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擁抱邊緣:釋放機(jī)上計(jì)算的潛力

網(wǎng)絡(luò)
技術(shù)的進(jìn)步比以往任何時(shí)候都快。生成的數(shù)據(jù)量已經(jīng)超過了當(dāng)前業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)的容量,邊緣計(jì)算將比任何人想象的更快成為必需品。

大多數(shù)關(guān)于技術(shù)轉(zhuǎn)型的討論都是由云主導(dǎo)的。直到最近,轉(zhuǎn)型還意味著轉(zhuǎn)向去中心化平臺(tái)來處理業(yè)務(wù)生成的大量數(shù)據(jù)。然而,計(jì)算需求正在超越云的發(fā)展,軟件創(chuàng)新的下一個(gè)飛躍是向邊緣計(jì)算領(lǐng)域邁進(jìn)。

預(yù)計(jì)到2028年,大多數(shù)企業(yè)將使用邊緣計(jì)算,到2025年,超過50%的企業(yè)將在傳統(tǒng)平臺(tái)之外處理數(shù)據(jù)。超大規(guī)模企業(yè)已經(jīng)報(bào)告其云業(yè)務(wù)出現(xiàn)下滑2023年上半年。換句話說,變化已經(jīng)到來,而且速度正在加快。

為什么邊緣計(jì)算很重要

工業(yè)4.0一直與自動(dòng)化、連接性和機(jī)器人技術(shù)有關(guān)。這些技術(shù)正在呈指數(shù)級擴(kuò)展跨行業(yè)的可能性(包括制造業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)),并為日常生活質(zhì)量帶來巨大進(jìn)步。然而,人們較少談?wù)摰氖沁\(yùn)行這些技術(shù)背后的處理單元所需的大量電力。

隨著環(huán)境破壞達(dá)到嚴(yán)重程度,迫切需要轉(zhuǎn)向可持續(xù)的行業(yè)實(shí)踐,而我們目前使用的電力中心效率不足以處理工業(yè)4.0所需的數(shù)據(jù)。

據(jù)估計(jì),到本世紀(jì)末,除非找到更高效的解決方案,否則世界上高達(dá)20%的電力可能會(huì)用于計(jì)算,這就是邊緣計(jì)算的用武之地。事實(shí)上,建立人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)兼容的市場到2031年,邊緣計(jì)算的價(jià)值將達(dá)到760億美元。

邊緣計(jì)算的商業(yè)案例

(1) 即時(shí)數(shù)據(jù)處理

在當(dāng)今競爭激烈的領(lǐng)域取得成功,根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察采取行動(dòng)至關(guān)重要,而基于云的數(shù)據(jù)處理已經(jīng)不夠快了。人們越來越需要在數(shù)據(jù)創(chuàng)建的確切時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算,這就是邊緣計(jì)算的作用。當(dāng)涉及到人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)算法給我們的結(jié)果時(shí),即使是幾秒鐘也能產(chǎn)生影響。

(2) 成本效率

將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到云托管中心可能會(huì)產(chǎn)生巨大的運(yùn)營成本,并且產(chǎn)生的數(shù)據(jù)越多,這些成本就越高。邊緣計(jì)算消除了數(shù)據(jù)移動(dòng)的需要,并且它使用的電力和網(wǎng)絡(luò)資源比云少得多。因此,在初始設(shè)置成本之后,它成為一種更實(shí)惠的計(jì)算選項(xiàng)。

(3) 增強(qiáng)的安全性和控制

邊緣計(jì)算標(biāo)志著“機(jī)器上”計(jì)算的回歸,而不是云的分散化。雖然這對一些人來說可能令人驚訝,但企業(yè)越來越多地看到保留對其數(shù)據(jù)的完全控制和建立自己的安全系統(tǒng)的好處。隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊不斷擴(kuò)散,必須將數(shù)據(jù)移動(dòng)到云端會(huì)產(chǎn)生漏洞,而邊緣計(jì)算消除了這種風(fēng)險(xiǎn)。

(4) 釋放遠(yuǎn)程設(shè)備的潛力

邊緣計(jì)算使設(shè)備和計(jì)算機(jī)能夠在網(wǎng)絡(luò)“邊緣”處理數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)上的負(fù)載因此減少,因此,即使在連接可能不太好的遠(yuǎn)程位置,邊緣計(jì)算也可以工作。因此,無論企業(yè)身在何處,企業(yè)都可以從設(shè)備中獲取及時(shí)的見解,從而做出更明智的決策。

尤其是制造業(yè),可以從邊緣計(jì)算中受益匪淺。該行業(yè)的現(xiàn)代化早就該實(shí)現(xiàn)了,雖然人工智能和機(jī)器人技術(shù)是

解決方案的關(guān)鍵,但邊緣計(jì)算為這一切的發(fā)生提供了基礎(chǔ)。借助邊緣計(jì)算,制造商可以建立智能工廠,在工廠車間接收數(shù)據(jù)洞察,而不必等待外部設(shè)施返回?cái)?shù)據(jù)。

因此,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以安全、迅速地部署,以補(bǔ)充人類的勞動(dòng)和決策。例如,在汽車制造業(yè),機(jī)器人可以接受訓(xùn)練,實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并做出反應(yīng),而不是等待命令。當(dāng)然,這將加快制造時(shí)間表并確保每一步的準(zhǔn)確性,從而使制造商能夠滿足不斷增長的客戶需求。

總結(jié)

技術(shù)的進(jìn)步比以往任何時(shí)候都快。生成的數(shù)據(jù)量已經(jīng)超過了當(dāng)前業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)的容量,邊緣計(jì)算將比任何人想象的更快成為必需品。各種規(guī)模的企業(yè)現(xiàn)在都應(yīng)該投資邊緣計(jì)算設(shè)施,并開始享受更快的處理時(shí)間、更低的成本以及更高的數(shù)據(jù)安全性和自主性的好處。對于這個(gè)行業(yè)來說,這是一個(gè)激動(dòng)人心的時(shí)刻,未來幾年可能會(huì)改變事物運(yùn)作方式的面貌。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: 千家網(wǎng)
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