物聯(lián)網(wǎng)是邊緣計算的最強應用

對于云計算來說，它是軟件即服務和移動設備的爆炸式增長。如今，世界上有超過53億的手機用戶，這意味著地球上每10個人中就有近7個人從專門為高速下載而建立的網(wǎng)絡服務器下載數(shù)據(jù)和信息。

即將到來的邊緣計算時代有自己的最強應用，也就是物聯(lián)網(wǎng)。但物聯(lián)網(wǎng)的需求并非以下載數(shù)據(jù)為主，而是指向相反的方向。擁有數(shù)十億設備的企業(yè)如今需要上傳大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要在盡可能接近其源頭的地方進行處理和分析，同時著眼于最小化決策延遲，減少昂貴的互聯(lián)網(wǎng)帶寬消耗，并確保自主權(quán)、安全性和隱私性。隨著這些驅(qū)動因素的發(fā)揮，邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)提供了一個攜手合作的解決方案。

例如計算機視覺，這是人工智能的一個領域，使計算機能夠解釋和理解數(shù)字圖像。通過分析各種情況下的流媒體視頻，人工智能模型可以提供識別針對人口統(tǒng)計或人員監(jiān)控、識別車牌或武器等物體，以及有價值的信息，以推動改善質(zhì)量控制、預測性維護和安全等結(jié)果。帶寬密集的分析是在邊緣進行的，只有關(guān)鍵事件才會被回調(diào)以觸發(fā)其他系統(tǒng)。

預測性維護還形成了物聯(lián)網(wǎng)中另一個關(guān)鍵用例的基礎，在邊緣部署人工智能來分析關(guān)鍵油氣設備的振動，如泵、壓縮機和電機。數(shù)據(jù)采樣率每秒超過1000次并不罕見，有時甚至達到8-10倍，以獲得公司預測機器故障所需的可見性。將如此多的數(shù)據(jù)連續(xù)傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)中心成本太高，因此在設備旁邊部署人工智能模型來實時檢查振動數(shù)據(jù)更有意義。如果模型感知到某個部件即將發(fā)生故障，則可以將信息傳輸給某人進行確認，然后發(fā)送給技術(shù)人員。

物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算將創(chuàng)造新產(chǎn)業(yè)

正如整個行業(yè)的興起都是為了利用互聯(lián)網(wǎng)和云計算一樣，物聯(lián)網(wǎng)在邊緣的興起也會帶來支持它的硬件和軟件公司的崛起。

硬件制造商和硅供應商將提供處理能力，電信公司將提供和管理連接，軟件供應商將創(chuàng)建物聯(lián)網(wǎng)框架和應用。這項任務非常復雜，因此領先的公司在開放、標準化的基礎設施之上構(gòu)建產(chǎn)品和服務是有意義的，正如我們在IT界已經(jīng)看到的那樣。

邊緣產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)也給安全和數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)。軟件必須保持最新，以確保數(shù)據(jù)的準確性，在最極端的情況下，避免現(xiàn)場關(guān)鍵系統(tǒng)的完全故障，從而導致重大的生產(chǎn)損失，甚至危及個人安全。

邊緣計算為企業(yè)提供了一個重要的機會，可以將我們在過去十年中在云計算中獲得的經(jīng)驗教訓擴展到物聯(lián)網(wǎng)用例融合物理和數(shù)字世界的前置環(huán)境中。通過利用邊緣技術(shù)收集和分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，企業(yè)可以提高運營效率，同時確保業(yè)務連續(xù)性，確保數(shù)據(jù)安全和員工安全。

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