邊緣與云該如何協(xié)同？

根據(jù) Gartner 的說法，當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)將使企業(yè)優(yōu)先考慮能夠縮小數(shù)據(jù)中心占地面積并將工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到托管或邊緣計(jì)算環(huán)境的項(xiàng)目。

這將使邊緣計(jì)算市場(chǎng)在 2022 年至 2030 年間以驚人的 24.51% 的速度增長(zhǎng)。如果企業(yè)不管理和理解數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，不了解如何集成其邊緣和云環(huán)境，他們將面臨巨大的商業(yè)損失。

邊緣和云經(jīng)常被視為競(jìng)爭(zhēng)平臺(tái)，但它們本質(zhì)上是協(xié)同的。它們相互補(bǔ)充，以幫助組織理解和處理來自所有業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)。通過利用邊緣和云的優(yōu)勢(shì)以及它們提供的智能分析，企業(yè)可以降低成本并最大限度地提高生產(chǎn)力和效率。

邊緣提供實(shí)時(shí)可行的見解

邊緣對(duì)于利用新數(shù)據(jù)源來推動(dòng)特定和差異化的業(yè)務(wù)成果至關(guān)重要。許多企業(yè)都有大量的運(yùn)營(yíng)技術(shù)足跡——從 MRI 機(jī)器或傳送帶等行業(yè)特定機(jī)器到幾乎所有建筑物中的機(jī)器（如 HVAC 和電梯），任何事物都可能造成這種足跡。

然而，這些資源通常未連接到更大的生態(tài)系統(tǒng)，因此很少提供基于其活動(dòng)的業(yè)務(wù)洞察力。邊緣提供了一個(gè)獨(dú)特的機(jī)會(huì)，可以將曾經(jīng)離線的東西帶到線上，讓組織能夠理解來自其實(shí)體業(yè)務(wù)活動(dòng)的數(shù)據(jù)并據(jù)此采取行動(dòng)。

在零售環(huán)境中，邊緣可以在需要時(shí)提供實(shí)時(shí)洞察方面發(fā)揮重要作用。例如，當(dāng)客戶通過自助結(jié)賬掃描商品時(shí)，可以加快將價(jià)格下載到自助結(jié)賬的速度，從而加快交易時(shí)間。本地化分析功能可以識(shí)別客戶的購(gòu)買情況并為相關(guān)產(chǎn)品生成實(shí)時(shí)優(yōu)惠券。

此外，本地分析可以通過減少結(jié)賬時(shí)的掃描錯(cuò)誤和其他事故來幫助零售商防止損失。這是在零售場(chǎng)所創(chuàng)建DAO的機(jī)會(huì)。所有這些都有助于提高流程效率和改善客戶體驗(yàn)。

消費(fèi)者趨勢(shì)繼續(xù)轉(zhuǎn)向在線訂購(gòu)和快遞送貨，將實(shí)際挑選和包裝商品的成本從客戶轉(zhuǎn)移到零售商。在勞動(dòng)力成本上升和勞動(dòng)力短缺加劇的情況下，這種轉(zhuǎn)變每年使零售商損失數(shù)十億美元。邊緣智能自動(dòng)化可以幫助滿足零售商的需求，將現(xiàn)有的零售和倉(cāng)庫空間改造為高效的微型履行中心，無論是使用機(jī)器人技術(shù)還是使用旨在引導(dǎo)工人通過貨物以更有效地挑選和包裝貨物的軟件。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)通常需要立即采取行動(dòng)，這就是邊緣可以發(fā)揮關(guān)鍵作用的地方。邊緣環(huán)境最適合需要加速響應(yīng)時(shí)間的應(yīng)用。當(dāng)您在本地預(yù)處理數(shù)據(jù)并執(zhí)行光分析時(shí)，可以發(fā)現(xiàn)實(shí)時(shí)洞察力——例如制造工廠中的過熱資產(chǎn)或檢測(cè)到異常運(yùn)動(dòng)——并在幾秒鐘內(nèi)采取行動(dòng)。

