边缘计算是一种信息技术 (IT) 架构,允许公司和组织从其云计算应用程序和解决方案中提取可靠和安全的服务,并将这些应用程序或解决方案分发到多个位置。
根据 Gartner 的数据,到 2025 年,75% 的企业数据将在其物理数据中心之外创建。此外,如果我们考虑到不间断或延迟地传输敏感信息的需求日益增长,边缘计算正在成为一种提供适当和安全数据流的方法。
这就是为什么这篇文章要解释它的含义、公司如何运用边缘技术,以及它适用于哪些领域。
享受阅读!
什么是边缘计算?
边缘计算是一种在用户物理位置(即数据处理发生地点或附近)运行的技术,目的是提供快速可靠的数字服务和解决方案。
得益于这种技术,几乎所有行业的公司都可以通过混合云计算系统使用和分发其信息,并利用不同位置的大量资源。
换句话说,它是一个分布式计算框架,使业务应用程序更接近数据生成的地方,以提供及时的决策和网络可用性,以及运营层面的各种好处。
企业如何使用这项技术?
您可能已经意识到,边缘计算不仅仅是一种解决方案;它是一种物联网 (IoT)策略,让数据中心延伸到不同的地方以支持运营。
与混合云模型相同,边缘计算提供了在公司自己的数据中心或不同位置的云环境中运行不同应用程序和生产流程的可访问性。
目前,电信、运输或公共服务公司利用这些功能来:
- 执行本地和即时数据处理
- 避免从一个服务器到另一个服务器的信息传输延迟
- 将设备连接到集中平台以接收标准化更新
- 允许更高速的互联网服务
边缘计算有哪些优势?
现在,如果您仍然不明白为什么边缘计算本身是一种有用且有利的技术,即使拥有云计算的所有潜力,请继续阅读!
- 低延迟:信息流从一个点到另一个点建立连接所需的时间相对较短,从而可以立即简化操作。
- 全面管理:通过拥有自己的基础设施,边缘计算让您可以一致地管理公共云和私有云应用程序。
- 风险控制:它有助于网络管理,并大大减少作为云应用程序流协议一部分的本地子网中可能发生的故障。
- 分布:它使托管点能够分散,并且可以使用许多不同的云解决方案。
还不完全了解它的用处和优点吗?不用担心!我们现在就通过一些例子来演示。
边缘计算应用示例
正如您所料,边缘计算为不同生产部门的敏捷性和灵活性带来了许多好处。我们将在下面展示其在几个行业中的主要用途。
制造业
制造业需要对单个工厂的数千个点进行长期而彻底的问题分析和检测,以防止可能影响整体生产力的故障。
大多数制造业都需要处理大量的信息流,这在信息管理和研究方面带来了许多问题。
边缘计算通过使用强大的设备在本地收集关键数据并将其余数据发送到云端进行处理,使数据控制更加灵活。
农业
在农业领域,土地监测是日常运营的一项基本任务。由于需要密切监测天气、环境和土壤状况,管理数据的工作量可能非常大。
通过边缘计算,拖拉机或播种机等加工设备可以配备传感器,从环境中收集数据并立即处理以调整策略。
网络
边缘计算能够降低与网络使用相关的成本,并大幅减少带宽限制,几乎完全消除信息延迟。
致力于网络管理和分发的公司可以依靠这项技术来管理服务错误的数量并有效地管理机密数据的传输。
工作安全
在很多情况下,使用安全摄像机评估工作环境中的潜在风险和分析事故需要大量的数据存储容量,尤其是高清视频。
在这方面,边缘计算几乎不需要使用云就可以实现实时图像分析,以识别轻微异常或大规模事件。
健康
得益于物联网的普及,医院和健康中心已经利用该技术将其设备连接到中央数据库,使用传感器实时传递数据并促进协议的有效使用。
利用边缘计算,这些组织可以在本地处理信息、调整数据隐私,并且(借助机器学习)能够使用自动化护理对大量事件做出及时响应。
运输
在运输和交通管理领域,边缘计算通过放置在单元中的传感器实时同步运输车辆的行动,为车队管理增加了巨大价值。
通过这种方式,物流和车队控制管理人员可以结合行动协议,提高路线效率、确保负载安全,并利用在很短的时间内获得的数据做出决策。
零售
多年来,零售行业的公司一直存在其设施或组织中部署的技术基础设施响应时间的问题,例如,这阻碍他们找到最佳的库存管理流程。
为此,边缘计算使得数字化操作(例如条形码读取,仅举一例)无需查阅云端信息,从而将效率提升到更高水平。
因此,流程的加速可以减少延迟,从而使用更少的资源来执行相同的产品、价格和库存控制操作。
矿业
如果我们考虑到,一般来说,采矿是在远离城市的地方进行作业,那么从那里到远程服务器的信息流可能是一个很大且非常昂贵的问题。
通过边缘计算,该领域的企业可以拥有先进的分析流程,从而做出准确、及时的决策,而不必担心网络连接。
活力
毫无疑问,边缘计算将成为未来几年电力行业的超越和变革要素之一。
管理物联网设备以提高电能利用效率是当今的一个差异化因素。边缘计算让工厂和办公室可以轻松实现实时的消费监控流程。
得益于这一优势,世界各地的许多组织将能够优化其能源使用,甚至出售剩余能源,或用可再生清洁能源进行补充。
现在,我们已经多次提到云计算,但我们还没有区分这两个概念。感兴趣的?继续阅读!
