边缘分析在5分钟或更短的时间内解释清楚[+ 5个工具]

边缘分析帮助智能和数据导向型企业在物联网设备收集数据后直接进行数据分析。

传统上，企业会从各种来源收集数据，将其存储在云端或本地存储中，然后再进行分析。然而，这种数据分析模型是物联网（IoT）和工业物联网（IIoT）增长的一个关键瓶颈。

边缘分析就是答案！

本文将带您简洁地了解边缘分析，以便您可以轻松开发解决方案或转变数字化业务。

边缘分析简介

顾名思义，边缘数据分析是在边缘进行的数据分析方法。边缘指的是数据的来源。对于物联网来说，这些是传感器、执行器、机器人手臂、暖通空调设备、传送控制、网络交换机和智能设备。

边缘分析应用程序在收集制造单位、公用事业系统等实时数据的物联网设备附近进行数据分析。因此，时间关键的业务流程可以顺利运行，无需等待来自中央服务器的逻辑输入。

简而言之，边缘数据分析导致智能设备内部发生的数据收集、处理、分析和操作。例如，Echo或Nest Home设备配备有边缘分析。

这些设备会听取您的命令。将捕获的音频分析为机器语言，然后在网络上搜索结果。该设备还会呈现互联网上可用的查询结果。

边缘分析的需求

在能源、零售、制造、安全、物流、汽车等行业中，智能设备的使用不断增长。但是，互联网带宽增长的速度不同步，或者带宽始终有限。

因此，从物联网设备收集TB级的数据并将其传输到云端是耗时的。更不用说分析数据并通过同一网络将可操作的见解发送回智能设备。

这将会导致交通堵塞并使物联网系统网络失效！

在这里，企业必须使用边缘分析应用程序和设备。时间关键的智能设备将能够在现场分析收集的数据并立即采取行动。

例如，如果自动驾驶车辆检测到其路径上突然出现不受欢迎的障碍物，它不能等待收集障碍物的音频和视觉数据，将其发送到云应用程序并等待输入。相反，车辆将在瞬间做出决策，改变方向或进行紧急制动。

边缘分析的工作原理

边缘分析通常监视多个边缘或物联网设备阵列。主要，分析应用程序跟踪所有连接的智能设备的健康状况和性能。

如果检测到工作流问题，分析应用程序会尝试在本地纠正问题。如果问题仍然存在，边缘应用程序将停止故障设备，然后通知人工技术人员。

在这个协调的路径中，以下设备扮演关键角色：

• 物联网传感器收集环境数据，如压力、温度、湿度、转速等。
• 边缘设备可以是专用的边缘设备，如索尼REA-C1000用于现场数据分析，也可以是智能手机和平板电脑用于控制物联网设备。
• 边缘网关比边缘设备拥有更强大的功率和内存，并且在云服务器和物联网设备之间充当中间人。
• 智能执行器执行边缘数据分析建议的任务。例如，智能水阀、智能开关、智能机器人手臂、智能传送控制和计算机命令。

上图显示了像酒店一样的酒店管理部门中IBM物联网边缘分析的示意图。

好处

#1. 更高的安全性

在边缘分析中，无需将数据传输到云端。原始数据保留在生成数据的设备上。由于在传输过程中没有数据被黑客攻击或感染的机会，因此数据更安全。

#2. 防止延迟并进行近实时数据分析

某些业务流程需要立即对数据进行分析以进行操作。边缘分析可以通过在源头识别和收集见解来帮助其进行自主决策。

由于此分析发生在数据附近，所以它只需要很短的时间。它不涉及将数据传输到远程服务器，因此您可以即时获得结果。

在从实时闭路电视摄像头中识别罪犯或分析飞机或制造工厂的数据等场景中，您只有几秒钟的时间来做出决策。在这种情况下，使用这项技术可以帮助您做出即时决策。

#3. 高可扩展性

随着公司的扩大，数据数量的增加给中央数据分析带来了更大的负担。通过将过程分散化，边缘分析可以让您扩展这些过程，提供更好的分析能力。

#4. 较低的带宽使用

从源设备到中央服务器的数据传输以及反向传输使用了大量带宽。许多远程位置没有必要的数据带宽或网络强度进行传输。在这种情况下，边缘分析可以帮助您节省带宽。

#5. 成本降低

传统的大数据分析方法会花费很多钱。虽然公司可以在其云服务器或公共云解决方案中处理数据，但存储、处理、分析和带宽消耗都是昂贵的。

这项技术使用物联网设备或附近的硬件进行数据分析。因此，分析和互联网网络带宽的成本会降低。

局限性

#1. 远程设备安全

虽然边缘分析可以保护您的敏感数据免受数据传输过程中的威胁，但远程设备容易受到此类风险的攻击。

已经发生过多起安全摄像头被黑客攻击的事件，您的设备也可能成为此类攻击的受害者。如果您的网络安全措施未覆盖这些远程设备，即使您的核心系统具有强大的安全性也无济于事。

