邊緣運算一直吸引了很多積極的關注，尤其是隨著物聯網的擴散。邊緣運算通常被認為與雲端相反，但並非如此。在本部落格中，了解邊緣運算、雲端和傳統內部部署技術之間的區別；為什麼邊緣運算引起注意力；以及它具有什麼好處。
邊緣運算概述以及為什麼引起關注
哪種邊緣運算吸引了注意力？讓我們來看看。
邊緣運算的定義和概念
邊緣運算是一種分散式開放式 IT 架構，可在電腦網路邊緣執行處理。
邊緣運算中的「邊緣」是指計算機網絡的邊緣或邊緣。如果網絡的中心是數據中心或雲，則 IoT 設備（例如智能手機和平板電腦）在邊緣運行並連接到互聯網。通過在這些邊緣附近處理數據，可以顯示集中在網路路徑和數據中心的負載。因此，處理數據時的延遲更少，效率更高。
據說邊緣運算具有其分散式處理能力的特徵。Edge Computing 不會將資料傳送到遠端資料中心，而是處理裝置本身或位於裝置附近的電腦或伺服器上的資料。目的是通過處理附近的數據來分配負載並最大限度地減少通信延遲。
為什麼邊緣運算很重要
「關閉數據」變得越來越重要，但為什麼？
隨著數據通信量的增加，即時數據越來越重要。
在物聯網時代中，各種設備處理的數據量正在爆炸性地增加。話雖如此，所需的處理速度和響應也在增加。需要大規模的資料中心才能處理大量的資料，但是將處理集中在一個位置，而不是在每個位置設有資料中心，更有效率。這是雲計算變得流行的原因之一。
但是，通過 Internet 將數據發送到雲，處理和返回它時，不可避免會有一些時間延遲。
機器人和工業設備的感測器技術每天都在不斷發展，現在可以隨時準確捕捉情況。但是，如果數據處理和響應之間存在時間延遲，複雜的感測技術將變得無意義。
執行精確複雜移動的設備需要高精度 IoT。為了應對這個問題，必須盡可能接近實時交換信息和數據。邊緣運算使這一可能，正在吸引了注意力，作為物聯網進入下一個階段所必需的技術。
與 MEC 的區別
近年來，MEC（多存取邊緣運算）已成為邊緣運算的新形式。
MEC 是行動通訊邊緣運算的演變，並作為 5G 使用的絕佳工具吸引了關注。
5G 是一種通訊標準，可滿足大容量、高速、低延遲和多重連接的要求。通過將其與邊緣運算結合，可以分散和降低網絡負載，並可以進一步利用 5G 的性能。
從資料處理方法看到邊緣的角色。與雲端和內部部署的區別
那麼，邊緣運算中的「邊緣」到底是什麼？如前所述，邊緣運算的目的是消除數據處理響應的延遲並提高實時性能。因此，關鍵信息會在「邊緣」分發和處理，而不是在雲端中。
因此，有時人認為邊緣運算與雲計算具有相反的性質，這是一種集中處理類型。但在這個詞的真實意義上來說，雲端與內部部署相比。
因此，邊緣運算與傳統的內部部署有何不同？
邊緣運算不會在內部部署處理所有資料。通過將可在邊緣執行的內容與應該發送到雲端的內容分開，可以最大限度地發揮每項功能的優勢。
當需要準確處理大量資料，或需要更多即時處理的資訊時，這是在邊緣或內部部署完成。需要大規模協作和聚合的資訊，且不受處理速度影響的資訊，可以使用雲端順暢管理。因此，可以說邊緣計算的原始形式是「準確分割處理信息處理位置的角色」。
邊緣運算的 5 大好處
邊緣運算具有哪些特定好處？以下五個好處概述了利用邊緣運算的優勢。
- 低延遲：即時數據處理
存取雲端時，資料傳送時間與處理和接收資料之間通常會有一段時間延遲。此時間延遲-或通信延遲時間-稱為延遲。利用邊緣運算和分散式處理，縮短延遲。這可減少數據交換的延遲，並實現實時數據處理。
- 流量優化和穩定
物聯網的演變和擴散將在未來進一步增加數據通信量。有人預測，如果所有這些數據彙總在雲中，通信路線和數據中心將會出現「數據擁堵」。數據擁堵不僅會導致數據傳輸和接收的延遲，而且還具有造成雲端服務故障的風險。
透過使用邊緣運算，組織可以通過不將所有資料傳送到雲端，並在邊緣處理重要資料來減少通訊量。這也有助於減少對網路頻寬的壓力。
最佳化和穩定資料流量是邊緣運算的重要好處之一。
- 降低通訊成本
將大量數據傳輸到雲端時，由於通訊量的增加，數據傳輸成本也會增加。
結合使用邊緣運算將減少傳輸到雲端的資料量和通訊量，降低通訊成本。
- 加強資訊安全
將企業和個人信息存儲在雲端中會產生潛在的安全風險，例如洩漏或外部攻擊。
邊緣運算無需在邊緣處理資料時，從雲端傳送和接收資料，有助於降低資料洩漏的風險。
- 業務連續性規劃
