在业务场景中，几秒钟的时间都很重要。

在实时分析中，机器故障或买家犹豫等信息会带来宝贵的商业见解。大多数企业仍然将传感器数据推送到云端进行批量分析，但这种延迟会错过机会，并提高成本。

边缘分析使处理更接近数据生成的位置，提供更快、更具成本效益的响应。

制造业中的预测性维护

预测性维护是制造业边缘分析的主要用例。处理离传感器更近的数据可以将响应时间从分钟缩短到毫秒。云数据湖适用于每周维护调度，但防止正在进行的设备故障需要即时检测。

例如，在包装线上，每个密封单元上的振动传感器每秒收集1000个读数。很多设施仍然每5分钟将数据分批到云端，预测模型会分析一段时间内的趋势，以安排维护。但是，如果轴承在中途出现故障，该流程在下一个批次分析运行之前不会标记它，有产品损坏或计划外中断的风险。

更好的方法是在本地运行更简单的模型来捕捉严重的问题，同时将复杂的趋势分析留在云端。这创造了一种两层方法，边缘设备运行轻量级异常检测，而云端则继续进行长期预测分析、模型训练和跨设施比较的繁重工作。

改进物流

在物流行业，效率取决于关于路线、货物和合规性的实时决策。飞机、船舶和送货卡车现在充当移动数据收集平台，但通常在旅程完成后，才能够提供见解。例如，车内线路线规划软件是边缘处理的一个示例，实时调整交通或天气，而车队经理则依靠云进行车队优化和燃料分析。

运输对温度敏感的货物的冷链监测是另一个用例。在拖车或集装箱中处理温度传感器数据可以实时发出有关运输过程中环境变化的警报，而不是在货物到达目的地时进行批量更新。

物流中的边缘处理也有合规性影响。药品和食品配送通常需要持续的温度监测。如果制冷装置开始出现故障，边缘系统可以立即检测变化，持续分析温度和湿度模式，并根据需要自动调整冷却设置。

然而，这些功能引发了关于数据主权的问题。药品和食品运输经常跨越国界，数据主权和处理规则因司法管辖区而异。如果在拖车内本地处理温度，该数据在法律上被视为位于何处？证明敏感的货物数据在运输过程中永远不会离开车辆，这可以是一种商业优势。通过将数据与实物货物一起保存，可以简化国际运输的监管批准。

医疗保健、合规性和弹性

在医疗保健等高度监管的行业中，合规性和数据隐私是关键问题。边缘分析通过本地处理患者生命体征数据来支持这两种需求。可穿戴和床头显示器可以运行基本的异常检测，只需要向中央系统发送摘要。

这种方法改善隐私性，但它限制了对详细历史数据的访问。复杂的诊断和治疗计划仍然需要能够访问医疗数据库和研究资源的强大系统。对于具有严格数据保留要求的地点，这种设计显著简化合规性工作。

另一个好处是更高的弹性。本地处理意味着患者监控不会因为网络中断而停止。

零售业的边缘分析

在零售业，利润率很低，客户的注意力转瞬即逝。分析购物者的行为可以直接影响销售和忠诚度。这使得个性化优惠变得强大，因为它们依赖于对购物者兴趣的即时检测。

在分析商店业绩数据时，分析师认为客户正在做的事情和他们实际做的时间之间往往存在脱节。销售点数据显示人们购买了什么，但错过了导致购买的整个客户旅程。店内分析通常需要在本地硬件上运行的计算机视觉模型来收集和分析这些数据。多少购物者经过一个产品而没有停下来？他们在哪里徘徊？什么促使他们购买？

边缘分析可以实时回答这些问题。零售商可以通过视觉系统在本地处理视频馈送来分析整个商店的客户行为，识别移动模式、停留时间和与显示器的互动。视觉分析比简单的传感器数据处理要求高得多，但商业价值是显而易见的：零售商可以根据购物者的位置和行为提供实时、个性化的优惠。

与制造业一样，零售商在边缘使用轻量级模型，在本地做出及时、充分的决策，而复杂的分析仍保留在云端。

边缘分析的挑战

一般来说，边缘分析涵盖一系列处理需求：

• 简单的阈值监控可以在微控制器上运行。
• 异常检测需要更多的计算能力，并且可以在工业网关上运行。
• 复杂的趋势分析和模型训练仍然在云端。

在整合各种现有传感器和数据格式时，架构师面临复杂的集成。标准化的API对于避免创建数据孤岛至关重要。无论企业在工业网关、移动设备还是嵌入式传感器上处理数据，数据交换和模型部署都需要一致的接口。

容器编排平台可简化设备管理和模型部署，例如边缘优化的Kubernetes，或来自AWS IoT Greengrass、Microsoft Azure IoT Edge和Google Cloud IoT等云提供商的物联网产品。很多公司从这些交钥匙平台开始，以降低复杂性。

建立边缘试点项目

从边缘处理开始的团队通常应该专注于预测性维护。

• 首先，确定单个设施中风险最高的设备。一种实用的方法是瞄准具有现有传感器基础设施和众所周知的故障模式的设备。这允许在扩展到其他设施之前验证技术和运营流程。
• 安装具有足够计算能力的工业网关来运行轻量级神经网络。这些持续监控传感器的数据流，并在检测到与即将发生故障相关的模式时触发警报。
• 除非发生警报，否则将原始传感器数据保持在本地。
• 每小时向云发送汇总统计数据和模型预测，并在检测到异常时立即发出警报。

这种策略降低了带宽成本，同时在需要时保留详细的数据可供取证分析。

更新模型需要编排。例如，如果异常检测错过某些故障模式，则必须在维护窗口期间将新模式推送到边缘设备，并在出现问题时具有回滚功能。

对于很多来说，这种方法需要进行结构性变革。即使在混合架构中，系统也必须为分布式处理而设计。数据架构应在边缘和云规模上工作，而同步协议和治理框架需要跨数千个边缘设备工作。在受监管的行业中，仅存在于云中的数据质量和安全政策是不可接受的，因为它们破坏信任、问责制和弹性。

人为因素

对于边缘分析，人和技术一样重要。习惯于定期获取报告的维护团队将很快收到实时警报，让他们立即采取行动。

这种转变是一个机会。他们没有花时间分析报告，而是收到带有明确建议的可操作警报，以转移决策负担。边缘系统进行诊断；人类专注于做出响应。

企业必须投资于技能发展，以支持这种方法。熟悉基于云的ETL管道的数据工程师需要接受嵌入式系统、实时处理和分布式系统管理方面的培训。

管理数百个分布式边缘设备有陡峭的学习曲线。很多企业从与系统集成商合作中受益，这些集成商在早期迁移阶段带来了边缘计算专业知识。

边缘和云分析协同工作

当需要根据当地情况立即采取行动时，边缘分析最有效。本地处理的复杂性取决于响应时间要求和可用的计算资源。

云技术在大局分析中仍然发挥着宝贵的作用。边缘分析不会取代云分析，而是为那些日益成为现代商业生态系统标志的即时见解添加响应式本地层。