如今，数据是任何运作良好的企业的核心，因为它可以提供可操作的见解并促进及时决策。每天都会产生越来越多的数字信息，工业领域尤其充斥着从广泛的物联网 (IoT) 设备收集的数据。

当然，管理处理所有这些问题的计算能力变得越来越具有挑战性。因此，延迟增加、网络中断导致操作停止、带宽限制阻碍效率。为了应对，组织开始研究 IIoT 边缘计算。

“边缘计算满足了降低延迟、处理边缘不断增长的数据量以及支持网络断开连接的弹性等日益增长的需求。”

— Gartner

如果您不确定工业边缘计算到底是什么——别 不意味着永远不 担心，这正是我们今天要讨论的内容。我们将首先描述这项技术到底是什么，它可以带来的好处，最后介绍工业物联网领域中最重要的边缘计算用例。

让我们开始吧。

 

了解 IIoT 边缘计算

在深入了解边缘计算如何在工业领域应用的细节之前，让我们首先了解一下这个术语的含义。

简而言之，借助边缘计算，部分数据存储和处理可以更接近数据源本身。因此，部分计算不是将所有信息传输到中央数据中心或云端，而是在数 选择加入列表 据生成位置附近“边缘”进行。

因此，相关分析在本地进行，从而实现快速决策。同时，其余数据可以进一步传输，以进行由人工智能或机器学习算法驱动的更复杂的计算。

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工业边缘计算的好处

现在定义已经明确，让我们来谈谈您真正感兴趣的内容——这项技术的优势。事实上，边缘计算可以为那些实施工业物联网解决方案的人带来很多好处。不过，我们将重点关注四个最突出的优势。

 

更高性能

与集中式计算相比，边缘计算通过本地数据处理实现更高的性能。这样，长距离传输的发生频率就会降低，并且只适用于需要更深入分析的数字信息。

您会看到，当系统处理时间敏感的操作时，快速分析数据至关重要，这样自动化流程才能启动并解决任何潜在问题。借助边缘计算，这成为可能，因为延迟减少、性能提高，响应时间大大改善。

更好的安全性

工业边缘计算的另一个主要优势是安全性更高。您可能知道，云计算有时会增加数据篡改、网络攻击和信息泄露的风险。这是因为数字信息必须通过网络传输到云端并以集中方式存储。

当然，云提供商有很多方法可以确保安全。尽管如此，边缘计算的安全级别往往更高，因为大多数数据都在本地处理，风险由智能传感器和云端分担。

有了边缘，可利用的故障点就会减少，因为可以将 IIoT 设备设置为独立运行，并在受到攻击时关闭。从而限制对更广泛 IT 基础设施的访问。

提高可扩展性

任何企业的需求都会随着时间的推移而发生变化。有些企业需要迅速扩大规模，而另一些企业则意识到减少使用某些资源会更好。然而，并非所有 IT 工具都有利于扩展，但边缘计算却可以。

由于边缘设备的分布式特性以及与云的连接，公司可以根据需要轻松扩大或缩小规模。如果您需要安装更多设备或扩展云存储 — 没问题。无需停止运营并显著扰乱现有工作流程即可完成。

降低成本

最后，从长远来看，边缘计算可以帮助您节省资金。毕竟，时间敏感的分析发生在边缘，而不是将大量数字信息发送到云或服务器，并且只传输最重要的数据。

你可以想象，由于计算和数据存储需求的减少，这确实可以对你的底线产生积极的影响。