邊緣計算：四步進展
遵循以下四個步驟來逐步採用邊緣計算（見圖）。
- 雲計算徹底改變了業務。
- 邊緣計算架構解決了新出現的挑戰。
- 人們對數位轉換的成本產生了擔憂。
- 優化和資產利用優勢使邊緣計算更加可行。
邊緣計算可以為一些重要的行業 和 製造業 的應用 ，以 解決一系列挑戰。這包括設備故障和計劃外停機。例如，智能溫度監控傳感器 可以自動記錄周圍環境的溫度變化。在緊急情況下，這些設備可以啟動噴頭，提醒消防部門，並關閉下來 在工廠的所有動力系統。
這種情況將需要機器對機器（M2M）邊緣計算，以減少網絡延遲並提供實時控制和監視。之前，邊緣設備僅被編程為本地收集數據並將其傳輸到遠程服務器（雲）。借助AI，邊緣設備現在可以嵌入機器學習 （ML） 功能，以自學習和執行操作，而無需等待中央計算機的響應。
一些PLC製造商表示，可以教可編程邏輯控制器（PLC）檢測問題，分析問題並執行反作用過程 。PLC可以充當具有ML 功能的邊緣節點， 從而在不受到信息技術系統或人員干預的情況下激活規範性和預測性維護 。
邊緣計算理由
組織不願對新技術進行大量投資，卻沒有對投資 回報率（ROI）產生切實的了解。技術發展迅速。正如我們擁抱雲計算，現在正在重新考慮該策略以實現高可用性和即時計算功能一樣，我們可能會對邊緣計算提出同樣的問題。
直接收益可能會超過成本，但是不斷發展的技術會帶來投資方面的風險。具有ML 和AI功能的智能傳感器 遠非具有成本效益。如果組織已經實施了雲戰略，那麼 立即將 其轉移到邊緣計算戰略是否有意義？這取決於要求。傳感器，本地處理能力和其他功能的額外成本將增加總體開銷並增加成本。
邊緣計算領域不斷發展的格局帶來了新的機遇和挑戰。與傳統的網絡體系結構系統相比，邊緣計算具有不可否認的優勢，並且提出了需要在投入資金之前進行大量研究的問題。L＆T技術服務 提供
優化和應用
近日，故障- 容錯計算機服務器和軟件製造商推出了虛擬化，自我保護的邊緣- 計算專門針對工業控制系統環境而設計的平台，如先前報導。 該平台嵌入了零接觸計算屬性，有望簡化一系列遠程管理活動，例如基於雲的健康監控，自動化站點和數據恢復。
雲對邊緣計算的影響
關於每種趨勢的優缺點的討論不休，技術趨勢可能會含糊不清。大多數組織傾向於在採取有意識的決定採用或不採用即將推出的技術之前，謹慎行事並深思熟慮。根據經驗證據，很明顯，未能採用新技術的企業落後於那些擁有新技術的企業。早在2008年，許多行業冠軍駁回雲計算的趨勢，傳遞，但， 在將近十年後， 雲計算 是移動 到邊緣。
雲計算之所以迅速得到採用，是因為它為組織提供了對大型存儲的輕鬆訪問能力，而應用程序使用延遲幾乎為零，而按需購買的付費模式使這筆交易變得圓滿。組織有充分的理由這樣做。
然而，十年後，由於應用程序分佈在各個地區，並且 云提供商，延遲，體驗一致性和安全性仍面臨主要挑戰，因此組織正在重新考慮 雲戰略。
2020年...
當今91％的數據是在集中式數據中心中創建和處理的。到2022年，大約75％的數據將需要在邊緣進行分析和採取行動。邊緣運算將成為該企業實施數位化改造的主要方法。
與傳統網絡體系結構系統相比，邊緣計算具有 許多優勢。隨著它的不斷發展並為組織帶來更多影響，它 還會 提出一些問題，需要進行大量研究才能進行投資。組織需要以 深思熟慮的審慎方法來審視轉型機遇 ，以驗證 這項 投資。
圖文參考: Control Engineering
