Edge Analytics: Hoe Bedrijven Real-time Inzichten Krijgen En Efficiëntie Boosten

Edge analytics introduceert en brengt een benadering tot data-analyse waarbij een vooraf ingestelde analytische berekening wordt uitgevoerd op data in plaats van het terug te sturen naar een gecentraliseerde datastore. Het zorgt ervoor dat het proces van dataverzameling, verwerking, en analyse direct aan de rand van een netwerk in real-time plaatsvindt. Dit stelt bedrijven in staat om de vereiste grenzen en beperkingen te stellen op welke informatie de moeite waard is om door te geven aan een on-premise of cloud datapool voor toekomstig gebruik. Sinds edge analytics in spel is gekomen, hebben oplossingsaanbieders over de hele wereld de benadering aangehaald, samen met de cloud, om te dealen met bergen aan IoT-data.

Er is een aantal onderzoeken gedaan, en onderzochteams over de hele wereld zijn gekomen met de beste inzichten en intuïtie over edge analytics. Als het gaat om een sterke IoT-oplossing opzetten, hebben edge analytics-strategieën zich in meer dan één opzicht als voordelig bewezen. Enkele edge analytics voordelen die aan bedrijven geboden worden:

Snellere snelheid: Voor de meeste bedrijfsorganisaties wordt snelheid of tempo beschouwd als de belangrijkste parameter voor hun kernbusiness. Bijvoorbeeld, de afhankelijkheid van een financieel onderneming van high-bandwidth uitwisselingsprocedures betekent dat een onderbreking van slechts milliseconden kan leiden tot ongewenste gevolgen. In de gezondheidszorgsector kan het verliezen van zelfs een paar seconden leidern tot fatale gevolgen. En, voor bedrijven die data-gerelateerde diensten aan consumenten aanbieden, kan trage snelheid rampzalig zijn, want het zou klanten teleurstellen en onuitwisbare schade aan het merk veroorzaken. Dus, heel natuurlijk, is snelheid niet langer alleen een haalbaar voordeel; het is een van de best practices die elk bedrijf vast moet houden.

Gelijktijdig is het meest significante voordeel van edge computing zijn geschiktheid en potentieel om netwerkprestaties te verhogen door ongewensse transmissie en opschorting te minimaliseren. Het feit dat IoT edge computing apparaten data sectioneel ontwikkelen, vermindert de noodzaak voor de verzamelde informatie om zo ver te reizen als het zou onder een conventionele cloud-structuur.

Flexibiliteit: Naarmate bedrijfsorganisaties gaan groeien, is het niet altijd mogelijk voor hen om de IT-infrastructuur-essen perfect te berekenen, en het opzetten van een scherp en uitgebreid datacenter is ook een groot-budget voorstel. De vooruitgang in cloud-gebaseerde technologie en edge computing, hebben het echter vrijwel ongedwongen gemaakt voor bedrijven om hun operaties te beoordelen. Stap voor stap worden berekenings-, laad-, en analysecapaciteiten in apparaten met kleinere voetafdrukken gerold. Edge analytics stelt organisaties in staat om de bereik en capaciteiten van het netwerk te vergroten en te vermenigvuldigen.

Betrouwbaarheid: Terwijl de voortplanting van IoT edge computing strategieën het aanvalsoppervlak voor netwerken vergroot, deelt het ook een reeks beveiligingsleads uit. De conventionele cloud computing structuur is van nature gecentraliseerd, wat het behoorlijk kwetsbaar maakt voor DDoS (Distributed Denial of Service) aanvallen en stroomstoringen. Edge computing verdeelt verwerking, opslag, en applicaties over een breed scala aan datacenters, wat het moeilijk maakt voor enige enkele storing om het netwerk te demontteren of te beïnvloeden.

Aanpasbaarheid: De aanpasbaarheid en flexibiliteit van edge analytics maken het ook extreem veelzijdig. Door te assoceren met lokale edge datacenters, kunnen bedrijfsventures nu eenvoudig passende markten selecteren zonder te hoeven investeren in kostbare infrastructuurontwikkeling. Edge datacenters maken het mogelijk voor hen om eindgebruikers competent te bedienen met minimale latentie. Dit heeft zich als hoogst nuttig bewezen voor contentproviders die non-stop streamingdiensten willen droppen. Gelijktijdig voorziet het IoT-apparaten in de mogelijkheid om aanzienlijke hoeveelheden actionable data te accumuleren. In plaats van te wachten op bronnen om in te loggen met hun apparaten en te verbinden met geïntegreerde cloud-servers, zijn edge computing apparaten altijd aangesloten en altijd data genererend voor toekomstige analyse.

Nu, komend tot edge-architectuur, worden de gedeployde apparaten gecategoriseerd in drie verschillende typen: edge devices, edge gateways, en edge sensoren & actuatoren. Als veelzijdige apparaten, neigen edge devices naar volwassen besturingssystemen. Het voorbeeld van Android of Linux kan hier worden aangehaald. Nadat ze de data van respectievelijke sensoren verkrijgen, voeren ze een berekening daarop uit en sturen de vereiste informatie naar actuatoren. Ze kunnen ook gebrugd worden met de cloud, hetzij direct of via de facilitatie van een edge Gateway.

