邊緣運算將運算能力和儲存資源更靠近資料生成所在的網路邊緣。將運算能力、儲存和連接性更靠近資料產生來源，可以帶來顯著的業務優勢，包括即時資料分析和決策，這是機器智慧的基礎。透過消除延遲問題並增加物聯網感測器附近的頻寬，企業可以提高營運技術 (OT) 到資訊技術 (IT) 各個流程的生產力和自動化程度。
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。
資源密集型演算法訓練可以在雲端完成，然後共享到邊緣，邊緣端可以利用更輕量的推理能力快速處理資料。
德勤洞察
由於物聯網設備爆炸性成長，產生的資料量呈現爆炸性成長，邊緣運算設備的重要性日益凸顯。
隨著感測器數據逐年增加，邊緣運算能夠即時處理這些數據，從而在最關鍵的時刻加快決策速度、縮短反應時間並提高自動化程度。
主要行業趨勢
位置，位置，位置…
我們堅固耐用的邊緣運算產品採用工業級設計，經受住了嚴格的環境測試和認證實驗室的驗證。在當今瞬息萬變的物聯網部署環境中，我們的堅固型邊緣電腦能夠將處理能力、儲存和連接功能更靠近資料產生來源。現代可擴展邊緣運算硬體需要具備小型化、堅固耐用、節能高效和高效能等特點。許多新型邊緣運算應用部署在環境惡劣、偏遠和移動的地點，因此需要對硬體進行加固，以確保關鍵任務的可靠性。
灰塵和碎屑
堅固耐用的邊緣電腦採用無風扇設計，可實現系統被動散熱，因此邊緣運算解決方案非常適合部署在易受灰塵、碎屑、潮濕和極端溫度影響的環境中。
極端溫度
堅固耐用的 PC 採用寬溫度範圍組件進行設計和製造，打造出能夠在極端寒冷和極端炎熱的環境中部署的系統，溫度範圍從 -40°C 到 85°C。
衝擊和振動
堅固耐用的邊緣電腦採用無電纜設計，使用 SSD（固態硬碟），並減少了連接點數量，使其能夠承受頻繁的衝擊和振動，符合 MIL-STD-810H 標準。
低功耗
邊緣運算硬體採用功能強大且節能的處理器，這些處理器功耗低、發熱量少，因此非常適合部署在偏遠地區。這些系統具備過壓、過流和反極性保護功能，可防止不穩定電源造成的任何損壞。
佔地面積小
加固型計算機採用緊湊型設計，佔地面積小。小巧的體積使其能夠部署在空間受限的環境中。憑藉壁掛式和 DIN 導軌式等多種安裝方式，加強型邊緣電腦可以快速便捷地完成安裝。
連接物聯網數據
隨著每天有數百萬台物聯網設備接入網絡，來自物聯網終端的感測器數據將持續成長。將運算資源遷移到更靠近資料產生的位置，可以提供即時洞察。
超低延遲
堅固耐用的邊緣電腦利用 5G 和 Wifi 6 網路中最新的先進無線技術，在邊緣提供超低延遲的運算能力，從而為最關鍵的工作負載實現即時資料遙測。
減少頻寬使用
邊緣運算解決方案減少了所需的互聯網頻寬，因為它們在數據生成源頭本地處理數據，只將後處理數據發送到雲端進行遠端監控和控制。
節省成本
網路流量頻寬、雲端運算服務和資料處理時間都是高昂的成本，而邊緣運算可以大幅降低這些成本。此外，堅固耐用的邊緣電腦還可以透過使用高效節能的處理器來節省能源成本。
更高的可靠性
即使雲端運算服務中斷、斷開連接或不可用，堅固耐用的邊緣電腦仍然可以提供服務。任何來自物聯網設備的損壞和錯誤都可以被偵測到，以便立即採取措施。
增強安全性
TPM 2.0 可保護堅固耐用的邊緣運算硬體免於竄改。由於需要發送到雲端進行處理的資料量減少，因此降低了資料包遺失和被惡意攻擊的可能性。
企業級人工智慧和機器學習模型需要功能全面的硬體和專用軟體相結合，以滿足各種獨特的智慧需求。借助前沿運算技術，人工智慧解決方案可以進行全面的訓練、優化和部署，從而立即產生即時洞察並帶來卓越效率。
在工業 4.0 自動化和遠端及行動應用中嚴苛的物聯網部署方面，我們擁有邊緣電腦的設計、工程和製造方面的專業知識。
Premio 是英特爾合作夥伴聯盟計畫的成員，該計畫提供獲取半導體矽解決方案和強大處理技術的特殊管道。身為鈦金成員，Premio 設計和製造從邊緣到雲端的系統級運算解決方案。
