隨著面向組織的邊緣計算應用程序發展勢頭強勁，它們與數字化轉型計劃的融合越來越清晰。在許多先進的功能(例如機器學習或物聯網)中，邊緣計算將成為增強潛在業務成果的動力。
例如，組織可能希望從現場的傳感器或設備中收集物聯網數據，并在云平臺中使用人工智能(AI)對其進行處理。調研機構IDC公司全球基礎設施業務研究總監DaveMcCarthy表示：“雖然這在用于概念驗證和試點項目的部署中很有效，但它缺乏擴展能力。在某些時候，生成的大量數據使網絡不堪重負，導致其響應時間令人無法接受。”
數字化轉型通常側重于實現更好的產品、服務、體驗或業務模式。數字化轉型的核心是數據;但通常只有當組織能夠對數據的收集、移動、存儲或處理方式進行實質性轉變時，才有可能進行根本性的更改。
技術研究和咨詢機構ISG公司高級顧問VishnuAndhare說：“這可能需要專用的邊緣計算解決方案來驅動實時操作和閉環分析。邊緣計算對數字化轉型計劃的補充的最重要的方式是啟用邊緣計算原生應用程序，這些應用程序利用云原生原則，同時考慮邊緣的獨特特性：標準化、連接性、可擴展性、安全性、超個性化、可管理性和成本。”
邊緣計算如何為數字化轉型提供幫助
以下是當今數字化轉型計劃和邊緣計算共同創造更大業務價值的一些常見方式：
1.預測性維護和智能流程
許多制造和工業商已經在體驗基于邊緣計算的數字化轉型帶來的好處。Everest集團的數字、云計算和應用程序服務研究副總裁YugalJoshi說，對安全性、預測性維護和自治過程的需求推動了這種早期采用。
IDC公司的McCarthy表示，由此產??生的預測性維護和資產優化算法正在改善許多組織中的關鍵指標：整體設備效率(OEE)。整體設備效率(OEE)通過評估設備的可用性、性能和質量來衡量制造生產率。McCarthy說，“工廠運營團隊在現場部署的邊緣基礎設施上運行這些算法，從而通過最大程度地減少數據移動來減輕對云平臺的延遲。”
2.在隨時隨地提供應用程序服務的同時控制成本
RedHat公司云平臺高級首席營銷經理RosaGuntrip表示，隨著不斷增加的設備、應用程序和不斷需要連接的用戶數量，數據量不斷增加。他說，“如果所有數據都需要返回到中央數據中心進行處理，則組織可能需要擴展其數據中心基礎設施來滿足不斷增長的需求，這從資本支出和運營支出角度來看都將增加成本。此外，如果所有這些數據都需要返回到中央站點，則組織也會考慮數據回傳的成本(即帶寬成本)。”
3.新的客戶體驗和服務交付模式
Everest集團的Joshi表示，銀行、金融服務和保險公司正在尋求邊緣計算幫助開發新的客戶體驗和服務，利用從可穿戴設備到互聯車輛的互聯設備。邊緣計算還可以通過機器人和支持語音的智能助理來支持更好的用戶體驗。
4.實時可見性和響應能力
零售商正在商店和區域倉庫中快速部署邊緣計算系統。IDC公司的McCarthy說：“這些組織面臨著越來越多的物聯網系統，其中包括銷售點、數字標牌和資產跟蹤。消費品包裝公司可以利用邊緣計算和數字化轉型的交集來實現供應鏈可視性和物流監督。
邊緣計算可以在本地聚合數據，提供對操作的實時可見性。它還可以將數據匯總成有意義的事件，然后再發送到云端或集中數據中心，從而降低數據傳輸和存儲成本。”
5.支持對延遲敏感的應用程序
SPR公司云計算運營高級顧問GeorgeBurnsIII說：“例如流媒體和實時協作的機會通常會對其用戶群產生最大的影響。”邊緣計算典型(且已廣泛部署)的應用是流式高清媒體，從在線游戲到服務技術人員的增強現實(AR)應用，再到體育賽事的實時視頻流。ISG公司的Andhare說：“這需要邊緣計算來實現高響應性的應用程序，同時又不需要將大量的數據回傳到云平臺中。”
在生死攸關的應用場景中，邊緣計算還可以加快處理速度。醫療保健組織可以在本地存儲和處理數據，而不必依賴于集中式云服務。因此，臨床醫生可以更快速地訪問重要的醫學數據，例如核磁共振成像(MRI)或CT掃描或來自救護車或急診室的信息，以便更快地進行診斷或治療。
6.改善的用戶體驗
冠狀病毒疫情引發了對更好地支持偏遠工作場所和生態系統的需求。但是這場疫情給全球網絡基礎設施帶來了沉重的負擔。Burns指出，業務流量已經從專用業務網絡轉移到共享線路。他說：“為了將遠程工作者連接到組織的網絡資源，網絡流量必須經過的距離和目的地可能已經發生了重大變化。這些變化往往會導致用戶體驗不盡如人意，并導致組織考慮采用不同的內容交付策略。在許多情況下，整合邊緣優化資源可以為員工、合作伙伴和客戶提供更好的體驗。”
7.編排和保護分布式資產和設備
例如，能源和公用事業領域的組織可能會發現通過部署邊緣計算功能來實現實時干預以提高運營效率的價值。運營石油鉆井平臺可能涉及管理來自不同制造商的多個原有資產。ISG公司的Andhare說：“邊緣計算編排平臺可以幫助快速連接和斷開異構設備(每個設備具有不同的接口和通信協議)，并實現這些設備的零接觸和零信任管理。”
Andhare指出，對于與云計算連接有限或沒有云計算連接的遠程操作(例如，在礦井深處或在農田外)，邊緣計算可以基于對傳感器數據的本地分析來執行實時操作決策。
許多用于倉庫、工廠、田地和車輛的物聯網傳感器都采用了異步數據模型方法。
SPR公司的Burns表示：“隨著這些物聯網應用中計算、連接和其他可用功能的增加，這些設備中的許多現在可以執行自己的一些計算操作，而不需要與任何其他資源實時交互。可以自行分析土壤和水分數據的現場傳感器可以對控制設備提供更即時的響應，比依賴于云計算的方法來執行計算動作的傳感器提供更多的價值。”
在醫療保健行業的應用中，邊緣計算解決方案可以使用可穿戴物聯網設備，為患者提供遠程護理。
