物联网成为边缘计算的入口

关于边缘计算的例子

工业物联网总是会更加复杂。大多数架构至少包括一个位于传感器和驱动器附近的物联网网关。10博官网此模型允许过滤、聚合和对延迟敏感事件的实时响应．在实践中，大多数IIOT架构与多个级别的网关和其他类型的计算，存储和网络资源仍然更复杂。

过去几年发生的事情是，许多不同的行业都采用了边缘计算，特别是对于看起来不太像工业物联网的工作负载。这种混合风格的计算代表了一种对普遍观点的逆转，即一切都将不可避免地走向公共云。

边缘计算可以是被视为最新的企业它足迹。在某种意义上，这是对企业it是异构的，不能用单一方法解决的一种认识。边缘计算也可以看作是许多类型工作负载的新平台。

这给物联网带来了什么?

IoT Dovetails以两种主要方式使用边缘计算。第一种方法是IoT是使用边缘计算为其平台的工作负载。

但是，并非所有边缘计算应用程序都是IOT，但许多人至少有一些物联网元素。例如，分布式零售分支的计算是边缘计算的形式。这里可能有一个IOT角度，涉及扫描仪的使用，蓝牙或RFID.．

但这可能不是这个场景中边缘计算平台的主要关注点。话虽如此，与上述技术类似的技术正日益普及，因此越来越多的工作负载可能至少有一个物联网元素。

其他边缘工作负载更直接地属于物联网的主导领域。例如，化工厂、炼油厂和类似类型的设施越来越多地利用无人机和计算机视觉来快速发现问题并执行预测分析。涉及的数据量可能是巨大的。例如,壳牌报告称，他们的机器人海底检查视频的大小超过7TB．有时候可以避免避免可能的未来需要。但是通过检查，所有对应于标称操作的数据可能都不需要。

物联网也可以被认为是进入边缘的匝道。毕竟，边缘架构的存在是有原因的。这个原因通常是为了获取关于物理世界状态的信息，以便企业能够采取行动。在上述机器人检查的情况下，行动可能是派遣一个维修小组。在前面的零售例子中，它可能会触发对达到重新订购点的物品的再补给。

数据也可以触发直接物理响应。业务分发到边缘的企业分发计算和存储的原因之一是能够对事件进行实时响应。通过在本地处理事项，企业可以避免延迟和网络可靠性问题，通常与向中央服务器发送警报并等待响应。

从这些趋势来看，物联网的数据摄取方面只会变得更加重要。这并不是说数据本身就有价值。相反，机器学习和其他数据科学工具正在把tb和pb级的数据转化为企业更高的收入和更低的成本。

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