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everywhere”的最終目標,我們?nèi)匀挥泻荛L的路要走。” Serverless—— AI everywhere的下一塊拼圖 從業(yè)內(nèi)工程師的角度來看,AI應用迭代發(fā)展的核心痛點主要包含2個方面: 第一:算法工程師作為AI應用的核心開發(fā)者通常只會和模型、數(shù)據(jù)以及代碼打交道,主要工作圍繞數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)工程、特征工程來自:百科IoT邊緣服務相關名詞說明 IoT邊緣軟件部署的硬件載體,在硬件上部署一組軟件應用,將硬件的狀態(tài)信息與云端互通,在云端管理控制臺可實現(xiàn)對硬件的遠程監(jiān)控與操作。 IoT邊緣軟件部署的硬件載體,在硬件上部署一組軟件應用,將硬件的狀態(tài)信息與云端互通,在云端管理控制臺可實現(xiàn)對硬件的遠程監(jiān)控與操作。 了解更多來自:專題
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數(shù)據(jù)庫服務,對比自建數(shù)據(jù)庫,優(yōu)勢如下: 成本 自購服務器搭建數(shù)據(jù)庫服務: 需購買數(shù)據(jù)庫服務器、內(nèi)網(wǎng)交換機,支付硬件后續(xù)消耗費用、機房托管等費用; 數(shù)據(jù)庫操作、運維需由專業(yè)DBA工程師負責,投入成本較高。 云數(shù)據(jù)庫 : 無需投入軟硬件成本,只需支付RDS實例費用,支持按需購買,彈性伸縮;來自:百科
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