企业对边缘计算越来越感兴趣，因为随着部署的IoT设备越来越多，他们需要快速分析和处理它们生成的数据的方法。目标是消除将数据传输回云端或内部数据中心的需要。据Gartner称，如今只有20%的企业数据是在数据中心外处理的。但是，Gartner表示，到2022年，大多数企业数据将在数据中心之外生成和处理。到2025年，边缘设备可以处理高达90%的所有数据。根据斯莫克的说法，普渡大学的研究人员出于多种原因使用边缘计算。例如，边缘计算用于预处理数据，允许工作人员仅从原始图像中提取有价值的数据。这大大减少了通过网络发送的数据文件的大小，并优化了有限带宽的使用。在其他情况下，边缘计算允许研究人员分析传感器数据以确保质量，然后再将其添加到更大的数据存储库以供进一步研究。或者，他们可以向传感器数据添加适当的元数据，例如GPS坐标和绘图信息。“否则，我们可以使用边缘计算在农场的封闭系统内做出决策，就像我们今天在汽车中使用车载计算一样，”Smoker解释道。这包括使用传感器跟踪工具性能，并根据收集到的信息采取实时行动。这些信息可以涵盖许多变量，包括农场耕种田地的速度、种子密度或与优化相关的操作，例如燃料消耗或施肥。“我们使用这些工具来研究作物遗传学，”斯莫克说。“到2050年，我们希望能够养活世界人口，因此我们必须提高粮食生产能力，增加食物营养，并使农作物能够在新地区种植。”专注于物联网边缘计算的Gartner副总裁兼分析师ThomasBittman将物联网的采用视为推动边缘计算发展的主要力量之一。因此，公司竞相寻找重组IT基础设施的方法，以便使用现有的操作技术将传感器和其他远程设备连接在一起。“重要的是不要将边缘计算视为一个市场，而是将其视为一种适用于许多独特市场的计算拓扑：企业、消费者、工业和移动，”Bittman说。“我想说，边缘计算将出现在所有垂直领域，只要有工厂、员工、客户或地点，”他补充道。“主要的努力将是实现全新的用例，以追求更低的延迟，更广泛地实现工厂自动化，并为购物者和员工增加身临其境的体验。”数据处理、压缩和过滤将在边缘执行常见任务，”德克萨斯州朗德罗克市一家制造自动化公司的自动化解决方案总监MikeBoudreaux说。服务提供商可以在没有应用软件的情况下很好地部署边缘设备。云系统然后可以部署特定的应用软件被推送到设备。Boudreaux补充说，这将使公司能够监控他们想要的应用程序并定期提供软件更新。物联网中的边缘计算可以帮助养活世界。普渡大学的精准农业项目依赖物联网各种设备进行边缘计算，包括传感器、太阳能无线设备、服务器和其他设备——所有这些设备都旨在帮助Smoker跟踪大学1,408英亩农场的状况。在给定的研究实验中，计算设备准确地计算出需要处理什么、在何处处理以及处理了多少。在大多数情况下，一旦该工具完成其工作，最终数据就会发送到位于主校区的学院中央数据中心。“使用内部数据中心对我们来说更具成本效益，”Smoker说，“我们研究了云计算服务，但它对于我们正在做的工作来说太昂贵了。”农学院还使用称为Phenomobile的车辆收集研究数据，该车辆收集光反射率和波长等数据。在农业研究的背景下，植物的表型描述了在环境对其产生影响后出现的可观察到的特征，例如高度、生物量和叶形。Purdue的物联网基础设施使其能够自动收集传感器数据并将其实时传输到数据中心。装有12个IoT排放传感器的拖车还配备了HewlettPackardEnterpriseEdgeline服务器，收集的数据通过网络发送，在进入学校的数据存储库之前进行分析和质量检查。Phenomobile收集的数据也可以直接从现场流向中央数据中心。“服务器检查错误以确保我们将正确的数据发送回主数据中心，”Smoker说。“例如，如果数据不符合某个标准，那可能是因为传感器可能被闪电击中了。在养活世界的问题上，”他说。“我们没有太多时间可以浪费了”到2050年，我们预计我们必须将粮食产量翻一番才能养活世界人口。关于在物联网中使用边缘计算要问的4个问题在决定边缘计算是否适合之前，企业需要考虑四个主要问题，HewlettPackardEnterprise的Aruba战略合作伙伴副总裁MichaelTennefoss说。虽然边缘计算、云和本地数据中心的使用可以互补，但使用任何一个选项都可以帮助实现公司的业务目标。Tennefoss建议，公司不应该急于将所有东西都转移到云端，也不应该决定所有的处理现在都必须在边缘进行。一个很好的例子：一家在世界各地经营多家工厂的制造商可能希望在工厂车间集成边缘计算以跟踪生产缺陷，但是当他们想查看工厂之间相互比较的数据时，他们会在Data收集在云端或内部数据中心。需要考虑的关键问题包括：1.公司需要多快的数据？如果一条生产线需要每分钟快速检测1000瓶液体，实时识别缺陷。将此环境与城市废水处理进行比较，在城市废水处理过程中，液位会随时间变化。企业应确定他们需要多快的边缘响应时间，以及他们是否可以接受与在设施处理该数据相关的延迟。有时，公司会混合使用边缘计算和云计算。例如，如果一家公司有多个工厂并希望聚合这些工厂之间的绩效数据，它可以使用边缘计算来支持高速决策制定并在云端处理聚合数据。2.公司可以在多大程度上容忍WAN中断？对于受停电严重影响的公司，使用边缘计算来处理接近发电的数据是有意义的。重视正常运行时间并希望使用云计算的企业需要考虑使用蜂窝、互联网或卫星连接的混合网络和冗余WAN链接。3.公司能负担得起什么？数据传输成本可能会迅速增加，尤其是在使用卫星通信或手机壳等高成本服务时。另一种方法是在边缘处理数据，并在每天结束时通过互联网连接发送压缩和聚合的数据转储。4.公司政策是否要求将某些数据保存在本地？在许多制造和国防应用中，或者公司处理敏感的知识产权或商业秘密的地方，数据可能必须保存在本地。因此，公司可能希望将所有数据保留在边缘，或者仅将相关的汇总数据集通过安全的私有云中心发送到中央数据中心。出于安全和合规性原因，全云选项可能永远没有意义。
