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    楊美娟 (請說在中科商務網上看到)
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  • 更新時間:
    2019-05-28 08:56:47
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詳細說明

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  帶寬是企業轉向邊緣計算的另一個原因。邊緣傳感器可以生成大量數據,這些數據很容易超過互聯網連接的帶寬。以東芝在日本川崎的企業中心為例,該設施是在美國工業互聯網聯盟(IIC)、DELL EMC和東芝公司的支持下建立的一個物聯網測試平臺。這座建筑群每天有8000人居住,其中遍布數千個傳感器,可以測量從溫度和濕度到電梯效率,以及會議室利用率等所有內容。該項目每分鐘可以分析35,000個測量數據點,并使用深度學習技術來確定如何?;ず陀嘔ㄖ锏淖什?,其更大的目標是制定工程其他智能建筑的藍圖。Tabet博士是東芝項目的美國工業互聯網聯盟(IIC)負責人,也是物聯網戰略的首席技術專家。他表示,傳感器收集的數據將數據中心流傳輸到內部的命令中心,因為沒有直接的方法可以將每天產生300 TB的數據從其建筑傳輸到云端。也沒有合理的理由這樣做,因為來自傳感器的大部分時間序列數據都沒有價值。

  Tabet說,持續連接還可以將計算推向邊緣。在需要絕對可靠性的情況下,例如,監測心臟起搏器,采用一個完全控制的邊緣網絡可以比不受控制的互聯網連接提供更多的保證。

  還有一個原因與隱私、安全和監管問題有關。對于不需要連接到全球互聯網的進程,本地存儲庫可能更安全,并且可能不需要強制匿名化數據?;しü娑ǖ氖?。

  人工智能的最新突破有望成為邊緣計算最強大的驅動力。雖然大型數據集的中央處理是構建人工智能解決方案的基礎,但由此產生的機器學習算法可以調度到邊緣計算,允許組織在生成數據的地方將更多實時智能投入生產。

  咨詢機構ABI Research公司預測,對于邊緣計算的人工智能推斷將在2023年增長至43%,高于2017年的6%,這歸因于價格更低的邊緣計算硬件,任務關鍵型應用程序,缺乏可靠且經濟高效的連接性選項,以及避免昂貴的云計算實施的愿望。

  這將帶來經濟學的問題。如果不是有巨大利益吸引的話,邊緣計算如今也不會迅速發展。對于云計算提供的所有規模經濟,存儲和處理大量數據的成本不可忽略。隨著邊緣計算產生的數據呈爆炸式發展,企業發現將所有數據移回中央處理設施是不經濟的,即使帶寬和延遲不是問題。東芝項目的Tabet明確指出,“數據量、延遲、速度都是影響因素,并且也是成本。我們無法將數據移動到云端。”

  正如邊緣計算的需求看起來那樣直觀,在邊緣計算上推動業務價值對于IT或業務領導者來說并不是一件小事。對于初學者來說,其定義和形式仍然是流動的,它們往往有許多細微差別。

  例如Gartner公司強調,邊緣技術不是一種計算方式,而是一種物理世界和數字世界界限模糊的拓撲結構。Forrester Research公司將邊緣計算定義為分布數據和服務的技術系列,它們可以在不斷增長的連接資產中優化結果。但Forrester公司分析師BrianHopkins卻強調,不應將邊緣計算視為一種值得購買的技術,而應被理解為一種新的計算模式。

  很多人認為,當今的邊緣計算并沒有脫離云計算。Gartner公司分析師Thomas Bittman和Bob Gill認為,“與更廣泛的數字世界的聯系”是邊緣計算的一個定義特征。并在2018年8月的報告中解釋說,“只連接到本地計算設備的傳感器而不是在邊緣,那么它只是一個將數據發送到本地計算機,只有本地工作人員才能與之交互的傳感器。”

  IDC公司分析師、企業基礎設施專家Ashish Nadkarni也指出,“企業需要以經濟高效的方式收集、存儲和分析數據,這是其向邊緣計算轉移的一個主要因素,企業需要最大限度地利用邊緣計算的價值,并需要合并他們的IT和運營技術架構和實踐。

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  ASML 879-0362-002D 200mm Chuck QML/MSXLOD

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  Brooks Automation 06-80010598-001 Techware 5 Controller 15-XAHFH Rev. C

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  Brooks Instruments 0550EB14H5DA Mass Flow Controller MFC 0550E 10 SLM H2

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