盡管存在投資回報率（ROI）、技能可用性和升級方面的擔憂，但物聯網為企業帶(dai)來了有用的見解。邊緣計算產品是解決(jue)這些挑戰的一種方法。
當涉及到工業物聯網(IIoT)的(de)現實時，許多企業必(bi)須考慮成本、時間和新設(she)施的(de)中斷。對于(yu)許多企業來說，不(bu)得(de)不(bu)淘汰(tai)和更換新的(de)基礎設(she)施來支(zhi)持物聯網的(de)前景并不(bu)是一個可行的(de)選擇。
解決物聯網實施的挑戰
邊緣(yuan)物聯(lian)網和分析可以提供一種強大的機制，將復雜的數據源轉換為精簡的、低成本的、具有(you)更快(kuai)的投資回(hui)報率和更高價值(zhi)的平臺(tai)。然而，在考慮(lv)物聯(lian)網實(shi)施(shi)時，企業面臨五個關(guan)鍵(jian)挑戰。
1、投資
物聯網(wang)在多個行業(ye)的(de)(de)轉(zhuan)型潛力(li)是(shi)(shi)(shi)驚(jing)人的(de)(de)，關于其徹底改變商業(ye)模式的(de)(de)能(neng)(neng)力(li)已(yi)經進(jin)行了很多討論。但(dan)(dan)是(shi)(shi)(shi)，盡管市場(chang)部門的(de)(de)可(ke)能(neng)(neng)性非常令人興奮(fen)，但(dan)(dan)這些(xie)行業(ye)物聯網(wang)產品的(de)(de)現(xian)實是(shi)(shi)(shi)，它們是(shi)(shi)(shi)為(wei)大(da)量的(de)(de)用例設計的(de)(de)——設置(zhi)錯綜復(fu)雜，具有(you)難(nan)以置(zhi)信(xin)的(de)(de)強大(da)網(wang)絡功能(neng)(neng)，需(xu)要大(da)量的(de)(de)投資和技能(neng)(neng)來(lai)執行。
物聯網領域的(de)主(zhu)要(yao)參與者，包括AWS和Microsoft，需(xu)要(yao)對物聯網堆棧和集成(cheng)到(dao)數(shu)(shu)據(ju)中心的(de)其他硬件，以及能夠編碼、編寫和構建解決方(fang)案的(de)人員進行(xing)大量(liang)前(qian)期投資，甚(shen)至在組織(zhi)獲得潛在數(shu)(shu)據(ju)或洞察力(li)之(zhi)前(qian)，就(jiu)可(ke)能需(xu)要(yao)數(shu)(shu)十萬美(mei)元。
投資回報率是(shi)物聯(lian)網(wang)領域所缺(que)乏的(de)，這導致(zhi)了概念驗證的(de)失(shi)敗。物聯(lian)網(wang)的(de)一個早期用例——智能電表(biao)，是(shi)一個很容易計算(suan)ROI的(de)實例。因為企業不必(bi)向站點(dian)發(fa)送電表(biao)讀取器(qi)，而且有(you)直接的(de)成本(ben)效益(yi)。
但是(shi)，對于(yu)工業物(wu)聯網來說，其遠不(bu)止于(yu)此。也許可以節(jie)省一些(xie)費用，并且可能(neng)需要更少(shao)的機器維護(hu)。儲蓄在一開始就很難(nan)確定。因(yin)此，在這種情況下，在這種解決方(fang)案中進行大量(liang)的前期(qi)投資是(shi)不(bu)合理的。
2、拆換
在(zai)許多工業(ye)情況下，需要監(jian)控(kong)的現(xian)有機(ji)械包括大型、復雜和(he)昂貴的結構。這(zhe)些機(ji)器是為手頭的任務(wu)而設計和(he)制造的，因(yin)此(ci)它們(men)應(ying)該以非侵(qin)入式的方式進行監(jian)控(kong)。
許多(duo)設施的設計和建造成本高達數十億美元，企(qi)業無法開始拆除和更換組件，因為云技術(shu)提供(gong)的好(hao)處還(huan)沒(mei)有量化。
