景下会产生大量成本消耗。AI应用场景涉及到美妆美颜、智能鉴黄、同声传译、人机交互、人脸核身、智能安防、智能家居与智能客服，基础AI能力仅仅涉及到图像处理、音频处理及自然语言处理。与此同时，CDN在这个过程中天然的分布性可以在最靠近用户的边缘上就解决大量物联接入、基础机器学习场景的问题。
人工智能带动智能CDN与智能管道行业的转变
边缘计算与CDN的结合，带动了整个“人工智能+云”在各个场景的服务。以视频直播为例，同城互动直播放到边缘节点里去成本可能会减少50%，涉黄的内容90%都能够在边缘网络上处理。这其中涉及到与AI相结合的部分，云厂商在其间拥有优势：一边有数据中心，一边运营边缘网络，并且能够知道这两者之间如何高效合作。而单纯的CDN公司在所获得的数据不多的情况下可能很难判断哪些东西需要过滤和分发，最终还是需要与云及AI协同去完成。
另一方面，人工智能同时也带动了智能CDN与智能管道行业的转变。智能管道的核心一是识别不同的业务类型，进行控制和计费;二是通过深度包检测技术，判断用户的类别，提供不同水平的网络服务。网络的转型涉及各个层面，需要接入网、边际网和数据分组网共同配合、协同优化来实现。
智能终端快速发展带动CDN行业进入3.0时代
自2008年起，随着智能终端技术的发展，各种智能手机和平板设备开始快速普及，用户上网的介质也从过去的固定电脑向移动设备转移。CDN架构到现在经历了1.0到2.0的发展，直到智能化的3.0出现。此前，外文网站BIZETY刊文指出(编译)：
CDN PoP 1.0的架构诞生于20年前，这对于当时的网站非常适合，一些小容量的信息可以通过缓慢的互联网连接实现传递。这时CDN的主要挑战是从部署在互联网服务提供商(ISP)的边缘节点 (POPs)传输网页内容。每一个接入POP的终端用户都会快速获得响应内容，而不是首先通过网络(当时依然很慢)来访问源服务器。通过这种方式，CDN可以很容易把受欢迎的内容发送给大量的互联网用户。
CDN PoP 2.0的架构离我们的生活更近了一些，也是我们目前使用最广泛的CDN技术。由于2.0架构有基本的软件堆栈组成，但不具备数据和信息的深入分析，更不用谈及少得可怜的智能化功能，这也就决定了其架构是被动的、响应式的、无状态的。2.0架构的目标是缓存边缘内容，并在边缘进行一些简单的处理，从就近原则中争取TCP传输性能上的提升。2.0架构以缓存软件为核心，同时配套负载均衡、日志分析、DNS等服务。
CDN2.0与3.0的架构对比
由于移动终端与台式机以及笔记本的屏幕存在很大差别，因此如何进行智能化的判断，在不同的终端上实现最佳的图片尺寸匹配成为服务商所必须解决的问题。此外，移动终端大多通过无线和移动网络接入互联网，与固定网络相比最大的缺陷是网络不稳定，网速会随着场景的不同而发生较大波动，这也为CDN带来了挑战。同时，各种安全问题日益突出，成为CDN亟需解决的问题。