在传播阶段之后，物联网的使用正在进入下一个阶段。为什么说边缘 计算是物联网发展的关键？了解什么是边缘 计算，物联网和边缘 计算之间的联系，以及边缘 计算的用途。
边缘 计算的关键性正在得到关注
物联网有望成为未来产业中许多领域的常态。什么是边缘 计算，吸引了人们的注意？
什么是边缘 计算？
在计算机网络中，像数据中心这样的云有时被称为 "中心"。那么，边缘和边缘，或 "边缘"，代表什么？它可能是可以被人的手触摸到的智能手机或平板电脑，也可能是活跃在该领域前沿的工业设备。边缘 计算是在靠近"边缘"的地方处理数据的想法。
然而，边缘 计算并不局限于在边缘 方面处理数据。边缘 计算是一种分布式的开放IT架构，其最大的特点据说是分布式处理能力。
在通过处理边缘 ，提高响应速度的同时，对速度要求不高的数据则在云端积累。通过以这种方式进行分布式处理，边缘 计算的目的是使数据的价值最大化，并优化每个数据所需的利用方法
边缘 计算为物联网增加准确性
边缘 据说，计算是将物联网提升到新水平的一项基本技术。边缘 计算将如何改变物联网？
最明显的效果是，信息的实时性得到了改善。向云端发送、处理和接收数据会导致数百毫秒到数秒的时间滞后。即使传感器变得更复杂，发送的数据更准确，如果数据处理有时间滞后，设备的反应就会变慢，无法准确操作。边缘 计算在边缘 ，处理所需数据，减少时间滞后，实现实时反应。
边缘 计算也从优化流量中受益。随着物联网的普及，大量的数据将被传输和接收，而且数据量在未来将继续膨胀。如果你把这些都汇总到云端，你会遇到数据堵塞。通过在边缘 ，可以避免数据拥堵，降低通信成本。
边缘 计算的另一个优势是，它增强了信息安全。在边缘 方面处理数据，减少了与外部世界的通信。这减少了对外部攻击的暴露，并降低了泄漏的风险。
此外，边缘 计算作为一个业务连续性计划也是有效的。如果你在边缘 方面处理你需要的数据，即使云计算出现故障，你也可以继续运行。由于分布式处理能力是边缘 计算的一个特点，分布式数据也分散了风险，增加了业务的连续性。
边缘 计算和物联网之间的联系创造了这些好处。这些增强了数据的准确性，设备的准确性，以及企业的准确性，并将通常只用于信息可视化的物联网提升到了一个新的水平。
边缘 计算的用例
边缘 计算，产生了如此多的好处，究竟在哪里发挥了积极作用？这里有一些例子。
- 用声音检测故障的环境感应
一个熟练的技术人员可以听到机器运行的声音，以确定是否有任何故障的迹象或是否需要维护。很难将其表述为一个准确的指标，但有一些方面通过这种 "现场罐 "支持了日本的制造技术。
在日本的制造业中，如何通过数字化来传递这种属于熟练工程师的设备和器材的保存知识，也是一个挑战。
为了使之成为可能，已经开发了检测噪音和提供故障迹象的解决方案。操作声音由麦克风收集，并计算出异常程度。这些数据被汇总并存储在云端，用于大数据分析和机器学习，并同时发送给执行远程监控的部门。
边缘 计算已被引入，用于从声音收集到异常情况的处理。异常情况可以在边缘 ，实现低延迟的高级处理。
- 实时天气预测模拟
边缘 计算的分布式处理能力非常适用于实时处理数据，而这些数据在不同地区是不同的。从可能性来看，天气预测模拟被考虑。
为了提高一个地方的天气预测的准确性，你需要对预测的范围进行细分。然而，越是细分，发送到数据中心的数据就越多。在成本、速度和处理能力方面，这种通信量是有限的，因此，对预测范围的细分也是有限的。
但通过边缘 计算，你可以突破这个限制。通过在边缘 ，对每个细分的范围进行处理，并将广域预测所需的数据发送到云端，可以在需要进行必要预测的地方使用。
边缘 计算可能很快就能预测高度准确的实时天气，在这一点上。
- 用无人机和机器人技术提高农业的效率
边缘 计算还在扩大其在农业方面的潜力。
在过去，人们有必要到现场去目测一下是否到了收获的时间。一个将这项工作改变为人，由无人机和机器人来完成的系统已经投入实际使用。
配备了摄像头和人工智能的图像识别，人工智能通过边缘 计算识别获得的图像，从真实的颜色和形状分析成熟度，并从叶片颜色和形状检测病虫害。这些结合起来，可以直观地看到有效范围内的收割数量，并预测最佳收割时间。
边缘 计算被应用到这个过程中，通过将图像识别在边缘 和数据分析在云端分离，机器人可以顺利地运行。
- 利用员工行为分析优化商店运营
在一个小商店，如便利店，一个工作人员必须负责多项工作。我还要负责产品检查、收银工作，在某些情况下还要负责烹饪工作。因此，除了店内的一个地方外，还必须经常移动。
为了简化工作人员在店内的行动，已经开发了一个解决方案，以分析工作人员的行为并优化店内安置。放置在店内的摄像机录像被发送到店内的计算机，以识别人在边缘 ，并进行跟踪。因此，工作人员如何移动的数据被积累到云端，并通过数据分析计算出能够实现最佳移动线路的店内安排。
这项技术不仅可以应用于工作人员，还可以应用于顾客的购买行为，如什么样的产品展示可以促进购买行为。这种使用的挑战是要防止对提取的人员数据进行个人识别元素的识别。
- 实时控制运行状况的智能工厂 在各系统中使用
物联网和边缘 计算在许多领域，最快的演变继续在制造领域，特别是智能工厂。
智能工厂是指所有设备和传感器都连接到网络上的智能工厂。这不仅使运行状态可视化，而且还连接了各种信息，如生产管理方面的预测和修正，物流方面的库存管理和进出口管理。
此外，一些工厂已经引入了系统，通过视频检测放置在生产线上的人的动作，并通过检查异常行为来防止人为错误。
边缘 计算不再是需要大量数据处理和实时响应的智能工厂的基本技术。
迈向一个需要更多准确性的时代
这样一来，边缘 计算与物联网一起被应用于各个地方。物联网正在使制造现场的各种事物可视化成为可能，但ioT利用正在进入下一个阶段。这是物联网利用的第二个阶段：如何利用收集到的数据。边缘 计算需要在不影响数据实时性的情况下进行精确处理。边缘 计算将成为未来物联网利用不可或缺的技术。
参考资料。
