边缘计算为数字化转型提供了四步路径

边缘计算体系结构在c声音的服务，这哈已经Long帮助公司简化和保护数据聚合和处理功能。随着时间的推移，技术的进步，如流动性和差异化用户界面及用户体验(UI / UX）这些方法导致了更多的连接和分布式流程、设备和机器。企业意识到，需要从更接近源头的数据中获取更即时的情报。这增加对e的需求dgecomputing。

边缘计算四步进阶

进一步采用边缘计算有四个步骤(见图表)。

1. 云计算革新了商业。
2. 边缘计算架构解决了新出现的挑战。
3. 人们对数字化转型的成本感到担忧。
4. 优化和资产利用的好处使边缘计算更多的可行的。

EDge计算对于某些行业来说是至关重要的而且制造业应用程序来解决一系列的挑战。这包括设备故障和计划外停机。智能温度监测传感器，例如，可自动记录周围环境的温度变化。在紧急情况下，这些设备可以启动洒水装置，通知消防部门并关闭下来工厂里所有的动力系统。

这种场景将需要机器对机器(M2M)边缘计算来减少网络延迟并提供实时控制和监控。在此之前，边缘设备仅被编程为在本地收集数据并将其传输到远程服务器(云)。在人工智能的帮助下，边缘设备现在可以嵌入机器学习(毫升)能够自我学习和执行操作，而无需等待中央计算机的响应。

可编程逻辑控制器(plc)可以被教导检测问题，分析问题，并执行反程序部分PLC厂家．plc可以作为边缘节点毫升激活规范和预测性维护的能力来自信息技术系统或人类的干预．

E很多制造工厂想要这尖端的创新可以带来什么．这个问题：代价是什么?

边缘计算论证

企业在得不到投资回报的实际情况下，会对新技术的大规模投资望而却步(ROI)．技术正在迅速发展。正如我们拥抱云计算，现在正在重新考虑高可用性和即时计算能力的战略，我们可能会对边缘计算提出同样的问题。

眼前的好处可能会超过成本，但不断发展的技术在投资方面带来了风险。智能传感器毫升人工智能的能力还远远没有达到成本效益。如果一个组织已经实施了云战略，那么迁移是否有意义他们边缘计算策略?这取决于需求。传感器、本地处理能力和其他功能的额外成本将增加总体开销和增加的成本。作为一种策略，这失败它的目的是减轻。

优化和utilize

最近，一个故障- - - - - -容忍计算机服务器和软件制造商推出了虚拟化，自我保护的优势- - - - - -专门为工业控制系统环境设计的计算平台，如先前报道。该平台内置了零接触计算属性，有望简化一系列远程管理活动，如基于云的健康监测、自动化站点和数据恢复。

这样的警Latforms可以提供一个中间路径来通过考虑优化成本资本支出(c)顶点）而且业务开支(o)pex）．年代这种情况应该考虑规模经济。要问的问题是：H离边缘有多近才算近?它应该完全在设备上还是可以在前提下?设备数据处理而不是u年代Ing的数据中心和现有的云基础设施需要研究和时间。D根据这个答案，基础设施和成本优化以及利用率指标可能会上升或下降。

云对边缘计算的影响

由于对每种趋势的利弊进行无休止的讨论，技术趋势可能是模棱两可的。大多数组织在有意识地决定采用或放弃即将到来的技术之前，倾向于谨慎和深思熟虑。根据经验证据，很明显，未能采用新技术的企业落后于采用新技术的企业。早在2008年，许多行业冠军都认为云计算的趋势已经过去，差不多十年后，云计算正到边缘。

云计算得到了迅速的采用，因为它为组织提供了对巨大存储的方便访问，应用程序使用延迟几乎为零，而且现收现付模式使交易更加诱人。组织有充分的理由这样做。

然而，十年后，随着应用程序分布在不同的地理位置和主要挑战仍然存在云提供商、延迟、体验一致性和安全性在美国，企业正在重新思考云战略。

拥有一个e2020年的Dge，除了

Gartner估计，目前91%的数据是在集中式数据中心创建和处理的。到2022年，大约75%的数据将需要在边缘进行分析和操作。边缘c计算将成为企业实施数字化转型的主要手段。

边缘计算提供许多优于传统网络体系结构系统。随着它的不断发展，对组织的影响越来越大，它也会提出一些问题，需要在投资前进行广泛的研究。企业需要寻找转型的机会与一个深思熟虑的方法来验证这投资。

Keshab Panda博士 是 的首席执行官兼董事总经理L&T技术服务,一个控制工程内容合作伙伴。编辑:Mark T. Hoske，内容经理， 控制工程, 《媒体， mhoske@cfemedia.com．

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边缘计算分布控制体系结构并减少延迟。

机器学习和人工智能可以集成到边缘计算机和plc

边缘计算可以带云服务到分布式architectures．

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