边缘计算——实时物联网设备管理的秘密武器

　　物联网正在快速发展，如果没有合适的物联网解决方案，很难管理链接的设备并实时处理其数据。当收集大量传感器数据时，传统的数据处理技术会伴随数据传输延迟和分析问题。

　　由于边缘计算，数据管理格局正在发生变化。本文将介绍边缘计算的一些最重要方面，包括它如何影响物联网数据管理、边缘安装的应用以及使用该技术的优势。

　　什么是边缘计算?

　　当数据通过物联网网关处理而不是直接发送到远程云服务器时，这被称为边缘计算。让我们研究一下现实世界的工业用途。工厂里有机器，我们想监测来自它的振动频率。该设备每秒有 1.000 次振动，由物联网 (IoT) 传感器记录，产生大量数据流。这就是通过边缘计算加速数据处理的时候。

　　流程如下：数据由物联网传感器收集并传输到物联网网关，边缘计算算法在此计算测量点的振动频率。然后将计算出的平均振动频率转发到云端。所有计算都发生在更靠近设备的物联网网关上，而不是将大量原始数据发送到云端。这大大加快了数据处理速度。

　　物联网世界中的边缘计算

　　边缘计算通过引入新的数据管理和处理方式，正在改变物联网的场景。高效的边缘设备管理允许快速洞察并立即采取行动。

　　跨行业应用

　　边缘计算已成为众多行业的关键，可解决特定行业的问题并提高运营效率。

　　健康：就健身带而言，医疗保健领域的边缘计算处理了活动追踪器的大部分工作。它连接了许多医疗设备，例如葡萄糖传感器、血压和心率监测器，以提供实时数据，从而实现最佳的患者护理和整体健康管理。

　　制造业：边缘计算改进了工业流程，例如生产流程优化、设备和机械监控，从而可以提前安排维护和机器状况检查。

　　智慧城市：边缘计算方法改进了各种物联网设备，从智能照明和废物管理系统到交通传感器等。总而言之，这有助于城市管理者改善对基础设施的监控和管理，从而改善城市管理和服务交付。

　　能源：边缘计算通过实现对太阳能电池板和仪表等智能设备的实时管理和监控，帮助能源行业，快速了解能源产出和消耗情况。

　　边缘数据收集、分析和操作

　　边缘计算支持在源头立即处理数据，减少对远程云服务器的依赖。这种架构方法允许在更接近数据生成位置的地方处理数据，从而缩短响应时间并减少延迟。

　　系统的工作方式如下：

　　数据收集：在 IoT 网关处从 IoT 设备本地收集数据。此外，一个重要的优势是，即使与云的连接丢失，IoT 网关也可以发送警报，确保立即意识到问题，而不是等待数小时才能恢复连接。

　　数据分析：IoT 仪表板允许实时分析来自边缘设备的数据，提供见解并直接从设备监控本地事件。

　　操作：因此，分析是在边缘执行的，例如触发警报或调整设置，以消除延迟。边缘设备的优势在于它们既可以在本地计算数据，也可以在本地存储数据，确保即使连接丢失，处理后的数据也会保留下来，并在连接恢复后发送到云端，防止通信中断期间数据丢失。

　　固件更新：ThingsBoard Cloud 只需单击即可同时更新所有物联网设备的固件，确保所有设备始终保持最新状态，并减少对单个设备管理的需要。

　　使用边缘计算进行物联网设备管理的好处

　　边缘计算提供了几个重要的好处：

　　减少延迟：在边缘本地处理数据可减少数据传输时间，并带来更快的响应和实时操作。

　　可靠性提高：即使在网络连接较差或不稳定的地区，它也能确保可靠的性能，因为它允许在现场处理信息。

　　更好的安全性：由于它允许将数据保持在更靠近源头的位置，因此传输过程中数据泄露的风险降低。

　　带宽效率：需要传输到中央服务器的信息更少，从而减少了对宽带和相关成本的需求。

　　可扩展性：这允许物联网系统通过使多个设备能够在它们之间分配处理任务来有效扩展。

　　结论

　　总之，边缘计算增强了安全性，过滤来自本地物联网设备的数据，并仅将有价值的业务信息发送到云端进行进一步处理和存储，从而减少了延迟并提高了物联网设备网络的可靠性。使用边缘计算，组织可以有效地管理其物联网数据。

　　来源：千家网