De cloud naar de edge verplaatsen: IoT-besluitvorming versnellen

Adi Hirschtein van Iguazio

In het hedendaagse IoT-landschap moeten ondernemingen split-second beslissingen nemen. Adi Hirschtein, productdirector van Iguazio, legt uit dat het versturen van data naar een verlegen cloud – en terug – latentie creëert die zowel efficiëntie als kosten-effectiviteit bemoeilijkt.

Edge computing biedt een overtuigend antwoord: door data aan de bron te verwerken, kunnen ondernemingen cloud-latentie omzeilen en het volledige potentieel van IoT ontgrendelen.

De Amerikaanse edge-computingmarkt, gewaardeerd op $80 miljoen in 2017, wordt verwacht de $1 miljard te overschrijden in 2025 naarmate bedrijven over industrieën heen de voordelen ervan adopteren. Business Insider projecteert dat 5,6 miljard enterprise- en public-sector IoT-apparaten zullen vertrouwen op edge computing tegen 2020 – een negenvoudige sprong vanaf 2015.

De cloud blijft essentieel. Hybride platforms laten bedrijven edge computing gebruiken voor realtime beslissingen en bandbreedtebesparing, terwijl ze nog steeds publieke clouds benutten voor historische opslag en schaalbare compute. In dit model worden cloud-getrainde machine-learning-modellen automatisch naar edge-nodes gepushed, wat piekprestaties levert waar het het meest uitmaakt.

Een kritieke noodzaak

Overweeg een paar illustratieve use cases waarin het tijdsrovende proces van data heen en weer sturen naar een gecentraliseerde cloud de prestaties en publieke veiligheid van bedrijven in het geding kan brengen.

Als gelokaliseerde intelligentie in een industriële fabriek een apparatuurstoring voorspelt of detecteert in industriële IoT (IIoT), moeten fabrieken de operaties stoppen en auto-healing actuatoren zo snel mogelijk activeren om verdere schade aan machines te voorkomen, en nog belangrijker bij zware industriële apparatuur in beweging – om het leven van werknemers niet in gevaar te brengen.

De dringende behoefte aan edge computing-oplossingen in industriële settings helpt verklaren waarom productie verwacht wordt het grootste deel van de Amerikaanse edge-computingmarkt in 2025 te vertegenwoordigen, op $306 miljoen (€266,04 miljoen).

In telecommunicatie dient edge computing als een vitaal instrument voor het monitoren en voorspellen van netwerkgezondheid in realtime. Dit kan alleen bereikt worden door hoge berichtdoorvoer uit meerdere stromen te verwerken, gecorreleerd met historische data aan de edge. Zonder edge computing's vermogen om distincte datastromen in realtime te verwerken en erop te handelen, zou het analyticsproces veel minder efficiënt en tijdrovend zijn, wat de kans op grote cellulair-netwerkstoringen dramatisch verhoogt.

Deze storingen, of veroorzaakt door natuurlijke voorkomens of cyberaanvallen, hebben de capaciteit om de betrokken regio te verstijven, wat het belang van een telco's vermogen om storingen snel te detecteren en op te lossen, onderstrept. Wat betreft publieke veiligheid, zijn efficiëntie en tijd cruciaal voor misdadingsoplossing. Al de technologie die de politie ter beschikking heeft – bedoeld om zaakoplossing te versnellen – gaat verloren als cloudverwerking data-analyse serieus vertraagt.

In extreme gevallen zijn het precies die extra drie minuten die maken of breken van de politie zijn vermogen om het publiek veilig te houden. Alleen een edge-oplossing kan snel data correleren uit meerdere ongestructureerde en gestructureerde databronnen om de weg te banen voor politie om criminele activiteit te detecteren en te voorkomen. Net als bij andere gevoelige use cases waarin besluitnemers snelle toegang tot actiegerichte analytics nodig hebben, is hyper-ggelokaliseerde dataverwerking het enige antwoord.

Datamanagement heroverdenken

Midden in de infusie van IoT in praktisch elk aspect van zaken, hebben bedrijven ongekende vraag gegenereerd voor toegang tot en analyse van enorme hoeveelheden data. In dit klimaat hebben bedrijven twee keuzes: Ze kunnen al hun data naar de cloud sturen voor verwerking, of ze kunnen kiezen om hun meest kritische, tijdsgevoelige data lokaal te verwerken en analyseren terwijl ze de cloud benutten voor machine learning modeltraining en elasticiteit.

De eerste maakt ondernemingen kwetsbaar voor vertragingen van alle aard en legt significante kosten en risico's op. De laatste geeft bedrijven de edge die ze nodig hebben om responstijden te verbeteren. Al dit roept een belangrijke vraag op: In plaats van al data naar de cloud en terug te sturen, waarom verplaatsen we die cloud niet naar de edge zelf? Bedrijven lijken zich dit te vragen en het ermee eens te zijn.

Volgens een Gartner-analyse zullen tegen 2022 drie kwart van de data van ondernemingen verwerkt en geanalyseerd worden weg van gecentraliseerde datacentra, vergeleken met minder dan 10% in 2017. Naarmate meer bedrijven de intelligente edge-benadering adopteren, zal dit betekenen: grotere eenvoud, prestaties en beveiliging – de voordelen van IoT brengen naar meer ondernemingen en overheden, zonder onnodige kosten in tijd en geld.

Edge analytics stellen bedrijven niet alleen in staat om competitiever te zijn in hun respectievelijke industrieën, maar om hun taken effectief in realtime uit te voeren, wat essentieel is in onze geïnterconnecteerde realiteit.

De auteur van deze blog is Adi Hirschtein, director of product bij Iguazio