在該系列的第2部分中（第1部分），著眼于技術的不斷發(fā)展對電信行業(yè)的影響，將與Cloudera工業(yè)與解決方案營銷總監(jiān)Vijay Raja坐了下來，以了解他對該行業(yè)的發(fā)展趨勢和發(fā)展方向的看法。

隨著行業(yè)參與者繼續(xù)轉向以5G為中心的網絡，從數據角度來看5G對行業(yè)會產生怎樣的影響？

5G實際上是當今通信服務提供商（CSP）的下一個廣闊前景，因為它為他們提供了超越傳統(tǒng)收入來源并為增長開辟新途徑的多種機會。通常，5G可能提供每秒1-10千兆字節(jié)的速度，這比4G技術提供的速度大約快20到30倍。

在B2C方面，這意味著更快的下載速度，更低的延遲，并且消費者可以在旅途中下載超高清視頻。增強和虛擬現實服務現在也可以實現，并且將隨著5G的出現而真正實現。當前，消費者在家中也可以使用有線光纖連接，但是使用5G，它也提供了提供固定無線訪問的可能性。

然而，5G的真正機會將在B2B方面，物聯(lián)網和關鍵任務應用將受益匪淺。 5G還可以通過啟用更多連接來開拓新的收入來源，并且連接的設備和企業(yè)現在每平方公里最多可以擁有100萬個連接。

考慮到我們今天所面臨的某些局限性，對于行業(yè)，服務提供商和運營商而言，這是一個巨大的變革者。

這意味著通過物聯(lián)網案例使用和新服務創(chuàng)造了新的收入機會。最終，這不僅關乎速度，而且5G還為企業(yè)服務提供商提供了超低的延遲，并且至關重要的是，它提供了更高的可靠性以支持更多的關鍵任務應用程序。諸如自動駕駛，遠程健康監(jiān)控或手術，智能電網和工廠之類的東西-所有這些都需要高可靠性和低延遲才能正常供電。這是電信公司的下一個重大機遇。

從數據的角度來看，一旦互聯(lián)設備數量大幅增加，連接性以外的機遇也將隨之涌現，企業(yè)可以向物聯(lián)網解決方案，新平臺和服務多元化。這需要實時分析，并且公司將必須具有提取和處理實時流數據的功能。

人工智能，邊緣計算和云是當今技術中最熱門的三個主題–您能通過它們如何影響電信行業(yè)來與我們談談？

人工智能，邊緣計算和云這三種技術對于利用5G時代和物聯(lián)網的力量來實現新機遇并在行業(yè)中取得成功至關重要。

5G和物聯(lián)網將推動數據爆炸式增長。就物聯(lián)網而言，到2025年，將有250億個互聯(lián)的事物和設備（來源：GSMA），并且這些設備每天可能每秒流傳輸一次數據。

真正的問題將是，電信公司如何基于新的物聯(lián)網數據實時捕獲，分析和推動業(yè)務洞察力和行動？這就是流分析，邊緣和云的價值所在，即企業(yè)如何使用此實時數據來指導決策。

許多物聯(lián)網數據可能最終會存儲在云中，但并非所有這些都需要傳輸到集中位置。可以立即在邊緣分析IoT設備生成的許多數據，例如，機器的常規(guī)狀態(tài)和運行狀況檢查，包括每秒分析來自傳感器的關鍵數字簽名，例如溫度，壓力，扭矩讀數。

此外，需要即時處理的數據流（例如需要超低延遲的用例），例如自動駕駛和危險檢測之類的操作需要瞬時的亞秒級響應時間，并且需要在邊緣自身之外執(zhí)行。

但是，邊緣不能在真空中工作。為了使邊緣分析成功進行，當您可以將數PB的實時或測試數據放入云或集中式數據集群中，然后將其用于，訓練，測試和部署時，您仍需要云或集中式數據中心。使用所有這些數據迭代機器學習模型。這些機器學習模型一旦精煉，便可以推到最前沿，使其更加智能化-不斷適應新的和不斷變化的環(huán)境。因此，特別是對于電信公司以及其他行業(yè)而言，我們看到的是一種混合分析模型，在該模型中，您可以在邊緣獲得一些智能，但仍可為集中式數據中心或數據湖提供服務，您可以在其中構建更多的智能和預測能力。

而且我們認為，由于以下三個主要原因，云或數據中心中的集中式數據分析將繼續(xù)具有相關性：一個是針對上下文，另一個是用于比較分析，最后是機器學習方面。

• 上下文：傳感器數據本身是沒有意義的，上下文是物聯(lián)網的關鍵。上下文允許您使用各種企業(yè)和舊有數據源將傳感器數據添加并集成到傳感器數據中，以獲取更豐富的上下文和理解。
• 比較：類似地，比較分析使您可以比較不同方案或時間表上的性能或數據，以獲得更深入的見解。例如–一臺機器的性能與同一工廠的同類機器相比如何？與另一個位置的相比如何？設備性能參數如何隨時間變化？等等
• 機器學習：然后對于機器學習，這需要TB或PB的測試數據，以便構建，訓練和優(yōu)化模型。一旦構建了這些模型，便可以將它們部署回邊緣，以使邊緣更加智能。

這樣的方法的好處是，由于邊緣更智能，公司可以逐漸將越來越少的數據帶入集中式云，并且他們可以在邊緣實時實時地做出更相關，更明智，低延遲的決策。這就是企業(yè)現在正在走向的模型。

這就是邊緣智能如此重要的原因，但是邊緣智能必須與云協(xié)同工作才能有價值，并需要一個連接的端到端平臺來管理從邊緣到AI的整個數據生命周期。

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