快速命中：
- 云计算的工业应用继续扩大。
- 自COVID-19爆发以来，对远程访问的需求推动了向云的转移。
- 基于云的平台可以提供可扩展的机器学习应用程序，否则将无法进入中小型企业。
与这一集有关：
- 了解如何评估云计算的价值对于较小的制造商
- 亚马逊基于云的机器学习用于预测性维护
- 谷歌云针对西门子的制造业
- 访问PMMI的商业智能图书馆免费下载他们最新报告的执行摘要
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大家好，欢迎来到用自动化世界拿五。我是David Miller，自动化世界的高级技术作家。本周，我将讨论工业中云计算的使用。正如许多观看这个程序可能知道，似乎越来越多的组织在当天搬入云端。似乎没有理由似乎没有。数据也支持它。
从数据来看，到2023年，全球公共云服务市场预计将达到6233亿美元。根据Grand View Research的数据，从2020年到2027年，该行业预计将以14.9%的复合年增长率增长。仅在2021年，云基础设施预计将增长35%。
所以，当我们谈论云时，我们的意思是简单的。基本上，我们指的是使用互联网访问的远程服务器网络来存储，管理和处理数据。这与拥有内部部门网络更常见的服务器相反，这将通过局域网更常见，并且需要一家公司拥有该服务器的实际物理基础架构。
现在你可能会问，“这有什么好大惊小怪的?”但事实是，这种转变发生的原因有很多。云计算为企业、工业企业和其他行业提供了许多好处。首先，云使得远程访问更加容易。显然，远程访问的兴起已经有一段时间了。但我相信我不需要告诉我们的任何观众，当COVID-19爆发时，这已成为绝对必要的。所以你可以想象，如果没有云，那些被隔离在家中的工人通过远程服务器访问和协作是多么困难。因此，这不仅需要it部门的欺诈，而且如果没有适当的专业知识，将那些局域网服务器开放给更广泛的互联网，也会带来巨大的安全风险。
当然，最重要的是，云提供了单一的真实性来源，这对所有类型的远程协作都至关重要。例如，现在，我们看到许多组织正在同步来自不同系统的数据，以便跨多个设施，甚至可能跨多个组织进行联合规划。因此，如果没有一个能够实时接收和整合所有数据的中央云服务器，这种端到端可见性几乎是完全不可能的。
所以我们从云服务器看到的另一个真正重要的好处是它们提供了更大的存储容量。这些天，大量的数据从工厂中流出，希望通过挖掘和分析这些数据，帮助制造商以新的方式优化生产。因此，随着存储的数据越来越多，你可以想象，如果一个人必须不断扩展和维护自己的内部服务器，这将是多么昂贵。
这得到了其他东西，这是云交付的能力，机器学习应用程序。这些算法训练了大量数据，这对于单个公司来说是非常非常困难的。因此，在过去，机器学习将被视为如此复杂的东西，因为只有最大的球员可以访问它。然而，许多云服务，其中许多不同的公司都可以利用以可扩展的方式提供机器学习功能，即没有单一公司。因此，那些移动到云的人，不仅具有处理自己数据的负担得起的方式，而且可以通过使用正在制造的这些机器学习算法来利用其他人正在做同样的人提供的值可供他们使用。
因此，从本质上讲，正在发生的是，这让中小企业获得了过去根本无法获得的能力。
所以这就是我今天为你所拥有的一切。但是，如果你享受了这些细分，请让你的眼睛去皮，以便在未来几周内进入。
