大數(shù)據(jù)分析邊緣計算是什么有什么價值

　　邊緣計算是指在生成或收集物聯(lián)網(wǎng)(IoT)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)“邊緣”處或附近發(fā)生的處理。結(jié)合使用邊緣計算和邊緣分析(包括人工智能和機器學(xué)習(xí))的公司，可以獲取有價值的實時洞察，從而獲得競爭優(yōu)勢。

　　邊緣計算的最大優(yōu)勢-大大減少了分析處理的延遲-引起了人們對該技術(shù)的熱議。在邊緣計算出現(xiàn)之前，來自連接資產(chǎn)的數(shù)據(jù)必須從網(wǎng)絡(luò)邊緣傳回數(shù)據(jù)中心或云以進行處理。這種延遲限制了企業(yè)快速(或自動)利用其數(shù)據(jù)洞察力的潛力。
 

　　借助邊緣計算和邊緣分析，公司可以在現(xiàn)場處理數(shù)據(jù)，從而自動執(zhí)行決策和采取行動。我們正在就驅(qū)動關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策的數(shù)據(jù)分析進行實時討論。由于處理是在收集或生成數(shù)據(jù)的設(shè)備上直接進行的，因此邊緣計算和分析非常適合Internet或蜂窩連接不連續(xù)或帶寬受限的情況(例如海上石油平臺，礦山和遠程客戶站點)。
 

　　早期采用者獲得競爭優(yōu)勢
 

　　對于尋求競爭優(yōu)勢的企業(yè)而言，邊緣計算具有廣闊的前景。例如，邊緣計算可降低IT成本，因為你不再需要將所有高頻IoT數(shù)據(jù)移至云中或?qū)⑵浔Ａ粼诒镜剡M行分析或長期存儲。相反，邊緣分析可以識別要移動的數(shù)據(jù)和要存儲的數(shù)據(jù)，以進行更深入的分析(例如溫度或振動的顯著變化，或者在故障前后幾分鐘內(nèi)捕獲的所有傳感器數(shù)據(jù))。還可以壓縮高價值數(shù)據(jù)，從而進一步減少將數(shù)據(jù)移至云所需的總體數(shù)據(jù)量和網(wǎng)絡(luò)帶寬。
 

　　當邊緣計算與人工智能(AI)結(jié)合使用時，優(yōu)勢將成倍增長?？紤]公司使用某些成果網(wǎng)絡(luò)邊緣的AI嵌入式IoT分析可發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的現(xiàn)場隱藏模式：
 

　　1)信心十足地做出快速，關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策。

　　2)避免計劃外的停機，節(jié)省了數(shù)百萬美元。

　　3)增強運營效率。

　　4)差異化的客戶體驗。

　　5)更快的創(chuàng)新。

　　6)更高的數(shù)據(jù)安全性。
 

　　邊緣數(shù)據(jù)分析
 

　　從無數(shù)的傳感器到工業(yè)控制器以及諸如汽車，可穿戴設(shè)備和無人機之類的連接設(shè)備，如今已經(jīng)生成了大量的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)?？梢钥焖俨东@和分析接近其來源的數(shù)據(jù)的行業(yè)已準備就緒，可以在數(shù)字經(jīng)濟中蓬勃發(fā)展。
 

　　云與邊緣計算
 

　　云和邊緣計算是互補的策略，可以一起使用以從集中式和分散式方法中獲取最大價值。當行動需要強大的計算能力時，云計算必不可少，而洞察時間的緊迫性則是邏輯選擇。但是要獲得即時見解并自動采取行動(尤其是在互聯(lián)網(wǎng)訪問不可靠的遠程環(huán)境中)，你需要在邊緣進行即時處理和分析。

　　現(xiàn)實世界中跨行業(yè)的示例
 

　　行業(yè)仍在采用邊緣計算方面處于早期。但是，鑒于其可以支持的高價值業(yè)務(wù)需求，預(yù)計邊緣計算將推動新一波業(yè)務(wù)創(chuàng)新。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，到2022年，超過40%的組織的云部署將包括邊緣計算，而25%的端點設(shè)備和系統(tǒng)將執(zhí)行AI算法。1個
 

　　面對這一趨勢，許多設(shè)備制造商已經(jīng)在其物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和產(chǎn)品中構(gòu)建了通用計算功能。這是多余的，未使用的處理能力，可以在將來用于尚未設(shè)想的機器和傳感器應(yīng)用中。邊緣設(shè)備的這種“過度建設(shè)”證明了以下事實：制造商期望對邊緣計算和分析功能的需求不斷增長，以支持新的創(chuàng)新，服務(wù)和業(yè)務(wù)場景。
 

