Analiza la margine (Edge Analytics) oferă firmelor axate pe tehnologie și date oportunitatea de a trece direct la interpretarea informațiilor, imediat după ce acestea sunt colectate de dispozitivele IoT.
În trecut, companiile obțineau date din diverse locuri, le depozitau în cloud sau local, pentru a le analiza ulterior. Această metodă clasică de analiză, însă, limitează dezvoltarea Internetului obiectelor (IoT) și a Internetului obiectelor industriale (IIoT).
Soluția este analiza la margine!
Acest articol vă va ghida într-o explorare detaliată a analizei la margine, facilitând dezvoltarea de soluții și transformarea digitală a afacerilor.
Introducere în Analiza la Margine
După cum sugerează numele, analiza la margine (edge data analytics) reprezintă procesul de analizare a datelor la sursa lor, adică la „margine”. În contextul IoT, „marginea” se referă la senzori, actuatoare, brațe robotice, sisteme HVAC, comenzi ale transportoarelor, comutatoare de rețea și alte dispozitive inteligente.
Aplicațiile de analiză la margine realizează analiza datelor aproape de dispozitivele IoT care le colectează, în timp real, din unitățile de producție, sistemele de utilități etc. Astfel, procesele critice pot funcționa fără întreruperi, eliminând așteptarea după informații de la un server central.
În esență, analiza la margine presupune colectarea datelor, procesarea, analiza și acțiunile generate de un dispozitiv inteligent. Un exemplu sunt dispozitivele Amazon Echo sau Nest Home, care utilizează analiza la margine.
Acestea vă ascultă comenzile, analizează sunetul captat, folosind limbajul mașinii, caută rezultatele pe internet și afișează informațiile pe dispozitiv.
Necesitatea Analizei la Margine
Utilizarea dispozitivelor inteligente în sectoare precum energia, comerțul, producția, securitatea, logistica, industria auto, etc., este într-o continuă creștere. Însă, lățimea de bandă a internetului nu crește în același ritm, fiind de cele mai multe ori limitată.
Prin urmare, colectarea de terabytes de date de pe dispozitivele IoT și transmiterea acestora în cloud consumă mult timp. Apoi, analiza și trimiterea informațiilor relevante înapoi către dispozitivele inteligente prin aceeași rețea devin un obstacol.
Acest lucru poate duce la blocaje de trafic și la funcționarea defectuoasă a rețelei sistemului IoT!
Soluția este ca firmele să utilizeze aplicații și echipamente de analiză la margine. Dispozitivele inteligente critice pot analiza datele colectate la fața locului și pot acționa imediat.
De exemplu, un vehicul autonom trebuie să frâneze dacă detectează un obstacol brusc în cale. Nu poate aștepta colectarea datelor audio-vizuale, trimiterea lor către o aplicație cloud și primirea instrucțiunilor. Trebuie să ia o decizie într-o fracțiune de secundă pentru a schimba direcția sau a frâna de urgență.
Cum Funcționează Analiza la Margine?
Analiza la margine supraveghează, de obicei, rețele de dispozitive de margine sau IoT. O aplicație de analiză verifică starea și performanța tuturor dispozitivelor inteligente conectate.
Dacă detectează probleme, încearcă să le rezolve local. Dacă problema persistă, aplicația oprește dispozitivul defect și informează tehnicienii.
În acest proces, următoarele dispozitive joacă roluri esențiale:
- Senzorii IoT colectează date precum presiunea, temperatura, umiditatea, turația etc.
- Dispozitivele de margine (Edge) pot fi echipamente dedicate, cum ar fi Sony REA-C1000, pentru analiza datelor la fața locului, sau smartphone-uri și tablete utilizate pentru controlul dispozitivelor IoT.
- Gateway-urile Edge au o capacitate de procesare și memorare superioară dispozitivelor de margine, funcționând ca intermediari între serverul cloud și dispozitivele IoT.
- Actuatoarele inteligente realizează analizele sugerate de datele de la margine. Exemple sunt supapele inteligente de apă, întrerupătoarele inteligente, brațele robotice, comenzile transportoarelor și comenzile computerizate.
Imaginea de mai sus ilustrează o schemă a analizei IBM IoT Edge în sectorul ospitalității, cum ar fi hotelurile.
Beneficii
#1. Securitate Sporită
În analiza la margine, nu este necesară transferarea datelor în cloud. Datele brute rămân pe dispozitivul unde au fost generate. Astfel, fiind protejate de riscul de a fi piratate sau infectate în timpul transferului, devin mai sigure.
#2. Prevenirea Latenței și Analiza Datelor în Timp Real
Unele procese necesită analiza imediată a datelor pentru a funcționa eficient. Analiza la margine permite luarea deciziilor autonome, identificând și colectând informații de la sursă.
