云邊緣混合戰(zhàn)略如何影響物聯(lián)網(wǎng)的成功

鑒于全球大流行，數(shù)據(jù)可訪問(wèn)性、可視性和互聯(lián)性已成為動(dòng)蕩時(shí)期實(shí)施的業(yè)務(wù)敏捷性戰(zhàn)略的關(guān)鍵組成部分。事實(shí)上，物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用在過(guò)去幾年中激增，并繼續(xù)穩(wěn)步上升。不幸的是，隨著企業(yè)在預(yù)算限制更大、試驗(yàn)和錯(cuò)誤空間更小的時(shí)期擴(kuò)大現(xiàn)有物聯(lián)網(wǎng)的努力，許多企業(yè)都遇到了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

組織很少為全面物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)部署中涉及的數(shù)據(jù)海嘯做好準(zhǔn)備。分析師估計(jì)，未來(lái)幾年將有416億臺(tái)聯(lián)網(wǎng)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生79.4ZB的數(shù)據(jù)。此外，大約25%的數(shù)據(jù)本質(zhì)上是實(shí)時(shí)的，這增加了組織必須計(jì)劃和克服的挑戰(zhàn)列表的復(fù)雜性。本文將重點(diǎn)介紹當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目中的關(guān)鍵差距，為什么這些差距很重要，以及邊緣計(jì)算功能將如何提高物聯(lián)網(wǎng)的可擴(kuò)展性和成功向前發(fā)展。

云的狀態(tài)

大多數(shù)現(xiàn)代組織依靠云和傳統(tǒng)平臺(tái)的組合來(lái)滿足基礎(chǔ)設(shè)施需求。然而，由于數(shù)據(jù)傳輸和處理成本，分析來(lái)自云中物聯(lián)網(wǎng)傳感器的原始數(shù)據(jù)通常既昂貴又耗時(shí)。云延遲、帶寬和安全挑戰(zhàn)仍然是一個(gè)重大障礙，特別是對(duì)于產(chǎn)生高保真原始機(jī)器和物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)的工業(yè)行業(yè)。因此，組織經(jīng)常使用下采樣或時(shí)間延遲的數(shù)據(jù)來(lái)平衡成本和及時(shí)性，從而很容易遺漏數(shù)據(jù)中的異常情況。

盡管云是一種有效的數(shù)據(jù)建模和學(xué)習(xí)門(mén)戶，但由于傳輸和生態(tài)系統(tǒng)方面的考慮，它缺乏制造、石油和天然氣以及運(yùn)輸?shù)仁袌?chǎng)中關(guān)鍵任務(wù)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用所需的實(shí)時(shí)功能。

引入邊緣優(yōu)先部署

通過(guò)實(shí)施邊緣原生解決方案，組織可以在本地?cái)z取、豐富和分析數(shù)據(jù)，在清理過(guò)的數(shù)據(jù)集上執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型并提供增強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。邊緣計(jì)算對(duì)于需要實(shí)時(shí)功能的各種物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的用例至關(guān)重要。想想工人的健康和安全監(jiān)測(cè)，包括溫度、面部保護(hù)和社會(huì)疏遠(yuǎn)。存在安全問(wèn)題或帶寬訪問(wèn)受限的行業(yè)，例如采礦和車隊(duì)，也從邊緣計(jì)算中受益匪淺。

請(qǐng)記住，邊緣優(yōu)先的物聯(lián)網(wǎng)計(jì)劃并不能消除所有的云參與。事實(shí)上，邊緣解決方案依靠云環(huán)境的無(wú)限資源來(lái)訓(xùn)練和改進(jìn)現(xiàn)有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。對(duì)實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)的邊緣設(shè)備必須定期檢查模型準(zhǔn)確性和環(huán)境隨時(shí)間的變化。隨著模型準(zhǔn)確性的漂移，洞察隨后會(huì)被發(fā)送回云端，其中包括代表需要重新訓(xùn)練當(dāng)前模型的異?；顒?dòng)的數(shù)據(jù)。一旦模型經(jīng)過(guò)微調(diào)，它們就會(huì)被推回到邊緣，從而形成一個(gè)持續(xù)的、閉環(huán)的過(guò)程，產(chǎn)生更高質(zhì)量的預(yù)測(cè)洞察力，以提高資產(chǎn)績(jī)效、流程改進(jìn)和產(chǎn)品質(zhì)量。

通過(guò)實(shí)時(shí)運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的云邊緣版本，組織能夠在源頭對(duì)感興趣的事件采取行動(dòng)、做出反應(yīng)和積極行動(dòng)。這確保了物聯(lián)網(wǎng)、邊緣和云的和諧相互作用，利用每個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì)。此外，云邊緣混合解決方案可防止云鎖定，因?yàn)椴煌挠美梢詫⒍床炝Πl(fā)布到一個(gè)或多個(gè)公共云和私有云中。

物聯(lián)網(wǎng)的云邊緣優(yōu)勢(shì)

云邊緣混合計(jì)劃將實(shí)時(shí)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為與生產(chǎn)效率和質(zhì)量指標(biāo)相關(guān)的可操作見(jiàn)解，運(yùn)營(yíng)經(jīng)理可以使用這些見(jiàn)解來(lái)減少計(jì)劃外停機(jī)時(shí)間、大限度地提高產(chǎn)量并提高機(jī)器利用率。例如，使用邊緣云混合策略，工廠可以提高產(chǎn)品質(zhì)量。通過(guò)實(shí)時(shí)分析物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)，組織可以識(shí)別超出先前定義的閾值和規(guī)則的任何值，構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型以識(shí)別根本問(wèn)題的原因，并部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型以自動(dòng)停止缺陷零件的生產(chǎn).

此外，邊緣云洞察力允許智能建筑運(yùn)營(yíng)人員監(jiān)控能源使用情況并主動(dòng)修改運(yùn)營(yíng)以避免因能源系統(tǒng)過(guò)度工作而中斷。管理人員和操作員可以實(shí)時(shí)訪問(wèn)洞察，而不是依賴來(lái)自純?cè)葡到y(tǒng)的延遲洞察，從而更快地確定物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)的建筑系統(tǒng)爭(zhēng)議的根本原因，并最終減少整體停機(jī)時(shí)間。

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