Waarom bedrijven edge-analyse implementeren in hun werk?

Edge-analyse introduceert en brengt een benadering van data-analyse naar voren waarin een vooraf ingestelde analytische berekening wordt uitgevoerd op gegevens in plaats van deze terug te sturen naar een geconsolideerde gegevensopslag. Het zorgt ervoor dat het proces van gegevensverzameling, -verwerking en -onderzoek in realtime aan de rand van een netwerk wordt uitgevoerd. Hierdoor kunnen zakelijke ondernemingen de vereiste grenzen en beperkingen stellen aan welke informatie het waard is om naar een on-premise of een cloudgegevenspool te worden overgebracht voor toekomstig gebruik. Sinds edge-analyse in het spel is gekomen, hebben leveranciers van oplossingen over de hele wereld een beroep gedaan op de aanpak, samen met de cloud, om stapels IoT-gegevens aan te pakken.

Er is een aantal onderzoeken uitgevoerd en onderzoeksteams over de hele wereld hebben de beste inzichten en intuïties over edge analytics bedacht. Als het gaat om het opzetten van een sterke IoT-oplossing, hebben edgeanalytics-strategieën op meer dan één manier bewezen gunstig te zijn. Enkele voordelen van edge-analyse die aan bedrijven worden aangeboden, zijn:

Hoger tempo: Voor de meeste bedrijfsorganisaties wordt snelheid of tempo beschouwd als de belangrijkste parameter voor hun kernactiviteiten. De afhankelijkheid van financiële ondernemingen van uitwisselingsprocedures met hoge bandbreedte betekent bijvoorbeeld dat een onderbreking van slechts enkele milliseconden kan leiden tot ongewenste gevolgen. In de zorgsector kan het uit het oog verliezen van zelfs maar een paar seconden leiden tot verschrikkelijke gevolgen. En voor bedrijven die datagerelateerde diensten aan consumenten aanbieden, kan treuzelende snelheid een chaos zijn, omdat het de klanten zou teleurstellen en onuitwisbare schade aan het merk zou veroorzaken. Dus, heel natuurlijk, snelheid is niet langer alleen een levensvatbaar voordeel; het is eerder een van de beste praktijken waaraan elk bedrijf zich zou moeten houden.

Tegelijkertijd is het belangrijkste voordeel van edgecomputing de geschiktheid en het potentieel om de netwerkprestaties te verbeteren door ongewenste remissie en opschorting te minimaliseren. Het feit dat IoTedge-computerapparaten toevallig gegevens ontwikkelen, beperkt de noodzaak voor de verzamelde informatie om zo ver te reizen als nodig zou zijn onder een conventionele cloudstructuur.

Flexibiliteit : Naarmate zakelijke ondernemingen beginnen te groeien, is het voor hen niet altijd mogelijk om de essentiële IT-infrastructuur perfect te berekenen, en het opzetten van een scherp en volledig datacenter is ook een voorstel met een groot budget. De vooruitgang in op de cloud gebaseerde technologie en edge computing hebben het echter voor bedrijven vrijwel probleemloos gemaakt om hun activiteiten te meten. Geleidelijk aan worden reken-, laad- en analysemogelijkheden omgezet in hulpmiddelen met kleinere voetafdruk. Met edge-analyse kunnen organisaties de reikwijdte en mogelijkheden van het netwerk vergroten en vermenigvuldigen.

Betrouwbaarheid: Hoewel de verspreiding van IoT-edgecomputingstrategieën het aanvalsoppervlak voor netwerken escaleert, levert het ook een reeks beveiligingsleads op. De conventionele cloud computing-structuur is van nature geconsolideerd, wat het behoorlijk vatbaar maakt voor DDoS-aanvallen (Distributed Denial of Service) en stroomstoringen. ontmantelen of het netwerk beïnvloeden.

Aanpasbaarheid: De aanpasbaarheid en flexibiliteit van edge analytics maken het ook extreem veelzijdig. Door samen te werken met en te associëren met lokale edge-datacenters, kunnen bedrijven zich nu gemakkelijk op de juiste markten vestigen zonder te hoeven kapitaliseren op kostbare infrastructuurontwikkeling. Edge-datacenters maken het mogelijk om de eindgebruikers competent te bedienen met minimale latentie. Dit is zeer nuttig gebleken voor contentproviders die non-stopstreamingdiensten willen dropshippen. Tegelijkertijd stelt het IoT-apparaten in staat om aanzienlijke hoeveelheden bruikbare gegevens te verzamelen. In plaats van te wachten op resources om in te loggen met hun apparaten en verbinding te maken met geïntegreerde cloudservers, zijn edge computing-apparaten altijd verbonden en genereren ze altijd gegevens voor toekomstig onderzoek.

Nu, in de edge-architectuur, worden de geïmplementeerde apparaten onderverdeeld in drie verschillende typen, namelijk edge-apparaten, edge-gateways en edge-sensoren en -actuatoren. Als veelzijdige apparaten hebben edge-apparaten de neiging om volwassen besturingssystemen te flikkeren. Het voorbeeld van Android of Linux kan in dit verband worden aangehaald. Nadat ze de gegevens van de respectieve sensoren hebben verkregen, voeren ze een berekening op dezelfde uit en sturen ze de vereiste informatie naar actuatoren. Ze kunnen ook rechtstreeks of via anedge Gateway naar de cloud worden overbrugd.

