在當今數據驅動的世界中，企業依靠實時信息做出關鍵決策，邊緣計算已成為首選技術。通過將部分計算和存儲資源從中央數據中心轉移到更靠近數據源的位置，可以大大減少延遲問題、帶寬限制和網絡中斷。

通過邊緣計算，工廠車間或零售店產生的數據在網絡邊緣和場所內進行處理和分析。由于數據不跨網絡傳輸，因此速度是一個明顯的優勢。這轉化為即時數據分析、現場人員更快的響應以及實時決策。

邊緣計算的工作原理

邊緣計算使計算能力更接近傳感器和其他數據捕獲儀器所在的數據源。整個邊緣計算過程發生在智能設備內部，加速了設備連接到物聯網之前收集的各種數據的處理。

邊緣計算的目標是提高效率。邊緣設備不會將傳感器收集的所有數據發送到企業應用程序進行處理，而是進行計算，并且只發送重要數據以供進一步分析或存儲。這要歸功于邊緣人工智能，即邊緣人工智能。

邊緣設備在邊緣人工智能的幫助下對數據進行計算后，這些設備將收集到的數據或獲得的結果分組到不同的類別中。三個基本類別是：

• 不需要進一步操作且不應存儲或傳輸到企業應用程序的數據。
• 應保留以供進一步分析或記錄保存的數據。
• 需要立即響應的數據。

邊緣計算的工作是區分這些數據集并確定響應級別和所需的操作，然后據此采取行動。根據邊緣設備的計算能力和所收集數據的復雜性，設備可能會處理異常數據并提供實時響應。或者將其發送到企業應用程序以進行進一步的實時分析，并立即檢索結果。由于只有重要和緊急的數據集通過網絡發送，因此減少了帶寬需求。這導致顯著的成本節約，尤其是對于無線蜂窩網絡。

為什么選擇邊緣計算？

邊緣計算在企業計算領域贏得人氣大戰有幾個原因。從機器人技術和高級自動化到人工智能和數據分析，數字化轉型計劃都有一個共同點——它們在很大程度上都依賴于數據。大多數利用這些技術的行業也是時間敏感的，這意味著它們產生的數據在幾分鐘甚至幾秒鐘內變得無關緊要。

由于系統擁塞和網絡中斷，物聯網設備當前產生的大量數據對共享計算模型造成了壓力。這會導致對時間和中斷敏感的應用程序造成巨大的經濟損失、傷害和代價高昂的損壞。邊緣計算的吸引力通常縮小到它試圖解決的三個網絡挑戰。這些都是：

延遲——設備和網絡之間的通信滯后會延遲時間敏感型應用程序的決策制定。邊緣計算使用更分布式的網絡解決了這個問題，這確保了實時信息傳輸和處理不會斷開。這提供了一個更可靠和一致的網絡。

帶寬——每個網絡的帶寬都是有限的，尤其是無線通信。邊緣計算通過在網絡邊緣附近處理大量數據然后僅通過網絡發送最相關的信息來解決帶寬限制。這最大限度地減少了需要蜂窩連接的數據量。

數據合規性和治理——處理敏感數據的組織受各國數據法規的約束。通過在源頭附近處理這組數據，這些公司可以將敏感的客戶/員工數據保存在其邊界內，從而確保合規性。

邊緣計算用例

多年來，由于技術的快速采用和在網絡邊緣處理數據的好處，邊緣數據中心已經在各個行業發現了多個用例。理想情況下，任何需要在檢索結果和洞察力之前將大量數據移動到集中式數據中心的應用程序都可以從邊緣計算中受益匪淺。以下是幾個行業在日常運營中使用邊緣計算的不同方式：

• 交通——自動駕駛汽車每天從速度、位置、交通狀況、道路狀況等信息中產生大約 5 到 20 TB 的數據。必須實時組織、處理和分析這些數據，并將洞察力輸入系統，同時車輛在路上。這種對時間敏感的應用程序需要準確、可靠且一致的機載計算。
• 制造——一些制造商現在部署邊緣計算來監控制造過程并實現實時分析。通過將其與機器學習和人工智能相結合，邊緣計算可以通過實時洞察、預測分析等幫助簡化制造流程。
• 農業——室內農業依賴于不同的傳感器，這些傳感器收集各種必須處理和分析的數據，以深入了解作物的健康狀況、天氣狀況、營養密度等。邊緣計算使這種數據處理和洞察生成更快，因此更快的響應和決策制定。

采用邊緣計算的其他領域包括醫療設施，以幫助患者實時避免健康問題，以及零售以優化供應商訂購和預測銷售。

邊緣計算挑戰

邊緣計算并非沒有挑戰，一些常見的挑戰圍繞著安全和數據生命周期展開。依賴物聯網設備的應用程序容易受到數據泄露的影響，這可能包括邊緣安全。就數據生命周期而言，挑戰來自于存儲在網絡邊緣的大量數據。大量無用數據可能會占用關鍵空間；因此，企業應該敏銳地選擇要保留和丟棄的數據。

邊緣計算還依賴于某種程度的連接，典型的網絡限制是另一個令人擔憂的問題。因此，有必要規劃連接問題并設計能夠解決常見網絡問題的邊緣計算部署。

實施邊緣計算

無論您身處哪個行業，邊緣計算都會帶來諸多好處，但前提是它經過精心設計和部署以解決集中式數據中心常見的挑戰。為了從您的投資中獲得最大收益，您希望與知名的邊緣計算公司或專家 IT 顧問合作，以指導您找到最佳的前進方向。