边缘计算和云计算有什么区别?
在各种情况下,我们通常将边缘计算和云计算视为同一件事,但两者是不同的。
显然,这两个过程在某些部分和功能上有重叠,但一般来说,它们不应该互换使用。
将边缘与云分离的最简单方法之一就是将它们分解,我们将在下面进行操作:
- 位置:在边缘,数据以物理方式处理,而在云端,数据以远程方式处理。
- 延迟:由于服务器之间通过网络不断交换数据,因此云的延迟可能很高。另一方面,边缘计算需要的带宽很少,因为一切都在本地处理。
- 容量:虽然云能够可扩展地处理大量数据,但边缘计算受到其硬件容量的限制。
- 分布:云具有集中式管理系统,而边缘管理则是分散的。
- 安全性:云计算提供由实体管理的虚拟服务器,以确保数据保护。与此同时,边缘更容易受到威胁。
边缘计算、物联网和 5G
边缘计算是一种随着时间推移而发展的工具,新兴技术和创新技术的使用大大增强了其功能。
物联网设备的普及刺激了数字流程和数据生成的使用和管理的巨大增长,其中边缘计算是实时分析所有收集数据的理想替代方案之一。
同样,5G 和 Wi-Fi 6 等无线通信网络的出现为边缘计算开辟了道路,使其能够比现在更好地增强不同功能的自动化和虚拟化。
这使得该技术成为实现最大容量数据自主和迁移的更具吸引力的工具,使业务流程更加灵活,并优化举措的成本效益比。
边缘计算和智能应用是什么关系?
在这一点上,值得一提的是,斯里兰卡电话号码库 与边缘计算一起,这些应用程序可以在企业中实现真正有意义的效率水平。
数据分析
分析工具是许多工作流程的关键方面。为此,边缘计算可以在分析数据和流程方面实现高标准的速度和即时性。
现在,云计算在许多方面允许您研究边缘计算根本无法研究的大量数据,因此如果敏捷性不是关键要素,那么云计算可能是更好的选择。
人工智能
事实证明,人工智能(AI)是生产过程中的强大盟友,尤其是在周期性执行重复任务的生产过程中。
边缘计算与人工智能相结合可以成为决 响在三年级或之后不久 策和执行提高生产力举措的有力工具。
然而,由于云计算具有广泛且几乎不受限制的数据访问能力,因此可以为人工智能算法识别图像和研究上下文的能力提供更广泛的框架。
机器学习
与机器学习一样,边缘计算提供基本数据组合 巴西数据 推断条件所需的信息,并为决策提供有价值的预测。
但在这方面,云计算能够应用事件管理、处理、分类和组合技术,利用相关信息以更大的容量推断场景。
在许多情况下,边缘计算可以补充云模型,尤其是考虑到数据分析的即时性和低延迟。然而,云模型提供了更广泛的功能。
正如您所见,通过支持复杂的研究研究和报告生成流程,边缘计算现在和将来都会成为一些追求效率和资源优化的公司的重要盟友。
后续步骤Next steps