Deoarece analiza are loc aproape de date, timpul necesar este minim. Nu presupune transmiterea datelor către servere la distanță, rezultatele fiind obținute instantaneu.
În situații precum identificarea infractorilor din transmisiuni video live sau analiza datelor dintr-un avion sau o fabrică, deciziile trebuie luate în câteva fracțiuni de secundă. Analiza la margine ajută la luarea unor decizii imediate.
#3. Scalabilitate Înaltă
Pe măsură ce companiile cresc, cantitatea tot mai mare de date pune o presiune crescută asupra analizei centrale. Prin descentralizarea procesului, analiza la margine permite scalarea operațiunilor, oferind capabilități de analiză îmbunătățite.
#4. Utilizare Redusă a Lățimii de Bandă
Transferul datelor de la dispozitivele sursă la serverul central și înapoi consumă o cantitate mare de lățime de bandă. Multe locații îndepărtate nu dispun de lățimea de bandă necesară sau de o rețea puternică pentru transferul datelor. În aceste cazuri, analiza la margine scutește utilizarea intensivă a lățimii de bandă.
#5. Cost Redus
Metodele clasice de analiză a datelor mari pot fi costisitoare. Deși companiile pot procesa datele pe serverele proprii sau în soluții cloud publice, stocarea, procesarea, analiza și utilizarea lățimii de bandă generează costuri semnificative.
Analiza la margine utilizează dispozitive IoT sau hardware apropiat pentru a procesa datele. Astfel, costurile pentru analiză și lățimea de bandă a rețelei internet sunt reduse.
Limitări
#1. Securitatea Dispozitivelor la Distanță
Deși analiza la margine protejează datele sensibile de amenințările cibernetice în timpul transmiterii datelor, aceasta implică dispozitive la distanță, vulnerabile la astfel de riscuri.
Au existat numeroase cazuri de piratare a camerelor de securitate, iar dispozitivele dumneavoastră pot deveni, de asemenea, victime ale acestor atacuri. Dacă măsurile de securitate cibernetică nu acoperă aceste dispozitive la distanță, o securitate robustă a sistemului central nu va fi suficientă.
#2. Date Pierdute
Analiza la margine este proiectată să utilizeze doar cele mai relevante date pentru analiză. Restul datelor brute sunt ignorate.
Deoarece doar instanțele relevante sunt stocate pe serverul central, această abordare s-ar putea să nu fie ideală pentru companiile care trebuie să colecteze și să stocheze toate datele brute.
#3. Compatibilitatea Dispozitiv și Rețea
Analiza la margine este o tehnologie nouă, astfel încât pot apărea probleme de compatibilitate și de transfer de date dacă se utilizează dispozitive vechi sau tehnologie de rețea învechită. Companiile vor trebui să achiziționeze echipamente noi pentru a implementa această tehnologie în organizație.
Acest lucru va crește costurile analizelor la margine. În plus, ar putea fi necesară o actualizare completă a sistemului, care poate perturba operațiunile.
#4. Necesitatea Dezvoltării unei Soluții Proprii
Există diverse platforme analitice disponibile pentru această sarcină. Însă, unele firme pot avea nevoie de o platformă personalizată de analiză la margine, în funcție de dispozitivele pe care trebuie să le analizeze.
#5. Alegerea Software-ului Potrivit
Unele sisteme disponibile pe piață partajează datele de ieșire doar în cloud. Astfel, companiile nu pot vedea datele brute care stau la baza analizei. Pentru a evita acest lucru, trebuie să utilizați cele mai recente programe de analiză pentru a obține toate informațiile necesare.
#6. Necesită Evaluarea Utilizării
Această tehnologie este ideală pentru securitate, eficiență și situații în care deciziile trebuie luate rapid. Companiile trebuie să evalueze dacă aceasta se potrivește nevoilor lor înainte de a opta pentru această soluție.
Cazuri de Utilizare
Analizarea Comportamentului Clienților
Comercianții colectează date de la camerele de supraveghere din magazine, senzorii de parcare și etichetele coșurilor de cumpărături. Folosind analiza la margine, firmele pot oferi clienților soluții personalizate, adaptate comportamentului lor.
Monitorizare și Întreținere la Distanță
Industriile manufacturiere și energetice au nevoie de răspunsuri sau alerte imediate când utilajele se defectează sau necesită întreținere. Analiza la margine este tehnologia ideală pentru a identifica rapid problemele ce ar putea apărea, în locul analizelor centralizate.
Supraveghere Inteligentă
Este utilă și pentru detectarea intrușilor în timp real. Companiile pot utiliza această tehnologie pentru a-și spori securitatea. Aceasta prelucrează imaginile de la camerele CCTV pentru a localiza și a urmări orice activitate suspectă.
Predictia Defectiunilor
Defectarea hardware-ului IoT poate avea consecințe grave. Analiza la margine a acestor echipamente poate prezice cu precizie aceste probleme. Organizațiile pot lua măsuri preventive și pot crește timpul de funcționare.
