什么是大数据分析边缘计算,它的价值有哪些

2022-02-11 15:38:00 seo 4

边缘计算是指在生成或收集物联网(IoT)数据的网络“边缘”处或附近发生的处理。结合使用边缘计算和边缘分析(包括人工智能和机器学习)的公司,可以获取有价值的实时洞察,从而获得竞争优势。


边缘计算的最大优势-大大减少了分析处理的延迟-引起了人们对该技术的热议。在边缘计算出现之前,来自连接资产的数据必须从网络边缘传回数据中心或云以进行处理。这种延迟限制了企业快速(或自动)利用其数据洞察力的潜力。借助边缘计算和边缘分析,公司可以在现场处理数据,从而自动执行决策和采取行动。

同时边缘计算可降低IT成本,因为你不再需要将所有高频IoT数据移至云中或将其保留在本地进行分析或长期存储。相反,边缘分析可以识别要移动的数据和要存储的数据,以进行更深入的分析(例如温度或振动的显着变化,或者在故障前后几分钟内捕获的所有传感器数据)。还可以压缩高价值数据,从而进一步减少将数据移至云所需的总体数据量和网络带宽。

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边缘计算还可以支持独特的产品体验,从而建立忠诚度并提高保留率。例如,汽车制造商正在将边缘计算能力构建到汽车中,以检测客户何时通过服务中心。通过处理有关汽车的运行和维护历史记录的数据,并将该信息与基于位置的信息相结合,他们可以在驾驶员需要汽车维修时向驾驶员发出警报。边缘计算可以检测某些零件何时趋向故障。然后他们可以通知客户或告诉本地服务中心与客户联系并安排维护。这些方法通常可以提高客户满意度,保留率和品牌忠诚度。


随着计算越来越复杂并且需要处理更多数据,使用本地计算能力可以帮助降低延迟。例如,人工智能(AI)程序中,算法可以在一秒内作出数百个决策。在工业生产中,多个处理器同时接收输入并协调响应。在增强现实(AR)系统中,程序实时合成高清图形和地理空间数据。云计算模型造成的延迟对于此类应用来说效率低下,而且,随着本地设备处理能力的增强,这种低效率更为明显。


  通过在设备中保存敏感数据,边缘计算有助于改进安全性和隐私性。边缘计算有助于通过匿名化、分析和保留数据源而不是向云端发送可识别信息来保护用户隐私。此外,边缘计算还可以减少延迟,并使连接的应用程序更加灵敏和稳健。


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