高级预测性维护
高级预测性维护
预测性维护可监控来自设备传感器的数据，以确保设备处于良好状态。这可以助力预先标记设备是否需要修复，从而消除定期维护的需要。
采用此用例的行业包括
制造业
医疗卫生
智慧城市
电信
用例典型场景
数据密集型：在这类用例中，由于数据量、成本或带宽问题，大量数据使得通过网络直接传输到云或从云传输到使用点不切实际。
人用延迟敏感型
机器间延迟敏感型
生命保障型
边缘计算基础设施模型
设备
边缘计算
位置
智能设备（例如车辆、路灯、物联网）
机架数量
0
电源
至多 1kW
租赁
单租户
外部环境
受控（设备内）、严苛
被动基础设施
不一定有电源和过滤，没有冷却等。
微型
边缘计算
位置
企业站点（例如零售、工厂车间、IT 机柜）
机架数量
0-4 个机架
电源
至多 20kW
租赁
单租户
外部环境
IT 机柜、商业和办公室、严苛
被动基础设施
具有有限的冷却和过滤等能力。
分布式边缘
数据中心
位置
企业站点（例如仓库、办公室）、电信站点、停车场、二三线城市
机架数量
5-20 个机架
电源
至多 200kW
租赁
单租户/多租户
外部环境
严苛、商业和办公室、可调节和可控制
被动基础设施
1 级以上
区域边缘
数据中心
位置
二三线城市
机架数量
超过 20 个机架
电源
至多 4000kW
租赁
多租户
外部环境
可调节和可控制
被动基础设施
3 级以上
工作负载特征
