本文摘要：IIoT：不仅是云计算工业物联网（IIoT）一般来说与大数据和云相关联，从普遍产于的传感器中搜集大量数据，将“信息转化成为洞察力”。

IIoT：不仅是云计算工业物联网（IIoT）一般来说与大数据和云相关联，从普遍产于的传感器中搜集大量数据，将“信息转化成为洞察力”。在一些工业流程中，洞察时间十分关键，而将数据发送到云端并接管号召的延迟时间有可能过长。

在其他情况下，数据安全性可能会受到影响，或者与互联网的较慢，可信相连有可能无法用于。为了解决这些挑战，边缘计算出来可以补足云计算的大数据处理能力。它可以继续执行必须即时号召的计算出来密集型任务，并在必要的时候将数据存储和过滤器到云中。

边缘计算出来可以包括非常简单的数据过滤器，事件处理，甚至机器学习等元素，并且可以托管地在任何相连的设备上，从小型嵌入式计算机或PLC到工业PC或本地微型数据中心。从同一平台上运营的其他进程隔绝并闲置较小的空间是关键拒绝。最大限度地提升数据的价值IIoT的许多价值在于它可以汇聚多种来源的信息，协助企业看见更大的局面：如何改良流程，优化确保活动，增加浪费和能源消耗，并避免可避免的成本。

以云为中心的IIoT视图可以看见用于重量级软件应用程序在远程数据中心汇聚和分析的各种数据流。这种模式的前提是可信的互联网相连总是能用的，有充足的比特率可用作处置启动时到云端的数据，而这种延后 - 从数据分解到接到云端对系统结果的时间是可以拒绝接受的。

但是，这些最重要成分中的任何一种都可能会遗失。远程站点有可能倚赖蜂窝网络展开互联网相连，但覆盖范围有可能不原始或不可信。

大量的传感器可能会产生大量的数据，这些数据与云通信的成本很高，特别是在包括高清图像或视频的情况下。出于安全性原因或维持运营效率有可能必须动态展开简单决策。

另一方面，对于一些公司而言，数据安全性可能会沦为问题，因为这些公司有可能不期望将脆弱信息通过互联网传送到云端。在任何这些情况下，将从流程或设备捕捉的原始数据发送到回云有可能是不切实际的。尽管如此，在个别机器或过程控制逻辑层面上必须一些智能和决策能力，使企业需要确认最佳的行动方案。这是边缘计算出来的起到。

边缘计算出来获取了一个提高作为IIoT的一部分，边缘计算出来更加最重要。在资产或流程附近实行计算能力的第一线，可以对事件展开智能或协商的号召，并有助减低云上的数据处理开销。在有可能具备数十，数百甚至数千个传感器的系统中，来自这些传感器的大部分数据有可能具备大于的价值，意味着报告“长时间”操作者条件。

智能网关口可以过滤器这些数据，并将其更加有效地弃置或新的包，传输到云端展开存储和分析。当感兴趣的事件再次发生时，智能节点可以较慢确认准确的号召，向相连的设备收到必要的指令，并将事件汇总成合适云消费的报告。与对来自少量传感器的信号的高度本地化号召有所不同，边缘计算出来与更加协商的动作相关联，评估来自大量传感器的数据以在更高级别作出要求。

例如，如果在钻井平台中检测到过度振动，则可以是矿业应用于。从振动传感器接管到的错误信号的标准号召有可能是暂停钻井，造成生产损失和不必要的停机时间来检查和维修设备。由于计算能力更加强劲，传感器输出和存储的历史数据更加多，一个更加强劲的边缘计算出来设备可以评估对整个系统的影响，并确认几个有可能的号召并计算结果，并采行最佳的行动方案或通报运营商的最佳自由选择。

而必要的传感器/报警人组没具备板上数据挤满和处置的边缘计算出来设备的更大图像视角，边缘处置引擎可以评估从所有相连的传感器接管到的数据，并基于预先确定的优先事项。在制造业情况下，在流水线末端展开产品测试或检查后，故障率忽然减少，有可能必须暂停生产以调查原因。相连到所有机器的智能边缘设备可以协商线路中所有设备的这种号召。或者，通过分析来自多台机器的感测数据并自动应用于修缮，或指导操作者人员缺失问题，使生产需要较慢有效地重新启动，可以辨识变化的原因。

另外，边缘计算出来可以通过较为感测的测量结果与历史数据或预设的阈值来反对预测性确保来协助数字化切换，以计算出来最佳的更换时间。它还可以对部署在因特网采访不可信或覆盖率较好的地理区域的资产展开智能管理。如果网关设备继续无法相连到云，则可以将数据存储在本地内存中，直到可以新的创建相连。

然后，设备可以自动与云实时，保证远程应用程序一直可以采访原始和近期的信息。效率管理是另一个方面，通过利用感觉测数据来调整和优化设置，根据高层次的能源管理政策，可以通过边缘设备的额外智能来强化。

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