云边缘混合策略如何影响物联网成功

云状态

大多数现代组织依靠云和遗留平台的混合来满足基础设施的需求。然而，由于数据传输和处理成本，分析来自云中的IOT传感器的原始数据通常是昂贵且耗时的。云延迟，带宽和安全挑战继续成为一个重要的障碍，专门用于生产高保真，原料机和物联网传感器数据的工业行业。因此，组织常常使用下采样或时间延迟数据来平衡成本和及时性，使得易于错过数据中的异常。

虽然云是一种有效的数据建模和学习门户，但它缺乏在市场，石油和天然气和传输和生态系统考虑因素的市场中的市场关键IOT应用所需的实时功能。

引入edge-first部署

通过实施边缘本地解决方案，组织可以吸收，丰富和分析数据在本地对清理过的数据集执行机器学习模型，并提供增强的预测能力。边缘计算对于各种需要实时能力的物联网用例来说是至关重要的。考虑工人的健康和安全监测，包括温度，面部保护和社会距离。考虑到安全问题或带宽受限的行业，如采矿和船队，也从边缘计算中受益匪浅。

请记住，Edge-First IOT计划不会消除所有云参与。事实上，边缘解决方案依靠无限的云环境资源培训和改进现有机器学习模型。在实时流数据上执行机器学习的边缘设备必须定期检查模型精度和环境变化随时间。随着模型精度漂移，然后将洞察力送回云，包括表示不寻常的活动的数据，保证了当前模型的再培训。一旦模型精细调整，它们被推回边缘，导致恒定的闭环过程，产生更高质量的预测见解，以改善资产性能，过程改进和产品质量。

通过运行云边缘版本实时的机器学习模型，组织能够在源头上对感兴趣的事件采取行动、作出反应和采取行动。这确保了物联网、edge和云的和谐互动，利用每个生态系统的优势。此外，云边缘混合解决方案可以防止云锁定，因为不同的用例可以发布对一个或多个公共和私有云的见解。

IOT的云边缘好处

云边缘混合计划将实时物联网数据转化为与生产效率和质量指标相关的可操作见解，可由运营经理使用，以减少计划外停机时间，最大限度地提高产量和机器利用率。例如，使用边缘云混合策略，工厂可以提高产品质量。通过实时分析物联网传感器数据，组织可以识别出超出先前定义的阈值和规则的任何值，建立并训练机器学习模型来识别问题的根本原因，并部署机器学习模型来自动停止有缺陷部件的生产。

此外，边缘云洞察允许智能建筑运营人员监控能源使用并主动修改操作以避免由于过度的能量系统而导致的停电。而不是依赖于唯一的云系统，管理者和运营商的延迟见解，而是可以实时访问洞察力，而是更快地识别IoT-Powered构建系统纠纷的根本原因，并最终减少整体停机时间。

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