经济合作与发展组织（OECD）预测，到2050年，世界人口将达到90亿，其中70%将居住在城市中心。可以预见，全球许多城市（如新加坡、迪拜和旧金山）都经历了数字化转型和建设，以应对全球最大的挑战：人口增长、污染、资源稀缺、水资源管理和能源效率。这些城市依靠信息和通信技术(ICT)以及AI、ML和云等技术向未来飞跃，有效和可持续地管理从交通到能源、水和天然气管理、公共空间以及与居民的关系的一切.对于那些正在考虑向智能化转型的城市来说，需要注意的是这个过程需要时间。许多城市没有达到预期，因为它们没有奠定正确的数字基础，也没有很好地规划旅程。我们很高兴与我们的合作伙伴一起与城市合作，让居民参与进来，赋予城市工人权力，优化城市运营和基础设施，并进行转型以加速创新和机遇。这些城市可能被称为“智能”、“智能”、“数字”、“网络”、“信息”或“有线”城市，但目标始终如一——提高效率、可持续性和竞争力，为经济提供更好的服务以及更高水平的居民生活质量。为了寻求更好的治理、经济发展、稳定的连通性和居民生活质量的改善，城市寻求相互连接的现代基础设施。这些问题的答案是智慧城市解决方案。智慧城市依赖于计算、存储、数据库、数据仓库等核心技术与大数据分析、实时流数据、人工智能、机器学习和物联网等先进技术的结合。城市在实施智慧城市技术时面临的最常见障碍是内部能力以及设计、实施和管理这些技术的能力，以及实现这一目标所需的投资。基于云的解决方案如何支持“智能”云技术旨在通过允许城市优化使用这些技术来改进现有技术或创建对居民生活质量产生积极影响的新服务来降低进入壁垒。智能城市从传感器、边缘设备和回程基础设施生成大量流数据。获取、存储和分析这些实时数据通常需要强大的计算能力。数据采集??必须占数百万甚至数十亿设备。此功能还必须根据输入量和执行的分析类型进行扩展。该解决方案应该能够根据需求轻松扩展。例如，在主动能源管理的情况下，通过深入分析了解电力使用模式非常重要。存储在数据湖中的用电量由分析和可视化层消耗，以从中获取价值。分析大型数据集通常需要大量可扩展的计算能力。大多数云提供商提供高度分布式的计算框架，这些框架提供对此类数据的近实时和批量分析。分析层的关键组成部分之一是使用机器学习来执行批量或实时预测分析。机器学习服务和机器学习模块已经内置到云平台中，无需从头学习复杂的算法/技术。值得注意的是，智慧城市的数据量几乎肯定会显着增长。可能需要廉价且安全的归档，这时云归档存储能力就派上用场，提供极低成本、安全可靠的冷存储服务。基于安全“智能”智能的数字城市还需要以最小的技术债务确保数据安全、隐私和可靠性。为智慧城市大规模实施安全始终是任何城市领导者的首要任务。云平台提供多种安全解决方案，例如身份和访问管理解决方案、数据加密、密钥管理、设备身份验证和平台API安全，这些解决方案也可以轻松与本地解决方案集成。城市通常更喜欢开源平台，大多数云服务都建立在这样的平台上。许多供应商都在推广开源技术和平台，如Linux、ApacheHadoop等，进一步降低成本并提高可靠性。欧洲城市如何变得“更聪明”？欧洲城市可以探索云等新时代数字技术，这些技术现在已成为连接各种以市民为中心的公用事业服务的主流。随着居民通过用户友好的数字交互的发展走向高度发展的数字生活，他们期望从社区服务中获得相同的体验。虽然创建智慧城市没有明确的蓝图，但这些是所有城市踏上这一旅程的基本步骤。通过使用智能城市解决方案、了解和评估可用的云解决方案，城市可以变得更加智能。其结果是居民的经济和生活质量更好。此外，他们还可以改进与公民合作的方式，以便他们共同努力创造更好的生活水平。
