1 边缘分析是什么

边缘分析是一种分析方法，在系统的非中心组件(如传感器、开关和各种连网设备)上执行分析。它部署到云计算基础设施之外的基础设施和本地化基础设施中边缘分析和机器学习算法。

也有人指出边缘分析(edgeanalytics)一般指的是分布式分析，在这种场景下,分析被内置到一些机器或系统中，通过这种内置的方式，信息的生成与收集已经成为企业“下意识”的自主活动。

物联网技术的出现，组织要收集和分析的数据量越来越大。但是将数据传输到中心位置，并将洞察力来回传输到边缘需要时间。而边缘分析是在网络边缘提供洞察力。

2 边缘分析的优势

(1)更快、自主决策，因为洞察力是在数据源识别的，可减少延迟

(2)由于集中存储的数据较少，因此降低了集中数据的存储和管理成本

(3)由于向中央数据仓库传输的数据较少，因此数据传输成本较低

(4)更好的安全性/隐私性，因为精细化数据(例如视频片段)不会被存储或传输

3 边缘分析的工作方式

边缘分析工具的工作流程一般遵循以下模式：

(1)边缘的传感器或设备收集数据

(2)设备内的分析功能在边缘执行分析

(3)如果设备需要采取行动，它会根据分析结果来采取行动

(4)相关数据(不是所有数据)从边缘传输到云端，因此企业可以通过聚合来自数千台设备的汇总数据(在带宽限制的情况下)来了解全局

4 边缘分析应用领域

(1)远程监测与维护：能源、制造业等行业，当任何机器出现故障或需要维护时，可能需要即时响应。无需集中数据分析，组织可以更快地识别故障迹象并在系统内出现任何瓶颈之前采取行动。

(2)零售客户行为分析：零售商可以利用来自一系列传感器的数据，包括停车场传感器、购物车标签和商店摄像头。通过对从这些设备收集的数据进行分析，零售商可以为顾客提供个性化的服务。

(3)智能监控：企业可以利用实时入侵检测边缘服务来提高安全性。通过使用来自安全摄像头的原始图像，边缘分析可以检测和跟踪任何可疑活动。

5 边缘分析常见工具

当前常见的边缘分析工具有AWS IoT GreenGrass、Cisco SmartAdvisor、IBM Watson IoT Edge Analytics、PTC ThingWorx Analytics、HPE Edgeline、Streaming Lite by SAP HANA、Dell Statistica、Intel IoT Developer Kit、Microsoft Azure IoT Edge、Oracle Edge Analytics (OEA)等

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