長期以來，云服務一直在幫助企業簡化和保護數據聚合以及處理功能，同樣，云服務也促進了邊緣計算架構的發展。隨著時間的流逝，諸如用戶界面和用戶體驗（UI/UX）方法的移動性和差異性之類的技術進步，帶來了更多的連接和分布式進程、設備和機器。越來越多的企業意識到，有必要從更接近數據源的地方獲得更多的即時數據和信息。這增加了對邊緣計算的需求。

更好的實現邊緣計算

通常來說，企業在實現邊緣計算的過程中可能會經歷以下4個階段。

1.云計算徹底改變了業務模式；

2.邊緣計算架構解決新出現的挑戰；

3.人們擔心數字化轉換的成本；

4.優化和資產利用優勢，使邊緣計算更加可行。

對于某些行業和制造業應用而言，邊緣計算對于解決一系列挑戰至關重要。這包括設備故障和計劃外停機。例如，智能溫度監控傳感器可以自動記錄周圍環境的溫度變化。在緊急情況下，這些設備可以激活灑水裝置、警告消防部門并關閉工廠中的所有電源系統。

這種情況需要機器對機器（M2M）的邊緣計算，以減少網絡延遲并提供實時控制和監視。之前，邊緣設備僅被配置為本地收集數據并將其傳輸到遠程服務器（云）。現在，借助人工智能，邊緣設備可以嵌入機器學習功能，以實現自主學習和執行操作，而無需等待中央計算機的響應。

一些PLC制造商可以將可編程邏輯控制器（PLC）設置為檢測問題、分析問題并響應過程。PLC可以充當具有機器學習功能的邊緣節點，以激活規范性和預測性維護，而無需信息技術系統或人員的干預。

每個制造工廠都渴望這種尖端創新所能提供的收益。問題是：要花多少錢？

邊緣計算的可行性

在對投資回報（ROI）沒有切實了解之前，企業往往不愿對新技術進行大量投資。正如過去擁抱云計算一樣，為實現更高的可用性和即時計算功能，現在需要重新考慮該策略，對邊緣計算我們可能會提出相同的問題。

直接收益可能會超過成本，但是不斷發展的技術會帶來投資風險。具有機器學習和人工智能功能的智能傳感器，遠沒有達到成本效益。如果企業已經實施了云計算策略，那么立即將其轉移到邊緣計算策略是否有意義？這將取決于具體的需求。傳感器、本地處理能力和其他功能的額外成本將增加總體開銷和成本。作為一種策略，這與其要緩解的目標背道而馳。

優化和利用

最近，一家容錯計算機服務器和軟件制造商推出了一個虛擬的、具有自我保護功能的邊緣計算平臺，該平臺專門為工業控制系統環境而設計，并嵌入了零接觸計算屬性，有望簡化一系列遠程管理活動，例如基于云的健康監控、自動化站點和數據恢復。

通過考慮資本支出和運營支出，此類平臺可以提供一條優化成本的中間途徑。這種情況應考慮規模經濟。需要思考的問題是：靠近邊緣，多近算近？它應該完全安裝在設備上還是可以在廠房內？在設備上而不是使用托管數據中心和現有的云基礎架構來處理數據，需要研究和時間。根據答案的不同，基礎架構以及成本優化和利用率指標，可能會上升或下降。

邊緣計算領域的不斷發展，帶來了新的機遇和挑戰。與傳統的網絡體系結構系統相比，邊緣計算具有不可否認的優勢，并且帶來了一些問題，需要進行大量研究才能進行投資。圖片來源：L＆T技術服務

云與邊緣計算

技術趨勢可能是模棱兩可的，對每一種技術趨勢的利弊都會有無休止的討論。大多數企業在有意識地決定采用或放棄一項即將推出的技術之前，往往會過于謹慎和深思熟慮。根據經驗證據，沒有采用新技術的企業明顯落后于采用新技術的企業。2008年時，許多行業的擁護者認為云計算的趨勢已經過去，然而，差不多十年之后，云計算正在走向邊緣。云計算之所以迅速得到應用，是因為它可以讓企業以近乎零延遲地輕松訪問大型存儲設施，并且按需付費模型使交易變得更有吸引力。企業有充分的理由這樣做。然而，十年后，隨著應用程序分布在越來越多不同的地理位置，云提供商仍然面臨著巨大的挑戰，例如延遲、體驗一致性和安全性等，企業正在重新思考云策略。

Gartner估計，現在91％的數據是在集中式數據中心創建和處理的。到2022年，大約75％的數據將需要在邊緣進行分析和采取行動。邊緣計算將成為企業實施數字化轉型的重要方法之一。

與傳統的網絡體系結構系統相比，邊緣計算具有很多優勢。隨著它的不斷發展和對企業的影響日益增加，它也會帶來一些問題，需要在投資之前進行更廣泛的研究。企業需要謹慎對待轉型機遇，以驗證這項投資是否可行。（作者：Keshab Panda）
編輯：hfy