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數據和洞察力對于任何公司來說都是寶貴的資產。如今，數據驅動的決策已經滲透到我們生活中的方方面面。

傳統意義上，企業(yè)從不同的物聯網設備和傳感器收集數據，將其收集在數據湖或數據倉庫等中心位置點，并進行分析以獲得洞察力。如果組織能夠取消數據集中/集成步驟并直接跳到分析階段，會怎樣?這種方法稱為“邊緣分析”，使組織能夠實現：

• 自主機器行為
• 更高級別的數據安全性
• 降低數據傳輸成本

什么是邊緣分析?

邊緣分析是一種分析方法，在系統的非中心組件(如傳感器、開關和各種連網設備)上執(zhí)行分析。換句話說，洞察力是在靠近數據源更近的位置獲得的，而不是依賴于幾千公里之外的中心位置。

隨著物聯網技術的出現，組織要收集和分析的數據量越來越大。但是將數據傳輸到中心位置，并將洞察力來回傳輸到邊緣需要時間。而邊緣分析是在網絡邊緣提供洞察力。

為什么現在很重要?

它支持更快的決策，尤其是在低帶寬情況下。鑒于企業(yè)越來越依賴自動化、數據驅動的決策，邊緣分析是科技巨頭的重要投資領域。

零售、能源、安全、制造和物流等行業(yè)可以從邊緣分析支持的快速決策中受益。例如，當自動駕駛汽車在道路上遇到障礙物時，它需要在瞬間做出制動決定。在這種情況下，決策速度需要比任何云計算解決方案都要快。企業(yè)正在網絡邊緣部署傳感器和智能設備，以幫助更快地分析數據。

邊緣分析不僅僅用于在毫秒內做出決策。如今，從各種設備和傳感器收集的數據量正在迅速增加。在服務器和邊緣設備之間帶寬有限的情況下，數據傳輸速度可能不足以滿足時間敏感型應用。

邊緣分析是科技巨頭大量投資的領域：

• 2020年1月，蘋果收購了一家專注于邊緣的人工智能初創(chuàng)公司Xnor.AI。蘋果計劃在手機、物聯網設備、攝像頭、無人機和嵌入式CPU等邊緣設備上運行深度學習分析模型。
• 谷歌云和 AWS 都有專注于邊緣物聯網的產品。

它是如何工作的?

邊緣分析工具的工作流程一般遵循以下模式：

• 邊緣的傳感器或設備收集數據
• 設備內的分析功能在邊緣執(zhí)行分析
• 如果設備需要采取行動，它會根據分析結果來采取行動
• 相關數據(不是所有數據)從邊緣傳輸到云端，因此企業(yè)可以通過聚合來自數千臺設備的匯總數據(在帶寬限制的情況下)來了解全局

邊緣分析與常規(guī)分析有何不同?

除了執(zhí)行分析的位置不同之外，邊緣分析具有與常規(guī)分析應用相似的功能。一個主要區(qū)別是，邊緣分析應用需要在內存、處理能力或通信受限的邊緣設備上工作。這些應用程序經過優(yōu)化，可在這些限制條件下工作。

邊緣分析的優(yōu)勢是什么?

邊緣分析的優(yōu)勢包括：

• 更快、自主決策，因為洞察力是在數據源識別的，可減少延遲
• 由于集中存儲的數據較少，因此降低了集中數據的存儲和管理成本
• 由于向中央數據倉庫傳輸的數據較少，因此數據傳輸成本較低
• 更好的安全性/隱私性，因為精細化數據(例如視頻片段)不會被存儲或傳輸

邊緣分析用例

• 零售客戶行為分析：零售商可以利用來自一系列傳感器的數據，包括停車場傳感器、購物車標簽和商店攝像頭。通過對從這些設備收集的數據進行分析，零售商可以為顧客提供個性化的服務。
• 遠程監(jiān)測與維護：能源、制造業(yè)等行業(yè)，當任何機器出現故障或需要維護時，可能需要即時響應。無需集中數據分析，組織可以更快地識別故障跡象并在系統內出現任何瓶頸之前采取行動。
• 智能監(jiān)控：企業(yè)可以利用實時入侵檢測邊緣服務來提高安全性。通過使用來自安全攝像頭的原始圖像，邊緣分析可以檢測和跟蹤任何可疑活動。

要避免哪些陷阱?

我們觀察到，當組織決定將資金投入邊緣分析時，需要避免兩個常見的陷阱。

• 安全：云環(huán)境在設計時考慮到了安全性，因為云上的漏洞對企業(yè)來說代價高昂。然而，邊緣安全也很重要，因為邊緣分析將決定設備的真實行為。惡意行為可能導致設備損壞、其他代價高昂的機器錯誤或至少錯誤信息。
• 維護：由于帶寬或存儲限制，一些邊緣分析系統僅與云共享其輸出。然后，企業(yè)沒有機會審查其原始輸入，這些原始輸入導致與云系統共享的分析。因此，他們需要確保使用最新的分析軟件來處理輸入，如果依賴過時的模型可能會導致企業(yè)基于錯誤信息做出決策。

有哪些邊緣分析工具?

一些邊緣分析工具包括：

• AWS IoT GreenGrass
• Cisco SmartAdvisor
• Dell Statistica
• HPE Edgeline
• IBM Watson IoT Edge Analytics
• Intel IoT Developer Kit
• Microsoft Azure IoT Edge
• Oracle Edge Analytics (OEA)
• PTC ThingWorx Analytics
• Streaming Lite by SAP HANA