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隨著越來越多的科技企業(yè)尋找更簡單的方法來優(yōu)化其解決方案并降低運行成本，對邊緣計算的需求也在不斷增長。邊緣計算有助于促進數(shù)據(jù)處理，而不僅僅依賴于集中式數(shù)據(jù)中心，而物聯(lián)網(wǎng)設備似乎處于這種計算范式應用的最前沿。
《2022 年全球邊緣計算市場報告》的最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)預測，邊緣計算市場將出現(xiàn)巨大增長，預計到 2030 年其規(guī)模將達到 1559 億美元，在預測期內(nèi)復合年增長率約為 38.9%。
全球物聯(lián)網(wǎng)設備的采用也相應增加，據(jù) Statista估計，到 2030 年將達到 290 億左右。
隨著這些積極發(fā)展的發(fā)生，有必要探索物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算如何協(xié)同工作。
邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)
邊緣計算是一種計算范式，支持在網(wǎng)絡邊緣或靠近產(chǎn)生數(shù)據(jù)的設備計算數(shù)據(jù)資源。這是一種計算模型，不需要將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭b遠的數(shù)據(jù)中心進行處理和分析。
另一方面，物聯(lián)網(wǎng)是一組互連的智能設備，它們使用傳感器、通信硬件和嵌入式系統(tǒng)來收集、傳輸和處理數(shù)據(jù)——無論是在云托管的數(shù)據(jù)存儲中心還是在網(wǎng)絡邊緣。物聯(lián)網(wǎng)是為物理對象帶來互聯(lián)網(wǎng)連接、智能、輕量級人工智能和分析的技術的術語。
物聯(lián)網(wǎng)在多個行業(yè)的用例越來越多，因為支持互聯(lián)網(wǎng)的傳感器和分析功能現(xiàn)在為更多設備提供動力，以改變機器的工作方式。隨著用例的增加，物聯(lián)網(wǎng)設備處理的數(shù)據(jù)量也隨之增加。但是，處理更多數(shù)據(jù)有時會導致延遲、隱私問題以及解決緊急問題所需數(shù)據(jù)的處理時間變慢。
需要改進物聯(lián)網(wǎng)設備并減少這些瓶頸，這些瓶頸主要是由于將大量數(shù)據(jù)從物聯(lián)網(wǎng)設備移動到數(shù)據(jù)中心進行處理和分析而造成的。這就是為什么需要在邊緣收集和處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)以促進實時計算的原因。
物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算如何協(xié)同工作
物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)和邊緣計算可以通過多種方式協(xié)同工作以提高性能。如今，邊緣計算在物聯(lián)網(wǎng)設備上的部署越來越多。以下是一些值得注意的用例，邊緣計算可以在現(xiàn)在和未來為物聯(lián)網(wǎng)提供動力。
物聯(lián)網(wǎng)設備中基于狀態(tài)的監(jiān)控
邊緣計算可以為物聯(lián)網(wǎng)提供動力的方式之一是基于條件的監(jiān)控。物聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)監(jiān)控是業(yè)務監(jiān)控和維護策略中的重要因素?；跔顟B(tài)的監(jiān)控是一個術語，它描述了對設備狀態(tài)的監(jiān)控以指出變化以及變化如何導致故障。
物聯(lián)網(wǎng)基于狀態(tài)的監(jiān)控側(cè)重于數(shù)據(jù)輸入和輸出，以檢查變化和可能的行動路線，以防止設備出現(xiàn)故障或停機。為此，數(shù)據(jù)需要在傳感器、網(wǎng)絡和連接的物聯(lián)網(wǎng)設備上移動，在這些設備上對其進行分析和解釋，以提供實時的質(zhì)量預測性維護報告。由于處理的數(shù)據(jù)量很大，物聯(lián)網(wǎng)基于狀態(tài)的監(jiān)控設備需要邊緣計算來獲得更好的性能。
借助邊緣計算，基于狀態(tài)的監(jiān)控物聯(lián)網(wǎng)設備可以更快地處理數(shù)據(jù)，消除延遲并提供有助于工程師做出更好維護決策的信息。在這種情況下，邊緣計算的集成將幫助組織更加主動地確保其系統(tǒng)的效率，并大大降低維護成本。
人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中的更好應用
隨著全球智能物聯(lián)網(wǎng)設備的普及，人工智能在物聯(lián)網(wǎng)中的地位不容忽視。今天，有自動駕駛汽車、幫助制造業(yè)的多個生產(chǎn)過程的機器人、計算機視覺和物聯(lián)網(wǎng)中人工智能的其他用例。所有這些技術進步都是通過將人工智能應用于物聯(lián)網(wǎng)而實現(xiàn)的。
然而，邊緣計算的力量可以提高物聯(lián)網(wǎng)設備中人工智能使用的激增。毫無疑問，人工智能在物聯(lián)網(wǎng)設備中做出準確預測所需的大量數(shù)據(jù)。邊緣計算可用于通過將數(shù)據(jù)計算保持在邊緣內(nèi)來減少處理數(shù)據(jù)所需的時間。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè) 4.0
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè) 4.0 是近年來備受關注的兩個術語。這兩個概念背后的想法是使用互聯(lián)網(wǎng)和海量數(shù)據(jù)來驅(qū)動和管理工業(yè)智能機器。
在此之前，工業(yè)化主要由人類和機械設備驅(qū)動。然而，鑒于技術滲透到現(xiàn)代商業(yè)生活的各個領域，大量數(shù)據(jù)和實時分析正被應用于工業(yè)機器，以提高效率和提高產(chǎn)量。
IIoT 還依賴于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)捕獲和分析以及互聯(lián)網(wǎng)與其他設備進行實時交互。由于推動 IIoT 和工業(yè) 4.0 所需的數(shù)據(jù)計算水平，邊緣計算對于促進 IIoT 中的計算變得至關重要。
為什么物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算將繼續(xù)合作
當前趨勢表明，世界距離邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)融合的終結還很遙遠。盡管如此，物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算將繼續(xù)協(xié)同工作的原因有很多。
物聯(lián)網(wǎng)需要穩(wěn)定的連接才能超高效，而邊緣計算可以保證這一點。當邊緣計算輕松為邊緣數(shù)據(jù)計算提供支持基礎時，物聯(lián)網(wǎng)不需要永久接觸托管在中央云中的數(shù)據(jù)。如果必須讓客戶滿意，物聯(lián)網(wǎng)在提供金融服務、健康服務和自動駕駛汽車的企業(yè)中的應用就無法應對延遲。因此，這些領域的物聯(lián)網(wǎng)可能會繼續(xù)依賴邊緣計算來滿足業(yè)務目標和用戶滿意度。
