物聯(lián)網(wǎng)已將技術(shù)的范圍擴(kuò)展到數(shù)據(jù)中心的傳統(tǒng)限制之外?，F(xiàn)在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備已經(jīng)淹沒(méi)了網(wǎng)絡(luò)邊緣，新的創(chuàng)新支持組織突破連接性、安全性和計(jì)算限制。
邊緣和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，如人工智能，已經(jīng)將數(shù)據(jù)分析轉(zhuǎn)移到快速處理創(chuàng)建數(shù)據(jù)的位置。借助人工智能，組織可以獲得對(duì)探索新用例、提高自動(dòng)化和在快速發(fā)展的行業(yè)中保持競(jìng)爭(zhēng)力至關(guān)重要的可操作見(jiàn)解。IT專業(yè)人員可以將這些進(jìn)步用于需要做出實(shí)時(shí)決策或通過(guò)響應(yīng)功能增強(qiáng)客戶體驗(yàn)的產(chǎn)品或機(jī)器。
邊緣和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以提高各個(gè)行業(yè)的員工和消費(fèi)者的安全，包括醫(yī)療保健、汽車和制造業(yè)。邊緣的快速人工智能洞察力可以通過(guò)患者監(jiān)測(cè)、自動(dòng)駕駛汽車的瞬間決策和制造設(shè)施中的機(jī)器故障預(yù)測(cè)來(lái)挽救生命。
為了使這些用例成為可能，組織必須實(shí)施正確的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)，其中包括傳感器、執(zhí)行器、應(yīng)用程序和網(wǎng)關(guān)。適當(dāng)?shù)募軜?gòu)對(duì)于處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的涌入、邊緣設(shè)備引入的額外安全風(fēng)險(xiǎn)以及任何未來(lái)擴(kuò)展物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的努力至關(guān)重要。
了解組織在邊緣需要哪些架構(gòu)元素，以及在邊緣使用時(shí)數(shù)據(jù)生命周期如何變化。然后，了解AI算法如何解決架構(gòu)和邊緣數(shù)據(jù)處理所面臨的挑戰(zhàn)。
