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由此產生的兩個關鍵問題是我們不得不面對的：
一、在大量工業數據下沉的情況下，數據的有效性該如何保證?
二、“邊-云”一體化能給工業物聯網帶來什么價值?
“外行看熱鬧，內行看門道”，關于這兩個問題的答案，在工業物聯網領域已經耕耘17年的映翰通網絡有充分的發言權。
加碼邊緣計算，解決數據下沉的痛點
Gartner《2018年十大戰略技術趨勢:從云到邊緣》報告認為：到2022年，隨著數字業務的不斷發展，75%的企業生成數據將會在傳統的集中式數據中心或云端之外的位置創建并得到處理。
隨著工業物聯網的發展，必然會出現更多的本地就近控制和現場數據，面對這些逐漸增多的現場數據，該如何處理才能在保證其有效性的同時又減少云計算的壓力?
工業世界任何微小的提升都會帶來很大的優勢;工業世界任何微小的故障也可能帶來很大的損失——工業現場的很多數據“保鮮期”很短，一旦處理延誤，就會迅速“變質”，數據價值呈斷崖式跌落，工業現場的數據處理可以稱之為“走鋼絲”。此時，“邊緣計算”便發揮了不可替代的作用。
如果把大腦比作云端，那么邊緣計算就是神經末梢，對簡單的刺激進行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。
盡管當前工業企業追求的核心問題是如何讓數據賦能生產，產生價值。但是也不能忽視該進程中困擾工業企業多年的普遍性問題，數據處理的前置關鍵環節——如何采集數據?對于任何工業企業來說，挖掘數據金礦的第一步都是采集數據，不談數據采集的大數據分析是空中樓閣，沒有數據的工業云平臺相當于無本之木。
在不同的工業生產過程中，由于自動化產品品牌眾多，工業接口多樣化、工業協議不統一，所以看似簡單的數據采集并沒有那么容易。
除了數據采集，在數據處理運用方面，由于工業現場的數據面臨著“保鮮期”很短，以及大量“垃圾”數據并不需要傳遞到云端的問題。
雖然從產業角度來看，邊緣計算發展如火如荼，但從應用角度來看，它還處于落地的前期。邊緣計算與云計算的融合才能真正體現工業數據的價值。
實際上，產業界已經認識到邊云協同的重要性，并開展了積極的探索。例如，華為在其HC2018大會發布的智能邊緣平臺IEF明確提出了邊緣與云協同的一體化服務概念;西門子2018年發布了Industrial Edge的概念，大致理念是通過云端部署IndustrialEdge Management實現邊緣計算與云計算的協同，映翰通網絡在今年的漢諾威工業博覽會上，以邊緣計算網關為基礎，展示了“映翰通設備工業云(InHand DeviceNetworks Cloud)+邊緣計算網關(Edge Computing Gateway)”，實現邊云協同。
既然邊云協同對工業數據如此重要，那么怎么理解邊云協同呢?邊云協同處理數據的關鍵在于數據的融合。
在工業場景中，一方面通過邊緣計算直接運行實時分析算法，另一方面則利用邊緣與云的協同，實現模型不斷成長和優化，從而讓邊緣分析技術增強了平臺實時分析能力。當然，邊云協同的能力與內涵落地到各應用場景時其具體能力與關注點又會有所不同，因為每種邊緣計算業務形態對于與云計算協同的業務需求不盡相同。







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