到 2025 年，75% 的資料將在雲端之外處理。您是否已做好應對邊緣運算的準備？
如今，連網設備的數量呈現爆炸性成長，其功能也日益複雜。智慧決策領域從中受益匪淺，因為即時決策能力已成為企業營運的關鍵要素。
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電子書要點：
- 物聯網簡史及數位轉型之路
- 塑造加固型邊緣運算新機會的關鍵產業趨勢
- 堅固耐用的電腦如何在將數據卸載到雲端之前即時處理關鍵數據
- 計算、儲存和連接方面的哪些關鍵技術對邊緣運算有益？
- 不同的物聯網模組和效能加速器帶來更高水準的效能
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挑戰：
數據是新的黃金，它能對即時智慧洞察產生實際的影響，進而幫助企業做出更明智的決策。實現即時決策和預測分析已成為工業營運中日益重要的策略目標——這主要得益於快速的數位轉型以及從IT到OT基礎設施等各個網路實體部署中對自動化升級日益增長的需求。
- 堅固耐用的邊緣運算在這一領域發揮著至關重要的作用，它能夠基於各種感測器輸入資料加速資料處理，並實現更靠近資料來源的存取和分析。
- 工程師常常被迫為一些他們缺乏經驗的場景設計運算解決方案，以滿足日益增長的物聯網需求。
- 堅固耐用的邊緣電腦正是為了應對這些挑戰而開發的，它們具有內建的耐用性和堅固性，能夠承受惡劣使用條件的考驗。
解決方案：
這本電子書將重點介紹邊緣運算如何將技術和處理轉移到物聯網感測器產生資料的位置附近，以及堅固型邊緣運算如何透過專用硬體技術和策略將這一策略推進到更具挑戰性的實體環境中。
讀者將深入了解堅固耐用型設備的定義，即需要可靠的電腦來處理資料並將其與核心工業應用和系統來回傳遞，從而加速對機器學習和智慧決策能力的需求。
邊緣運算的工作原理
邊緣運算模型實現了專用硬體和軟體之間的共生關係，使它們能夠協同工作，從而實現與數百萬個互聯物聯網設備、龐大的無限數據集以及認知態勢感知之間的互操作性，並透過智能感測器和為人工智慧訓練的機器學習演算法來實現這一目標。
設備數據
物聯網技術和感測器的爆炸性增長有助於產生大量數據，從而為更好的機器學習和智慧建模提供資訊。
智慧洞察
即時數據存取和洞察正在推動邊緣運算實現更高的智慧化和自動化，其中推理分析可以提供即時處理能力。
戰略行動
基於數據和洞察的策略行動可以降低成本、降低風險，並以更大的靈活性提高生產力和效率。
邊緣運算可以提升各種應用程式的效能。
自動駕駛汽車
堅固耐用的邊緣電腦能夠使自動駕駛汽車成為可能，因為它們可以收集車輛感測器和攝影機產生的數據，對其進行處理、分析，並在短短幾毫秒內做出決策。
機器與電腦視覺
堅固耐用的電腦通常連接到高速攝影機和紅外線感測器，以捕捉產品的視訊或照片，並即時分析以確定產品是否有任何缺陷。
智慧監控
Rugged Edge 電腦用於收集、處理和分析視訊素材，僅將觸發特定觸發器的素材傳送到雲端進行遠端監控和分析。
感受硬朗邊緣
Collect, Store, and Analyze Data for Autonomous Vehicles and Advanced Driver Assistance Systems (ADAS)
Deploying ruggedized computing solutions assist test vehicles with data acquisition and powerful inferencing capabilities for AV (autonomous vehicle) and ADAS (advanced driver assistant systems) applications堅固邊緣產品
邊緣運算設備種類繁多，包括迷你物聯網閘道器、無風扇邊緣電腦和工業級嵌入式電腦。隨著越來越多的處理能力轉移到偏遠、移動和惡劣的戶外環境中等分散式位置，運算解決方案需要更加堅固耐用，以提高可靠性和能源效率。