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我们的工程师可以迅速指导您为您的应用选择完美的边缘设备。
由于结构和系统的复杂性增加而开发时间急剧减少的矛盾趋势，测试实验室面临着巨大的压力，尽管需要从更多的传感器获得更多的数据，但还是要快速产生结果以节约成本。
测试工程师不断寻找方法来减少测试时间和风险，同时更快、更有效地工作。
这些工程师必须能够实时监测和响应测试数据，无论数据量如何。
实时数据是指一经收集就可获得的数据，可用于当下的决策。
它经常被用于在事件或变化发生时做出反应，而不是在延迟后做出反应的情况下。
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实时数据处理的挑战
你测量的速度越快，你需要分析和解释的数据量就越大，这可能是一个挑战。
为了将这些数据转化为可操作的见解，无论涉及的数据量有多大，你都需要能够在数据发生的地方尽可能有效地处理和分析数据，以减少洞察时间和网络流量。
在测量速度和有效处理和分析所产生的数据的能力之间取得平衡很重要。
提供可编程功能的开放平台，如智能记录和复杂算法，是至关重要的。
这些功能可以通过我们的边缘计算控制器来完成。
为了获得最佳效果，请考虑以下几点：
- 在更靠近测量点的地方进行计算和数据存储，以改善响应时间，减少数据传输带宽
- 在Edge设备上运行你自己的应用程序，或用我们的图形编程语言test.com编程。
- 无论数据量有多大，都能实时监控和响应测试数据；通过开放的数据流和配置接口，在数据发生时从你收集的数据中获取洞察力
- 用机器学习方法进行后处理，或在我们的控制器上使用既定的标准分析方法，如FFT、Rainflow模型、RMS等；不需要电脑
- 用最小的数据包（如调制解调器）传输，将数据传输带宽降低到最大。
什么是边缘计算？
边缘计算是一种分布式信息技术（IT）架构，在这种架构中，测量数据的处理和分析尽可能地靠近原始数据源，减少整体数据传输和存储要求，特别是在大数据应用中。 这种理想的情况是由边缘设备执行的，这些设备在网络边缘与数据源的同一位置进行计算和存储。
什么是边缘设备？
边缘设备是在两个网络之间的边界控制数据流和处理的任何硬件，如本地网络和云。
边缘设备在使计算和数据存储更接近产生和消费数据的设备方面发挥着关键作用。
这使得数据可以被实时处理和分析，提高系统的效率和速度。
实时数据处理和控制的边缘设备用在哪里？
用于实时数据处理和控制的边缘设备被用于各种应用，如工业自动化、机器人技术、智能家居和物联网（Internet of Things）。
在工业自动化中，边缘设备被用来处理来自传感器和其他设备的实时数据，以控制工厂或生产环境中的流程、机器和其他系统。
在机器人领域，边缘设备被用来处理来自传感器的实时数据，以控制机器人的运动和行动。
在智能家居中，边缘设备被用来处理来自传感器和其他设备的实时数据，以控制照明、温度和其他功能。
在物联网中，边缘设备被用来处理来自传感器和其他设备的实时数据，以监测和控制广泛的连接设备。
用于高性能监测和控制、远程配置和通用连接的边缘设备
甘特纳仪器公司的控制器是边缘计算设备，将原始数据转化为预处理的信息，以便进行有效的存储、充实和分析。
高性能的控制器
Q.station X是一个高性能的数据采集控制器和边缘计算设备，提供准确和可靠的高速测量数据同步和冗余数据记录。 它提供了一个可选的全功能的可编程环境，为复杂的自动化、控制和通过TCP/IP、CAN、ProfiNet、Modbus和EtherCAT的并行通信而设计。
了解更多关于Q.station X如何使你受益的信息：
用于监测应用的智能边缘设备
Q.monixx是Q.series的一个新成员–为可靠的过程控制和资产监测提供理想的边缘计算和数据记录解决方案。 Q.monixx的标准I/O配置包括多达8个通用模拟输入、8个数字输入、4个数字输出、2个继电器输出，以及8个用于通信的串行通道。 还包括4个数据记录器，用于平行采集数据到本地存储或GI.云存储解决方案，以方便访问、额外分析和详细诊断。 第三方应用程序也可以在设备上托管。
了解更多关于Q.monixx如何使你受益的信息：
用Q.core扩展你的DAQ网络
Q.core是一个高性能的数据采集控制器，有六个以太网端口用于连接分散的Q.station X控制器（发布者），一个上行端口用于数据客户端（订阅者），两个USB端口，一个HDMI（可选），并包括一个1TB的内部SDD–所有这些都在1U（1.75英寸）的19英寸机架安装空间。
使用Q.core的流处理提供了一些好处，如轻松的数据可扩展性、多源数据分析、远程数据监控、对多种使用情况的灵活性和支持、独立的数据采集，以及与GI.cloud的轻松集成。
了解更多关于Q.core如何使你受益的信息：
应用案例
Gantner公司的尖端数采技术在全球范围内，深受广大用户的信赖，产品应用于汽车、航空航天、土木工程和能源领域。您可以从以下行业示例中选择，找寻适合您所在行业的数采系统。
数据存储情况如何？
根据测试类型、持续时间和测量频率的不同，会产生铺天盖地的数据雪崩。
未来的挑战包括存储和保存大量的数据，并有能力访问这些数据进行快速连续的在线分析。
大量的结构化和非结构化数据需要增加处理能力、存储和可靠的数据基础设施。
将各种元素结合到一个可扩展的数据后端，可以大大改善上市时间，降低成本，并建立更好的产品。
一个自适应和可扩展的数据后端提供了一个可扩展的存储和计算平台，用于从仪器中获取数据流，存储配置，并进行分析。
热数据和冷数据的分离是应对不断变化的要求、设置配置、参数扩展和不同的采样率的最佳选择。
原始数据的访问频率较低，只在审计或测试后处理时需要（’冷数据’），它被存储在一个分布式的流媒体平台上，其扩展效率极高。
如果人们需要从每秒几十万个样本和几百个通道中同时存储、处理和计算新的变量，这种分布式流媒体架构将显示出它的优势和力量。
连接性
在GI专有平台或任何使用GI.bench连接的工业第三方系统上，用高性能接口访问、存储和处理您的边缘设备数据。
GI.connectivity完全整合了从传感器接口到数据湖的数据存储、安全、配置、认证和更新管理。 客户可以在其设备、桌面或云端进行数据采集。 API和微服务允许为第三方数据处理或通过GI.bench和GI.cloud解决方案提供充分的可扩展性和灵活性。 如果数据或控制流需要从众多的边缘设备汇总，则可以进行多种组合。
了解更多关于GI.bench如何使你受益的信息：
边缘计算设备的简单图形编程
用于实时数据处理和控制的边缘设备被用于各种应用，如工业自动化、机器人技术、智能家居和物联网（Internet of Things）。
在工业自动化中，边缘设备被用来处理来自传感器和其他设备的实时数据，以控制工厂或生产环境中的流程、机器和其他系统。
在机器人领域，边缘设备被用来处理来自传感器的实时数据，以控制机器人的运动和行动。
在智能家居中，边缘设备被用来处理来自传感器和其他设备的实时数据，以控制照明、温度和其他功能。
在物联网中，边缘设备被用来处理来自传感器和其他设备的实时数据，以监测和控制广泛的连接设备。
应用案例
Gantner公司的尖端数采技术在全球范围内，深受广大用户的信赖，产品应用于汽车、航空航天、土木工程和能源领域。您可以从以下行业示例中选择，找寻适合您所在行业的数采系统。
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