物联网成为边缘计算匝道

计算的优势

IIoT总是更复杂。大多数体系结构包括至少一个物联网网关定位传感器和致动器附近。10博官网这个模型允许过滤、聚合和对延迟敏感事件的实时响应。在实践中,大多数IIoT架构仍然是更复杂的和多层的网关和其他类型的计算、存储和网络资源。

在过去的几年里发生了什么是,许多不同行业接受边计算,特别是对工作负载,看起来不像是IIoT。计算这种混合风格代表着一种逆转的广泛认为一切都会不可避免的公共云。

边缘计算可以视为最新的企业足迹。在某种意义上,它承认企业是异构的,不能用单一的方法加以解决。计算边缘也可以被视为新平台对于许多类型的工作负载。

这个留物联网吗?

物联网与边缘吻合的计算在两个主要方面。第一种方法是,物联网是一个工作负载使用边缘计算平台。

然而,并非所有的边缘计算应用物联网,尽管许多至少有一些物联网的元素。例如,计算在分布式计算零售分支机构是一种优势。可能有一个物联网角与扫描仪的使用,蓝牙、射频识别。

但这可能不是边缘计算平台的主要焦点在这个场景中。也就是说,技术越来越普遍提到的相似,所以越来越多的工作负载可能至少有一个元素的物联网。

其他边缘工作负载更直接在物联网的驾驶室。例如,化工厂,炼油厂和类似的设施越来越多地利用无人机和计算机视觉快速发现问题并执行预测分析。所涉及的数据量可以是巨大的。例如,壳牌报道,他们的机器人水下检查视频超过7结核病的大小。有时需要保存对未来可能需要的一切。与检查,但它可能不是必要的所有数据对应于名义操作。

物联网也可以被认为是一个入站优势。毕竟,边缘架构存在是有原因的。这原因是经常摄取物质世界的状态信息,这样企业可以采取行动。在机器人上面检查的情况下,行动可能会派遣一个维修团队。在早些时候的零售示例中,它可能是触发补给触及订货点的一个项目。

数据也可以触发一个直接的生理反应。的原因之一,企业分配计算和存储接近边缘是使事件的实时响应。在本地处理事情,企业可以避免延迟和网络可靠性问题常与警报传送到一个中央服务器并等待响应。

看趋势,物联网的数据摄入方面只会变得更加重要。这并不是说数据本质上是有价值的。相反,机器学习和其他数据科学工具正在取得进展将TBs和pb级的数据转化为更高的收入和降低企业的成本。

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