#2. 数据丢失

边缘分析的设计使其能够使用最相关的数据进行分析，而忽略了来自庞大原始数据集的其余数据。

由于此技术只在中央服务器上存储这些相关实例，对于那些需要接收和存储所有原始数据的公司来说，这可能不是最佳方法。

#3. 设备和网络兼容性

边缘分析是一项新技术，因此如果您使用旧设备和网络技术，可能会出现兼容性和数据传输问题。因此，公司必须购买新设备来部署此技术在其组织中。

这将增加该公司的边缘分析成本。此外，可能需要进行完整的系统升级，这可能会干扰业务运作。

#4. 需要开发自己的解决方案

有各种可用于此任务的分析平台。然而，某些公司可能需要根据它们需要分析的设备开发个性化的边缘分析平台。

#5. 选择合适的软件

市场上某些系统只在云端共享输出数据。因此，公司无法看到分析背后的原始源数据。为了避免这种情况，您需要使用最新的分析软件来获取所有必要的数据。

#6. 需要进行可用性评估

它最适用于安全、高效和快速决策的场景。因此，公司在选择此解决方案之前应该评估是否需要它。

应用案例

分析客户行为

零售商通过一系列传感器从其商店、停车传感器和购物车标签收集数据。利用边缘分析，这些公司可以根据客户的行为为他们提供定制化的解决方案。

远程监控和维护

制造业和能源行业需要在机器停止运行或需要维护时立即进行响应或警报。与集中式数据分析不同，边缘分析是更快地识别未来瓶颈的正确技术。

智能监控

它也非常有用于实时入侵检测。企业可以利用此服务来提高安全性。该技术使用来自闭路电视的原始图像来定位和跟踪任何可疑活动。

故障预测

物联网硬件故障可能导致灾难性后果。对这些物联网硬件设备进行边缘分析可以准确预测此类问题。借助它的帮助，组织可以采取积极措施并提高正常运行时间。

设备/工具

目前，边缘分析主要使用定制设备和应用程序来处理特定工业用例。以下是一些了解趋势的工具和设备：

索尼边缘分析设备

索尼的边缘分析设备是迄今为止存在的一种全功能的边缘分析设备。您可以将索尼网络摄像机与其连接，以捕捉和分析远程观众的实时演示。

它具有手写提取、内容叠加、自主内容、跟踪演讲者、图像分割、观众手势跟踪等高科技功能。

AWS IoT GreenGrass

AWS IoT GreenGrass是一个开源的云服务和边缘运行时，用于开发、部署和控制物联网设备软件。

它将逻辑和云数据处理引入到本地物联网设备中。因此，设备可以在低带宽或间歇性网络环境下运行。

HPE Edgeline

HPE Edgeline适用于制造厂、油井等恶劣环境中的智能设备的使用。它直接将边缘软件和运营技术（OT）硬件带到生产现场。

因此，智能设备可以快速从现场数据处理系统获取输入，而不是云服务器。

Intel物联网开发套件

您可以使用Intel物联网开发套件的软件和硬件来开发基于边缘分析的智能设备以供业务使用。该工具包包括以下产品：

• 驱动程序、SDK、操作系统、示例和库的软件堆栈
• Intel OpenVINO发行版
• Intel Movidius VPU
• Intel Arria 10 FPGA

Azure IoT Edge

Azure IoT Edge将分析和AI工作负载带到在边缘运行的智能设备上。这个边缘分析开发平台包括以下功能：

• 来自可信供应商的物联网边缘硬件
• 免费的边缘运行时
• 在边缘上运行软件的业务逻辑模块
• Azure云接口

边缘分析与传统分析

边缘分析和传统/服务器分析的主要区别在于数据分析的位置。

在边缘系统中，数据分析发生在收集数据和执行命令的物联网设备附近或设备上。相反，服务器分析发生在收集数据的智能设备远离的地方。

您可以在以下表格中找到其他显著差异：

功能/特点	边缘分析	传统分析
拥有成本	高	低
延迟	几乎为零	通常为低到中等 如果服务器负载超过其容量，则为高
设备兼容性	无 更换设备时需要特定解决方案。	大多数云和基于服务器的分析应用具有很强的跨设备兼容性
数据分析速度	比服务器分析更快	比边缘分析更慢
系统配置	更换设备制造和型号时需要进行配置	配置一次，多年使用该应用程序
安全漏洞	几乎无法被黑客入侵	容易遭受黑客和网络钓鱼攻击
连接丢失	物联网系统将继续工作	物联网系统将停止工作
分析应用程序	市场上选择有限	市场上有许多基于服务器的数据分析应用程序
服务器成本	低或无	高

常见问题解答

什么是边缘视频分析？

边缘视频分析指的是在靠近输入机器的位置上分析视频图像，而不是将视频数据传输到云服务器中。

相机或编码器处理图像以生成边缘分析的元数据。因此，企业可以获得更快的响应时间，并且需要更少的带宽进行数据传输。

在哪种情况下首选边缘分析？

边缘分析最适用的场景是当您需要监控设备时。当某个区域的网络连接质量较差时，这些分析也非常有用。

金融服务和制造业是对延迟敏感的行业，适合使用这项技术。此外，那些希望扩大规模的企业也应选择边缘分析。

最后的话

现在，您已经知道什么是边缘分析，它是如何工作的，它的好处，工具，用例等等。

您现在可以自信地制定业务决策，使用边缘分析设备来快速控制远程设备的工业物联网系统。

或者，如果您是物联网工程师或开发人员，本文还将帮助您设计或开发新颖的物联网和工业物联网解决方案。

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