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Premio 是 NVIDIA 合作夥伴網路的一員，該網路提供關於驅動機器學習和人工智慧的最新技術的深入知識。我們堅固耐用的邊緣運算解決方案經過驗證，可支援 NVIDIA 運算、虛擬化和視覺化產品組合中的企業級效能加速卡 (GPU)。
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Premio 的邊緣電腦已通過認證，可運行 AWS IoT Greengrass，滿足開發人員對其物聯網網路進行非集中式處理的需求。 AWS IoT Greengrass 使邊緣電腦能夠對其收集和產生的資料進行本地處理。
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Premio 是 Hailo 硬體合作夥伴生態系統的一部分，該生態系統使技術領導者能夠將先進的深度學習功能帶到各種邊緣計算機，並實現特定領域的性能加速。
加固型邊緣運算用於支援需要在不穩定的環境中進行即時、低延遲資料處理和儲存的應用，而這些環境對普通桌上型電腦並不友善。
邊緣運算的一個例子是在沙漠中部署邊緣計算機，用於監控和控製石油生產機械設備。邊緣電腦部署在資料生成來源附近，方便人們做出決策。在這個例子中，邊緣計算機將收集石油生產機械的信息，並即時處理和分析這些信息，從而幫助操作人員快速做出決策。此外，邊緣電腦還可以用於遠端監控和控製油氣生產資產。
另一個需要即時低延遲資料處理的應用是自動駕駛汽車，其中邊緣電腦必須在短短一毫秒內進行處理、分析和決策。
堅固耐用的邊緣運算之所以重要，是因為它能夠在普通消費級桌上型電腦無法承受的惡劣環境中，將即時、低延遲的運算和儲存能力更靠近資料產生來源。有些應用，例如自動駕駛汽車、機械設備的遠端監控、安防監控和工廠自動化，都離不開邊緣運算。邊緣運算之所以重要，是因為它能夠實現這些應用，而如果沒有邊緣運算，這些應用將無法實現。這些應用通常需要即時數據處理和分析，而依賴雲端運算是不可行的，因為數據從來源設備傳輸到雲端再返回通常需要幾秒鐘的時間，這對於需要即時決策的應用來說太長了。此外，隨著物聯網設備數量的持續成長，邊緣運算還能減輕雲端運算的負擔，因此也至關重要。
邊緣運算並非新生事物，早在1990年代中期，一些邊緣電腦就被用於儲存、處理和分發資料。然而，近年來，邊緣電腦的部署數量顯著增長，隨著5G技術的推廣，預計這一數字將繼續增長。業界領先的分析師預測，到2027年，邊緣運算市場規模將達到430億美元。
邊緣運算並非取代雲端運算，而是雲端運算的補充和改進。邊緣運算透過在邊緣電腦上儲存、處理和分析資料來減輕雲端運算的負擔，僅將觸發特定事件的資料傳送到雲端進行遠端監控和分析。這緩解了隨著物聯網設備數量不斷增長而對雲端帶來的壓力。亞馬遜AWS等大型企業雲端服務商提供控制面板，用於從雲端控制設備並實現連接。
雲
雲端運算是指透過互聯網提供儲存和運算能力等運算服務，使用戶能夠從世界任何地方使用自己的電腦存取這些服務，而無需投資儲存和處理資料所需的基礎設施。
邊緣
另一方面，邊緣運算更加分散，它將邊緣運算設備部署在網路邊緣。這些邊緣運算設備靠近資料產生來源，以便在本地處理資料。邊緣運算推動了行動運算和物聯網技術的發展。
在工業營運中，實現即時決策和預測分析正日益成為一項策略目標——這主要得益於快速的數位轉型以及商業和製造領域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，它能夠加速基於各種感測器輸入資料的資料處理，並支援在資料來源附近進行存取和分析。例如，許多新型物聯網應用的主要目標是提供超越人類能力或速度的智慧水準。在這些應用中，機器學習必不可少，但必須由專用硬體支援才能有效地處理和運行演算法。
