由于延迟和数据传输方面的限制，86% 的 IT 领导者在通过集中式云环境为分布式用户提供服务时面临重大运营挑战。
核心要点
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传统云架构设计造成严重的扩展瓶颈。
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从集中式云端为分布式用户提供服务，会带来延迟和数据传输方面的限制。采用分布式多云模式，通过让计算资源与数据所在位置相匹配，从而解决这些瓶颈。
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集中式云的数据出站开销会侵蚀软件毛利率。
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持续的多轮查询数据流会产生无法缓存的出站流量。采用提供固定费率数据传输的替代云平台，可以在查询量增长时保护单节点经济效益。
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集中式处理会导致无法接受的回传延迟。
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长距离数据传输会降低用户体验。将轻量级模型推理和提示词预处理路由至本地化边缘节点，可确保实现所需的亚秒级延迟。
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分布式环境扩大了企业的攻击面。
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将推理引擎卸载至边缘节点会带来合规风险。在边缘节点部署 WAF、API 防护和数据脱敏功能，可在请求到达核心系统之前拦截威胁。
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不透明的数据传输费用会带来超出预算的运营成本。
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传统超大规模云厂商的定价机制限制了财务的可预测性。采用提供捆绑式带宽额度的替代云服务商，可实现经济高效且可持续的扩展。
常见问题
常见问题
与服务于静态缓存文件的传统 Web 模型不同，生成式 AI 会持续传输定制化的、无法缓存的媒体和 JSON 输出，这些数据会绕过边缘缓存，并对传输的每一个字节产生出站流量费用。
集成针对特定工作负载的替代云平台，最高可将与带宽相关的运营开销降低 80%。
54% 的 IT 领袖偏好根据特定的工作负载需求，采取边缘计算与集中式推理各占一半的平衡混合策略。
Akamai Cloud 的 Object Storage 出站流量超额费用低至每 GB 0.005 美元，同时每个实例每月还捆绑提供高达 20 TB 的出站数据传输额度。