边缘的兴起—随时随地进行分析和计算

到 2026 年，全球边缘计算市场的价值将超过 170 亿美元。这为企业利用这种市场增长带来的创新提供了巨大的机会，并且对于能够在边缘提供解决方案的人来说，这是一个更大的机会。

数据重要性的上升可以说是互联网革命最重要的副作用之一。通过广告销售和投资回报指标，传统的赞助和广告模式已经被抛弃，取而代之的是可以采取行动的冷酷数字和数据，例如个人资料、活动、电子邮件地址和电话号码。

即使您不向特定受众销售产品，通过物联网与服务器的日常交互产生的数据也可以产生洞察力，从而改变企业的流程。

这些数据是在这些物联网设备中培养的，放置在网络边缘，为企业在云端的分析平台提供他们需要的信息。例如，在制造业中，装配中的机器可以通过读取传感器数据来检测问题甚至未来的问题，以便将其反馈到分析平台以供企业采取行动。

根据 Global Industry Analysts 9 月份发布的研究，到 2026 年，全球边缘计算市场的价值将超过 170 亿美元。这为企业利用这种市场增长带来的创新提供了巨大的机会，并且对于能够在边缘提供解决方案的人来说，这是一个更大的机会。

边缘分析

显然可以在边缘找到很多见解，但是将这些信息反馈到云平台然后对其进行分析可能是一个缓慢而密集的过程。

可以从边缘信息中获得的洞察力允许实时反应，并提供分析引擎，允许对预测未来的数据做出决策，减少支出，寻找新机会或改变业务模型，举几个例子。

因此，在到达云之前完全形成信息，然后从云中的许多边缘点聚合信息可能是更快进入市场和击败竞争对手之间的区别，或者必须为每个客户而战。该信息不一定与所提供的产品、流程或服务有关，它实际上可以分析员工的工作方式、最忙的时间以及他们如何管理时间。我们以制造业为例。

该行业的公司希望能够在故障发生之前分析和检测其生产线的变化。边缘计算有助于使数据的处理和存储更接近设备。这使物联网传感器能够以低延迟监控机器健康状况并实时执行分析。

拥抱边缘

IBM 表示，到 2025 年，世界上每个联网的人每 18 秒将至少进行一次数字数据交互，并且还会有更多设备驱动的交互。需要处理的大量数据需要在源头进行一些分析，并且只需要巧妙地选择同步到云。通过分析网络边缘的数据，智能物联网设备可以使用人工智能来检测最佳数据集，忽略无用的数字，反馈企业可以使用的可操作见解。

这也是一种正在发生的趋势。在同一项研究中，IBM 了解到他们调查的组织中有 91% 计划在 5 年内实施某种形式的边缘计算。不再坐视不理——网络边缘的大量计算现已证明在多个行业都有应用，包括制造、体育、健身和农业，但并不总是连接到云。

对于企业来说，在网络边缘拥抱数据可能看起来有点平庸。但是，还需要监控此类洞察以提高生产力。在当前“放大疲劳”已成为组织要克服的常见障碍的情况下，能够与员工讨论他们何时工作、如何安排一天的工作以及一天召开 12 次会议可能不是做出贡献的最佳方式到业务。

企业还可以利用其后端基础设施中的智能边缘集成，这是自大流行以来的一个关键增长领域。在本地数据中心、计算和网 关，面对 IT 团队不断增长的需求和不断减少的预算，边缘设备已成为必需品。

例如，本地数据中心经理正在寻找解决方案，使他们能够监控和管理他们可以快速安装的堆栈。同样，企业想要利用的网 关边缘解决方案是一劳永逸的解决方案，让IT专业人员能够放心地将访问权限安全地授予应该拥有访问权限的人，同时在必要时仍允许一定程度的远程管理。

与科技行业内的许多创新一样，采用可能会因为不知道从哪里开始而被扼杀。但企业边缘之旅的起点可能是较小的解决方案，这些解决方案利用人工智能让IT团队变得更容易。从那里，企业可以在不同的部门推出解决方案，以确保拥有高效的员工队伍。

多年来，人工智能和边缘市场充斥着制造业和装有传感器的小型设备的复杂用例，这肯定是它可以派上用场的地方。但在笨重的机械和复杂的语言背后，普通企业可以用一种不令人望而生畏但实际上有道理的方式来利用优势，操作和部署简单，建立起来不需要很长时间。

这是因为，归根结底，边缘计算就是利用数据、理解数据并做出可以提高效率的决策。通过在边缘采用人工智能，企业可以节省资金、寻找新机会、赢得更多客户并提高客户忠诚度，因为他们可以转换这些信息并以 USP、保证或简单建议的形式传递信息使他们的产品和业务更好。