本地服務器提供更快的響速度和更高的數(shù)據(jù)安全性，尤其適合實時反饋和保護敏感信息的用場景。在進行D模型的設計和優(yōu)化時，使用本地服務器能夠快速地運行復雜的算法，且保證設計數(shù)據(jù)的安全性。

然而，本地服務器的硬件資源有限，不能滿足大規(guī)模的計算需求。這時利用云服務器來擴展我司的計算能力。云服務器提供了幾乎無限的計算資源，根據(jù)動態(tài)調(diào)整，非常適合進行大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理和模型訓練。當我司對大量的D掃描數(shù)據(jù)進行處理，或者訓練深度學習模型以提高D打印的質(zhì)量時，就使用云服務器。

個性化定制通過收集用戶的需求和喜好，在云端進行數(shù)據(jù)分析和建模，將結果發(fā)送給本地的D打印機進行生產(chǎn)。這樣既保留了本地服務器的快速響又利用了云服務器的大規(guī)模處理能力。

共享出行將車輛的位置和狀態(tài)數(shù)據(jù)上傳到云端，通過云計算和大數(shù)據(jù)分析，為用戶提供最優(yōu)的出行方案。在本地服務器上實現(xiàn)快速的決策反饋，確保服務的流暢性。

科研儀器在云端存儲和分析大量的實驗數(shù)據(jù)，而在本地服務器上進行實時的控制和監(jiān)測。這樣既充分利用云服務器的存儲和計算能力，又保證實驗的精度和穩(wěn)定性。