您可能已經聽說過微軟提出的“智能優勢” - 計算的未來，多種設備，物理和虛擬世界的模糊，由大量數據驅動，以及人工智能和機器學習。但是組織如何充分利用這個機會呢?

工業互聯網聯盟的一份新白皮書旨在闡明這一過程以及如何構建邊緣計算實施。

首先要注意的是，本文概述了，雖然從技術角度來看，“優勢”的定義可能會有所不同，但從業務角度來看，這一定義取決于業務問題或要解決的目標。

以一個'啞'熱電偶為例來管理泵的溫度。利用邊緣計算功能，泵可以定義為超過定義的閾值，然后以毫秒為單位關閉。如果不需要連接來執行該功能 - 它可以用于此實例中的通知 - 則必須在設備級別定義邊緣，因為即使連接中斷也可以實現關鍵目標。

正如報告所述，邊緣計算的優勢在于提高了性能，提高了合規性，數據隱私和數據安全性，并降低了運營成本。簡化了性能，因為可以更快地收集更多位置的更多數據。“邊緣不僅僅是收集數據以傳輸到云的一種方式，它還可以在幾毫秒內處理，分析和處理邊緣收集的數據，因此對于在操作的每個方面優化工業數據至關重要”，報告說。

值得注意的是，邊緣存在的部分原因是因為將所有內容移動到云端，就??像幾年前的策略一樣，并不是很有效。“由于網絡延遲和傳輸大量數據的成本，更多的邏輯任務仍處于邊緣，”報告指出。“隨著處理能力和能力的提高，在邊緣上執行的任務量將繼續增長。”

該報告還探討了從車隊跟蹤到預測性維護的各種用例。后者圍繞連接的電梯，是最有趣的。邊緣計算設備連接在一起以診斷電梯的運行狀態，包括噪聲，振動，溫度等。該項目需要兩個要求 - 邊緣設備具有容器和開放API，以允許第三方開發應用程序，并支持全天候監控。

“采用IIoT戰略的組織需要了解可用的數據，如何使用它來推動工業流程，以及如何協調，管理和保護數據/計算，”SAP副總裁兼該論文的共同作者Lalit Canaran說。 。“本文及隨后的技術報告將使企業充分發揮邊緣云連續性的潛力，推動下一代物聯網設備，機器學習和人工智能所帶來的業務成果。”