Grand View Research预计，到2027年，边缘计算的市场价值将达到434亿美元，年增长率为37.4%。
这种增长的原因是边缘高级智能在优化、加速和简化流程方面的潜力，这为那些在早期就实施此技术的组织提供了竞争优势。
出于这个原因，我们将讨论什么是边缘计算，以及它为工业部门提供的优势。
什么是边缘计算
边缘计算是一种分布式计算系统模型，它使数据存储和处理更靠近数据获取的来源或位置。它能够以网络安全、可扩展的方式实时分析大量分布式数据，并允许集成来自众多供应商、技术和协议的现场设备。
在物联网环境中，边缘计算是指允许从硬件和软件层（边缘节点）收集、处理和分析数据的系统，而不是将数据发送到更远的服务器(如云)进行处理和分析。
目前，在物联网环境中实施边缘计算等同于优化进程，因为这样可以减少从物联网设备向云端传输大量数据。
边缘计算与云计算
在某种程度上，可以将边缘计算理解为云系统的替代方案。因此，云计算是物联网与数据交互的另一种模式。在这种情况下，可以访问远程软件来存储和处理数据。根据此系统，用户每次要检索或使用此数据时，都会通过云连接到此系统，而无需在本地安装任何软件。
尽管云计算提供了远程存储的优势，但由于数据必须传输到服务器，因此系统可能效率低下。这种传输可能需要很长时间，并且会减慢某些需要更快响应时间的进程。
针对这一不足，边缘计算将数据处理更靠近源数据，这提高了处理的速度和即时性。从这个意义上说，边缘网络使企业能够实时分析数据，这在能源、铁路、石油和天然气、水工业等关键基础设施中越来越重要。
在物联网系统被迫处理越来越多数据的背景下（到 2025 年，物联网设备生成的数据估计为 79.4 泽字节），边缘计算为管理工业物联网系统提供了一种更有效的替代方案。
边缘计算的优势
- 节约成本，当企业可以限制在基于云的位置处理的数据量时，他们就可以在云服务上节省资金。
- 低延迟，它能够以最小的延迟时间收集、发送、分析和检索数据。
- 连接可靠性，随着边缘计算在任务关键型基础设施中变得越来越普遍，这种可靠性越来越重要。
- 隐私和安全性，边缘计算减少了通过网络传输的数据量，并减少了第三方集中保存的数据量，从风险和合规的角度来看，这对企业来说是个好消息。
工业领域的边缘计算应用
如今，工业企业沉浸在数字化转型过程中。能够连接设备，以及收集和利用这些数据对于推动他们的业务成功至关重要。
对于电力、天然气或水务等关键服务部门而言，业务连续性至关重要。监控资产以检测甚至预防故障是一项基本功能。但是，他们的资产通常位于偏远位置。在这种情况下，边缘计算可实现实时分析，数据处理更加接近于资产，这意味着对连接性的依赖性大大降低，响应时间更短。
可再生能源。通过边缘计算，可以对可再生能源资源（如太阳能和风能）的可持续管理产生重大影响。边缘计算算法可以实时评估甚至预测能源的供需情况，从而实现能源平衡的实质性改善。在这方面，寻求减少碳排放的企业越来越积极地看待边缘计算与云的结合使用。
分布式制造。分布式或分散式制造被理解为其产品在由几个较小的、地理上分散的工厂制造。由于需要在多个工厂之间非常频繁地传输大量数据，因此部署和维护这些网络的成本传统上非常高。虽然云计算已经在这些环境中取得了显著进步，但与边缘算法的结合可以优化投资、提高数据安全性，并有助于遵守那些不太适合于云环境的行业法规。
