（文章來源：5G風(fēng)云）

物聯(lián)網(wǎng)為卡車和物流行業(yè)提供了提高效率和安全性的能見度。然而，與任何技術(shù)一樣，物聯(lián)網(wǎng)部署決策必須通過成本效益分析來確定..這包括決定哪些類型的分析應(yīng)該位于邊緣或云中。

事情展開傳感器可以產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)必須被存儲在要被分析的場所。您可以將數(shù)據(jù)發(fā)送到云實(shí)例本地或集中式數(shù)據(jù)中心，但它需要的數(shù)據(jù)傳輸，并且當(dāng)你看運(yùn)輸部門，在許多領(lǐng)域，通過蜂窩或衛(wèi)星數(shù)據(jù)傳輸將變得非常重要。

連接性是一個(gè)非常重要的黑白問題，不管你有沒有。 成本稍有不同。 組織應(yīng)該考慮它的設(shè)備產(chǎn)生多少數(shù)據(jù)。無論是監(jiān)控貨物溫度以保持冷鏈的完整性，評估貨物空間以最小化死空間運(yùn)輸，還是檢測車輛磨損以改進(jìn)卡車維護(hù)，edge都可以幫助降低其中一些成本。

說到邊緣本身，一些專家區(qū)分了薄邊和厚邊。最困難的是，當(dāng)計(jì)算在運(yùn)輸資產(chǎn)上的服務(wù)器上執(zhí)行時(shí)，它可以做的不僅僅是一個(gè)薄薄的邊緣，因?yàn)樗哂酗@著更高的計(jì)算能力。然而，厚厚的邊緣，需要更多的物理空間。而且也不會(huì)使你的卡車上的服務(wù)器。但是，如果你是在談?wù)搶b箱運(yùn)輸，在其中放置服務(wù)器雜貨班輪足夠的空間。

薄邊的大部分卡車物聯(lián)網(wǎng)的使用案例。在這種情況下，計(jì)算設(shè)備，或一個(gè)“網(wǎng)關(guān)”位于卡車或其他資產(chǎn)。傳感器數(shù)據(jù)不是直接發(fā)送通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)，但所有的數(shù)據(jù)發(fā)送到設(shè)備。 “從計(jì)算設(shè)備聚合數(shù)據(jù)不同的端點(diǎn)，或計(jì)算出的數(shù)據(jù)，并執(zhí)行諸如人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)等，與云的容量相比，它比較快，幾乎是實(shí)時(shí)的。

仍然需要克服邊緣分析數(shù)據(jù)的困難。無論是網(wǎng)關(guān)運(yùn)行簡單的閾值規(guī)則還是預(yù)測模型，組織都需要一種部署和管理分析的方法..為了做到這一點(diǎn)而不成為一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，您需要能夠遠(yuǎn)程訪問網(wǎng)關(guān)并以結(jié)構(gòu)化、自動(dòng)化的方式部署這些模型。在沒有自動(dòng)化的情況下將許多預(yù)測模型部署到邊緣是一項(xiàng)繁瑣的任務(wù)，需要專門的工作人員。

僅僅因?yàn)橛美浞掷昧诉吘?，并不意味著云不存在。將?shù)據(jù)發(fā)送到流線型邊緣可以減少99.8%的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆?，使組織能夠經(jīng)濟(jì)地使用云來開發(fā)更先進(jìn)的用例。

當(dāng)你使用薄邊緣時(shí)，你總是使用云或本地中央數(shù)據(jù)中心。 你需要將所有的數(shù)據(jù)保存在邊緣設(shè)備上，因?yàn)轭A(yù)測模型需要處理和處理，并且必須隨著時(shí)間的推移而改變，因?yàn)樗鼈兊母倪M(jìn)或設(shè)備部分的操作參數(shù)的變化。 正在被利用。 您需要捕獲這些數(shù)據(jù)，以便更改這些參數(shù)或執(zhí)行規(guī)范化分析。

云提供了執(zhí)行這些任務(wù)所需的擴(kuò)展效率和高級功能。有更好的能力從云數(shù)據(jù)中提取洞察力。如今，很多機(jī)器學(xué)習(xí)都是在云端進(jìn)行的，所有的訓(xùn)練都是在云端進(jìn)行的。許多組織正在將大量的業(yè)務(wù)工作負(fù)載轉(zhuǎn)移到云計(jì)算，因?yàn)樵朴?jì)算已經(jīng)成為他們分析大量數(shù)據(jù)并從中收集洞察力的一種方式，執(zhí)行某種形式的機(jī)器學(xué)習(xí)，并對這些數(shù)據(jù)采取行動(dòng)，然后將其發(fā)送到組織正在使用的相關(guān)設(shè)備或應(yīng)用程序。
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