邊緣智能的力量

數據速度增長。

物聯網 （IoT） 以創新技術和驚人的增長水平點燃了 IT 世界。隨著這種增長，收集的數據量令人難以置信，這些數據將在未來幾年加速。IBM Marketing Cloud 的一項研究聲稱，僅在過去兩年中，當今世界上 90% 的數據都是在創建中的。以每天 2.5 萬億字節的數據速度增長。按照這個速度，用不了多久，我們就會壓倒數據中心，給為它們供電和冷卻的電網帶來負擔。

隨著每天部署越來越多的智能連接傳感器和資產，為了滿足數據呈指數級增長的需求，機器對機器 （M2M） 和物聯網網絡的創新對于緩解云中集中數據處理的代價高昂的低效率是必要的。未來的物聯網網絡必須采用分散式架構，其中原始數據的處理從網絡邊緣開始。

邊緣智能的機遇

企業現在認識到，必須更有效地管理不斷增加的數據流，以優化信息使用、降低成本并提高業務績效。

無效的數據管理系統會導致必須在云中或企業數據中心集中執行費力且昂貴的數據處理。

這可能導致：

回傳數據（通常通過蜂窩網絡）會增加運營成本

將原始的、通常是專有的工業現場總線數據處理成可以通過基于互聯網的平臺更有效地交換的格式

存儲數據，這不僅成本高昂，而且還需要訪問機制來生成操作和自動化業務流程（例如，在什么條件下接受一批冷凍貨物的交付或執行上門服務以交付或檢查資產）

無論是虛擬化還是物理上位于企業數據中心，持續運營費用通常按流入和/或流出云的數據流計費。他們還可以根據購買的設備的核心或機架數量計費，以執行所有這些計算并存儲結果。通常，上游發送的原始數據幾乎沒有價值，溫度或濕度的微小變化。處理和存儲這些原始數據一段時間以最終將其刪除，從未在有意義的業務流程中使用過，成本高昂且浪費。在網絡邊緣捕獲和立即篩選信息時，僅將可操作數據和異常安全地傳輸到云對于業務成功至關重要。此外，它還可以就地采取某些操作，從而減少關鍵任務實時應用程序的延遲。

隨著人工智能和機器學習的成熟，越來越多的決策可以而且應該駐留在邊緣，需要將更高的處理能力和邏輯內置到邊緣設備中。最后，不斷變化的數據安全環境需要足夠的處理開銷來執行安全算法、存儲和加密密鑰、驗證消息、掃描更新等，以保護關鍵基礎設施。

為了及時做出明智的業務決策，對這些數據采取行動，網絡邊緣的智能數據管理系統至關重要。在網絡邊緣利用高效的數據管理，無需進行耗時的數據回傳和為業務決策準備數據所需的解析。

多技術方法

MultiTech 提供的解決方案通過提供一流的產品來解決復雜的數據管理問題，這些產品通過在網絡邊緣收集和解釋數據來幫助分散物聯網架構。

MultiTech 的高級解決方案采用分布式智能來提供關鍵數據處理并促進即時業務決策。憑借實時分析數據的能力，MultiTech 使您能夠在最重要的時候利用數據。通過僅收集必要的數據，MultiTech 能夠過濾最有意義的信息，從而顯著降低數據處理和存儲成本。

除了行業領先的性能外，MultiTech 解決方案還足夠靈活，可以管理帶外設備。最重要的是，軟件升級和系統維護可以快速遠程執行，以最大限度地提高系統正常運行時間和可靠性。

對于越來越多的企業來說，數據收集已經超過了數據處理。網絡邊緣功能不足或不存在的數據管理系統錯失的機會可能會產生重大的業務后果。MultiTech 通過位于美國的制造工廠提供業界領先的數據管理產品，以提供高性能和智能數據處理。

審核編輯：郭婷