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利用邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進行實時分析具有廣闊的發(fā)展前景，但為邊緣部署設(shè)計的分析模型將會面臨一些挑戰(zhàn)。
如今，越來越多的企業(yè)需要實時處理數(shù)據(jù)和計算分析。物聯(lián)網(wǎng)在很大程度上推動了這種模式的轉(zhuǎn)變，因為來自傳感器的數(shù)據(jù)流需要立即處理和分析來控制下游系統(tǒng)。實時分析在許多行業(yè)也很重要，其中包括醫(yī)療保健、金融服務(wù)、制造業(yè)和廣告業(yè)，在這些行業(yè)中，數(shù)據(jù)的微小變化可能會對財務(wù)、健康、安全和其他業(yè)務(wù)產(chǎn)生重大影響。
如果企業(yè)對采用實時分析感興趣，并且這些技術(shù)綜合了邊緣計算、AR/VR、物聯(lián)網(wǎng)傳感器和大規(guī)模機器學習，那么了解邊緣分析的設(shè)計考慮因素非常重要。例如自主無人機、智能城市、零售連鎖管理和增強現(xiàn)實游戲網(wǎng)絡(luò)等邊緣計算用例，都以部署大規(guī)模、高度可靠的邊緣分析為目標。
邊緣分析、流分析和邊緣計算
機器學習和邊緣計算范例幾種不同的分析與邊緣分析有關(guān)：
邊緣分析是指部署到云計算基礎(chǔ)設(shè)施之外的基礎(chǔ)設(shè)施和本地化基礎(chǔ)設(shè)施中邊緣分析和機器學習算法。
流分析是指在處理數(shù)據(jù)時實時進行計算分析。流分析可以在云端或邊緣完成，具體取決于用例。
事件處理是一種實時處理數(shù)據(jù)和制定決策的方法。此處理是流分析的子集，開發(fā)人員使用事件驅(qū)動的架構(gòu)來識別事件并觸發(fā)下游操作。
邊緣計算是指將計算部署到邊緣設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施。
霧計算是一種更通用的架構(gòu)，它將計算劃分為邊緣、近邊緣和云計算環(huán)境。
在設(shè)計需要邊緣分析的解決方案時，架構(gòu)師必須考慮空間和電源限制、網(wǎng)絡(luò)成本和可靠性、安全性，以及處理要求等因素。
設(shè)計邊緣計算分析
一方面，許多開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家現(xiàn)在都利用了公共云和私有云上可用的高級分析平臺。物聯(lián)網(wǎng)和傳感器通常利用C/C ++編程語言編寫的嵌入式應(yīng)用程序，這對于云原生數(shù)據(jù)科學家和工程師來說可能是陌生且充滿挑戰(zhàn)的領(lǐng)域。
另一個問題可能是模型本身。當數(shù)據(jù)科學家在云中工作并以相對較低的成本按需擴展計算資源時，他們能夠開發(fā)具有許多功能和參數(shù)的復雜機器學習模型，以充分優(yōu)化結(jié)果。但是，當將模型部署到邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施時，過于復雜的算法可能會顯著增加基礎(chǔ)設(shè)施的成本、設(shè)備的大小和電力需求。
