在接下來的五年中，企業(yè)將繼續(xù)從物聯(lián)網(wǎng)（IoT）連接的設(shè)備中生成大量數(shù)據(jù)。盡管許多IoT討論都集中在上述設(shè)備上，但隨著越來越多的企業(yè)成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型企業(yè)，我們看到了轉(zhuǎn)變。企業(yè)所有者現(xiàn)在意識(shí)到，加速業(yè)務(wù)發(fā)展的最大機(jī)會(huì)來自生成的數(shù)據(jù)，而不是設(shè)備本身。

　　隨著組織轉(zhuǎn)向物聯(lián)網(wǎng)以加快業(yè)務(wù)計(jì)劃，IT領(lǐng)導(dǎo)者必須確保設(shè)備，體系結(jié)構(gòu)，自動(dòng)化和人類智能協(xié)調(diào)工作，以創(chuàng)造卓越的員工和客戶體驗(yàn)。這樣，IT領(lǐng)導(dǎo)者可以提高運(yùn)營效率，減少花費(fèi)在平凡，管理任務(wù)上的時(shí)間，并強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)安全性以提供增強(qiáng)的最終用戶體驗(yàn)。這是自主數(shù)字企業(yè)的框架，在未來的幾年中，我們將繼續(xù)在商店，學(xué)校和城市中看到這種框架。

　　預(yù)測(cè)，到2025年，就像大數(shù)據(jù)達(dá)到前所未有的水平一樣，技術(shù)將支撐每個(gè)業(yè)務(wù)功能。物聯(lián)網(wǎng)將成為這一現(xiàn)實(shí)的基礎(chǔ)，學(xué)會(huì)有效利用它的公司將不僅生存，而且會(huì)蓬勃發(fā)展。

　　定義物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算

　　物聯(lián)網(wǎng)解決方案的核心通常是用于存儲(chǔ)，處理和分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的中央IT系統(tǒng)。許多此類物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)通常位于云中，而不是核心。這可能導(dǎo)致設(shè)備將更多時(shí)間花費(fèi)在云中，從而導(dǎo)致響應(yīng)時(shí)間變慢，操作可靠性降低，并給員工和客戶帶來很多挫敗感。邊緣處理可以解決這些挑戰(zhàn)。

　　邊緣計(jì)算服務(wù)與物聯(lián)網(wǎng)密不可分。邊緣計(jì)算服務(wù)促進(jìn)了通信，而物聯(lián)網(wǎng)促進(jìn)了數(shù)字交易。因此，邊緣服務(wù)可作為寶貴的自主數(shù)字資源，可以極大地增強(qiáng)組織處理，存儲(chǔ)和分析IoT設(shè)備數(shù)據(jù)的能力。這可以幫助組織更有效地管理和控制這些設(shè)備，保護(hù)它們免受漏洞侵害，并從它們生成的數(shù)據(jù)中收集有價(jià)值的見解。

　　邊緣的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理仍然至關(guān)重要

　　可以說，“邊緣計(jì)算”一詞在整個(gè)市場(chǎng)上都被誤解為“IoT”，因?yàn)樗鼘?duì)不同的人，組織和行業(yè)意味著不同的事物。

　　邊緣計(jì)算通常應(yīng)用于處理，感測(cè)和激活命令的某些元素，以通過傳感器或設(shè)備級(jí)別的計(jì)算以及貫穿其他現(xiàn)場(chǎng)基礎(chǔ)架構(gòu)（服務(wù)器機(jī)柜）的源位置監(jiān)控，控制和優(yōu)化某些功能。，網(wǎng)關(guān)等）。

　　它可能是電網(wǎng)上的智能電表，遠(yuǎn)程石油鉆井平臺(tái)上的傳感器，汽車工廠的CNC機(jī)器，甚至是控制它的PLC以及裝配線中的其他機(jī)器。

　　自主數(shù)字企業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算

　　最終的自主數(shù)字企業(yè)將在基于IoTEdge-AI的無縫計(jì)算解決方案上運(yùn)行，從而使IT管理員能夠：

　　配置應(yīng)將哪些數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地并設(shè)置數(shù)據(jù)老化策略。使用可調(diào)整的時(shí)間窗口定義條件，以識(shí)別傳入的IoT數(shù)據(jù)中的模式，以此作為自動(dòng)事件的基礎(chǔ)。例如，某些條件可以啟動(dòng)交易并通知相關(guān)方。即使邊緣與核心斷開連接，也可以在邊緣執(zhí)行業(yè)務(wù)事務(wù)以提供關(guān)鍵業(yè)務(wù)功能的連續(xù)性。使用不斷“受過訓(xùn)練”的預(yù)測(cè)模型來分析IoT數(shù)據(jù)。該預(yù)測(cè)算法將在核心中進(jìn)行訓(xùn)練，然后應(yīng)用于邊緣。在邊緣應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法，專門用于圖像和視頻分析。目視檢查在邊緣收集的數(shù)據(jù)。例如，在將警報(bào)發(fā)送到核心之后，分析人員可以挖掘?qū)е戮瘓?bào)的詳細(xì)信息。

　　上面列出的功能可幫助組織無縫地融合，分析和確定運(yùn)營和IT數(shù)據(jù)的優(yōu)先級(jí)。這樣，他們可以實(shí)現(xiàn)兩個(gè)關(guān)鍵功能：（1）在潛在問題導(dǎo)致客戶中斷之前更好地預(yù)測(cè)和補(bǔ)救；（2）從數(shù)據(jù)中產(chǎn)生更有價(jià)值和可操作的見解的能力。

　　這兩個(gè)要素是提供卓越的員工經(jīng)驗(yàn)（保留并吸引人才），創(chuàng)造超越客戶的經(jīng)驗(yàn)以增強(qiáng)長期忠誠度并最終推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展的關(guān)鍵。

　　結(jié)論

　　隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)越來越扎根于我們的日常生活中，物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算在企業(yè)中扮演著越來越重要的角色。如果某些企業(yè)選擇接受長期的遠(yuǎn)程工作或靈活的在家工作政策，則可能會(huì)遇到更加迫切的網(wǎng)絡(luò)需求和設(shè)備采用情況。隨著設(shè)備類型和它們生成的數(shù)據(jù)量的增長，邊緣計(jì)算對(duì)于保持整個(gè)企業(yè)的運(yùn)營速度和效率將變得越來越重要。

　　當(dāng)今新興的自主數(shù)字企業(yè)認(rèn)識(shí)到這些設(shè)備并非最終產(chǎn)品。到2025年，每個(gè)組織都將成為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)公司，真正的市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者將是那些在戰(zhàn)略上利用物聯(lián)網(wǎng)比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更快，更智能地有效收集，分析和應(yīng)用大量數(shù)據(jù)的人。