相反，市場上(shang)的(de)許多(duo)物聯網產(chan)品從一開始就(jiu)依賴于(yu)將物聯網構(gou)建到基礎設施中，這一概念可(ke)能(neng)會導致重(zhong)大(da)的(de)業(ye)務(wu)中斷(duan)和(he)停機。
3、技能
管(guan)理(li)這(zhe)些類型的(de)復(fu)雜設置(zhi)所需的(de)技能(neng)對許多企業來(lai)說，也(ye)是一(yi)(yi)個(ge)重大(da)障礙。制造業中很大(da)一(yi)(yi)部分(fen)物聯網客戶并不一(yi)(yi)定像傳統數(shu)據(ju)庫用(yong)戶那樣精(jing)通IT。由于許多供應(ying)商(shang)需要能(neng)夠有效(xiao)地管(guan)理(li)這(zhe)些平臺(tai)的(de)人，這(zhe)是一(yi)(yi)個(ge)損害(hai)該領域采用(yong)機會的(de)問題。
企業需(xu)(xu)要(yao)一種方法，通過只需(xu)(xu)要(yao)瀏覽器訪問(wen)的簡化平臺，將(jiang)數據(ju)從(cong)物聯(lian)網設備中取出，而無需(xu)(xu)周圍復雜的生態系(xi)統。這(zhe)意(yi)味著企業必(bi)須弄(nong)清楚自身是否有能力聘請專(zhuan)門的物聯(lian)網專(zhuan)業人員，以及該(gai)角色如何提供價值。
4.、基礎設施
許多(duo)物聯(lian)網項(xiang)目的(de)另一(yi)個(ge)(ge)障(zhang)礙是(shi)基礎設施沒(mei)有(you)(you)開發，如(ru)地(di)點(dian)在不方便的(de)地(di)方且(qie)沒(mei)有(you)(you)可靠(kao)的(de)Wi-Fi——唯一(yi)可用的(de)云是(shi)漂浮在天空中的(de)云。在這種(zhong)情(qing)(qing)況(kuang)下，擁有(you)(you)一(yi)個(ge)(ge)物聯(lian)網解決(jue)方案(an)，可以(yi)收集所(suo)有(you)(you)數據，并在收集點(dian)對其進行分(fen)析，實現對正在發生的(de)事情(qing)(qing)的(de)快(kuai)速可靠(kao)的(de)可見性。這可以(yi)產生巨大(da)的(de)影(ying)響，且(qie)將是(shi)一(yi)種(zhong)更實用的(de)解決(jue)方案(an)，無論是(shi)在大(da)型工廠還是(shi)在遙遠的(de)地(di)點(dian)。這就是(shi)物聯(lian)網最(zui)初的(de)愿景和實際情(qing)(qing)況(kuang)之間的(de)區(qu)別。
5、邊緣的物聯網
物聯網(wang)的(de)(de)(de)愿景和現實大不相同。傳感器的(de)(de)(de)“是”或(huo)“否(fou)”響(xiang)應與判(pan)斷一個復雜(za)的(de)(de)(de)機械部件是否(fou)按其應有(you)的(de)(de)(de)方式工作并(bing)處(chu)于最佳效率(lv)水平是不同的(de)(de)(de)。這不僅(jin)是關于收集數據(ju)的(de)(de)(de)機會，而且(qie)還具有(you)修改(gai)數據(ju)收集的(de)(de)(de)能(neng)力，并(bing)添加額外的(de)(de)(de)傳感器以進一步擴展收集的(de)(de)(de)數據(ju)。
例如，設置可能會監(jian)控溫度和速度，但隨后必須測量振動。這需要另一個傳感器，因此平(ping)臺必須具有(you)適應(ying)性(xing)(xing)和可擴展性(xing)(xing)。在當前(qian)的工業部門(men)環境中，IT團隊必須靈活并準備好應(ying)對規模(mo)變(bian)化，包(bao)括收集的數(shu)據(ju)的大小和復雜性(xing)(xing)。
