物聯網中的邊緣計算：提高網路效率以減少流量
企業對邊緣計算越來越感興趣，因為隨著更多物聯網裝置的部署，企業需要快速分析和處理它們生成資料的方法。目標是消除將資料傳輸回雲或內部資料中心的需要。
根據Gartner 的資料，今天只有20%的企業資料是在資料中心之外處理的。但是，到2022年，大多數企業資料將在資料中心外部產生和處理，Gartner說。到2025年，邊緣裝置可以處理高達90%的資料。根據Smoker的說法，Purdue的研究人員使用邊緣計算有很多原因。例如，邊緣計算用於預處理資料，允許工作人員僅從原始影象中提取有價值的資料。這大大減小了通過網路傳送的資料檔案的大小，並優化了有限頻寬的使用。
在其他情況下，邊緣計算允許研究人員分析感測器資料以確保質量，然後再將其新增到更大的資料儲存庫以供進一步研究或者，他們可以向感測器資料新增適當的元資料，例如GPS座標和繪圖資訊。
“在其他方面，我們可以用邊緣計算在農場封閉系統內做出決策，就像在今天的汽車中使用車載計算一樣，”Smoker解釋說。
這包括使用感測器跟蹤工具的效能，並根據收集到的資訊採取實時操作。這些資訊可以涵蓋許多變數，其中包括農場中耕田地的速度，種子密度或與優化相關的行動，如燃料消耗或施肥量。
“我們用這些工具來研究作物遺傳，”Smoker說。“到2050年，我們希望能夠養活全世界的人口，因此我們必須提高我們生產糧食的能力，增加糧食營養並使作物能在新的地區生長“。
專注於物聯網中的邊緣計算
Gartner副總裁兼分析師Thomas Bittman認為物聯網的採用是推動邊緣計算髮展的主要力量之一。因此，公司正在競相尋找重組IT基礎設施的方法，以便利用現有的運營技術將感測器和其他遠端裝置縫合在一起。
Bittman說：“重要的是不要把邊緣計算看作是一個市場，而是一種計算拓撲，它將適用於許多獨特的市場：企業、消費者、工業和移動等領域。”
“我想說，只要有工廠，員工，客戶或地點，所有垂直行業都將出現邊緣計算，”他補充道。“主要的努力將是實現全新的用例，追求更小的延遲，更廣泛地在工廠實現自動化，併為購物者和員工增加身臨其境的體驗。”
資料處理，壓縮和過濾是將在邊緣執行的常見任務，“德克薩斯州Round Rock的製造自動化公司自動化解決方案部門總監Mike Boudreaux表示。
服務提供商可以很好地部署沒有應用軟體的邊緣裝置。然後，雲系統可以將特定應用程式的軟體推送到裝置。Boudreaux補充說，這將使公司能夠監控他們想要的應用程式並定期提供軟體更新。
物聯網中的邊緣計算有助於養活全世界
Purdue大學的精準農業計劃依賴於物聯網邊緣計算的各種裝置，包括感測器，太陽能無線裝置，伺服器和其他裝置 - 所有裝置都旨在幫助Smoker跟蹤大學裡1,408英畝農場的情況。
在給定的研究實驗期間，計算裝置會精確地計算需要處理的內容，地點和程度。在大多數情況下，一旦工具完成其工作，最終資料將被髮送到主校區的學院中央資料中心。
“對我們來說，使用內部資料中心更具成本效益，”Smoker說。“我們研究過雲端計算服務，但對於我們正在做的工作，它太貴了。”
農業學院還使用被稱為Phenomobile的車輛收集研究資料，該車輛收集光反射和波長等資料。在農業研究的背景下，植物的表型描述了在環境影響它後產生的可觀察特徵，例如高度，生物量和葉子形狀。
Purdue的物聯網基礎設施使其能夠自動化感測器資料採集並實時傳輸到資料中心。拖車外殼12 IoT排放感測器還配備了Hewlett Packard Enterprise Edgeline伺服器，收集的資料在通過網路傳送到學校的資料儲存庫之前進行分析和質量檢查。Phenomobile收集的資料也可直接從現場流入中央資料中心。
“伺服器對錯誤的檢查以確保我們將正確的資料傳送回主資料中心，”Smoker說。“例如，如果資料不符合某個標準，可能是因為感測器可能已被閃電擊中。”
“關於要養活全世界的問題，”他說。“我們沒有太多時間耽誤了。到2050年，我們預計我們必須將糧食產量翻番，以滿足世界人口的需求。”
關於在物聯網中使用邊緣計算的4個問題
在決定邊緣計算是否合適之前，企業需要考慮四個主要問題，Hewlett Packard Enterprise公司Aruba戰略合作伙伴副總裁Michael Tennefoss表示。雖然邊緣計算，雲和內部資料中心的使用可以互補，但使用任何選項都有助於實現公司的業務目標。
Tennefoss建議，公司不應該急於將一切都轉移到雲端，也不應該決定所有的處理現在必須在邊緣進行。一個很好的例子是：在世界各地運營多個工廠的製造商可能希望在工廠地板上整合邊緣計算，以跟蹤生產缺陷，但當他們想看到明各工廠之間相互比較的資料時，他們會在雲中或內部資料中心中收集資料。
需要考慮的關鍵問題包括：
1. 公司需要多快的資料?
如果生產線每分鐘需要對1000瓶液體進行快速檢測，以實時識別缺陷。將這種環境與城市汙水處理進行比較，因為在城市汙水處理過程中流體的水平會隨著時間的推移而變化。企業應該確定他們在邊緣所需的響應時間有多快，以及他們是否能夠接受與在遠處的雲設施處理該資料相關的延遲。有時，公司將邊緣和雲端計算混合在一起。例如，如果一家公司擁有多個工廠並希望在這些工廠中彙總效能資料，那麼它可以使用邊緣計算來支援高速決策並處理雲中的聚合資料。
2. 公司在多大程度上可以容忍WAN中斷?
對於嚴重受中斷影響的公司，使用邊緣計算處理靠近生成的資料是有意義的。重視正常執行時間並希望使用雲端計算的企業需要考慮使用蜂窩，網際網路或衛星連線混合的冗餘WAN鏈路的網路。
3. 公司能買得起什麼?
資料傳輸成本可能會迅速上升，特別是在使用衛星通訊或蜂窩等高成本服務的情況下。另一種方法是在邊緣處理資料，並在每天結束時通過網際網路連線傳送壓縮和聚合資料轉儲。
4. 公司政策是否要求某些資料保留在本地?
在許多製造和國防應用中，或者在公司處理敏感智慧財產權或商業機密的情況下，資料可能必須保持在本地。因此，公司可能希望將所有資料保留在邊緣，或者只將相關的摘要資料集通過安全的私有云傳送到中央資料中心。出於安全性和合規性原因，全雲端計算選項可能永遠不會有意義。