云：為邊緣生成的數(shù)據(jù)提供第二次生命

雖然在邊緣使用的數(shù)據(jù)在經(jīng)過分析和處理后會(huì)失去價(jià)值，但在傳輸?shù)剿接性苹蚬苍茣r(shí)可能會(huì)重新獲得價(jià)值。云通過提供跟上數(shù)據(jù)增長(zhǎng)的可擴(kuò)展性來補(bǔ)充邊緣計(jì)算。它還提供對(duì)支持高級(jí)分析、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù)的本地訪問。通過將這些服務(wù)應(yīng)用于邊緣收集的數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)可以獲得更多見解并實(shí)現(xiàn)其長(zhǎng)期價(jià)值。

在上面提到的零售示例中，可以通過使用高級(jí)分析活動(dòng)（例如庫存、定價(jià)和改進(jìn)員工調(diào)度）比較一段時(shí)間內(nèi)的商店數(shù)據(jù)來分析店內(nèi)趨勢(shì)。此外，可以通過比較店內(nèi)匯總數(shù)據(jù)并將其與其他數(shù)據(jù)集（例如忠誠(chéng)度計(jì)劃）進(jìn)行匹配來創(chuàng)建 360 度客戶檔案，以實(shí)現(xiàn)更多的個(gè)人參與方法。在這種情況下不需要立即或?qū)崟r(shí)行動(dòng)，但隨著時(shí)間的推移積累數(shù)據(jù)可以確保企業(yè)獲得長(zhǎng)期利益。

串聯(lián)使用邊緣和云資源需要一致性

企業(yè)組織正在意識(shí)到需要分布式架構(gòu)來滿足他們的現(xiàn)代需求。其中一個(gè)阻礙因素是邊緣和云環(huán)境之間的復(fù)雜性。每個(gè)環(huán)境都支持多個(gè)應(yīng)用，并具有自己的管理功能和操作。因此，企業(yè)必須在私有云和公共云以及邊緣環(huán)境之間建立一致性。

建立跨環(huán)境的一致性將有助于平衡邊緣的環(huán)境限制與云的延遲和數(shù)據(jù)引力，并利用適當(dāng)?shù)沫h(huán)境來滿足數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序需求，并允許企業(yè)確定應(yīng)用所在的位置。它還降低了管理復(fù)雜性并增強(qiáng)了每個(gè)環(huán)境的安全性。

從零售示例的角度來看，物理接觸點(diǎn)和數(shù)字接觸點(diǎn)相輔相成，可以跨多種媒體建立客戶參與度，以創(chuàng)建全渠道參與度。高級(jí)分析甚至可以導(dǎo)致預(yù)測(cè)性購(gòu)買，其中將數(shù)據(jù)應(yīng)用于店內(nèi)和在線活動(dòng)以確定未來的購(gòu)買模式和消費(fèi)者意圖。這意味著商店可以相應(yīng)地優(yōu)化其選擇。

釋放邊緣和基于云平臺(tái)的力量的關(guān)鍵是識(shí)別和分離哪些業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)的任務(wù)或操作最適合每個(gè)環(huán)境。雖然時(shí)間緊迫的運(yùn)營(yíng)任務(wù)更適合邊緣層的實(shí)時(shí)處理能力，但時(shí)間緊迫性較低的持續(xù)改進(jìn)分析和整體資產(chǎn)性能分析在基于云的環(huán)境中運(yùn)行得更好。

因此，通過利用這兩種優(yōu)勢(shì)，企業(yè)可以保持最佳運(yùn)營(yíng)效率并提高生產(chǎn)力。邊緣計(jì)算的可能性是無限的，但確保它與您的云計(jì)算環(huán)境協(xié)同工作絕對(duì)至關(guān)重要。

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