数据和洞察力关于任何公司来说都是名贵的财物。现在，数据驱动的决议计划已经渗透到我们生活中的方方面面。
传统意义上，企业从不同的物联网设备和传感器搜集数据，将其搜集在数据湖或数据仓库等中心方位点，并进行剖析以获得洞察力。假如安排能够取消数据会集/集成过程并直接跳到剖析阶段，会怎样？这种办法称为“边际剖析”，使安排能够实现：
▲自主机器行为
▲更高级别的数据安全性
▲下降数据传输本钱
什么是边际剖析？
边际剖析是一种剖析办法，在体系的非中心组件(如传感器、开关和各种连网设备)上履行剖析。换句话说，洞察力是在接近数据源更近的方位获得的，而不是依赖于几千公里之外的中心方位。
随着物联网技能的出现，安排要搜集和剖析的数据量越来越大。但是将数据传输到中心方位，并将洞察力来回传输到边际需求时刻。而边际剖析是在网络边际供给洞察力。
为什么现在很重要？
它支撑更快的决议计划，尤其是在低带宽情况下。鉴于企业越来越依赖自动化、数据驱动的决议计划，边际剖析是科技巨子的重要投资范畴。
零售、动力、安全、制造和物流等职业能够从边际剖析支撑的快速决议计划中受益。例如，当自动驾驶汽车在道路上遇到障碍物时，它需求在瞬间做出制动决定。在这种情况下，决议计划速度需求比任何云核算解决方案都要快。企业正在网络边际布置传感器和智能设备，以帮助更快地剖析数据。
边际剖析不仅仅用于在毫秒内做出决议计划。现在，从各种设备和传感器搜集的数据量正在迅速增加。在服务器和边际设备之间带宽有限的情况下，数据传输速度可能不足以满足时刻灵敏型运用。
边际剖析是科技巨子大量投资的范畴：
▲2020年1月，苹果收买了一家专注于边际的人工智能初创公司Xnor.AI。苹果计划在手机、物联网设备、摄像头、无人机和嵌入式CPU等边际设备上运转深度学习剖析模型。
▲谷歌云和AWS都有专注于边际物联网的产品。
它是如何工作的？
边际剖析工具的工作流程一般遵从以下模式：
▲边际的传感器或设备搜集数据
▲设备内的剖析功能在边际履行剖析
▲假如设备需求采纳举动，它会依据剖析结果来采纳举动
▲相关数据（不是一切数据）从边际传输到云端，因而企业能够经过聚合来自数千台设备的汇总数据（在带宽约束的情况下）来了解全局
边际剖析与常规剖析有何不同？
除了履行剖析的方位不同之外，边际剖析具有与常规剖析运用类似的功能。一个首要区别是，边际剖析运用需求在内存、处理才能或通信受限的边际设备上工作。这些运用程序经过优化，可在这些约束条件下工作。
边际剖析的优势是什么？
边际剖析的优势包含：
▲更快、自主决议计划，因为洞察力是在数据源辨认的，可削减推迟
▲因为会集存储的数据较少，因而下降了会集数据的存储和管理本钱
▲因为向中心数据仓库传输的数据较少，因而数据传输本钱较低
▲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
边际剖析用例
零售客户行为剖析：零售商能够利用来自一系列传感器的数据，包含停车场传感器、购物车标签和商店摄像头。经过对从这些设备搜集的数据进行剖析，零售商能够为顾客供给个性化的服务。
远程监测与维护：动力、制造业等职业，当任何机器出现故障或需求维护时，可能需求即时响应。无需会集数据剖析，安排能够更快地辨认故障痕迹并在体系内出现任何瓶颈之前采纳举动。
智能监控：企业能够利用实时入侵检测边际服务来提高安全性。经过运用来自安全摄像头的原始图像，边际剖析能够检测和跟踪任何可疑活动。
要防止哪些圈套？
我们观察到，当安排决定将资金投入边际剖析时，需求防止两个常见的圈套。
安全：云环境在设计时考虑到了安全性，因为云上的漏洞对企业来说价值昂扬。但是，边际安全也很重要，因为边际剖析将决定设备的真实行为。歹意行为可能导致设备损坏、其他价值昂扬的机器过错或至少过错信息。
维护：因为带宽或存储约束，一些边际剖析体系仅与云同享其输出。然后，企业没有机会审查其原始输入，这些原始输入导致与云体系同享的剖析。因而，他们需求保证运用最新的剖析软件来处理输入，假如依赖过期的模型可能会导致企业基于过错信息做出决议计划。