Edge-gateways hebben daarentegen een onbeperkte stroomvoorziening, meer CPU-kracht en een geavanceerd opslagsysteem. Daarom kunnen ze optreden als bemiddelaar tussen de Edge-apparaten en de cloud, waardoor ze extra locatiebeheerservices bieden.

Deze apparaten geven bepaalde onderdelen van onbewerkte of voorbehandelde IoT-gegevens door aan services die in de cloud worden uitgevoerd, waaronder opslagvoorzieningen, machine learning of interpretatieve services. Ze accepteren speciale richtlijnen uit de cloud, zoals uitlijningen, gegevensaanvragen of prototypes voor machine learning. Randsensoren zijn apparaten voor speciale doeleinden die rechtstreeks of via energiezuinige radiotechnologieën op de gateways zijn aangesloten.I n de afgelopen jaren zijn edge analytics dieper gegaan en hebben ze de weg vrijgemaakt voor de next-gen technologie. Met deze hoogwaardige vooruitgang aan boord hebben machine learning en deep learning ook talloze representatiegebieden doorlopen via neurale netwerken die al tientallen jaren in gebruik zijn.

Vooruitkijken

Nu rijst de vraag of deep learning-procedures die in edge-analyses worden gebruikt, competentere en effectievere resultaten opleveren. Volgens enkele recente onderzoeken die in deze maatregel zijn uitgevoerd, zouden alle impliciete IoT-inspanningen uiteindelijk streaminggegevens combineren met machine learning, bespoedigd door verschillende of samenhangende processors. Door deep learning te integreren met edge-analyse, zijn apparaten nu in staat om overtollige gegevens op een effectievere manier te zeven, waardoor geld en tijd aanzienlijk wordt bespaard. Hier is het vermeldenswaard dat video-analyse een van de meest gunstige domeinen van assimilerende edge-analyse en machine learning is.

Het fundamentele idee is echter dat edge-analytics verspreide videogegevensfiltering uitvoert, rekening houdt met de gedocumenteerde en geregistreerde gegevens van de camera en de vereiste berekeningen in realtime uitvoert. Zodra de slimme identificatiefuncties van een enkele camera zijn verbeterd en de verwerking van cloudcomputing wordt ingeschakeld, neemt de infiltratie-efficiëntie aanzienlijk toe, waardoor tegelijkertijd de benodigde mankracht wordt verminderd.

Neurale netwerkalgoritmen die zijn ingebouwd in frontend-camera's kunnen de vereiste gegevens van een mens, voertuig en andere objecten losmaken, wat op zijn beurt helpt bij het verbeteren van de perfectie en precisie van video-analyse. Bovendien vereist het verplaatsen van de analyseverwerking van backend-servers en het plaatsen ervan in de camera's dat eindgebruikers de juiste realtime gegevensanalyse krijgen. Edge-analyse helpt bij het identificeren van afwijkend gedrag en waarschuwingen voor noodincidenten, die anders niet mogelijk zouden zijn geweest met backend-servers.

De petroleummaatschappijen zijn ook begonnen met het gebruik van digitale technologieën zoals edge-analyse voor olie- en gasapparatuur om het hele bewakingsproces in de gaten te houden en de productiviteit op die manier te vergroten. Stilstand voor elke productieonderneming kan nadelig zijn voor de productiviteit ervan. Ook in termen van kosten blijkt uitvaltijd echt erger te zijn. Volgens verschillende onderzoeken kunnen olie- en gasbedrijven enorme verliezen lijden als gevolg van uitvaltijd. En deze uitvaltijd is meestal het gevolg van uitval van apparatuur. Petroleumorganisaties maken nu gebruik van IoT-apparaten en -sensoren om voortdurend gegevens over hun apparatuur te verzamelen en deze regelmatig te evalueren en te controleren. Tegelijkertijd neemt met de toename van de inzet van IoT-apparaten ook het aantal verzamelde gegevens aanzienlijk toe, en tegelijkertijd is ook de noodzaak om ze in de cloud te bewaren enorm toegenomen. Zo houden petroleumbedrijven hun IoT-gegevens op één lijn met edge-analytics. Op deze manier kan, wanneer de kosten van de overdracht kunnen worden verlaagd, de kans op een storing in de apparatuur ook van tevoren worden voorspeld.

IoT-sensoren produceren een constante stroom gegevens die niet goed kunnen worden beheerd met behulp van eeuwenoude opslagsystemen en -technologieën. Daarom zijn bedrijven gaan vertrouwen op de cloud om hetzelfde op te slaan. Het verzenden van gegevens naar de clouds en terug naar de respectievelijke ondernemingen is echter vrij duur, omdat het een grote bandbreedte vereist. Hier komt edge-technologie als een verlosser door gegevens lokaal beschikbaar te maken. Het betekent dat ondernemingen vervolgens kunnen bepalen of ze de gegevens naar de cloud moeten sturen of ze moeten verwijderen als dit niet gepast is.

Zo gaat Olea Edge Analytics nieuwe software en hardware aankondigen voor het opbaggeren van beschadigde watermeters. Zoals vermeld in een persbericht, heeft Olea voorgesteld optische, draaiende en trillende sensoren op watermeters te plaatsen, zodat wanneer een apparaat de wijzerplaat van de meter declameert, het andere de waterstroom in de pijp kan detecteren en de rotatie van de meter in de gaten kan houden . De sensoren zijn ook gekoppeld aan een EdgeWorks-softwareplatform met deep learning-berekeningen - de "edge computing" -module van het systeem - die op zijn beurt goede speculaties geeft over hoe een meter fout is en hoe deze kan worden gerepareerd.