石油和天然气行业规模庞大，在行业的上游、中游和下游部门之间的运作特点高度多样化。即使在每个行业内，也有明显的差异；海上天然气/石油钻井平台与压裂行业的陆上井台有一套完全不同的要求。然而，每个部门都容易受到石油和天然气行业传统上的繁荣和萧条周期的影响。所有这些都使石油和天然气成为采用物联网技术来解决一系列问题和风险的理想选择，并使商业周期的起伏变得平稳。
如今，油气企业对边缘计算的应用情况如何？
Stratus 最近参加了在德克萨斯州休斯敦举行的石油和天然气物联网会议，它提供了一个有趣的快照，说明石油和天然气的现状，相对于围绕物联网存在的许多炒作而言。如果有一个共同点，那就是实施物联网和分析是一个旅程，而不是一个项目。它涉及技术，但最重要的是人和流程。马拉松石油公司令人钦佩地说明了这一点，他们描述了他们实施数字油田自动化的三年历程。
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云和边缘的作用
把数据从源头送到云端是一个备受关注的话题。人们普遍认为，云是进行深度分析的地方，特别是在机器学习和人工智能技术可以得到最好的部署。然而，将数据从边缘 到云端有其挑战。大约75%的终端用户表示他们正在部署、测试或评估使用边缘 计算来简化他们基于云的分析。他们希望通过边缘 计算来帮助完成石油和天然气任务，如从单一地点（如海上钻井平台、井台、压缩站或加工厂）收集数据，以限制与云的连接数量。这在石油和天然气领域尤为重要，因为那里有许多偏远的地方。
使用边缘 计算进行实时分析也被认为是一个重要的应用，因为延迟和往返延迟会使基于云的方法不可行。还有人讨论了使用边缘 计算来过滤和规范数据，然后再将其发送到云端。这可以大大减少带宽的使用，并大大降低云端的计算成本。
我参加的小组讨论并不是关于云计算的进步，而是真正地更多地关注于云计算和边缘 的关系。我们还探讨了将机器学习算法部署到边缘 的想法。"学习 "部分将发生在云中，而算法的实施将是本地的，随着新的和改进的算法的学习，实现可扩展性和持续更新。
人们普遍认为，边缘 计算将在石油和天然气行业的物联网部署的发展中发挥关键作用。随着数据对推动商业决策变得越来越重要，其价值将成倍增加。最终，能够用简单的、受保护的和自主的设备在本地捕获、存储和处理数据将变得至关重要。
边缘路线图
总之，很明显，我们正处于物联网部署的早期阶段，五年来，至少从这个会议的角度来看，每个人仍然处于一个陡峭的学习曲线。在Stratus' 最近的边缘 计算趋势报告中，采用边缘 的主要障碍是缺乏关于是否、何时和如何使用边缘 技术和应用的教育。因此，如果你处于早期阶段，刚刚开始考虑物联网之旅，以及边缘 计算是否可以帮助，你并不孤单。
除了边缘 计算趋势报告，Stratus ，还有一些材料可以帮助你弄清楚你现在的位置，你需要去的地方以及如何到达那里。我们有一个简短的自我评估，可以告诉你现在处于什么阶段，还有一个成熟度模型，可以帮助你思考你需要考虑的各个方面以及成功实施所需要的东西。
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