by Arunangshu Chattopadhyay, Director, Power Product Marketing, Vertiv Asia
很难想象没有高耸的摩天大楼和街道两旁建筑物的智慧城市。如今，数字化转型正在通过使用人工智能、机器人技术和物联网(IoT)等智能解决方案重新定义建筑行业。许多人现在正在投资于这些解决方案以提高效率，例如减少能源消耗和实现可持续发展目标，在某些情况下，以满足政府法规。
事实上，根据NavigantResearch的数据，到2027年，智能建筑解决方案的收入预计将以18.1%的复合年增长率(CAGR)增长至约675亿美元。
随着所有这些创新技术改变了建筑行业，不可否认的是，智能建筑是智慧城市的基石之一。智能建筑是增加结构智能的多个组件的集合。通过收集数据并进行持续调整，智能建筑的目标是提高设施内的效率，减少浪费并优化建筑运营。
边缘计算与智能建筑
随着物联网技术产生的大量数据，边缘计算在智能建筑实施中发挥着关键作用。简而言之，边缘计算将计算和存储从核心数据中心转移到更靠近用户的小型微型设施，从而更快地处理和存储数据。这意味着传感器、设备和其他网关现在被赋予了在本地运行的能力，而不是总是依赖于核心数据中心或云环境。
边缘计算架构符合智能建筑的整体效率目标。它不仅减少了延迟，而且由于反应时间更快并且可以实时做出决策，因为数据的处理速度也更快，因此可以显着节省成本。为了更好地了解边缘计算及其在智能生态系统中的作用，Vertiv的专家分析了构成边缘生态系统的不同用例，以更好地了解这些差异及其对支持基础设施的影响。
作为该分析的结果，我们确定了边缘应用的四种主要原型。下面我总结了四种原型以及它们将如何影响您的智能建筑部署：
数据密集型
数据密集型原型代表了由于数据量、成本或带宽问题而无法通过网络直接传输到云或从云传输到pointofuse的用例。
数据密集型原型的一个典型例子是使用物联网网络来创建智能家居、建筑、工厂和城市。451Research和Vertiv2018年的一项调查发现，虽然在接受调查的700家组织中只有33%的组织广泛部署了物联网，但56%的组织表示，目前至少有25%的IT能力支持物联网。尽管物联网仍处于早期阶段，但组织已经在努力管理正在生成的数据量。在这种情况下，这些应用必须将源头设备和系统生成的大量数据从CXOINSIGHTS移动到中心位置进行处理，而不是将数据移动到更靠近用户的位置。这将需要发展边缘到核心的网络架构。
人类延迟
人类延迟敏感原型涵盖了为人类消费而优化服务的用例。顾名思义，速度是这一原型的定义特征。
人类延迟的挑战可以在客户体验优化用例中看到。在电子商务等应用中，速度对用户体验有直接影响；使用本地基础设施对速度进行优化的网站可以直接转化为增加的页面访问量和销售额。
机器对机器延迟
机对机延迟敏感原型涵盖了为机对机消费而优化服务的用例。因为机器处理数据的速度比人类快得多，所以速度是这一原型的定义特征。在这种情况下，无法以所需的速度交付数据的后果可能比人类延迟敏感原型中的后果还要严重。
智能电网技术就属于这种原型。这种技术正在配电网络中应用，以可持续、可靠和经济的方式实现供需自我平衡，并管理电力使用。它使配电网能够自我修复，优化成本，管理间歇性电源，前提是在正确的时间获得正确的数据。其他机器对机器延迟敏感应用包括依赖于图像识别、军事战争模拟和实时分析的智能安全系统。
生命至上
生命至上键原型包括直接影响人类健康和安全的用例。在这些用例中，速度和可靠性是最重要的。生命关键原型的最佳例子可能是自动驾驶车辆和无人机，当它们按照设计运行时，会提供极大的好处;然而，如果它们做出错误的决定，它们可能会危及人类健康。
边缘用例的技术要求
这些原型对现有数据中心基础设施有何影响？重要的是要注意，每个原型都需要一个本地数据中心，它提供靠近源的存储和处理。在某些情况下，本地集线器可能是独立的数据中心。更常见的是，它将是基于机架或行的系统，在可安装在任何环境中的集成机柜中提供30-300kW的容量。
这些基于机架和行的机箱系统将通信、计算和存储与适当的电源保护、环境控制和物理安全集成在一起。对于需要高度可用性的原型，例如机器对机器延迟敏感和生命危急，本地集线器应包括冗余备用电源系统并配备远程管理和监控。许多用例还需要本地集线器内的数据加密和其他安全功能。
通过了解这些原型和支持它们所需的基础架构，决策者，包括建筑行业的决策者，可以就其IT基础架构做出更好的决策。
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