隨著企業(yè)尋求可以根據(jù)不斷變化的業(yè)務(wù)需求進(jìn)行擴(kuò)展和縮減的計(jì)算和存儲(chǔ)資源，云的采用率急劇上升。 但即使考慮到云計(jì)算的成本和敏捷性優(yōu)勢(shì)，人們對(duì)另一種部署模型的興趣也越來(lái)越高——邊緣計(jì)算，即在數(shù)據(jù)源處或附近進(jìn)行的計(jì)算。 它可以支持新的用例，尤其是對(duì)現(xiàn)代商業(yè)成功至關(guān)重要的創(chuàng)新人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。

在《麻省理工科技評(píng)論》(MIT Technology Review)主辦的“未來(lái)計(jì)算”(Future Compute)大會(huì)上，三位工業(yè)技術(shù)專家表示，這一優(yōu)勢(shì)的前景在于數(shù)據(jù)。具體來(lái)說(shuō)，無(wú)論是工廠、自動(dòng)駕駛汽車還是智能建筑系統(tǒng)，都需要收集、處理和分析最接近數(shù)據(jù)產(chǎn)生地點(diǎn)的數(shù)據(jù)。

直接在邊緣數(shù)據(jù)上運(yùn)行人工智能模型，而無(wú)需將工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到云上，這一能力減少了延遲和成本。專家們一致認(rèn)為，最重要的是，這是開(kāi)啟實(shí)時(shí)洞察的關(guān)鍵，能夠?qū)㈩I(lǐng)導(dǎo)者與落后者區(qū)分開(kāi)來(lái)。

企業(yè)開(kāi)始認(rèn)識(shí)到邊緣計(jì)算在推動(dòng)成功的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型中可以發(fā)揮的作用。Gartner估計(jì)，雖然 2018 年只有 10% 的企業(yè)數(shù)據(jù)是在數(shù)據(jù)中心和云之外創(chuàng)建和處理的，但到 2025 年這一數(shù)字將達(dá)到 75%。

市值 30 億美元的運(yùn)動(dòng)控制解決方案公司Moog Inc.的首席技術(shù)官 George Small表示，他看到邊緣應(yīng)用取得了顯著的進(jìn)步。

“這是真實(shí)的用例。我們現(xiàn)在看到的是哪里在創(chuàng)造價(jià)值?！彼f(shuō)。“它實(shí)際上正在顯著提高生產(chǎn)力。”

邊緣與云的融合

隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的發(fā)展，企業(yè)需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)包括邊緣計(jì)算和云計(jì)算的IT環(huán)境。在邊緣收集和分析的數(shù)據(jù)可以啟動(dòng)實(shí)時(shí)響應(yīng)，以排除工業(yè)設(shè)備故障，防止機(jī)器停機(jī)，或重新引導(dǎo)自動(dòng)駕駛汽車免受傷害。

與此同時(shí)，來(lái)自機(jī)器或車輛的設(shè)備數(shù)據(jù)可以被發(fā)送到云端，并與其他數(shù)據(jù)聚合在一起進(jìn)行更深入的分析，從而推動(dòng)更明智的決策和未來(lái)的商業(yè)戰(zhàn)略。

Small 說(shuō)：“連接性已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)基準(zhǔn)點(diǎn)，它正在為智能邊緣的想法提供支持?！薄爸悄軓倪吘壍母兄介_(kāi)始，延伸到系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，最終到達(dá)云。我們認(rèn)為這是一個(gè)連續(xù)體?！?/p>

邊緣發(fā)揮作用的應(yīng)用

Small 表示，穆格正在為各種應(yīng)用試驗(yàn)邊緣計(jì)算。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，該公司將邊緣功能和機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別用于杏仁和蘋果種植，幫助收割設(shè)備自主導(dǎo)航地形并提高作物產(chǎn)量。二人在建筑方面，穆格的邊緣和基于人工智能的自動(dòng)化工作主要集中在材料移動(dòng)上——例如，將挖掘機(jī)的一部分變成機(jī)器人平臺(tái)以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。

Small還表示，持續(xù)的勞動(dòng)力和生產(chǎn)力挑戰(zhàn)促使穆格在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域嘗試基于邊緣的自動(dòng)化。

