物联网数据管理获得了边缘
边缘计算，数据处理和IT设备在物理上位于数据创建的地方，这一概念在今天的IT领域获得了巨大的动力。这项技术正在被广泛采用，而且随着越来越多的人熟悉它的优点，它的使用只会增加。受益的组织类型是那些拥有众多地点或边缘地点的组织，包括零售商店、酒店、石油钻井平台、风电场、医院和政府机构。今天，物联网的爆炸式发展正在改变游戏规则，因为来自多个设备的大量数据推动了边缘应用。
“大数据中心”的时代已经过去了。“大数据中心”拥有庞大的处理能力，并通过网络连接到公司较小的站点，将数据发送到中央处理走到尽头因为越来越多的数据在数据中心之外被创建。在许多情况下，要么将所有这些数据发送到数据中心的成本太高，要么应用程序无法处理延迟，需要本地实时处理。事实上,Gartner估计到2022年，在传统的集中式数据中心或云之外创建和处理的数据量将从10%增长到75%。
在这些边缘站点收集的大量物联网数据太过庞大，无法发送回中央数据中心进行处理和分析。“实时”分析的世界就在我们眼前，并呈指数增长。许多物联网应用正在影响更大的IT世界，并导致了今天的数据爆炸。例子包括:
- 工厂控制系统在机场，负责温度控制，乘客信息和高效行李循环;
- 面部识别软件，由零售链用于跟踪犯罪活动或查明购买习惯;
- 交通灯系统设计用于监控交通流量和自我调整的实时改善交通流量;
- 医院患者监测系统，医生需要立即访问数据，并且没有时间将数据发送到其他地方进行分析;和
- 展望未来，自动驾驶汽车预计每辆车每天将产生令人震惊的1-2 TB数据。这些数据必须立即在本地进行分析和处理。例如，为了识别前方的交通模式或道路阻塞，车辆必须“现在就知道”为了乘客的安全而停下来。
在上述示例中，正在生成和在本地收集物联网数据，然后立即处理和分析。考虑到光速的物理学：无论网络如何快，最快的数据都可以是光的速度 - 这根本不够快，我们当前的大量数据集。即使具有最快的网络装备，由于时间约束和实时访问这些数据集，即使需要访问这些数据，也必须在边缘处发生IoT数据管理。
边缘计算是完美的有关某种原因的IoT数据管理和处理。边缘系统易于管理，并且在每个位置都不需要专用IT管理员进行部署或管理。由于占地面积通常在边缘站点的溢价，因此需要小而强大的IT系统。尽管组织可能有多个站点来提供，但它们通常可以通过集中管理远程部署和管理。考虑每场地保存2,000美元 - 当您在有数百个网站的组织中，每年的成本节省每年都会成为天文学。
边缘系统提供性能，正常运行时间，小型占用空间，易于管理和在时钟周围创建的IOT数据所需的低成本。Edge Computing为管理IOT数据的IT通用性方面使复杂的简单。
所有IOT议程网络贡献者负责其帖子的内容和准确性。意见是作者，不一定能够传达物联盟议程的思想。