智能边缘

<strong>Ian Beavers ADI公司</strong>

减少边缘节点的洞察时间可在获得数据之后尽快做出关键决定。而理论上处理能力和通信数据均不受限制，则可将所有全带宽边缘节点检测信息发送至远端的云计算服务器。此外，还可以进行大量运算，以挖掘做出明智决策所需的宝贵细节信息。然而，电池电量、通信带宽和计算周期密集型算法的局限使得我们的设想只是一种概念，而无法成为实际方案。

在这个包含多个部分的工业物联网系列文章中，我们将分解和研究大型物联网框架中边缘节点解读的基本方面：检测、测量、解读和连接数据，同时还将考虑功率管理和安全性。

边缘节点所需的数据集可能只是一个离散的完整宽带信息子集。同样，数据可以根据要求进行传输。高效的超低功耗(ULP)处理也是实施任何边缘节点方案的一个关键。

<strong>智能分区模式转变</strong>

<strong>Ian Beavers ADI公司</strong>

工业物联网(IoT)正在酝酿广泛的转变，这种转变不仅将使互联机器间的相互检测成为一种竞争优势，还将使其成为必不可少的基本服务。工业物联网以边缘节点为起始点，后者是检测和测量的目标切入点。这是物理世界与计算数据分析进行交互的接口所在。互联的工业机器可检测大量的信息，进而用于制定关键决策。这种边缘传感器可能远离存储历史分析的云服务器。它必须通过将边缘数据聚合到互联网的网关进行连接。理想情况下，边缘传感器节点具有很小的规格尺寸，可在空间受限的环境中轻松进行部署。

<strong>检测、测量、解读、连接</strong>

在这个包含多个部分的工业物联网系列文章的第一部分，我们将分解和研究大型物联网框架中边缘节点检测和测量能力的基本方面：检测、测量、解读和连接数据，同时还将考虑功率管理和安全性。每个部分都将探讨一组独特的挑战。边缘节点的智能管理对成功实施来说十分关键。在一些情况下，超低功耗(ULP)是最重要的性能指标。在关键事件期间，当传感器从睡眠模式唤醒时，可以过滤掉绝大多数的潜在数据。