隨著邊緣計算的(de)發(fa)展(zhan)勢(shi)頭越來越猛，企業正在發(fa)現(xian)如(ru)何(he)快(kuai)速地實時訪問(wen)對其業務至關(guan)重要的(de)最有價值的(de)數據。
像(xiang)智能(neng)電(dian)表，這(zhe)種類(lei)型(xing)的(de)物聯網部署涉(she)及數(shu)(shu)(shu)百萬個具有相同(tong)數(shu)(shu)(shu)據和單(dan)(dan)一用途的(de)相同(tong)設備(bei)。這(zhe)仍然是一項投(tou)資，但其原理(li)只(zhi)是簡單(dan)(dan)地將多個同(tong)類(lei)設備(bei)連接(jie)在一起(qi)，這(zhe)與當今的(de)工業(ye)環(huan)境(jing)不同(tong)。在當今的(de)工業(ye)環(huan)境(jing)中，可能(neng)有少數(shu)(shu)(shu)甚至數(shu)(shu)(shu)萬種不同(tong)的(de)設備(bei)，它們都以不同(tong)的(de)方式執行略微不同(tong)的(de)任(ren)務。
因此，這種專用設備(bei)需(xu)(xu)要一個物聯網邊緣解(jie)決方案，能夠(gou)在數據(ju)到達時準確地轉換、測量和分(fen)析不同的(de)數據(ju)格式，而無需(xu)(xu)拆(chai)除和更換機(ji)器的(de)內部電子設備(bei)。
邊緣(yuan)允許在邊緣(yuan)節點上執行數據(ju)(ju)處理，然后只(zhi)將聚合(he)的數據(ju)(ju)傳輸(shu)到中央服務器。根據(ju)(ju)測量用例，這可以(yi)減(jian)少到每五分(fen)鐘發送幾條消息，而不(bu)是每分(fen)鐘傳輸(shu)大量數據(ju)(ju)。
這(zhe)將導致帶寬大幅(fu)減(jian)少，因此蜂窩(wo)網絡變(bian)得具有成(cheng)本效益，從而降低基礎設施成(cheng)本，并創(chuang)造更快的ROI和價值。
對于決定(ding)從物(wu)(wu)聯(lian)網開(kai)始的企業來說，邊緣計算(suan)消除了對大規模(mo)復雜且昂(ang)貴的部署需求。邊緣計算(suan)可以(yi)為項目啟動和運(yun)行提(ti)(ti)供(gong)一種方(fang)式，提(ti)(ti)供(gong)數據(ju)點，并洞察企業如何(he)通過(guo)數據(ju)主導的戰略進(jin)一步利(li)用物(wu)(wu)聯(lian)網。
總結
物聯網(wang)(wang)部署的巨大能力被(bei)(bei)廣泛宣傳。許多(duo)企(qi)業不熟悉(xi)簡單、負擔得起的入(ru)口(kou)物聯網(wang)(wang)功能的可用(yong)性，在邊(bian)緣(yuan)提供數據分(fen)析，只有收集到的最有價值(zhi)的數據被(bei)(bei)實時共(gong)享，這使得流(liu)程更具成本效(xiao)益。
AWS和Microsoft等企(qi)業的(de)解(jie)決(jue)方案都有(you)自(zi)己(ji)的(de)一席之地(di)，但大(da)多數企(qi)業沒有(you)龐(pang)大(da)的(de)用例(li)，無法得(de)到主(zhu)要參與者(zhe)的(de)關(guan)注和支持，只能任由自(zi)己(ji)的(de)設備。相反，在較小的(de)空間內整合大(da)數據、邊(bian)緣和物(wu)聯網的(de)小規模產品將產生重大(da)影(ying)響，而且(qie)無需對現有(you)基礎(chu)設施進行徹底(di)改造，也可輕松(song)擴展。
