物联网(IoT)就是一个例子。这个通用术语在许多行业中用于描述智能设备使用的增长趋势：配备传感器、软件和其他技术的设备，允许它们通过Internet连接到其他设备和系统并与之交换数据。
根据物联网分析，到2025年，全球将有超过270亿台物联网设备连接。由于这些设备都将连接到网络，因此需要更低的延迟、更多的带宽和更高的安全性，以及能够处理这些需求的网络基础设施(以及不断增长的计算需求)。
随着联网设备也出现在工业领域和应用中，“工业物联网”(IIoT)这一术语也已经确立。从我们的角度来看，该术语描述了一种环境，其中智能设备(在这种情况下可能是执行工业自动化任务的硬件，例如传感器、HMI、远程I/O等)连接到网络，以便他们可以为决策目的交换有价值的数据。
为什么工业物联网(IIoT)数据很重要？
在工业物联网(IIoT)安装中可以交换无数类型的数据-从环境数据(温度、湿度等)到操作数据(速度、流量等)到网络数据(数据包、SNMP等).
这些数据中的大部分可能对收集它的组织有用。如何判断数据是否有用?您应满足以下条件：
- 有价值：正在衡量值得了解/改进的东西
- 可访问：它们可供做出决策的人员或流程使用。
- 可转移：它们可以在不同系统之间无缝交换
- 场景相关：人们或决策过程可以理解它们
- 安全：它们仅适用于授权系统
为了使数据有用，它还必须提供可以转化为行动的有价值的见解。例如：
随着业务变得更加以数据为中心，您必须实施适当的基础架构以利用来自IIoT系统的大量有用数据。
应该如何收集数据？
由于这些数据的价值，公司通常将其称为“黄金”。
考虑如何开采这种黄金。在它成为有价值的资产之前，它会经历一个独特的过程：
- 挖矿
- 建设基础设施
- 拆解
- 促销
- 整理
在这个复杂过程的每个步骤中，都会使用工具(例如采矿工具)来确定过程中涉及的资产(土地)的价值。
就像金矿一样，IIoT数据挖掘过程很复杂，但遵循类似的原理。要使IIoT数据对您的业务有价值，必须配备正确的工具来收集和处理数据，以便从受影响的资产中收集有用的见解。
在工业环境中实现这一点的工具是工业边缘解决方案。
工业边缘计算是工业边缘解决方案的一个子集，正在成为实施上述IIoT数据挖掘过程第2步到第4步的宝贵工具。
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在2022年，行业厂商将推出一系列强大的工业边缘网关和编排功能，为工业运营带来安全、灵活和可扩展的边缘计算能力。
