作者：Vertiv亚洲电源产品营销总监ArunangshuChattopadhyay很难想象一个智能城市没有高耸的摩天大楼和街道两旁的建筑物。如今，数字化转型正在通过使用人工智能、机器人技术和物联网(IoT)等智能解决方案重新定义建筑行业。许多人现在正在投资这些解决方案以提高效率，例如降低能源消耗和实现可持续发展目标，在某些情况下，还要满足政府法规的要求。事实上，根据NavigantResearch的数据，到2027年，智能建筑解决方案的收入预计将以18.1%的复合年增长率(CAGR)增长，达到约675亿美元。随着所有这些创新技术改变建筑行业，不可否认的是智能建筑是智慧城市的基石之一。智能建筑是添加结构智能的多个组件的集合。通过收集数据并进行持续调整，智能建筑旨在提高设施内的效率、减少浪费并优化建筑运营。边缘计算与智能建筑随着物联网技术产生的海量数据，边缘计算在智能建筑的实施中起着关键作用。简而言之，边缘计算将计算和存储从核心数据中心转移到更靠近用户的更小的微型设施，从而使数据的处理和存储速度更快。这意味着传感器、设备和其他网关现在可以在本地运行，而不是总是依赖核心数据中心或云环境。边缘计算架构符合智能建筑的整体效率目标。它不仅减少了延迟，而且由于更快的反应时间和实时决策，由于数据处理速度也更快，因此可以显着节省成本。为了更好地了解边缘计算及其在智能生态系统中的作用，Vertiv的专家分析了构成边缘生态系统的不同用例，以更好地了解这些差异及其对支持基础设施的影响。作为此分析的结果，我们确定了边缘应用程序的四种主要原型。下面我总结了四种原型以及它们将如何影响您的智能建筑部署：数据密集型数据密集型原型表示由于数据量、成本或带宽问题而无法通过网络直接传输到云端或从云端传输的数据示例。数据密集型原型的一个典型示例是使用物联网网络创建智能家居、建筑、工厂和城市。451Research和Vertiv于2018年开展的一项调查发现，虽然在接受调查的700家组织中只有33%广泛部署了物联网，但56%的组织表示其目前至少有25%的IT能力支持物联网。尽管物联网仍处于早期阶段，但组织已经在努力管理生成的数据量。在这种情况下，这些应用程序必须将源设备和系统生成的大量数据从CXOINSIGHTS移动到中央位置进行处理，而不是将数据移动到更靠近用户的位置。这将需要边缘到核心网络架构的发展。人类延迟人类延迟敏感原型涵盖服务针对人类消费进行优化的用例。顾名思义，速度是这种原型的决定性特征。在客户体验优化用例中可以看到人为延迟的挑战。在电子商务等应用中，速度直接影响用户体验；使用本地基础架构针对速度进行优化的站点可以直接转化为增加的页面浏览量和销售额。机器到机器延迟机器到机器延迟敏感原型涵盖了针对机器到机器消费优化服务的用例。因为机器处理数据的速度比人类快得多，所以速度是这种原型的决定性特征。在这种情况下，无法以所需速度传输数据的后果可能比人类对延迟敏感的原型更为严重。智能电网技术就是这样一种原型。该技术正应用于配电网络，以可持续、可靠和经济的方式自我平衡供需和管理电力使用。它使配电网能够自我修复、优化成本并管理间歇性电力，前提是在正确的时间提供正确的数据。其他机器对机器延迟敏感的应用程序包括依赖图像识别、军事战斗模拟和实时分析的智能安全系统。LifeFirstKey原型包括直接影响人类健康和安全的用例。在这些用例中，速度和可靠性至关重要。可能生命攸关原型的最好例子是自动驾驶汽车和无人机，当它们按设计运行时，它们会带来很大的好处；但是，如果他们做出错误的决定，他们可能会危及人类健康。边缘用例的技术要求这些原型将如何影响现有的数据中心基础设施？需要注意的是，每个原型都需要一个本地数据中心来提供靠近源头的存储和处理。在某些情况下，本地集线器可能是一个单独的数据中心。更常见的是，它是基于机架或行的系统，在可以安装在任何环境中的集成机柜中提供30-300kW的容量。这些基于机架和行的机柜系统将通信、计算和存储与适当的电源保护、环境控制和物理安全集成在一起。对于需要高可用性的原型，例如机器对机器延迟敏感和生命攸关的原型，本地集线器应包括冗余备用电源系统，并配备远程管理和监控。许多用例还需要本地中心内的数据加密和其他安全功能。通过了解这些原型和支持它们所需的基础架构，决策者（包括建筑行业的决策者）可以就其IT基础架构做出更好的决策。
