为什么企业在其工作中实施边缘分析

许多企业现在都在探索边缘分析与传统数据处理解决方案有何不同，以及它如何有益于他们的运营。

边缘分析引入并提出了一种数据分析方法，其中对数据执行预设的分析计算，而不是将其传输回整合的数据存储。它确保数据收集、处理和调查的过程是在网络边缘实时进行的。这允许企业设置所需的界限和限制，哪些信息值得传送到本地或云数据池以供将来使用。自从边缘分析开始发挥作用以来，世界各地的解决方案提供商一直在采用这种方法以及云，以处理大量的物联网数据。

已经进行了许多研究，世界各地的研究团队都提出了关于边缘分析的最佳见解和直觉。在建立强大的物联网解决方案时，边缘分析策略已被证明在不止一个方面是有益的。为企业提供的一些边缘分析优势包括：

更快的节奏： 对于大多数商业组织来说，速度或节奏被认为是其核心业务最重要的参数。例如，金融企业对高带宽交换程序的依赖意味着仅仅几毫秒的中断可能最终让位于不良后果。在医疗保健领域，即使是几秒钟的失控也可能导致可怕的后果。而且，对于向消费者提供数据相关服务的公司来说，拖延速度可能会带来混乱，因为它会让客户失望，并对品牌造成不可磨灭的损害。因此，很自然，速度不再只是一个可行的优势；相反，这是每个企业都应该坚持的最佳实践之一。

同时，边缘计算最显着的优势是它通过最大限度地减少不必要的缓解和暂停来提高网络性能的适应性和潜力。物联网边缘计算设备碰巧部分地开发数据这一事实减少了收集的信息在传统云结构下传播的需求。

灵活性 ： 随着企业开始成长，他们并不总是能够完美地计算 IT 基础设施的基本要素，而建立一个敏锐而彻底的数据中心也是一个大预算的提议。然而，基于云的技术和边缘计算的进步使得企业可以轻松地评估其运营。逐渐地，计算、加载和分析功能正在被纳入占用空间更小的权宜之计。边缘分析允许组织放大和倍增网络的范围和能力。

可靠性： 虽然物联网边缘计算策略的传播扩大了网络的攻击面，但它也提供了一系列安全线索。传统的云计算结构天生整合，很容易受到DDoS（分布式拒绝服务）攻击和电力中断。边缘计算在广泛的数据中心进行分配、存储和应用，这使得任何单一的干扰都很难拆除或影响网络。

适应性： 边缘分析的适应性和灵活性也使其用途广泛。通过与本地边缘数据中心联合和关联，企业现在可以轻松地锁定适当的市场，而无需利用昂贵的基础设施开发。边缘数据中心使他们能够以最小的延迟为最终用户提供服务。事实证明，这对于希望直接提供不间断流媒体服务的内容提供商非常有用。同时，它还赋予物联网设备积累大量可操作数据。边缘计算设备无需等待资源使用其设备登录并与集成的云服务器连接，而是始终保持连接并始终生成数据以供将来检查。

现在，来到边缘架构，部署的设备分为三种不同的类型，即边缘设备、边缘网关和边缘传感器和执行器。作为多功能设备，边缘设备倾向于轻弹成熟的操作系统。在这方面可以引用Android或Linux的例子。它们从各自的传感器获取数据后，在相同的传感器上运行计算并将所需的信息发送给执行器。它们也可以直接或通过边缘网关的便利桥接到云端。

另一方面，边缘网关具有不受限制的电源、更大的 CPU 能力和先进的存储库系统。因此，它们可以充当边缘设备和云之间的中介，从而提供附加的位置管理服务。

这些设备将原始或预处理的物联网数据的特定部分传递给在云中运行的服务，包括存储设施、机器学习或解释服务。它们接受来自云端的特殊指令，例如对齐、数据查询或机器学习原型。边缘传感器是直接或通过节能无线电技术连接到网关的专用设备。I 在过去的几年里，边缘分析已经开始深入，并为下一代技术铺平了道路。随着船上的这种高端进步，机器学习和深度学习也通过已经使用了几十年的神经网络经历了许多表示平面。

展望未来

现在，问题在于，边缘分析中使用的深度学习程序是否能够获得更胜任和更有效的结果。根据最近在这项措施中进行的一些调查，所有隐含的物联网努力最终都将流数据与机器学习相结合，并由不同或有凝聚力的处理器加速。通过将深度学习与边缘分析相结合，设备现在能够以更有效的方式筛选冗余数据，从而显着节省金钱和时间。在这里，值得一提的是，融合边缘分析和机器学习最有利的领域之一是视频分析。

然而，基本思想是边缘分析对传播的视频数据进行过滤，并考虑来自摄像头的记录和记录数据，并实时执行所需的计算。一旦增加单个摄像头的智能识别功能，启用云计算处理，渗透效率将大幅提升，同时降低人力需求。

集成到前端摄像头中的神经网络算法可以从人类、车辆和其他物体中提取所需的数据，这反过来又有助于提高视频分析的完美性和准确性。此外，从后端服务器重新定位分析处理并将其放入摄像头需要为最终用户提供适当的实时数据分析。边缘分析有助于识别异常行为并针对紧急事件发出警报，否则后端服务器是不可能做到的。

石油公司也开始使用数字技术，如石油和天然气设备的边缘分析，以密切关注整个监控过程并以这种方式提高生产力。任何制造企业的停机时间都可能损害其生产力。此外，就成本而言，停机时间被证明是非常糟糕的。根据多项研究，石油和天然气运营商可能因停机而蒙受巨大损失。而且，这种停机时间主要是由于设备故障造成的。石油组织现在正在求助于物联网设备和传感器，以不断积累有关其设备的数据并经常对其进行评估和监督。同时，随着物联网设备部署的增多，采集的数据数量也在大幅度增加，同时存储在云端的需求也在飙升。因此，石油公司将其物联网数据与边缘分析保持一致。这样，在降低转移成本的同时，也可以提前预测任何设备故障的可能性。

物联网传感器正在制造不断涌现的数据，这些数据在古老的存储系统和技术的帮助下无法正确管理。因此，企业已经开始依赖云存储。然而，将数据传输到云端并返回到各自的企业非常昂贵，因为它需要大带宽。在这里，边缘技术通过使数据在本地可用而成为救星。这意味着企业可以决定是否将数据驱动到云端或在不合适的情况下将其删除。

例如，Olea Edge Analytics 将发布用于疏通受损水表的新软件和硬件。正如新闻稿中所述，Olea 建议在水表上安装光学、旋转和颤动传感器，以便当一个设备宣布水表刻度盘时，另一个设备可以检测管道中的水流并密切关注水表的旋转.这些传感器还连接到带有深度学习计算的 EdgeWorks 软件平台——系统的“边缘计算”模块——反过来，它可以正确推测仪表是如何出错的，以及如何修复它。