边缘分析 什么是边缘分析？
边缘分析是在通过智能设备和物联网传感器收集数据的边缘分析数据和寻找解决方案的过程。
此策略的目的是在本地（即靠近数据源的地方），而非将数据发送到集中式服务器或数据中心进行分析，以减少延迟和带宽使用。
- 边缘分析如何提供竞争优势？
- 边缘分析如何帮助进行车队管理？
- 边缘分析可以用于制造业吗？
- 边缘分析能为我的业务带来什么好处？
- HPE 与边缘分析
边缘分析如何提供竞争优势？
边缘分析使公司能够在本地而非数据中心处理和分析数据，从而获得竞争优势。一些重要的优点如下：
- 实时洞见分析：边缘分析可实现实时数据处理和决策。例如，在工业领域，它可用于机械设备的预测性维护；在物联网领域，用于智能设备的实时监控；在零售领域，用于个性化客户体验。这些行业需要快速洞见来提高运营效率、加快反应速度。
- 减少延迟：在网络边缘处理数据，无需将数据传输到中央服务器进行分析，从而减少了延迟。自动驾驶汽车和关键基础设施监控需要快速的数据驱动型响应；这一点至关重要。
- 优化带宽：边缘分析减少了发送到集中式数据中心的数据，这种改进可以节省带宽和存储成本。
- 数据安全和隐私：边缘处理减少了敏感数据在传输过程中的暴露风险。实现数据本地化以及减少数据泄露有助于确保遵守数据隐私法。
- 灵活且可扩展：边缘分析支持分布式计算架构，通过添加边缘设备即可轻松水平扩展。这种灵活性使企业能够敏捷地发展，而且集中式基础设施不会承受过大压力。
- 运营效率：边缘分析可实现运营自动化、优化资源分配并根据本地数据洞见进行预测性维护。
边缘分析使组织能够使用实时数据更快做出决策，提高运营效率并改善客户体验，从而在各自领域树立竞争优势。
边缘分析如何帮助进行车队管理？
边缘分析可以利用实时数据处理以及切实可行的洞见增强车队管理。以下是其作用原理：
- 实时车辆监控：车辆边缘设备可以实时监控车辆性能、驾驶员行为和环境因素，这使得车队经理能够快速查看车辆的状态和行驶状况。
- 预测性维护：边缘分析可以评估发动机性能、燃油消耗情况和磨损数据，预测车辆何时需要维护。以此加快维修速度、减少停机时间并防止代价高昂的故障。
- 优化：边缘分析可以根据交通、天气和车辆位置信息优化路线和调度，因此能够优化车辆路线、减少燃油使用并缩短运输时间。
- 驾驶员行为分析：边缘分析可以通过评估速度、制动和加速等驾驶模式数据来识别危险的驾驶习惯。车队经理因此可以采取有针对性的培训或补救措施，提高安全性和燃油经济性。
- 燃料管理：实时燃料使用情况和驾驶习惯监控可以揭示效率低下问题和改进机会，从而改善燃料管理并节省成本。
- 合规性和报告：边缘分析可监控和分析服务时间、车辆检查和排放数据，以确保合规性。这些数据还可用于提供准确、及时的报告。
- 客户服务：车队管理人员可以利用车辆实时跟踪功能，提供精确的交货时间和更新信息，从而提高顾客满意度和信任度。
- 事故响应：边缘分析可以通知和记录汽车事件或意外事故，加快响应速度并改善事故管理。
车队管理人员可以利用边缘分析，提高生产力、安全性和成本效益，从而获得竞争优势。
边缘分析可以用于制造业吗？
边缘分析代表了一种现代工业革命。就像装配线减少了制造产品所需的劳动力时间一样，边缘分析作为一种无间断、无休假、无休息的质量控制工具，也可能促进生产力的飞跃式提升。边缘分析有望提高最高效率。
随着工厂内的传感器收集数据，边缘分析技术可对这些数据进行整理、分析，并将其转化为可操作的生产流程改进措施。例如，在生产电子产品印刷电路板的工厂中，传感器不仅能够监控将元件焊接到电路板的自动化过程，还能收集电气零件颜色代码、高度和宽度数据、测试过的焊点以及电路板上的元件数量等数据。如果返回的数据指示有错误放置的组件、冷焊点或未正确安装在插座或印刷电路板上的组件，则系统可以停止组装或从生产流程中移除不合格产品。
此外，它还能够收集工厂温度和照明条件等数据，这些数据可能会影响传感器识别颜色编码组件的能力。对收集到的数据进行现场分析即可实时提出改进制造时间、成本和质量控制的建议。
将这些数据发送到异地不仅耗时费钱，还可能使数据面临安全风险。如果制造出的产品涉及企业商业机密、知识产权或安全问题，那么通过网络发送制造数据就有可能使此类信息面临恶意软件攻击或被盗的风险。
边缘分析能为我的业务带来什么好处？
边缘分析使得通过 AI 和 ML 进行实时数据分析变得可行且实用。
您将能够实时全面地查看不断变化的运营状况（现场、制造、B2B 或 B2C 环境）并因此获益。边缘分析使得数据的利用更加顺畅、安全，而无需通过易受攻击的网络共享时间敏感型、机密或专有信息。
此外，云数据存储、传输带宽和远程计算每天可能产生高达数千美元的成本。采用边缘分析框架虽然最初成本较高，但可以大大减少管理费用和运营成本。
HPE 与边缘分析
智能边缘是指在生成数据的地方进行数据分析和解决方案开发。这种方式使智能边缘能够减少延迟、降低成本和安全风险，提升相关业务的效率。智能边缘有三种主要类别，即运营技术边缘、IoT 边缘和信息技术边缘，当前规模最大且最受欢迎的是 IoT 边缘。
HPE 智能边缘网关可让组织在收集实时数据之时，快速执行采集、分析工作并进行相应处理，以便在后续阶段供其他分析使用。拉近计算和分析与边缘之间的关系可加快决策制定的速率，并降低错失机会或遗漏警示的概率。
若能管控边缘到云的数据，您可以获得诸多优势，进而成功地在边缘进行创新。您可在此从数据获得实时洞见。这样保持连通的边缘是明智的选择。安全、顺畅地整合所有应用和基础设施，助您统一管理边缘数据。安全地访问任意位置的数据，省去迁移麻烦。您可以根据需要，灵活地从边缘到云进行扩展。
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