“有些情況下，你沒(méi)有那么多結(jié)構(gòu)化的環(huán)境，或者人們需要與實(shí)際的工作場(chǎng)所互動(dòng)?！薄斑@就是我們對(duì)邊緣定義的介紹。我們是從自動(dòng)駕駛汽車的角度出發(fā)的。

另一個(gè)潛在的用例結(jié)合了邊緣計(jì)算、3D 打印和區(qū)塊鏈來(lái)協(xié)調(diào)備件的按需、就地輸出。 Small說(shuō)，航空航天和國(guó)防等行業(yè)的穆格客戶可以在現(xiàn)場(chǎng)為關(guān)鍵設(shè)備制造備件，使用區(qū)塊鏈作為驗(yàn)證部件的供應(yīng)和完整性的手段。

霍尼韋爾可持續(xù)建筑技術(shù)副總裁兼總經(jīng)理 Manish Sharma 表示，在霍尼韋爾建筑技術(shù)公司，邊緣計(jì)算是改變建筑運(yùn)營(yíng)以提高生活質(zhì)量的關(guān)鍵部分。智能邊緣傳感器監(jiān)控溫度、濕度和二氧化碳水平，幫助創(chuàng)建一個(gè)智能建筑系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以自動(dòng)調(diào)整能源和照明使用以降低成本，同時(shí)優(yōu)化碳中和并保持建筑舒適度。

將加熱、冷卻和空氣過(guò)濾系統(tǒng)連接到邊緣設(shè)備可以創(chuàng)建一個(gè)智能網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)數(shù)據(jù)共享，并在更接近影響最大的地方做出更明智的決策。

Sharma 說(shuō)：“您正在構(gòu)建一個(gè)系統(tǒng)系統(tǒng)并進(jìn)行正確的計(jì)算，您需要有一個(gè)公共網(wǎng)絡(luò)，可以在幾毫秒內(nèi)共享數(shù)據(jù)并在邊緣級(jí)別做出決策”。

邊緣部署的最佳實(shí)踐

小組成員概述了一些最佳實(shí)踐，可以幫助企業(yè)確定邊緣部署的正確選項(xiàng)，同時(shí)避免一些更常見(jiàn)的部署挑戰(zhàn)。

將計(jì)算能力轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)所在的位置。確定邊緣或云是否最適合特定工作流或用例可能會(huì)導(dǎo)致分析癱瘓。然而事實(shí)是這些模型是互補(bǔ)的，而不是競(jìng)爭(zhēng)的。

Akamai?執(zhí)行副總裁兼首席技術(shù)官Robert Blumofe說(shuō)：“一般的經(jīng)驗(yàn)法則是，將計(jì)算轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)上要比反之好得多。 ”?“通過(guò)這樣做，您可以避免回程傳輸，這會(huì)損害性能并且成本高昂?！?/p>

考慮一個(gè)電子商務(wù)應(yīng)用，它可以協(xié)調(diào)搜索產(chǎn)品目錄、根據(jù)歷史記錄提出建議或跟蹤和更新訂單等操作。

“在云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)湖中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方進(jìn)行計(jì)算是有意義的，”Blumofe 說(shuō)。另一方面，邊緣適用于對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算——例如，分析流量以支持安全操作。

進(jìn)行大量的實(shí)驗(yàn)。邊緣計(jì)算仍處于早期階段，大多數(shù)企業(yè)都處于成熟曲線的起點(diǎn)，評(píng)估模型如何以及在何處產(chǎn)生最大影響。然而，能力正在迅速提高，企業(yè)不能袖手旁觀。

“你真的需要開(kāi)始推動(dòng)，因?yàn)橐獎(jiǎng)?chuàng)造價(jià)值，”Small 說(shuō)?！澳惚仨氃谕饷鎸ふ倚碌臋C(jī)會(huì)——你不僅僅是想出來(lái)，你必須找到它們?！?/p>

不要忽視投資回報(bào)率。Moog's Small 指出，支持邊緣的自動(dòng)化可以幫助企業(yè)以更少的勞動(dòng)力做更多的事情，并讓人們騰出時(shí)間去做更高附加值的工作。但除了那些明顯的一階生產(chǎn)力提升之外，邊緣自動(dòng)化還有其他更難以量化的好處，包括可復(fù)制性，他說(shuō)。

以上是邊緣計(jì)算的價(jià)值在于數(shù)據(jù)的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！