對于云計算來說,它是軟件即服務(wù)和移動設(shè)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(luò)服務(wù)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(yīng)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(shè)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(lǐng)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(yù)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(yù)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(chǔ),在邊緣部署人工智能來分析關(guān)鍵油氣設(shè)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(yù)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(shè)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(yīng)商將提供處理能力,電信公司將提供和管理連接,軟件供應(yīng)商將創(chuàng)建物聯(lián)網(wǎng)框架和應(yīng)用。這項任務(wù)非常復(fù)雜,因此領(lǐng)先的公司在開放、標準化的基礎(chǔ)設(shè)施之上構(gòu)建產(chǎn)品和服務(wù)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(dǎo)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(xùn)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(wù)連續(xù)性,確保數(shù)據(jù)安全和員工安全。
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