　　讓我們看一些真實的例子，這些例子展示了當今邊緣計算的使用方式，并指出了未來的可能性。
 

　　通過智能植被管理最大化能源網(wǎng)格的正常運行時間
 

　　中國電網(wǎng)是一個由200,000英里以上的高壓輸電線路和550萬英里的本地配電線組成的龐大網(wǎng)絡(luò)，受到植被的不斷攻擊。網(wǎng)格的運營和維護成本最多占總運營預(yù)算的35%，而植被去除成本是最大的項目。(例如，加利福尼亞州的獨立運營商每年僅在高壓配電線上的植被管理上就花費超過2.5億美元。)
 

　　如今，大多數(shù)公用事業(yè)公司都采用基于時間的高度手動的植被管理方法，這種方法已經(jīng)實施了近100年。通過這種方法，切割頻率是通過現(xiàn)場檢查確定的。但是，借助邊緣計算，公用事業(yè)公司可以立即實時分析無人機捕獲的數(shù)據(jù)，以評估植被類型，生長速率，降雨量等。例如，他們可以：
 

　　1)更加有效地識別危險的樹木和植被。

　　2)減少維護成本。

　　3)建立植被生長模式的預(yù)測模型。

　　4)提供全面的路權(quán)清單。

　　5)確定火災(zāi)危險區(qū)域。
 

　　霧與邊緣計算：有什么區(qū)別?
 

　　借助霧計算，企業(yè)可以在數(shù)據(jù)源和云之間邏輯高效地分配數(shù)據(jù)，計算，存儲和應(yīng)用程序。他們這樣做是為了達到預(yù)期的結(jié)果。結(jié)果就是一個霧網(wǎng)絡(luò)，該霧網(wǎng)絡(luò)通常專注于相互通信的邊緣設(shè)備(例如IoT網(wǎng)關(guān))。相比之下，邊緣計算的重點是連接或嵌入“事物”(例如基站，工業(yè)機械或移動設(shè)備)的物理設(shè)備(例如路由器，交換機，集成訪問設(shè)備(IAD)，多路復(fù)用器和網(wǎng)絡(luò)訪問設(shè)備)。其他實物資產(chǎn)。
 

　　資產(chǎn)收益率提高
 

　　考慮一家經(jīng)營風力發(fā)電機場的公司。使用云計算，你通常可以操作這些資產(chǎn)，直到IoT設(shè)備和傳感器檢測到問題(例如大風)。但是，云中的傳感器與分析軟件之間存在很長的循環(huán)。如果風迅速增加到危險水平，則處理延遲和未能立即關(guān)閉渦輪機可能會導(dǎo)致嚴重損害，昂貴的停機時間和昂貴的維修費用。
 

　　每個風力渦輪機上都有數(shù)百個傳感器，可以連續(xù)測量輸出，天氣狀況，磨損和相對于目標參數(shù)的整體操作(測量輸出)。然后，實時分析和機器學(xué)習(xí)可以使用此IoT數(shù)據(jù)識別危險狀態(tài)并立即關(guān)閉。通過昂貴的WAN鏈路將傳感器數(shù)據(jù)穿梭到云中進行處理，或者將分析結(jié)果(或決策)發(fā)送回邊緣，不會造成任何延遲。在邊緣過濾IoT數(shù)據(jù)可減少需要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，從而進一步降低成本。
 

　　幫助智能制造盡早發(fā)現(xiàn)并糾正錯誤
 

　　如今，一些制造商正在使用由照相機或嵌入到機器中的邊緣計算設(shè)備驅(qū)動的計算機視覺來更快，更早地發(fā)現(xiàn)問題。嵌入式計算機視覺非常準確，可以在工廠生產(chǎn)產(chǎn)品時實時檢測缺陷。結(jié)果，與傳統(tǒng)方法相比，它提供更少的誤報和更早的產(chǎn)品偏差檢測。在邊緣使用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理，制造商可以在產(chǎn)品超出規(guī)格之前調(diào)整機械或計算機系統(tǒng)。并且它們可以自動觸發(fā)立即關(guān)閉-例如，當邊緣設(shè)備檢測到重大的意外缺陷時。
 