Edge gateways, aan de andere kant, hebben een ononderbroken stroomvoorziening, grotere CPU-kracht, en geavanceerd repository-systeem. Daarom kunnen ze fungeren als bemiddelaars tussen de Edge Devices en cloud, waardoor ze toegevoegde locatiebeheerdiensten bieden.

Deze apparaten doorgeven specifieke divisies van ruwe of voorbehandelde IoT-data aan services die in de cloud draaien, inclusief opslagvoorzieningen, machine learning, of interpretatieve diensten. Ze accepteren speciale richtlijnen van de cloud, zoals uitlijning, data-opvragingen, of machine learning prototypes. Edge sensoren zijn special-purpose apparaten die verbonden zijn met de gateways direct of via energie-efficiënte radiotechnologieën.In de afgelopen paar jaar is edge analytics dieper gaan en de weg geefd voor next-gen technologie. Met deze high-end vooruitgang aan boord, hebben machine learning en deep learning ook tal van vlakken van representatie door neurale netwerken doorgemaakt die al decennialang in gebruik zijn.

Uitkijken Naar De Toekomst

Nu rijst de vraag, of deep learning procedures gebruikt in edge analytics meer competent en effectieve resultaten opleveren. Volgens enkele recente enquêtes gedaan in deze mate, zouden alle geïmpliceerde IoT-inspanningen uiteindelijk streaming data combineren met machine learning, versneld door distincte of cohesieve processors. Door deep learning te integreren met edge analytics, zijn apparaten nu in staat om redundante data op een effectievere manier te zeven, daarmee geld en tijd in significative mate te besparen. Hier is het de moeite waard om te vermelden dat een van de meest veelbelovende domeinen van het assimileren van edge analytics en machine learning video analytics is.

Echter, het fundamentele idee is dat edge analytics gedistribueerde videodata filtering uitvoert, en rekening houdt met de gedocumenteerde & gearchiveerde data van de camera en de vereiste berekeningen in real-time uitvoert. Eenmaal de slimme identificatiefuncties van een enkele camera verhoogd zijn, en de cloud computing verwerking ingeschakeld wordt, stijgt de infiltratie-efficiëntie tot een significant niveau, waardoor de mankrachtvereisten tegelijkertijd worden teruggedrongen.

Neurale netwerk algoritmes geïntegreerd in frontend camera's kunnen vereiste data uit een mens, voertuig, en andere objecten ontginnen, wat om de beurt helpt de perfectie en precisie van video analytics op te peppen. Bovendien, het verplaatsen van analytics-verwerking van backend-servers en het plaatsen ervan in de camera's vereist dat eindgebruikers voorzien worden van passende real-time data-analyse. Edge analytics helpt bij het identificeren van anomale gedrag en alerts voor noodgevallen, wat anders niet mogelijk zou zijn met backend-servers.

Petroliemaatschappijen hebben ook begonnen digitale technologieën zoals edge analytics te gebruiken voor olie- en gasapparatuur om de hele surveillantieproces in de gaten te houden en productiviteit te verrijken. Downtime voor elk productiebedrijf kan schadelijk zijn voor de productiviteit. Ook in termen van kosten, bewijst downtime zich als echt erg. Volgens diverse studies kunnen olie- en gasoperators een gigantische verlies lijden vanwege downtime. En, deze downtime volgt meestal als resultaat van apparatuurfouten. Petroliemaatschappijen nemen nu recourse tot IoT-apparaten en sensoren om constant data over hun apparatuur te verzamelen en deze frequent te evalueren & te monitoren. Tegelijkertijd, met de stijging in de inzet van IoT-apparaten, neemt de hoeveelheid verzamelde data ook significant toe, en gelijktijdig is de noodzaak om ze in de cloud op te slaan ook opgeschoten. Dus, petroliemaatschappijen houden hun IoT-data op par met edge analytics. Op deze manier, wanneer de overdrachtskosten verlaagd kunnen worden, kan de kans op enig soort apparatuurfout ook van tevoren voorspeld worden.

IoT-sensoren produceren een constante stroom data die niet goed beheerd kan worden met verouderde opslagsysteem en technologieën. Daarom hebben bedrijven begonnen te vertrouwen op de cloud om hetzelfde op te slaan. Echter, data naar de clouds en terug naar de respectieve ventures sturen is nogal duur, omdat het grote bandbreedte vereist. Hier komt edge-technologie als redder door data lokaal beschikbaar te maken. Het betekent dat bedrijven dan kunnen bepalen of ze de data naar clouds moeten drijven of verwijderen als het ongeschikt is.

Bijvoorbeeld, Olea Edge Analytics staat te verkondigen nieuwe software en hardware voor het opruimen van beschadigde watermeters. Zoals vermeld in een persbericht, heeft Olea voorgesteld optische, draaiende, en trillende sensoren op watermeters te plaatsen, zodat wanneer één apparaat de meterwijzer afleest, de ander de waterstroom in de pijp kan detecteren en een oog houdt op de meterrotatie. De sensoren zijn ook gekoppeld aan een EdgeWorks softwareplatform met deep learning berekeningen— de “edge computing” module van het systeem — wat op zijn beurt de juiste speculatie geeft over hoe een meter foutief is, en hoe het gerepareerd kan worden.