边缘计算如何简化物联网应用
尽管存在投资回报率（ROI）、技能可用性和升级方面的担忧，但物联网为企业带来了有用的见解。边缘计算产品是解决这些挑战的一种方法。
当涉及到工业物联网(IIoT)的现实时，许多企业必须考虑成本、时间和新设施的中断。对于许多企业来说，不得不淘汰和更换新的基础设施来支持物联网的前景并不是一个可行的选择。
解决物联网实施的挑战
边缘物联网和分析可以提供一种强大的机制，将复杂的数据源转换为精简的、低成本的、具有更快的投资回报率和更高价值的平台。然而，在考虑物联网实施时，企业面临五个关键挑战。
1、投资
物联网在多个行业的转型潜力是惊人的，关于其彻底改变商业模式的能力已经进行了很多讨论。但是，尽管市场部门的可能性非常令人兴奋，但这些行业物联网产品的现实是，它们是为大量的用例设计的——设置错综复杂，具有难以置信的强大网络功能，需要大量的投资和技能来执行。
物联网领域的主要参与者，包括AWS和Microsoft，需要对物联网堆栈和集成到数据中心的其他硬件，以及能够编码、编写和构建解决方案的人员进行大量前期投资，甚至在组织获得潜在数据或洞察力之前，就可能需要数十万美元。
投资回报率是物联网领域所缺乏的，这导致了概念验证的失败。物联网的一个早期用例——智能电表，是一个很容易计算ROI的实例。因为企业不必向站点发送电表读取器，而且有直接的成本效益。
但是，对于工业物联网来说，其远不止于此。也许可以节省一些费用，并且可能需要更少的机器维护。储蓄在一开始就很难确定。因此，在这种情况下，在这种解决方案中进行大量的前期投资是不合理的。
2、拆换
在许多工业情况下，需要监控的现有机械包括大型、复杂和昂贵的结构。这些机器是为手头的任务而设计和制造的，因此它们应该以非侵入式的方式进行监控。
许多设施的设计和建造成本高达数十亿美元，企业无法开始拆除和更换组件，因为云技术提供的好处还没有量化。
相反，市场上的许多物联网产品从一开始就依赖于将物联网构建到基础设施中，这一概念可能会导致重大的业务中断和停机。
3、技能
管理这些类型的复杂设置所需的技能对许多企业来说，也是一个重大障碍。制造业中很大一部分物联网客户并不一定像传统数据库用户那样精通IT。由于许多供应商需要能够有效地管理这些平台的人，这是一个损害该领域采用机会的问题。
企业需要一种方法，通过只需要浏览器访问的简化平台，将数据从物联网设备中取出，而无需周围复杂的生态系统。这意味着企业必须弄清楚自身是否有能力聘请专门的物联网专业人员，以及该角色如何提供价值。
4.、基础设施
许多物联网项目的另一个障碍是基础设施没有开发，如地点在不方便的地方且没有可靠的Wi-Fi——唯一可用的云是漂浮在天空中的云。在这种情况下，拥有一个物联网解决方案，可以收集所有数据，并在收集点对其进行分析，实现对正在发生的事情的快速可靠的可见性。这可以产生巨大的影响，且将是一种更实用的解决方案，无论是在大型工厂还是在遥远的地点。这就是物联网最初的愿景和实际情况之间的区别。
5、边缘的物联网
物联网的愿景和现实大不相同。传感器的“是”或“否”响应与判断一个复杂的机械部件是否按其应有的方式工作并处于最佳效率水平是不同的。这不仅是关于收集数据的机会，而且还具有修改数据收集的能力，并添加额外的传感器以进一步扩展收集的数据。
例如，设置可能会监控温度和速度，但随后必须测量振动。这需要另一个传感器，因此平台必须具有适应性和可扩展性。在当前的工业部门环境中，IT团队必须灵活并准备好应对规模变化，包括收集的数据的大小和复杂性。
随着边缘计算的发展势头越来越猛，企业正在发现如何快速地实时访问对其业务至关重要的最有价值的数据。
像智能电表，这种类型的物联网部署涉及数百万个具有相同数据和单一用途的相同设备。这仍然是一项投资，但其原理只是简单地将多个同类设备连接在一起，这与当今的工业环境不同。在当今的工业环境中，可能有少数甚至数万种不同的设备，它们都以不同的方式执行略微不同的任务。
因此，这种专用设备需要一个物联网边缘解决方案，能够在数据到达时准确地转换、测量和分析不同的数据格式，而无需拆除和更换机器的内部电子设备。
边缘允许在边缘节点上执行数据处理，然后只将聚合的数据传输到中央服务器。根据测量用例，这可以减少到每五分钟发送几条消息，而不是每分钟传输大量数据。
这将导致带宽大幅减少，因此蜂窝网络变得具有成本效益，从而降低基础设施成本，并创造更快的ROI和价值。
对于决定从物联网开始的企业来说，边缘计算消除了对大规模复杂且昂贵的部署需求。边缘计算可以为项目启动和运行提供一种方式，提供数据点，并洞察企业如何通过数据主导的战略进一步利用物联网。
总结
物联网部署的巨大能力被广泛宣传。许多企业不熟悉简单、负担得起的入口物联网功能的可用性，在边缘提供数据分析，只有收集到的最有价值的数据被实时共享，这使得流程更具成本效益。
AWS和Microsoft等企业的解决方案都有自己的一席之地，但大多数企业没有庞大的用例，无法得到主要参与者的关注和支持，只能任由自己的设备。相反，在较小的空间内整合大数据、边缘和物联网的小规模产品将产生重大影响，而且无需对现有基础设施进行彻底改造，也可轻松扩展。
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