长期以来,云服务一直在帮助企业简化和保护数据聚合以及处理功能,同样,云服务也促进了边缘计算架构的发展。随着时间的流逝,诸如用户界面和用户体验(ui/ux)方法的移动性和差异性之类的技术进步,带来了更多的连接和分布式进程、设备和机器。越来越多的企业意识到,有必要从更接近数据源的地方获得更多的即时数据和信息。这增加了对边缘计算的需求。
更好的实现边缘计算
通常来说,企业在实现边缘计算的过程中可能会经历以下4个阶段。
1.云计算彻底改变了业务模式;
2.边缘计算架构解决新出现的挑战;
3.人们担心数字化转换的成本;
4.优化和资产利用优势,使边缘计算更加可行。
对于某些行业和制造业应用而言,边缘计算对于解决一系列挑战至关重要。这包括设备故障和计划外停机。例如,智能温度监控传感器可以自动记录周围环境的温度变化。在紧急情况下,这些设备可以激活洒水装置、警告消防部门并关闭工厂中的所有电源系统。
这种情况需要机器对机器(m2m)的边缘计算,以减少网络延迟并提供实时控制和监视。之前,边缘设备仅被配置为本地收集数据并将其传输到远程服务器(云)。现在,借助人工智能,边缘设备可以嵌入机器学习功能,以实现自主学习和执行操作,而无需等待中央计算机的响应。
一些plc制造商可以将可编程逻辑控制器(plc)设置为检测问题、分析问题并响应过程。plc可以充当具有机器学习功能的边缘节点,以激活规范性和预测性维护,而无需信息技术系统或人员的干预。
每个制造工厂都渴望这种尖端创新所能提供的收益。问题是:要花多少钱?
边缘计算的可行性
在对投资回报(roi)没有切实了解之前,企业往往不愿对新技术进行大量投资。正如过去拥抱云计算一样,为实现更高的可用性和即时计算功能,现在需要重新考虑该策略,对边缘计算我们可能会提出相同的问题。
直接收益可能会超过成本,但是不断发展的技术会带来投资风险。具有机器学习和人工智能功能的智能传感器,远没有达到成本效益。如果企业已经实施了云计算策略,那么立即将其转移到边缘计算策略是否有意义?这将取决于具体的需求。传感器、本地处理能力和其他功能的额外成本将增加总体开销和成本。作为一种策略,这与其要缓解的目标背道而驰。
优化和利用
最近,一家容错计算机服务器和软件制造商推出了一个虚拟的、具有自我保护功能的边缘计算平台,该平台专门为工业控制系统环境而设计,并嵌入了零接触计算属性,有望简化一系列远程管理活动,例如基于云的健康监控、自动化站点和数据恢复。
通过考虑资本支出和运营支出,此类平台可以提供一条优化成本的中间途径。这种情况应考虑规模经济。需要思考的问题是:靠近边缘,多近算近?它应该完全安装在设备上还是可以在厂房内?在设备上而不是使用托管数据中心和现有的云基础架构来处理数据,需要研究和时间。根据答案的不同,基础架构以及成本优化和利用率指标,可能会上升或下降。
边缘计算领域的不断发展,带来了新的机遇和挑战。与传统的网络体系结构系统相比,边缘计算具有不可否认的优势,并且带来了一些问题,需要进行大量研究才能进行投资。图片来源:l&t技术服务
云与边缘计算
技术趋势可能是模棱两可的,对每一种技术趋势的利弊都会有无休止的讨论。大多数企业在有意识地决定采用或放弃一项即将推出的技术之前,往往会过于谨慎和深思熟虑。根据经验证据,没有采用新技术的企业明显落后于采用新技术的企业。2008年时,许多行业的拥护者认为云计算的趋势已经过去,然而,差不多十年之后,云计算正在走向边缘。云计算之所以迅速得到应用,是因为它可以让企业以近乎零延迟地轻松访问大型存储设施,并且按需付费模型使交易变得更有吸引力。企业有充分的理由这样做。然而,十年后,随着应用程序分布在越来越多不同的地理位置,云提供商仍然面临着巨大的挑战,例如延迟、体验一致性和安全性等,企业正在重新思考云策略。
gartner估计,现在91%的数据是在集中式数据中心创建和处理的。到2022年,大约75%的数据将需要在边缘进行分析和采取行动。边缘计算将成为企业实施数字化转型的重要方法之一。
与传统的网络体系结构系统相比,边缘计算具有很多优势。随着它的不断发展和对企业的影响日益增加,它也会带来一些问题,需要在投资之前进行更广泛的研究。企业需要谨慎对待转型机遇,以验证这项投资是否可行。(作者:keshab panda)
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