隨著企業尋求可以根據不斷變化的業務需求進行擴展和縮減的運算和儲存資源，雲端的採用率急劇上升。但即使考慮到雲端運算的成本和敏捷性優勢，人們對另一種部署模型的興趣也越來越高——邊緣運算，也就是在資料來源或附近進行的運算。它可以支援新的用例，尤其是對現代商業成功至關重要的創新人工智慧和機器學習應用。
在《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review)主辦的「未來計算」(Future Compute)大會上，三位工業技術專家表示，這項優勢的前景在於數據。具體來說，無論是工廠、自動駕駛汽車或智慧建築系統，都需要收集、處理和分析最接近數據產生地點的數據。
直接在邊緣資料上運行人工智慧模型，而無需將工作負載轉移到雲端上，這項能力減少了延遲和成本。專家們一致認為，最重要的是，這是開啟即時洞察的關鍵，能夠將領導者與落後者區分開來。
企業開始意識到邊緣運算在推動成功的數據驅動業務轉型中可以發揮的作用。 Gartner估計，雖然 2018 年只有 10% 的企業資料是在資料中心和雲端之外創建和處理的，但到 2025 年這一數字將達到 75%。
市值 30 億美元的運動控制解決方案公司Moog Inc.的技術長 George Small表示，他看到邊緣應用取得了顯著的進步。
「這是真實的用例。我們現在看到的是哪裡在創造價值。」他說。 「它實際上正在顯著提高生產力。」
隨著資料驅動業務的發展，企業需要創建一個包括邊緣運算和雲端運算的IT環境。在邊緣收集和分析的數據可以啟動即時回應，以排除工業設備故障，防止機器停機，或重新引導自動駕駛汽車免受傷害。
同時，來自機器或車輛的設備資料可以被傳送到雲端，並與其他資料聚合在一起進行更深入的分析，從而推動更明智的決策和未來的商業策略。
Small 說：「連接性已經達到了一個基準點，它正在為智慧邊緣的想法提供支援。」「智慧從邊緣的感知水平開始，延伸到系統的網路系統，最終到達雲端。我們認為這是一個連續體。」
Small 表示，穆格正在為各種應用試驗邊緣計算。在農業領域，該公司將邊緣功能和機器學習識別用於杏仁和蘋果種植，幫助收割設備自主導航地形並提高作物產量。二人在建築方面，穆格的邊緣和基於人工智慧的自動化工作主要集中在材料移動上——例如，將挖土機的一部分變成機器人平台以實現自動化。
Small也表示，持續的勞動力和生產力挑戰促使穆格在農業領域嘗試基於邊緣的自動化。
「有些情況下，你沒有那麼多結構化的環境，或者人們需要與實際的工作場所互動。」「這就是我們對邊緣定義的介紹。我們是從自動駕駛汽車的角度出發的。
另一個潛在的用例結合了邊緣運算、3D 列印和區塊鏈來協調備件的按需、就地輸出。SV 說，航空航天和國防等行業的穆格客戶可以在現場為關鍵設備製造備件，使用區塊鏈作為驗證零件的供應和完整性的手段。
霍尼韋爾永續建築技術副總裁兼總經理Manish Sharma 表示，在霍尼韋爾建築技術公司，邊緣運算是改變建築運作以提高生活品質的關鍵部分。智慧邊緣感測器監控溫度、濕度和二氧化碳水平，幫助創建一個智慧建築系統，該系統可以自動調整能源和照明使用以降低成本，同時優化碳中和並保持建築舒適度。
將加熱、冷卻和空氣過濾系統連接到邊緣設備可以創建一個智慧網絡，促進數據共享，並在更接近影響最大的地方做出更明智的決策。
Sharma 說：「您正在建立一個系統系統並進行正確的計算，您需要有一個公共網絡，可以在幾毫秒內共享資料並在邊緣層級做出決策」。
小組成員概述了一些最佳實踐，可以幫助企業確定邊緣部署的正確選項，同時避免一些更常見的部署挑戰。
#將運算能力轉移到資料所在的位置。確定邊緣或雲端是否最適合特定工作流程或用例可能會導致分析癱瘓。然而事實是這些模型是互補的，而不是競爭的。
Akamai執行副總裁兼技術長Robert Blumofe表示：「一般的經驗法則是，將計算轉移到資料上要比反之好得多。 」 「透過這樣做，您可以避免回程傳輸，這會損害性能並且成本高昂。 ”
考慮一個電子商務應用，它可以協調搜尋產品目錄、根據歷史記錄提出建議或追蹤和更新訂單等操作。
「在雲端資料倉儲或資料湖中儲存資料的地方進行運算是有意義的，」Blumofe 說。另一方面，邊緣適用於對動態資料進行運算—例如，分析流量以支援安全操作。
進行大量的實驗。邊緣運算仍處於早期階段，大多數企業都處於成熟曲線的起點，評估模型如何以及在何處產生最大影響。然而，能力正在迅速提高，企業不能袖手旁觀。
「你真的需要開始推動，因為要創造價值，」Small 說。 「你必須在外面尋找新的機會——你不僅僅是想出來，你必須找到它們。」
不要忽視投資回報率。 Moog's Small 指出，支援邊緣的自動化可以幫助企業以更少的勞動力做更多的事情，並讓人們騰出時間去做更高附加價值的工作。但除了那些明顯的一階生產力提升之外，邊緣自動化還有其他更難以量化的好處，包括可複製性，他說。
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