邊緣計(jì)算可以將計(jì)算能力放在數(shù)據(jù)源附近，這對提高分析能力是一個福音。但是什么阻止了企業(yè)的實(shí)施呢？

在2015年至2020年的五年，物聯(lián)網(wǎng)預(yù)計(jì)將比任何其他類別的設(shè)備增長更快。機(jī)器對機(jī)器連接的數(shù)量將增長近2.5倍，從2015年的49億臺增加到2020年的122億臺。

然而，在物聯(lián)網(wǎng)世界中，為了減少通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，能夠盡可能靠近數(shù)據(jù)源進(jìn)行分析已經(jīng)成為一種必要。不僅如此，如果企業(yè)的目標(biāo)是為邊緣計(jì)算設(shè)備（運(yùn)輸車輛、石油鉆井平臺、移動設(shè)備等）提供快速反饋，即使是有限的目標(biāo)，也是至關(guān)重要的。

從數(shù)據(jù)到達(dá)響應(yīng)點(diǎn)的那一刻起，數(shù)據(jù)的價(jià)值隨著差距的增大而降低;從業(yè)務(wù)的角度來看，企業(yè)需要快速分析，并盡可能接近數(shù)據(jù)源。

如果可以減少時間跨度，從而提供實(shí)時洞察和行動，它將提供更多的價(jià)值。

轉(zhuǎn)向邊緣計(jì)算分析

邊緣計(jì)算分析是對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)收集和分析方法的一種改進(jìn)。在這種方法中，在傳感器、網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)或其他設(shè)備上對數(shù)據(jù)執(zhí)行自動分析計(jì)算，而不是等待數(shù)據(jù)發(fā)送回集中的數(shù)據(jù)存儲，并進(jìn)行分析在后臺運(yùn)行。

人們現(xiàn)在都熟悉WiFi連接設(shè)備，如洗衣機(jī)、機(jī)器人吸塵器、家用恒溫器等。這些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備通常會發(fā)送統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或狀態(tài)，這是一個很好的事情，通過智能家庭集線器或顯示在手機(jī)上。然而，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備廣泛應(yīng)用只是完成物聯(lián)網(wǎng)革命的一半，下一半是讓它們運(yùn)行自我診斷和統(tǒng)計(jì)分析，然后再將信息發(fā)送給企業(yè)進(jìn)行進(jìn)一步分析，從而使他們最終不僅聯(lián)網(wǎng)而且智能。恒溫器就是一個簡單的例子，可以根據(jù)天氣、到家時間、交通和其他信息計(jì)算預(yù)測，因此可以開始加熱洗澡水，并告知真空吸塵器開始清潔，以便在主人到家之前完成。這不是通知主人，而是在源設(shè)備或邊緣計(jì)算設(shè)備上做出決策和采取行動。

邊緣計(jì)算分析不是將所有信息發(fā)送到一個單一的來源，然后才應(yīng)用轉(zhuǎn)換和分析，然后才將反饋發(fā)送到其他設(shè)備，而是一種更快、更靈活的方法。

例如，如果以電信行業(yè)為例，那就是他們曾經(jīng)的運(yùn)作方式。通常在中央通信樞紐中，電話接線員在那里接聽用戶的電話，用戶不得不事先“訂購”一條線路，并且只有在這條線路開通后才能通話，所有呼叫都通過一個中心位置進(jìn)行路由，其分析僅在其中心樞紐中完成。

如今，人們只需在其手機(jī)設(shè)備上輸入號碼即可呼叫，同時所有路由都將自動且更快地完成。無需等待信息到達(dá)中心樞紐即可進(jìn)行分析。現(xiàn)在能夠以其選擇的任何方式（部分或全部）隨時分析信息，甚至可以在自己的設(shè)備上進(jìn)行分析。

以另一個現(xiàn)實(shí)生活為例，例如幾十架飛機(jī)在機(jī)場上空盤旋、準(zhǔn)備起飛或降落。在幾秒或幾毫秒內(nèi)分析數(shù)據(jù)的能力不僅僅影響航空公司收入，其真正商業(yè)價(jià)值與旅客生命息息相關(guān)。因此每一秒都很重要，每一個輕微的失誤或技術(shù)問題都會產(chǎn)生巨大的多米諾骨牌效應(yīng)。

理論上，如果在將數(shù)據(jù)發(fā)送到集中位置之前已經(jīng)開始分析的初始過程，例如，在原始設(shè)備（飛機(jī)或任何其他計(jì)算機(jī)設(shè)備）上，可以根據(jù)初步見解采取行動，從而縮小洞察力和行動之間的差距。

人們可以在邊緣計(jì)算設(shè)備上執(zhí)行部分算法或分析功能，同時以非侵入方式將數(shù)據(jù)從邊緣設(shè)備本地網(wǎng)格異步或同步到集線器或集中網(wǎng)格，在那里將執(zhí)行進(jìn)一步和更多的計(jì)算關(guān)于原始數(shù)據(jù)或匯總數(shù)據(jù)。

采用質(zhì)量分析平臺

進(jìn)行實(shí)時分析就是提取率、簡化工作流程、減少組件架構(gòu)以降低總體擁有成本（TCO）。現(xiàn)在需要了解一下lambda或kappa架構(gòu)，通過將所有信息視為數(shù)據(jù)流簡化所有事情是很好的，但由于架構(gòu)中移動部分的數(shù)量太多，仍然會帶來意外的復(fù)雜性。

采用傳統(tǒng)的分析工作流程并將繁重的工作推到內(nèi)存平臺上以實(shí)現(xiàn)收斂或數(shù)據(jù)流的統(tǒng)一是唯一合乎邏輯的結(jié)論。這個“NoETL”工作流程完全依賴于Kafka作為消息代理，而InsightEdge作為NoETL/流處理機(jī)制，除了所有其他Spark優(yōu)勢之外。

第二個階段是polyglot分析，它定義了質(zhì)量分析的能力，以便將實(shí)時數(shù)據(jù)流與存儲在持久存儲層上的存檔數(shù)據(jù)聚合。

考慮到專家預(yù)測的到2020年全球?qū)a(chǎn)生40澤字節(jié)的數(shù)據(jù)，人們需要能夠處理此類數(shù)據(jù)量的平臺。采用建議的組件簡化架構(gòu)，這兩個事件流之間的相關(guān)因子是Kafka/Data Lake中的關(guān)鍵參與者（或者更松散的術(shù)語Data-Swamps）。

這種架構(gòu)使人們不僅可以保留返回每個數(shù)據(jù)的可能性，還可以利用高端而簡化的分析工具（如Spark）來運(yùn)行內(nèi)存計(jì)算，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時和歷史數(shù)據(jù)融合。

最后的想法

很明顯，對數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時分析已成為各行業(yè)企業(yè)的關(guān)鍵。實(shí)際上，為了跟上快速變化的世界和苛刻的客戶體驗(yàn)或快速變化的法規(guī)，它變得必不可少。

然而，盡管大數(shù)據(jù)具有轉(zhuǎn)型潛力，麥肯錫全球研究所（MGI）2016年發(fā)布的一份報(bào)告發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)行業(yè)仍未挖掘數(shù)據(jù)和分析的全部潛力。

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