边缘架构对于IoT至关重要的三个原因

工业互联网的许多承诺之一是它可以帮助企业生成大量的数据。 但是，如果可以快速，有效和安全地访问和执行此数据，这些数据才有价值。 当您拥有生活在网络偏远地区的“事物”（如传感器，设备，流量计算机等等）时，有效访问数据可能尤其具有挑战性。 通常被称为“边缘”，这些偏远地区可以容纳数万亿个包含重要工业数据的机器。

边缘可以是现场的远程工具，世界各地的工厂场地的机器，或在远离数据处理的位置提供数据的任何其他资产。来自这些远程站点的数据有可能产生有价值的业务，但通常太遥远，太昂贵或太不安全地传输用于时间关键的操作。矛盾的是，处理边缘数据的重要性随着边缘越来越远，越来越难以访问 - 例如在海上石油平台上，可访问数据可以帮助主动解决高风险安全问题和高成本维护问题。

Kepware_IIoT_EdgeComputingEdge计算设备可以解决实时提供此数据的挑战。边缘计算应该是您的IIoT计划的关键组成部分的三个原因：

边缘计算是云计算的下一个演变

公司经常期待IIoT弥合信息技术与运营技术之间的差距。许多数据丰富的资源生活在云端，但在这两个重要部门之间不可直接访问。边缘计算是存在于云中的谚语数据王国的关键。

边缘计算将网关或设备的智能，处理能力和通信能力直接推入设备。这些设备然后可以使用边缘计算功能来确定哪些数据应该在本地存储，哪些数据应该发送到云进一步分析。随着IIoT的能力和连接性的增长，云计算将朝着边缘计算迈进一步。边缘设备越来越多地将开始处理自己的处理和存储，而云将转变为所有的战略“大脑”。这些设备将只发送最重要的数据到云端，云将分析所有设备所学知识。

边缘计算减轻了网络带宽限制并降低了成本

在广泛的网络区域传输大型数据集具有较高的财务成本。常见的解决方案是在本地和企业数据中心两次存储相同的数据。但是，这通常需要新的昂贵的所需带宽水平，从而导致服务降级，数据延迟和安全性问题，这些都需要额外的成本。

边缘计算不需要昂贵的带宽添加。低成本边缘网关可以将计算和数据存储保持在边缘，并且主机本地化和特定于任务的操作可以实时分析边缘数据。这意味着需要将数据传输回企业级应用程序所在的核心服务器，节省带宽要求。

边缘计算解决了安全问题

正如我以前的TechTarget文章中所讨论的，传输中的数据是有风险的数据。传感器和边缘的东西可能特别容易受到安全威胁的影响。由于工业设备通常设计可持续数十年，所以当今大多数连接设备 - 在可预见的将来 - 将来自已在工厂或现场运行的传统设备。许多这些工业通信协议不符合今天的标准;有些是在较简单的安全威胁的时候，被专门用于低带宽网络。

旨在与边缘一起工作的网关可以通过将敏感数据保存在本地网络中并在安全系统中进行分析来缓解安全问题。边缘计算还通过消除云的往返来加速对可能的安全威胁的意识和响应，以进行分析。而不是使用不安全的传统设备协议来进行广域网的通信，而具有边缘计算的公司可以使用更为现代的通信技术，如MQTT，OPC UA，AMQP和CoAP，专为安全高效的网络通信而设计。

在连接上获得“边缘”

边缘计算设备可以提高企业的安全性，效率和生产力，从而可以无缝地分析并对来自其网络边缘的数据采取行动。 收集和处理靠近生产地点的数据可以帮助优化IIoT计划，实现意想不到的收益。 随着行业对企业范围的连接越来越多，边缘计算能力是创造未来构建技术架构的关键。