邊緣計(jì)算(suàn)的5個最佳行業應用(yòng)

企業在哪裏以及如何使用(yòng)邊緣計(jì)算(suàn)?行業專家分享了(le)邊緣計(jì)算(suàn)應用(yòng)的一些(xiē)常見示例——從(cóng)預測設備故障到(dào)改善遠程工(gōng)作(zuò)。 正如全球咨詢機構貝恩公司指出的那樣，冠狀病毒疫情和(hé)遠程工(gōng)作(zuò)可能(néng)會(huì)加速組織的業務向邊緣計(jì)算(suàn)的轉變，因爲流量模式的巨大(dà)轉變暴露了(le)網絡基礎設施的弱點，需要加強技術投資以減少瓶頸。IT領導者必須首先了(le)解邊緣計(jì)算(suàn)對(duì)其組織的價值所在。 了(le)解新興技術能(néng)力的具體業務案例是很(hěn)重要的。當涉及到(dào)潛在的企業邊緣計(jì)算(suàn)投資時(shí)，探索越來(lái)越常見的用(yòng)例尤其有幫助，因爲它們的應用(yòng)範圍可能(néng)千差萬别。 IDC公司全球基礎設施實踐研究總監Dave McCarthy說，“在邊緣計(jì)算(suàn)的應用(yòng)中，預先定義用(yòng)例是很(hěn)重要的，因爲它可以驅動架構決策。邊緣計(jì)算(suàn)用(yòng)例的多樣性導緻了(le)其解決方案的多樣性。”該領域專注于邊緣計(jì)算(suàn)策略，涉及無線連接的物聯網(IoT)設備的邊緣計(jì)算(suàn)用(yòng)例可能(néng)需要通信服務提供商提供的多路訪問邊緣計(jì)算(suàn)(MEC)網絡解決方案，該解決方案可提供邊緣計(jì)算(suàn)節點上(shàng)用(yòng)戶所需的服務和(hé)計(jì)算(suàn)功能(néng)。另一方面，研究工(gōng)業用(yòng)例的組織通常會(huì)部署現(xiàn)場的邊緣計(jì)算(suàn)解決方案。 盡管許多組織還沒有爲大(dà)規模部署邊緣計(jì)算(suàn)用(yòng)例做好(hǎo)準備，但(dàn)他(tā)們正在采取行動以确保成功。McCarthy說，“我看(kàn)到(dào)許多企業将基礎設施現(xiàn)代化作(zuò)爲邊緣計(jì)算(suàn)應用(yòng)的第一步。這(zhè)意味着進入遠程或分支機構位置，并用(yòng)軟件定義的基礎設施和(hé)雲原生工(gōng)作(zuò)負載替換原有系統。它爲新的邊緣計(jì)算(suàn)用(yòng)例提供了(le)基礎。” 數字化轉型和(hé)邊緣計(jì)算(suàn)融合在一起 那些(xiē)已經完成了(le)基礎設施現(xiàn)代化階段的企業正在轉向數字化轉型計(jì)劃，這(zhè)些(xiē)計(jì)劃将受益于在邊緣位置生成的實時(shí)數據。 管理(lǐ)咨詢和(hé)研究機構Everest集團副總裁Yugal Joshi指出，與其他(tā)一些(xiē)由需求驅動市場的企業技術領域不同，到(dào)目前爲止，邊緣計(jì)算(suàn)用(yòng)例主要由供應商主導。Joshi說：“随着技術供應商不斷創新，邊緣計(jì)算(suàn)用(yòng)例不斷發展。随着硬件、軟件和(hé)雲計(jì)算(suàn)供應商建立更合适、可持續和(hé)可靠的邊緣計(jì)算(suàn)功能(néng)，新的用(yòng)例正在出現(xiàn)。” 正如RedHat公司雲平台團隊的洞察力總監StuMiniman所說的那樣：“如果還有其他(tā)論點認爲混合雲或多雲是現(xiàn)實，那麽邊緣的增長将鞏固這(zhè)一事(shì)實：當考慮數據和(hé)應用(yòng)程序所在的位置時(shí)，它們将出現(xiàn)在許多地方。如果與一家電信公司、一家公共雲提供商或一家典型的企業進行探讨，那麽這(zhè)些(xiē)公司對(duì)邊緣計(jì)算(suàn)的讨論就大(dà)不相同。當談到(dào)Kubernetes和(hé)雲原生生态系統時(shí)，有許多技術驅動的解決方案在争奪市場份額和(hé)客戶利益。雖然電信巨頭們已經将他(tā)們的NFV解決方案擴展到(dào)邊緣領域，但(dàn)用(yòng)戶有很(hěn)多選擇。邊緣計(jì)算(suàn)成爲混合環境整體分布式特性的一部分，因此用(yòng)戶應與其供應商密切合作(zuò)，以确保邊緣計(jì)算(suàn)不會(huì)成爲具有專業技能(néng)的技術孤島。” Joshi說：“在低(dī)延遲和(hé)減少網絡流量傳輸成爲關鍵問題的情況下(xià)，邊計(jì)算(suàn)緣用(yòng)例的基本原理(lǐ)仍然是相似的。” 5個邊緣計(jì)算(suàn)示例 行業專家對(duì)于企業如何投資邊緣計(jì)算(suàn)用(yòng)例進行了(le)分析和(hé)闡述。 (1)預測性維護 Joshi表示，圍繞預測性維護的用(yòng)例已經得到(dào)了(le)發展。邊緣計(jì)算(suàn)解決方案在那些(xiē)高(gāo)價值資産下(xià)跌時(shí)會(huì)造成巨大(dà)損失的行業尤其受歡迎。