物联网通用支撑平台之AI支撑平台设计

      AI支撑业务全面管理算法相关的模型、模板、数据、任务的调度，为业务提供数据预处理、分类与聚类、特征提取等算法模型。

        训练平台提供数据预处理、特征提取、神经网络、深度学习、分类与聚类等方向常用算法模板或训练好的算法模型，快速支撑业务应用需求，也提供第三方算法的导入与封装，满足业务多样化应用需求。提供数据集整合、数据标注、数据画像、数据管理、模板管理、模型管理等功能和交互式编程建模、可视化拖拽建模，分布式训练、自动调参训练，模型预测、模型评估等训练支持。

        边缘计算平台主要实现模型应用配置、模型发布与更新、模型运行管理等功能，既可以部署在云端，也可以远程部署在边缘端，并完成云边端的采集数据和分析结果汇集。

       边缘网关运行算法模型实现场景内计算要求，并依据计算输出结果联动其他业务模块，同时完成本地数据的收集与上送。

边缘部署：

       边缘部署有两种方式：部署方式一，对于视频数据分析，视频存储到磁盘或网络录像（D/NVR）阵列后，前置边缘计算通过网络接口获取视频资源，依据业务需要执行智能分析，但视频智能分析的处置通过本地化部署在后端的智能分析服务器来实现，该服务器部署了视频智能算法微服务集负责本地化的智能分析事务；对于传感器等采集的时序数据，由于需要的算力相对较低，可以同时部署在前置边缘计算，由边缘计算直接完成智能分析处理。如果前置边缘计算算力足够，视频类智能分析也能前置直接处理。

       算法服务一般是功能函数或函数集，对外暴露可以远程调用API，该API以通用方式封装，方便统一调用。算法服务按需要部署在分析服务器或边缘网关设备上，以 HTTP请求-响应的方式或RPC远程函数调用的方式给业务逻辑调用，即调用方是带参数请求，并从分析服务那里获取返回结果。