　　因此，工廠可以期望更高的制造良率，減少的人工檢查，更長的資產(chǎn)正常運行時間以及更低的客戶規(guī)格以外的產(chǎn)品運輸風險–所有這些都是關(guān)鍵的KPI。
 

　　差異化店內(nèi)零售客戶體驗以最大化銷售
 

　　零售商正在使用攝像機作為邊緣設(shè)備來監(jiān)視客戶在零售環(huán)境中走的路。這些設(shè)備使用邊緣計算來合并每個客戶的過去購買和全渠道歷史記錄，并根據(jù)客戶資料和地理位置生成獨特的實時報價。(優(yōu)惠被發(fā)送給選擇存儲移動應(yīng)用程序的客戶。)捕獲更多物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的邊緣設(shè)備可以更有效地針對這些優(yōu)惠?？紤]到邊緣設(shè)備可以跟蹤客戶到商店的距離，通過商店的路徑等等。如果他們看到顧客正在看尿布一段時間，他們可以立即發(fā)送優(yōu)惠券或獎勵來購買尿布或其他嬰兒相關(guān)產(chǎn)品。
 

　　邊緣計算還可以支持獨特的產(chǎn)品體驗，從而建立忠誠度并提高保留率。例如，汽車制造商正在將邊緣計算能力構(gòu)建到汽車中，以檢測客戶何時通過服務(wù)中心。通過處理有關(guān)汽車的運行和維護歷史記錄的數(shù)據(jù)，并將該信息與基于位置的信息相結(jié)合，他們可以在駕駛員需要汽車維修時向駕駛員發(fā)出警報。邊緣計算可以檢測某些零件何時趨向故障。然后他們可以通知客戶或告訴本地服務(wù)中心與客戶聯(lián)系并安排維護。這些方法通?？梢蕴岣呖蛻魸M意度，保留率和品牌忠誠度。
 

　　支持新的創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式
 

　　邊緣分析可以啟用新的業(yè)務(wù)模型，從而推動新的收入來源。采暖和空調(diào)制造商正在將邊緣計算構(gòu)建到資產(chǎn)中，以便他們可以自我分析傳感器數(shù)據(jù)并主動向資產(chǎn)所有者和維護服務(wù)提供商報告狀態(tài)。例如，邊緣計算設(shè)備可以指示系統(tǒng)是否在預(yù)期參數(shù)內(nèi)運行以及達到什么程度。它們可以顯示出潛在故障的風??險，以及更有效地運行的機會。制造商可以向所有者提供此報告功能，作為一項可選的增值(收費)服務(wù)。
 

　　盡管存在間歇性的云連接，邊緣計算還可以幫助確保持續(xù)的服務(wù)和資產(chǎn)運營。想想一臺海上颶風鉆機在颶風期間失去了互聯(lián)網(wǎng)連接。借助邊緣計算，它可以繼續(xù)監(jiān)控機械數(shù)據(jù)并采取實時的糾正措施，以確保人員和環(huán)境的安全。
 

　　同樣，邊緣計算可以改變客戶和患者護理交付模型。在醫(yī)療保健中，它可以用于增強患者體驗以及臨床醫(yī)生的生產(chǎn)率和有效性。聯(lián)網(wǎng)的患者可以使用具有IoT功能的電話或手表捕獲自己的生命(例如血壓，血糖，心率和心律數(shù)據(jù))，并通過患者門戶網(wǎng)站與臨床醫(yī)生立即共享此數(shù)據(jù)。這樣，邊緣分析可以促進連續(xù)的患者監(jiān)測，更有效的醫(yī)患溝通以及更快，更準確的臨床決策和診斷。
 

　　結(jié)果可以使客戶，患者和工人更快樂，更健康，更安全。資產(chǎn)壽命更長。減少停機時間和環(huán)境影響。和更高的資產(chǎn)回報率。
 

　　公司可以承受延遲嗎?
 

　　考慮到在邊緣處不處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的成本，我們預(yù)計采用速度會加快。制造業(yè)和運輸業(yè)是最早的采用者。作為其數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的一部分，其他行業(yè)(例如醫(yī)療保健，農(nóng)業(yè)，城市政府和零售業(yè))有望通過迅速采用而迅速趕上。
 

　　毫無疑問：從源頭上發(fā)現(xiàn)新洞見并自動采取行動的公司將獲得競爭優(yōu)勢，并將能夠利用它超越競爭對手。從這個角度來看，邊緣計算和分析策略的較晚采用者可能使利潤和市場份額面臨風險。