明确产品在 IoT 架构中的定位：成功的关键

什么是边缘分析？ 边缘分析是在网络非中心点——网络边缘——而非云端或其他中心化系统中采集、处理、分析数据的方法。边缘分析通常发生在传感器、网络交换机、外围节点或其他连接设备上或附近。边缘分析的去中心化、本地化特性比传统大数据方法有优势：速度快得多，带来更快、更准确的商业智能，同时减轻网络负载。 此模型下，大部分信息在边缘分析，仅最相关关键信息上传云端做较慢、更深分析。边缘分析主要源于不断增长的IoT设备：它们需要更快数据分析，有时在偏远无连接区域，且自身能执行边缘分析。在某种意义上，边缘分析是一种闭环IoT数据分析生态系统，能利用智能网关访问“外部世界”，通常指云端。 IoT边缘分析用例 I

物联网（IoT）对我们大多数人不再陌生。IoT 设备可归属消费、医疗、工业市场。无论设备是视频门铃、胰岛素泵、工业传感器，用户面临两大挑战：1) 让设备物理/逻辑连网；2) 确保设备具备正确凭证，能与同网络其他设备或预期收集数据的服务器互操作。这些挑战大体归类为供给过程。 基础供给 供给过程最大挑战是确保设备与网络/服务器连接安全。高度依赖非对称和对称加密技术及数字证书存在。 非对称加密中，有数学相关公私钥对。用公钥加密则仅私钥能解密。对称加密则同一键加解密。对称加密所需资源少（如密钥位数少，加密更快）却能达更好安全性。但对称加密需以窃听者不可见方式交换密钥。典型做法：用目标公钥加密预主密钥发

‘我认为变革管理中适应劳动力自动化至少占自动化策略成败的一半作用。’ 技能提升计划能帮助实现自动化生产力潜力，每年为组织节省数百万美元。但该领域投资仍低。 目前自动化确实在一定程度上提高生产力，但释放其全部潜力关键在于劳动力适当技能提升。 这是Capgemini最新报告结论，也发现大多数公司自动化尚未达到高管期望的生产力提升目标。 研究表明，拥有5万以上员工、全面推进技能提升计划的企业，预期每年比未提升或尚未提升员工技能的公司多节省约9000万美元。 用自动化提升生产力 当问及开展自动化计划主要原因，37%受访者称提高劳动力生产力，为仅次于提高质量（43%）的第二大动机。 然而大多数高管和员工

不锈钢是金属制造最热门材料之一，应用跨越炊具、汽车零部件到化工设备。许多不锈钢件采用CNC加工——一种利用计算机引导铣床、钻床、车床等切削工具精准制造的通用方法，能高效、经济地产出精密、可重复零件。 但“不锈钢”并非单一材料，而是一类金属的统称，各牌号特性迥异。为特定应用选择正确不锈钢能显著提升或阻碍零件性能。以下是产品团队必知要点。 什么是不锈钢？ 不锈钢主要由铁、碳、铬组成，许多牌号提高碳含量以增强强度硬度。添加镍稳定铁晶体微观结构，或加钼、钛提升耐热耐腐蚀性也很常见。视热处理而定，不锈钢可具较好延展性和可锻性。 不锈钢耐腐蚀源于合金遇氧行为：裸露金属接触空气瞬间，铬生成薄氧化层，抑制进一