边缘计算的工作原理，为什么选择边缘计算？

在当今数据驱动的世界中，企业依靠实时信息做出关键决策，边缘计算已成为首选技术。通过将部分计算和存储资源从中央数据中心转移到更靠近数据源的位置，可以大大减少延迟问题、带宽限制和网络中断。

通过边缘计算，工厂车间或零售店产生的数据在网络边缘和场所内进行处理和分析。由于数据不跨网络传输，因此速度是一个明显的优势。这转化为即时数据分析、现场人员更快的响应以及实时决策。

边缘计算的工作原理

边缘计算使计算能力更接近传感器和其他数据捕获仪器所在的数据源。整个边缘计算过程发生在智能设备内部，加速了设备连接到物联网之前收集的各种数据的处理。

边缘计算的目标是提高效率。边缘设备不会将传感器收集的所有数据发送到企业应用程序进行处理，而是进行计算，并且只发送重要数据以供进一步分析或存储。这要归功于边缘人工智能，即边缘人工智能。

边缘设备在边缘人工智能的帮助下对数据进行计算后，这些设备将收集到的数据或获得的结果分组到不同的类别中。三个基本类别是：

• 不需要进一步操作且不应存储或传输到企业应用程序的数据。
• 应保留以供进一步分析或记录保存的数据。
• 需要立即响应的数据。

边缘计算的工作是区分这些数据集并确定响应级别和所需的操作，然后据此采取行动。根据边缘设备的计算能力和所收集数据的复杂性，设备可能会处理异常数据并提供实时响应。或者将其发送到企业应用程序以进行进一步的实时分析，并立即检索结果。由于只有重要和紧急的数据集通过网络发送，因此减少了带宽需求。这导致显着的成本节约，尤其是对于无线蜂窝网络。

为什么选择边缘计算？

边缘计算在企业计算领域赢得人气大战有几个原因。从机器人技术和高级自动化到人工智能和数据分析，数字化转型计划都有一个共同点——它们在很大程度上都依赖于数据。大多数利用这些技术的行业也是时间敏感的，这意味着它们产生的数据在几分钟甚至几秒钟内变得无关紧要。

由于系统拥塞和网络中断，物联网设备当前产生的大量数据对共享计算模型造成了压力。这会导致对时间和中断敏感的应用程序造成巨大的经济损失、伤害和代价高昂的损坏。边缘计算的吸引力通常缩小到它试图解决的三个网络挑战。这些都是：

延迟——设备和网络之间的通信滞后会延迟时间敏感型应用程序的决策制定。边缘计算使用更分布式的网络解决了这个问题，这确保了实时信息传输和处理不会断开。这提供了一个更可靠和一致的网络。

带宽——每个网络的带宽都是有限的，尤其是无线通信。边缘计算通过在网络边缘附近处理大量数据然后仅通过网络发送最相关的信息来解决带宽限制。这最大限度地减少了需要蜂窝连接的数据量。

数据合规性和治理——处理敏感数据的组织受各国数据法规的约束。通过在源头附近处理这组数据，这些公司可以将敏感的客户/员工数据保存在其边界内，从而确保合规性。

边缘计算用例

多年来，由于技术的快速采用和在网络边缘处理数据的好处，边缘数据中心已经在各个行业发现了多个用例。理想情况下，任何需要在检索结果和洞察力之前将大量数据移动到集中式数据中心的应用程序都可以从边缘计算中受益匪浅。以下是几个行业在日常运营中使用边缘计算的不同方式：

• 交通——自动驾驶汽车每天从速度、位置、交通状况、道路状况等信息中产生大约 5 到 20 TB 的数据。必须实时组织、处理和分析这些数据，并将洞察力输入系统，同时车辆在路上。这种对时间敏感的应用程序需要准确、可靠且一致的机载计算。
• 制造——一些制造商现在部署边缘计算来监控制造过程并实现实时分析。通过将其与机器学习和人工智能相结合，边缘计算可以通过实时洞察、预测分析等帮助简化制造流程。
• 农业——室内农业依赖于不同的传感器，这些传感器收集各种必须处理和分析的数据，以深入了解作物的健康状况、天气状况、营养密度等。边缘计算使这种数据处理和洞察生成更快，因此更快的响应和决策制定。

采用边缘计算的其他领域包括医疗设施，以帮助患者实时避免健康问题，以及零售以优化供应商订购和预测销售。

边缘计算挑战

边缘计算并非没有挑战，一些常见的挑战围绕着安全和数据生命周期展开。依赖物联网设备的应用程序容易受到数据泄露的影响，这可能包括边缘安全。就数据生命周期而言，挑战来自于存储在网络边缘的大量数据。大量无用数据可能会占用关键空间；因此，企业应该敏锐地选择要保留和丢弃的数据。

边缘计算还依赖于某种程度的连接，典型的网络限制是另一个令人担忧的问题。因此，有必要规划连接问题并设计能够解决常见网络问题的边缘计算部署。

实施边缘计算

无论您身处哪个行业，边缘计算都会带来诸多好处，但前提是它经过精心设计和部署以解决集中式数据中心常见的挑战。为了从您的投资中获得最大收益，您希望与知名的边缘计算公司或专家 IT 顾问合作，以指导您找到最佳的前进方向。