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

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

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，服務提供商和運營商而言，這是一個巨大的變革者。

這意味著通過物聯網案例使用和新服務創造了新的收入機會。最終，這不僅關乎速度，而且5G還為企業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，一旦互聯設備數量大幅增加，連接性以外的機遇也將隨之涌現，企業可以向物聯網解決方案，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時代和物聯網的力量來實現新機遇并在行業中取得成功至關重要。

5G和物聯網將推動數據爆炸式增長。就物聯網而言，到2025年，將有250億個互聯的事物和設備（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網數據實時捕獲，分析和推動業務洞察力和行動？這就是流分析，邊緣和云的價值所在，即企業如何使用此實時數據來指導決策。

許多物聯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，機器的常規狀態和運行狀況檢查，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境。因此，特別是對于電信公司以及其他行業而言，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，上下文是物聯網的關鍵。上下文允許您使用各種企業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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