在全球石油和(hé)天然氣行業應用(yòng)中，其管道(dào)的數字化和(hé)邊緣數據和(hé)分析專業知(zhī)識可以使企業積極管理(lǐ)和(hé)維護其管道(dào)，解決缺陷并防止故障。 過去需要花(huā)費數周時(shí)間的調查和(hé)分析可能(néng)會(huì)在幾秒鐘(zhōng)内交付。在該行業中，與石油和(hé)天然氣相關的管道(dào)故障可能(néng)會(huì)帶來(lái)巨大(dà)的财務和(hé)環境成本。長期腐蝕通常是環境造成的問題。通過結合使用(yòng)現(xiàn)場數據(來(lái)自(zì)攝像頭)和(hé)以往的經驗，采用(yòng)邊緣計(jì)算(suàn)和(hé)機器學習分析的系統可以警告操作(zuò)人員可能(néng)即将發生的故障。 (2)遠程勞動力支持 這(zhè)場疫情使許多企業迅速開(kāi)展遠程工(gōng)作(zuò)，這(zhè)也(yě)被證明(míng)是邊緣計(jì)算(suàn)的一種理(lǐ)想用(yòng)例。 CompTIA公司技術分析高(gāo)級總監Seth Robinson說，“考慮到(dào)邊緣計(jì)算(suàn)，轉向遠程工(gōng)作(zuò)似乎是一個很(hěn)好(hǎo)的選擇。特别是越來(lái)越多的企業考慮實施遠程工(gōng)作(zuò)，他(tā)們也(yě)将要考慮遠程工(gōng)作(zuò)的員工(gōng)如何訪問企業的系統。采用(yòng)包括邊緣計(jì)算(suàn)的方法可能(néng)會(huì)提高(gāo)生産率，并提高(gāo)彈性。” 正如Frost&Sullivan公司最近指出的那樣：“随着企業根據其應對(duì)疫情危機的經驗來(lái)重新評估其長期網絡需求，邊緣計(jì)算(suàn)現(xiàn)在正成爲網絡架構的一個必要因素，以維持遠程工(gōng)作(zuò)的工(gōng)作(zuò)效率，并有效利用(yòng)其網絡邊緣不斷增長的設備和(hé)傳感器。” 邊緣計(jì)算(suàn)具有獨特的優勢，這(zhè)些(xiē)優勢被證明(míng)對(duì)支持分布式勞動力非常有價值，例如減少了(le)需要在網絡上(shàng)移動的大(dà)量數據，提供計(jì)算(suàn)靈活性和(hé)密度，減少數據延遲，以及解決數據地理(lǐ)位置的法規要求。 (3)零售/商業優化 Joshi表示，電子商務優化是另一個吸引人的領域。随着B2C和(hé)B2B的行業組織在疫情期間提高(gāo)其數字銷售能(néng)力，邊緣計(jì)算(suàn)可以提供更低(dī)的延遲和(hé)更大(dà)的可擴展性。當需求可能(néng)劇(jù)烈波動時(shí)尤其如此。同樣，實體零售商在許多方面看(kàn)到(dào)了(le)邊緣計(jì)算(suàn)與物聯網結合的價值，包括庫存管理(lǐ)、客戶體驗、無接觸結賬和(hé)路邊提貨、需求感知(zhī)和(hé)倉庫管理(lǐ)。 (4)聯合學習 SAS公司物聯網副總裁Jason Mann解釋說：“當人工(gōng)智能(néng)技術嵌入物聯網(IoT)端點、網關和(hé)其他(tā)設備時(shí)，邊緣人工(gōng)智能(néng)就會(huì)發生。它爲從(cóng)智能(néng)手機、智能(néng)音(yīn)箱到(dào)汽車傳感器以及監控攝像頭的一切事(shì)物提供動力。” IDC公司的McCarthy指出，人工(gōng)智能(néng)系統是邊緣計(jì)算(suàn)中最常見的工(gōng)作(zuò)負載。 Joshi說：“現(xiàn)在的一個重點還在于在邊緣計(jì)算(suàn)利用(yòng)人工(gōng)智能(néng)來(lái)推動聯合學習。”聯合學習是一個人工(gōng)智能(néng)框架，其中模型開(kāi)發分布在數百萬個移動設備上(shàng)。聯合學習可能(néng)是實現(xiàn)基于智能(néng)物聯網的應用(yòng)程序的有前途的解決方案。正如Airtel公司首席數據科學家Santanu Bhattacharya博士解釋的那樣：模型的開(kāi)發、訓練、評估在邊緣計(jì)算(suàn)設備上(shàng)進行，而無需直接訪問或标記原始用(yòng)戶數據，從(cóng)而可以對(duì)模型進行重新訓練，同時(shí)保持數據隐私。 (5)醫(yī)療創新 在發生疫情之前，醫(yī)療保健行業已經開(kāi)始增加對(duì)邊緣計(jì)算(suàn)的投資，但(dàn)是疫情迅速加速了(le)向遠程醫(yī)療技術和(hé)設備的投資。許多醫(yī)療保健問題與邊緣計(jì)算(suàn)減少應用(yòng)程序延遲的能(néng)力相匹配。在生死攸關的情況下(xià)，醫(yī)療機構可以在本地存儲和(hé)處理(lǐ)數據，而不是依賴于集中式雲服務。因此，臨床醫(yī)生可以更直接地獲得重要的醫(yī)療數據，如核磁共振成像或CT掃描，或者從(cóng)救護車或急診室獲得信息，以便更快(kuài)地進行診斷或治療。