Litmus Automation 发布 LoopEdge 2.0：边缘计算市场与工业数据分析双升级

更新日期：2021 年 1 月 21 日 本文深度覆盖制造业云计算的六大核心维度： 制造业云计算导论 云计算核心定义 云计算平台解析 制造业云场景收益与用例 边缘与云的协同关系 制造业连接版图的演变趋势 制造业云计算导论 随着制造商与 OEM 对数据驱动决策的依赖加深，云计算在制造业的渗透度持续攀升。车间数据采集已从“异常”转为“常态”。IoT 机床、算子界面、供应商数据、需求预测等多源汇聚，让企业陷入“数据富、洞察穷”困境——即便最优秀企业决策数据利用率仅 50%，落后者不足 30%。 核心瓶颈在于海量数据分析所需的算力成本。多数企业起步于内部数据科学家与自建算力

“边缘计算”是指一种分布式计算范式。它将数据存储和计算能力拉近至最需要的设备或数据源。信息不再在云端经由遥远数据中心过滤处理；而是云端来到您身边。这种分布消除了延迟并节省带宽。 边缘计算是相对于“物联网”的云环境替代方案。它关注在数据源附近处理实时数据，该源被视为网络的“边缘”。它是指在数据生成现场尽可能近的物理位置运行应用，而非集中式云、数据中心或数据存储位置。 继续阅读，了解边缘计算与云计算的差异。 什么是边缘计算？ 边缘计算允许通过分布式计算基础设施，沿通信路径分发计算资源和应用服务。 使用边缘计算能更高效地满足计算需求。无论在何处有数据收集需求或用户执行特定操作，都能实时完成。通常，

在经典 IoT 架构中，智能设备将收集的数据发送到云端或远程数据中心进行分析。海量数据在设备与云端间往返会造成瓶颈，使这种方法在任何对延迟敏感的用例中都失效。 IoT 边缘计算通过将数据处理移近 IoT 设备来解决此问题。该策略缩短数据路径，使系统能在现场执行近乎即时的数据分析。 本文是IoT 边缘计算入门，介绍在数据源头附近采取行动的优势。继续阅读，了解为何边缘计算是 IoT 用例的关键赋能者，这些用例要求系统实时捕获和分析海量数据。 什么是 IoT 边缘计算？ IoT 边缘计算是在网络边缘使用数据处理来加速 IoT 系统性能的做法。边缘计算使智能设备能在附近的边缘服务器处理原始 IoT

随着智能汽车、智能家居设备和连接工业设备在数量和普及度上双双增长，它们几乎无处不在地生成数据。事实上，2022 年全球连接的 IoT（物联网）设备超过 164 亿，预计到 2025 年将飙升至 309 亿。届时，IDC 预测这些设备将在全球产生 73.1 ZB 数据，比 2019 年增长 300%。 快速有效地排序和分析这些数据，是实现最佳应用用户体验和更好商业决策的关键。边缘计算正是实现这一目标的技术。 然而，在边缘部署微服务、机器学习应用和 AI 等现代工作负载，给组织基础设施带来诸多挑战。要从边缘计算获益，企业需在 IT 基础设施与最终用户需求间找到完美平衡。 边缘计算挑战 为实现最优性