近年来，边缘计算变得越来越普及，成功地从“流行语”转变为极具益处的技术。这种分布式计算模型及其将存储和计算功能更接近需要它们的机器和位置的能力，已经证明了其价值。即使是C级高管也认识到它在提升响应时间、节省带宽和减少安全问题等方面带来的明显好处。
边缘计算能够对数据进行预处理，以便进行战术决策，将数据带到机器端，减少发送到云端数据湖进行分析的原始数据量，节省空间，并为新的生产解决方案创造机会。它需要在网络边缘分配资源，如存储、应用程序和计算机，尽可能靠近需要它们的用户和设备。这减少了延迟并提升了性能，因为数据无需长距离传输。能够在数据源处访问数据还使操作员能够获取实时信息，并有能力做出更明智的决策。
边缘计算的优势：
- 提升数据处理能力和速度：边缘计算减少了带宽利用率，并将数据存储和处理更接近用户，响应时间比云计算更快。
- 提升安全性：由于数据不再长距离传输，边缘计算有助于提升安全性。保护敏感数据免受潜在网络威胁，降低数据泄露风险。
- 提升可靠性：边缘计算在本地缓冲数据，利用本地HMI，提供更可靠的连接。
实现这些优势需要选择合适的硬件以满足组织需求。边缘计算硬件应紧凑、坚固，具备足够的存储空间、多种连接选项，并能够满足所需容量。在选择计算设备前，必须考虑每一项要求，因为这些设备通常部署在恶劣环境中，必须以最小失效率实现最佳性能和可靠性。
如果选择并正确应用，边缘计算可在网络边缘（即数据源附近）进行数据处理和存储。这种架构旨在减少延迟、增强可扩展性并提供更灵活的计算环境。这样可以减少发送到云端的数据量，提升性能并最大限度地减少延迟。此外，边缘计算允许在安全环境中进行存储和数据处理，从而降低数据泄露威胁。边缘计算与OT协同工作，边缘计算使OT系统能够在更接近数据源的地方处理数据，从而提升响应时间并减少延迟。将控制和计算合并到一个平台带来了天然优势，其中最明显的是节省空间。边缘计算支持分布式计算，从而更高效地利用资源并提升可扩展性。
边缘计算的缺点：
- 安全风险：由于受保护设备和数据点数量增加，边缘计算可能会增加安全漏洞的风险。
- 成本：尽管从长远来看可以节省成本，但边缘计算可能会增加初始硬件和软件采购成本，以及管理和维护新解决方案所需的潜在培训成本。
边缘计算是一种分布式计算架构，允许在网络边缘处理数据，更接近数据源。它支持数据处理和降低延迟，并提升隐私和安全性。一些应用（如SCADA）受益于更接近机器或内置于机器的事件。边缘计算已广泛应用于制造、医疗和交通运输等行业，使您能够专注于智能机器的可能性，而无需担心繁琐的IT物流。真正的工业边缘计算能够以新颖的方式将云集成应用与本地优先或仅本地应用相结合。
边缘计算帮助您探索新的可能性，并重新思考什么是可能的。
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