接近边缘 如何实现IIoT边缘计算的优势

您可能已经听说过微软提出的“智能优势” - 计算的未来，多种设备，物理和虚拟世界的模糊，由大量数据驱动，以及人工智能和机器学习。但是组织如何充分利用这个机会呢?

工业互联网联盟的一份新白皮书旨在阐明这一过程以及如何构建边缘计算实施。

首先要注意的是，本文概述了，虽然从技术角度来看，“优势”的定义可能会有所不同，但从业务角度来看，这一定义取决于业务问题或要解决的目标。

以一个'哑'热电偶为例来管理泵的温度。利用边缘计算功能，泵可以定义为超过定义的阈值，然后以毫秒为单位关闭。如果不需要连接来执行该功能 - 它可以用于此实例中的通知 - 则必须在设备级别定义边缘，因为即使连接中断也可以实现关键目标。

正如报告所述，边缘计算的优势在于提高了性能，提高了合规性，数据隐私和数据安全性，并降低了运营成本。简化了性能，因为可以更快地收集更多位置的更多数据。“边缘不仅仅是收集数据以传输到云的一种方式，它还可以在几毫秒内处理，分析和处理边缘收集的数据，因此对于在操作的每个方面优化工业数据至关重要”，报告说。

值得注意的是，边缘存在的部分原因是因为将所有内容移动到云端，就​​像几年前的策略一样，并不是很有效。“由于网络延迟和传输大量数据的成本，更多的逻辑任务仍处于边缘，”报告指出。“随着处理能力和能力的提高，在边缘上执行的任务量将继续增长。”

该报告还探讨了从车队跟踪到预测性维护的各种用例。后者围绕连接的电梯，是最有趣的。边缘计算设备连接在一起以诊断电梯的运行状态，包括噪声，振动，温度等。该项目需要两个要求 - 边缘设备具有容器和开放API，以允许第三方开发应用程序，并支持全天候监控。

“采用IIoT战略的组织需要了解可用的数据，如何使用它来推动工业流程，以及如何协调，管理和保护数据/计算，”SAP副总裁兼该论文的共同作者Lalit Canaran说。 。“本文及随后的技术报告将使企业充分发挥边缘云连续性的潜力，推动下一代物联网设备，机器学习和人工智能所带来的业务成果。”