這將使邊緣計算市場在 2022 年至 2030 年間以驚人的 24.51% 的速度增長。如果企業不管理和理解數據的增長，不了解如何集成其邊緣和云環境，他們將面臨巨大的商業損失。
邊緣和云經常被視為競爭平臺，但它們本質上是協同的。它們相互補充，以幫助組織理解和處理來自所有業務領域的數據。通過利用邊緣和云的優勢以及它們提供的智能分析，企業可以降低成本并最大限度地提高生產力和效率。
邊緣提供實時可行的見解
邊緣對于利用新數據源來推動特定和差異化的業務成果至關重要。許多企業都有大量的運營技術足跡——從 MRI 機器或傳送帶等行業特定機器到幾乎所有建筑物中的機器(如 HVAC 和電梯)，任何事物都可能造成這種足跡。
然而，這些資源通常未連接到更大的生態系統，因此很少提供基于其活動的業務洞察力。邊緣提供了一個獨特的機會，可以將曾經離線的東西帶到線上，讓組織能夠理解來自其實體業務活動的數據并據此采取行動。
在零售環境中，邊緣可以在需要時提供實時洞察方面發揮重要作用。例如，當客戶通過自助結賬掃描商品時，可以加快將價格下載到自助結賬的速度，從而加快交易時間。本地化分析功能可以識別客戶的購買情況并為相關產品生成實時優惠券。
此外，本地分析可以通過減少結賬時的掃描錯誤和其他事故來幫助零售商防止損失。這是在零售場所創建DAO的機會。所有這些都有助于提高流程效率和改善客戶體驗。
消費者趨勢繼續轉向在線訂購和快遞送貨，將實際挑選和包裝商品的成本從客戶轉移到零售商。在勞動力成本上升和勞動力短缺加劇的情況下，這種轉變每年使零售商損失數十億美元。邊緣智能自動化可以幫助滿足零售商的需求，將現有的零售和倉庫空間改造為高效的微型履行中心，無論是使用機器人技術還是使用旨在引導工人通過貨物以更有效地挑選和包裝貨物的軟件。
實時數據通常需要立即采取行動，這就是邊緣可以發揮關鍵作用的地方。邊緣環境最適合需要加速響應時間的應用。當您在本地預處理數據并執行光分析時，可以發現實時洞察力——例如制造工廠中的過熱資產或檢測到異常運動——并在幾秒鐘內采取行動。
云：為邊緣生成的數據提供第二次生命
雖然在邊緣使用的數據在經過分析和處理后會失去價值，但在傳輸到私有云或公共云時可能會重新獲得價值。云通過提供跟上數據增長的可擴展性來補充邊緣計算。它還提供對支持高級分析、人工智能和機器學習的服務的本地訪問。通過將這些服務應用于邊緣收集的數據，業務領導可以獲得更多見解并實現其長期價值。
在上面提到的零售示例中，可以通過使用高級分析活動(例如庫存、定價和改進員工調度)比較一段時間內的商店數據來分析店內趨勢。此外，可以通過比較店內匯總數據并將其與其他數據集(例如忠誠度計劃)進行匹配來創建 360 度客戶檔案，以實現更多的個人參與方法。在這種情況下不需要立即或實時行動，但隨著時間的推移積累數據可以確保企業獲得長期利益。
串聯使用邊緣和云資源需要一致性
企業組織正在意識到需要分布式架構來滿足他們的現代需求。其中一個阻礙因素是邊緣和云環境之間的復雜性。每個環境都支持多個應用，并具有自己的管理功能和操作。因此，企業必須在私有云和公共云以及邊緣環境之間建立一致性。
建立跨環境的一致性將有助于平衡邊緣的環境限制與云的延遲和數據引力，并利用適當的環境來滿足數據和應用程序需求，并允許企業確定應用所在的位置。它還降低了管理復雜性并增強了每個環境的安全性。
從零售示例的角度來看，物理接觸點和數字接觸點相輔相成，可以跨多種媒體建立客戶參與度，以創建全渠道參與度。高級分析甚至可以導致預測性購買，其中將數據應用于店內和在線活動以確定未來的購買模式和消費者意圖。這意味著商店可以相應地優化其選擇。
釋放邊緣和基于云平臺的力量的關鍵是識別和分離哪些業務驅動的任務或操作最適合每個環境。雖然時間緊迫的運營任務更適合邊緣層的實時處理能力，但時間緊迫性較低的持續改進分析和整體資產性能分析在基于云的環境中運行得更好。
因此，通過利用這兩種優勢，企業可以保持最佳運營效率并提高生產力。邊緣計算的可能性是無限的，但確保它與您的云計算環境協同工作絕對至關重要。
