什么是Edge Ai有益于？
十年前，云计算在技术市场中创造了一个吨嗡嗡声。今天，边缘AI周围有类似的兴奋。
边缘分析是从前几年所见的根本不同的方法。在云时代，许多企业专注于创建基于云的数据处理和分析系统的集中式数据处理和分析系统。相比之下，边缘分析架构存储，处理和实时分析数据。这种方法提供了较低的网络负担和连接成本，降低存储和数据库管理成本，以及最重要的是实时数据嘎吱嘎吱和分析。
有巨大的潜力在跨行业的这种新兴技术和不同的物联网应用。
例如，使用不同的电源来源的能源管理公司 - 例如可再生，传统网格发电机和电池 - 可以使用边缘分析来优化使用。如果太阳能供应落在一个位置，系统会自动从另一个源增加电源。如果有更便宜的源，系统会转移到该位置的更优化的源。在医疗跟踪和监控工具中可以看出类似的值，如果出现任何问题，请在即时通知提供患者和医疗专业人员。
Edge AI非常适用于使命关键数据需要在设备级别的实时决策中的实例。在这些情况下，最终设备不仅是数据收集器，而且几乎自主系统通常配备机器学习，因此能够自己做出决策。连通汽车和车辆到一切或V2X，通信需要用于自动危险的边缘AI功能警告，碰撞避免和拥塞避免系统。这些实例负担不起TheData That the the the the the the tho the the the the tho the the the the tho the the the the tho the the the the the the the the云进行分析，以进行正确的分组第二决定。
边缘AI在根本不可用的恒定云连接的情况下也是有效的。船舶发动机agnostics公司Man Primeserv在边缘上使用AI来监控和评估海上船上计算机的数据，因为在海上发送此任务关键数据将太昂贵，使用卫星连接太昂贵。当船舶返回岸边时，计算机使用蜂窝连接将数据传输到云。
买家小心
虽然Edge AI显然有很大的潜力，但组织也必须克服挑战。最大的问题组织必须答案是已部署的IOT设备是否具有变得更加智能的功能。也就是说，他们是否能够支持Edge AI应用程序并根据该智能采取动作？
另一个主要边缘AI的关注是安全。当您给出更好的数据控制数据时，它们成为网络攻击的目标。为了克服这个问题，组织可以使用将改善设备认证的解决方案，网络策略控制来限制设备可以达到的数据源，并确保IOT数据中的安全性的解决方案配备SIM卡。
独自解决安全问题将需要大量的额外计算，以及您在终点上放置的功能越多，它将消耗的功率越多。所有这一切都需要大量投资，因此您需要确定实时智能和决策的好处是否会超过将现有物联网解决方案转化为Edge AI解决方案的成本。
最终，这一切都取决于用例，包括所需的目标和增值。如果不需要实时决策，则投资不太值得。如果确实如此，您可能会使用IOT网关作为现有物联网端点与该网关的边缘AI之间的中介更好10博官网。在工业IOT应用中，该网关位于工厂楼层和云上的机器到机器端点之间。然后，机器到机器端点可以实时利用IOT网关的数据分析和决策能力。10博官网
因为我们正在处理新生的技术，因此平衡兴奋是很重要的一些实用主义。采用Edge Ai的成本可能超过了一些用例中实时智能和决策的好处，因此这是第一个考虑的点。在采用Edge AI之前，您必须向其他问题提出其他问题，包括：您希望您的IOT申请要做什么 - 只需收集数据或做出决定;该决策是否需要立即;或者您需要每小时，每周或每天需要数据分析？
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。