物聯網和邊緣計算:即時獲取見解

如何從邊緣資料獲取價值

物聯網正在驅動網路邊緣實現即時分析


對於許多物聯網應用,就地 (車載感應器、監控攝影機、空拍機、私人裝置、機器人和閘道等) 篩選、分析甚至轉換資料變得非常關鍵。在網路邊緣提供即時分析能力可以提高作業效率、提供駕駛安全性、建立更安全的環境、預見即將到來的維護、識別顧客購買行為,創造一個充滿機會的世界。

網路延遲是一項挑戰。儲存和轉送資料耗費了太多時間,節省這些時間所能創造的價值是顯而易見的。邊緣儲存能夠管理資料擷取,並提供即時彙總和分析資料的計算能力,從而在裝置級別提供即時的可行見解。

每年高達 11.1 萬億美元

到 2025 年,物聯網市場的潛在經濟影響總計將達 3.9 萬億美元到 11.1 萬億美元1

到 2020 年,達到 507.5 ZB

到 2020 年,全球將會有超過 5 百萬的智慧感應器和其他物聯網裝置投入使用,產生的資料至少會達到 507.5 ZB2

到 2021 年,互聯裝置數量將達到 470 億台

到 2021 年,預計將會有 470 億台互聯裝置3

在邊緣實現即時分析之所以在現在和未來可行甚至可能成為首選,是由實現人工智慧和機器學習 (ML) 的發展潮流決定的。人工智慧和機器學習的功能正變得越來越複雜、用途越來越廣泛且越來越精密,能夠在邊緣、集線器,並且最終在雲端對物聯網收集的資料進行即時分析,獲取更多價值。資料可以傳送至雲端,並在此處由機器學習和人工智慧監視其特徵並進行訓練,從而逐漸從大量資料集中獲取見解。

來源:Untapped Data – Getting More from IoT Data at the Edge and in the Cloud (未開發的資料 – 從邊緣物和雲端的聯網資料中獲取更多價值),Christopher Bergey,Western Digital (Western Digital 部落格,2018 年 5 月 6 日)
邊緣分析的價值

邊緣分析提供即時價值


透過在邊緣裝置上部署人工智慧 (AI)、機器學習 (ML)、影像、聲音、手勢識別及其他技術,可以與擷取的資料進行即時互動,從而提供有價值的見解。透徹的分析可以傳送到雲端,然後在雲端由機器學習用於進一步的 AI 模式訓練並存檔以供將來之用。最終,透過即時存取這些資訊將能創造效益更高、更有效的業務、作業或環境,從而為物聯網應用提供更多的獲利機會。

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發揮邊緣資料的力量和潛力
 

Western Digital 提供從裝置到系統再到平台的全面產品組合,旨在發揮由物聯網和邊緣運算所驅動資料的力量和潛力

物聯網資料湖

M2M 聯網裝置

工業級物聯網

物聯網專家同意

依據 ABI Research 的觀點,物聯網 (或整體意義上的萬物互聯) 最顯著的趨勢之一是打破了邊緣運算和雲端運算之間的平衡。早期的物聯網與其先驅 M2M 以雲端平台發揮關鍵角色並起應用推動者作用為特徵。智慧系統很大程度上依賴雲端級別的智慧,而系統包含的設備本身相對簡單。目前,這個舊的前提正在動搖,因為邊緣級別的運算能力比雲端級別的運算能力提升得更快。

來源:Edge Analytics in IoT (物聯網中的邊緣分析),ABI Research,2015 年

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公開事項

1. 來源:Unlocking the Potential of the Internet of Things (釋放物聯網的潛力),James Manyika、Michael Chui、Peter Bisson、Jonathan Woetzel、Richard Dobbs、Jacques Bughin 和 Dan Aharon (McKinsey Global Institute,2015 年 6 月)   2. 來源:邊緣運算:A Cheat Sheet (備忘單),Mary Shacklett (TechRepublic,2017 年 6 月 21 日)   3. 來源:IoT Numbers Vary Drastically: Devices and Spending in 2020 (物聯網數據急劇變化:2020 年的裝置和支出),Dennis Knacke (We Speak IoT,2017 年 10 月 6 日)   4. 來源:Gartner Says 8.4 Billion Connected “Things” Will Be in Use in 2017, Up 31 Percent From 2016 (Gartner 表示,2017 年將有 84 億台互網「事物」投入使用,比 2016 年增長 31%),新聞稿 (Gartner,2017 年 2 月 7 日) 5. 來源:Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology, 2016–2021 (預測與方法,2016–2021)(Cisco,2017 年 9 月 15 日)
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