邊緣運算也可以是 BCP（業務連續性計劃）。如果您在雲中處理所有數據並且該雲服務中斷怎麼辦？企業依賴這些數據可能會失業。
使用邊緣運算，組織可以在邊緣處理重要資料，這意味著如果雲端服務停機，則作業將繼續進行。
引入邊緣運算應該是業務連續性計劃的一部分，也應該是在緊急情況下恢復和繼續進行業務持續性計劃的一部分。
利用邊緣運算有許多優勢。關鍵在於找出您在哪裡以及如何最大受益。
邊緣運算的當前問題
儘管使用邊緣運算帶來了各種好處，但是必須克服一些障礙。為了最大限度地提高邊緣運算的有效性，必須解決以下問題。
輸送量和容量之間的平衡
邊緣運算可以加快整體處理速度，但如果其設備的處理能力不支持，組織必須採取對策。
增加邊緣端子的處理能力將導致更高的功耗，從而導致需要更大的端子和熱對應措施。這些增加了從引入到操作的成本，如果以後加工量增加，則可能需要更換設備。
如果您找不到邊緣處理量和終端機的處理能力之間的平衡，則可能會導致效率低。
加強多方面的安全性
雖然減少與雲端的通訊量會降低安全風險，但組織面臨的一個挑戰是因發佈類型而必須維護安全性的地方數量增加。
引入邊緣運算並在多個站點進行網路時，需要多方面的安全性增強。
由於數據傳輸/接收路徑導致的延遲
為了確保邊緣運算提升即時效能，必須有一個機制來判斷組織是否應將資料分發到邊緣還是雲端。
如果與此排序決策相關的設置未正確優化，則可能會發生繞行，例如在邊緣處理後通過雲向設備發出命令。
數據通信路徑，處理位置和命令傳輸方法的設計至關重要。
與邊緣運算相關的初始成本
為了有效地操作邊緣運算，組織需要安裝終端機和伺服器，以及系統和人員來管理這些終端機，這可能會昂貴。
準備這些物品的初始成本實際上可能很高。比較邊緣運算的好處與投資成本，以確定公司的價值非常重要。
邊緣運算的使用案例
邊緣運算用於以下領域和地方。
工廠運作設備異常檢測
經驗豐富的管理人員對工廠使用的設備和設備的維護做出直觀的決策，並根據過去的數據進行預測。
在許多生產領域，預防性或預測性維護越來越受歡迎，儘管它偶爾會產生浪費。例如，即使仍然可以使用零件，有時也會預先更換零件。其他時候，某個零件會故障並且在被認為仍然可以使用時無法再使用。
邊緣運算在最小化與此類預測的偏差並提高維護準確性方面起著重要作用。
連接到設備的傳感器可檢測故障跡象並通知維護。用於一種機制來判斷設備發出的特定聲音，振動的大小等。
邊緣運算平台從感測器收集聲音和振動數據，數據傳送到雲端，大數據分析可檢測異常。模型後，顯示異常跡象的數據會傳回邊緣，通知現場的人。
透過影像分析檢查品質
在製造中，特別是利用精密設備的過程中，有一種使用圖像處理系統的機制來決定是否正確執行焊接處理。
手動執行工作時，成品通常因工人而異，但必須符合標準值。通過分析相機圖像，評估產品。如果超出標準範圍，系統會通知管理員。
邊緣運算被利用作評估和通知的機制。
AGV（自動導引車）的自動零件供應系統
自動導引車 (AGV) 在特定時間提供製造工廠所需的零件。傳統的 AGV 沿著放置在地板上的磁帶或光學帶確定的路線行駛。雖然非常有用，但很難更改工廠佈局，阻礙了對生產計劃的靈活響應。
通過利用邊緣運算和 5G，AGV 可以沿設定的路線移動，而無需磁帶作為指南。它通過使用傳感器計算自己的位置，自動避免障礙和潛在的碰撞。
當感測器在工人附近的貨架上偵測到必要零件短缺時，AGV 會自動讀取條碼或 IC 標籤，並將零件提供給指定位置。AI 也用於學習 AGV 的工作狀態和行為數據，從而提高運輸的準確性。
邊緣運算和 5G 正在使用來通信和處理這些關鍵數據。
使用各種數據運行的智能工廠
智能工廠的目的是從工廠中的每個設備收集數據，並充分利用物聯網來簡化營運。
除了設備的操作外，我們還收集所有數據，例如人們在生產線上的移動，運輸設備的狀態和倉庫存狀態，並將這些關鍵信息連接並使用它進行優化。
智能工廠處理大量信息，但通信延遲可能導致生產週期延遲和缺陷，從而直接導致生產效率降低。
因此，在任何地方引入邊緣運算可防止延遲，並維持設備的穩定運行，以 0.1 秒、0.01 秒，甚至更少的單位運行。
邊緣運算支持的未來產業
在本部落格中，我們介紹了邊緣運算是什麼以及組織可以利用它來實現什麼。隨著物聯網在各行業中變得越來越重要，對邊緣運算機會的期望和注意力也越來越多。邊緣運算平台是支持物聯網成長的重要工具。
