IOT的下一个边疆：边缘分析

随着任何技术系统的增长，它可以被其他技术提前或超越。有时，这一课就是艰难的方式。例如，许多遗留摄影公司无论是云彩共享，手机摄像机和家庭打印机的改进，都会枢转或快门。

即使是过去十年里最热门的技术，也正目睹着颠覆的丑陋的头——包括物联网、云计算、社交媒体平台、虚拟现实等等。

随着物联网，我们处于拐点。从设备，建筑物和传感器收集的数据很大，因此大量庞大，很多时间，它永远不会被使用，因为数据不被理解。IOT数据的一部分问题 - 更具体地，工业IOT数据 - 它是它在中央服务器上收集而不是IOT设备本身。大多数情况下，这些服务器都在云或内部数据系统的一部分上。

对于需要实时数据的制造商来说IIT数据分析在设备或传感器中，这增加了复杂性和不必要的阻塞者，以直接从系统获取信息。如果需要从内置生产的IOT设备以外的源检索数据，则可能不知道数据专门来自或更差的位置，您可能无法连接到设备及其相关信息以使积分经营决定。

解决方案正在推进分析到边缘这种技术允许数据在设备实际传输信息时进行分析，而没有网络云或服务器数据可供筛选。

边缘分析对于需要能够分析和采取相应行动的制造商是完美的，以响应IIOT传感器传输的大量数据或从生产线传输的数据。除了削减反应时间和筛选重要数据，边缘分析还增加了数据安全性，尤其是在创建数据攻击的连续数据流的生产设备中。

以下为将边缘分析流程进入IIOT计划的制造商有几个好处：

各种连接和数据移动性
实现边缘技术消除生产线和制造中心常见的潜在停机风险和连接问题。边缘分析系统可以在可能限制或需要间歇连接到云的地方运行。

而不是依赖网络或云进行网络，存储，备份和制造工具中的分析，而是在基础设施往往较弱的情况下，企业可以在其传感器或设备处理和收集操作系统的情况下具有更多信心，而不是与服务器相关联云。

需要实时决策
在制造业中，需要做出决定快越好。此外，需要尽可能快地识别和管理生产线或自动化过程的任何问题或并发症。

Edge分析允许数据立即处理，至少以亚秒级的速度。例如，对于先进机器人技术或自动生产线机械等技术来说，更快地发现问题并分析数据，对业务来说是不可或缺的。工业物联网设备和传感器需要能够在不首先将数据发送到云的情况下在本地进行分析，这样才能迅速做出决策。

本地化计算权力
由于制造的性质，许多IIOT传感器和设备都具有空间限制。边缘分析硬件是重量轻，坚固耐用，这是生产线，仓库等制造需求的理想选择。

除了任何东西，这会产生一个环境，其中可以在没有更大的计算能力的情况下在设备电平进行快速，安全和自信的决策。这可确保可靠性和正常运行时间性能。

新的存储和安全需求
如果您仔细阅读任何网络安全行业期刊或专用博客，您将看到最近的技术进步 - 物联网和云，命名一对夫妇 - 被恶意的黑客珍视。作为所有这些新生技术的原因是市场和行业安全系统尚未解决的易利用漏洞。

随着在远程和有时移动设备上生成数据的传感器和工业物联网制造设备数量的增长，不仅需要有效存储，而且需要在各种环境中保护数据。将数据传输限制在一个步骤，而不是移动到服务器或云，可以消除一个容易利用的威胁。