猪年,听说边缘计算与物联网要搞事情?

时间:2019-01-08 09:07:13

边缘计算能就近智能互联服务,满足行业在数字化变革过程中的关键需求。在物联网时代,不断增长的数据催生了对边缘计算的需求,据IDC预测,未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理和储存。其巨大的市场空间也被玩家们看在眼里,2019边缘计算还将如何更好地推动物联网技术发展?这里列出了7个有关边缘计算和物联网的预测。

1. IIoT分析和机器学习(ML)公司会重点衡量它们在计算方面的交付能力。

随着越来越多的IoT项目采用以云为中心的解决方案,人工智能(AI)和IoT下一步要解决的问题是如何使用较少的资源,将算法带到边缘侧。据Gartner称,在未来四年内75%的企业生成的数据将在边缘处理(相对于云计算)而今天只有不到10%公司会这样做。数据的大量增加,更高的保真度分析,更低的延迟要求,安全问题和巨大的成本优势这些因素都催生了边缘计算的兴起。

虽然云是存储数据和训练机器学习模型的好地方,但它不能高保真的实时流数据分析。相反,边缘技术可对所有的原始数据高可靠性地分析,并能检测各种异常,最重要的是能做出实时反应。

2. 需要正确分辨“真”与“假”边缘解决方案。

“真正的”边缘智能始于超高效的CEP,CEP可以清理,规范化,过滤原始数据流。此外,“真正的”边缘解决方案包括集成的ML和AI功能,这些功能都需要嵌入到大大小小的边缘计算设备中。CEP功能应在边缘现场实现实时,可操作的分析,并为操作技术(OT)人员快速修复、优化的用户体验。它还为ML / AI分析数据,方便生成高质量的预测见解,以推动资产绩效和流程改进。

3. ML和AI模型将变得很脆弱。

将机器学习转移到边缘不仅仅是改变处理数据的位置,目前使用的大多数ML模型都是都是基于云计算能力、运行时间而设计的。由于这些假设在边缘处都不成立,因此ML模型必须适应新环境。

换句话说,他们需要“边缘化”在2019年,“真正的边缘”解决方案将使数据预处理和后处理从ML模型重新定位到复杂的事件处理器,并使模型更接近数据资源。这个过程称为edgification,它将推动整个行业采用更强大的边缘计算和IoT应用程序。

4. 闭环边缘到云的机器学习将成为真正的操作解决方案。

5. 只有边缘计算解决方案支持多云和混合云部署时,生产IIOT应用程序才会投入实施使用。

混合云和多云解决方案将在工业接口部署中占据主导地位。最近的一份报告发现,到2023年,混合云市场将达到976.4亿美元。工业组织希望将多云环境结合在一起,以一种更具成本效益的方法和灵活性。

6. 物联网和音频传感器将起飞,推动边缘深度学习的发展。

对于音频和传感器能给工业设备带来的性能,业界都很兴奋。在商业和工业物联网中进一步部署音频和数据方面,边缘计算技术可以发挥重要作用。将资产数据与音频和分析结合起来,可以更快、更准确地进行设备和机器维护(包括健康的等)分析的一个例子是在石油和天然气作业中使用火炬监测,远程跟踪大量火炬塔的环境合规性和火炬状态。

7. 预防性维护将让位于规范性维护。

IIoT边缘解决方案的一项重大承诺是预测性维护,可以深入预测未来连接设备(如制造设备或石油钻井平台)可能发生的情况。尽管许多组织在实施预测维护方面仍然滞后,但在2019年,将有更先进的技术供早期采用者使用。规范性维护是向前迈进的一步,使得企业不仅可以预测问题,还可以使用数据分析为和维护制定有针对性的建议。

例如,电梯制造商希望把一些常规问题彻底解决,如电梯门中的摩擦。针对这项工作,他们可以与FogHorn合作创建预测性维护解决方案。通过分析源头处的传感器数据,他们现在可以提前确定维护需求,而无需再考虑传输数据的高成本,高延迟,安全性等其他问题。因此,公司可以在异常情况到来之前,以一种高效的方式安排维护。

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边缘

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