什么是边缘计算?

边缘计算是一种物联网(IoT)技术，有助于解决在数百万连接设备和云或数据中心之间传输数据时与延迟和低效率相关的挑战。边缘计算背后的主要思想是在数据生成时对数据进行管理，而不是依赖于上传到传统上处理数据的集中式资源。随着物联网的发展，边缘计算对于提高数据收集、处理和路由的效率越来越重要。

边缘计算正在接近一个临界点。根据分析公司Gartner的数据，如今只有不到10%的企业数据是在边缘创建和处理的。但到2025年，Gartner预计这一数字将达到75%。¹

边缘计算的重要性可以概括为三个关键点:路由效率、降低延迟和数据管理。

路由效率:在物联网应用程序中，绝大多数产生数据的设备位于网络的“边缘”，而不是在旨在处理大量数据的数据中心内。在边缘和数据中心之间来回路由所有数据效率很低。在靠近物联网解决方案的物理位置处理数据并确定是否需要上传数据更有意义。

减少延迟:在许多物联网应用中，必须快速处理数据，以便在必要时立即采取保护措施。例如，在关键任务的工业应用中，延迟问题可能会导致储罐或泵等资产过满、枯竭或故障。

数据管理:虽然数百万个分布式设备产生的一些数据可能需要在数据中心或云中存储、处理和分析，但大部分数据并不需要。例如，虽然在某些应用程序中发送关于设备是否正常运行的检查点数据可能很重要，但对于许多应用程序来说，只有在设备运行超出正常范围时才将数据路由到总部。
在本博客中，我们将探讨边缘计算的一些好处，并介绍Digi的解决方案组合，将边缘计算构建到您的物联网部署中。

管理边缘数据量和带宽问题

大量边缘衍生数据只是表明一切都在顺利运行——通常称为“心跳数据”。这方面的一个例子可能是一个泵或电机在99.999%的时间内以相同的转速运行。随着时间的推移，收集数以百万计的相同数据读数的价值可能微乎其微。然而，如果出现异常数据，应尽快识别并采取行动，以避免潜在的灾难。在这种情况下，边缘计算是无价的。

在大多数情况下，在网络边缘执行计算任务是最有效的，靠近正在发生的事件和进程。正如一位行业观察人士所说，“在干草堆里找针很难”的古老格言，边缘计算“使我们能够使数据‘干草堆’更小，从而更有可能更有效地找到可操作的信息‘针’。”²

幸运的是，设备智能和计算能力正在不断提高，“智能”设备现在具有更强大的功能，可以处理以前需要传统计算堆栈协助的流程。例如，智能边缘设备可以通过智能编程来破译需要人工干预的数据，然后将其发送给下一个接收者。

不断增长的数据并不是推动边缘计算发展的唯一挑战。随着物联网应用的增多，可用带宽总是有限的。边缘计算允许设备自主做出决策，帮助吸收和管理不断增加的必须完成的处理量。

边缘计算的好处

以下是边缘计算对一系列应用具有吸引力的一些关键优势:

• 减少延迟:边缘计算可以更快地响应本地事件，因为数据不需要从边缘来回传输到云。使用边缘计算，延迟可以减少到接近零。
• 降低成本:网络中数据流量的减少导致网络成本的降低，特别是对于无线蜂窝连接。
• 增强安全性和隐私性:使用边缘计算，敏感数据(如医学图像)不需要离开设备。应用程序可以建立规则和加密来安全地识别和传输特定的、所需的数据。
• 离线操作能力:边缘计算设备可以独立采集、存储和处理数据。不需要到网络的永久连接。除了支持更低的延迟外，好处还包括边缘设备的电池管理以及安全性。
• 可编程的可编程设备延长了资本设备的使用寿命，因为它们可以随着所嵌入的硬件的发展而发展，反映出新的应用程序、新的功能和先进的安全功能。

边缘计算用例

从技术上讲，边缘计算已经在我们身边得到应用，从智能手机上的指纹识别器到十字路口的实时交通监控。下面的用例只是不断增长的边缘计算应用程序的一个示例。

• 自适应诊断:提高机器设备正常运行时间，降低服务费用，降低保修成本。边缘计算生成的错误代码，结合历史维修信息，还可以为技术人员提供上下文，缩短故障排除和完成维修所需的时间。
• 近海石油钻井平台:根据数据的值进行存储和记录，对性能分析进行识别和保留。边缘设备可以进行安全监控，并在超过预设限制时自动关闭设备。
• 制造业工业传感器监控工厂设备，以保持性能设置，提高效率和预测维修需求。
• 智能城市:交通摄像头和信号改善了安全性和交通流量。可以对公共建筑进行监控，以提高照明、供暖等方面的效率。
• 医疗保健:可穿戴设备可存储心率和体温等信息，并提供用药提醒。其他医疗可穿戴设备将特定数据发送给患者的医生进行分析，或者在患者摔倒时发送警报。
• 农业:农民使用传感器跟踪土壤中的水分水平和其他田间条件，然后让应用程序启动自动化流程，并将任何关键数据发送到管理界面，如Digi Remote Manager®进行分析。

实时边缘处理最引人注目的例子将会随着连接车辆以及自动驾驶汽车，接近零延迟是至关重要的。在这种环境中，实时决策是一项必不可少的能力，在这种环境中，即使是毫秒的延迟也可能是生死攸关的问题。自动驾驶汽车还将记录信息，并定期连接到云端，上传性能数据并下载软件更新。

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