În prezent, analiza la margine este utilizată mai ales prin dispozitive și aplicații personalizate, pentru cazuri specifice din sectorul industrial. Mai jos sunt prezentate câteva instrumente și echipamente care ilustrează tendința actuală:
Dispozitivul Sony Edge Analytics
REA-C1000 de la Sony este un dispozitiv de analiză la margine complet funcțional. Puteți conecta camerele de rețea Sony pentru a captura și a analiza prezentări live pentru telespectatori.
Are funcții avansate, cum ar fi extragerea textului scris de mână, suprapunerea conținutului, conținut autonom, urmărirea prezentatorului, împărțirea imaginilor, urmărirea gesturilor publicului și multe altele.
AWS IoT GreenGrass
AWS IoT GreenGrass este un serviciu cloud open-source, cu o platformă runtime pentru a dezvolta, implementa și administra software-ul pentru dispozitivele IoT.
Aduce logica și procesarea datelor din cloud către dispozitivele locale IoT. Astfel, dispozitivele pot funcționa chiar și în condiții de lățime de bandă redusă sau intermitentă.
HPE Edgeline
HPE Edgeline este ideal pentru utilizarea intensivă a dispozitivelor inteligente în fabrici de producție, platforme petroliere etc. Aduce software-ul și hardware-ul tehnologiei operaționale (OT) direct la nivelul producției.
Prin urmare, dispozitivele inteligente pot primi informații rapid, de la un sistem de procesare a datelor local, în loc de serverele cloud.
Intel IoT Developer Kit
Puteți folosi software-ul și hardware-ul de la Intel pentru a dezvolta dispozitive inteligente bazate pe analiza la margine, pentru uz comercial. Setul de instrumente include următoarele produse:
- Stiva software cu drivere, SDK-uri, sisteme de operare, exemple și biblioteci
- Distribuția Intel a OpenVINO
- VPU Intel Movidius
- Intel Arria 10 FPGA
Azure IoT Edge
Azure IoT Edge aduce sarcini analitice și inteligență artificială (AI) pe dispozitivele inteligente care funcționează la margine. Această platformă de dezvoltare include următoarele caracteristici:
- Hardware IoT de la furnizori de încredere
- Free Edge Runtime
- Modul logic de afaceri pentru a rula software-ul la margine
- Interfață cloud Azure
Analiza la Margine vs. Analiza Tradițională
Diferența principală dintre analiza la margine și analiza tradițională sau de server este locul unde are loc procesarea datelor.
În sistemele de margine, analiza datelor are loc aproape de sau chiar pe dispozitivul IoT care colectează date și execută comenzi. În contrast, analiza serverului are loc la distanță de dispozitivul inteligent.
Alte diferențe notabile sunt prezentate în tabelul următor:
| Caracteristică/Funcționalitate | Analiza la Margine | Analiza Tradițională |
| Costul de proprietate | Ridicat | Scăzut |
| Latență | Practic zero | De obicei scăzută spre moderată. Ridicată dacă serverul are o capacitate inferioară sarcinilor de lucru. |
| Compatibilitatea dispozitivului | Niciuna. Necesită soluții specifice la schimbarea dispozitivelor. | Majoritatea aplicațiilor de analiză bazate pe cloud sau server sunt compatibile cu multiple dispozitive. |
| Viteza analizei datelor | Mai rapidă decât analiza de server. | Mai lentă decât analiza la margine. |
| Configurarea sistemului | Necesită configurare la fiecare schimbare a mărcii sau modelului dispozitivului. | Se configurează o singură dată, iar aplicația poate fi utilizată ani de zile. |
| Vulnerabilitatea de securitate | Mai mică, datorită conectivității reduse. | Mai mare, datorită conectivității la rețea. |
| Funcționalitatea sistemelor IoT în cazul problemelor de conectivitate | Sistemele IoT continuă să funcționeze. | Sistemele IoT se opresc. |
| Aplicații de analiză | Opțiuni limitate pe piață. | Multe aplicații de analiză a datelor bazate pe server. |
| Costul serverului | Scăzut sau inexistent. | Ridicat. |
Întrebări Frecvente
Ce este analiza video la margine?
Analiza video la margine presupune procesarea imaginilor video în apropierea locației de intrare, în loc să se transfere datele video către serverul cloud. O cameră sau un codificator procesează imaginea pentru a genera metadate în cadrul analizei la margine. Astfel, firmele obțin timp de răspuns mai rapid și cheltuiesc mai puțin pe lățimea de bandă pentru transferul datelor.
În ce situație este preferată analiza la margine?
Analiza la margine este cea mai potrivită atunci când este necesară monitorizarea dispozitivelor. Este utilă și când conexiunea la rețea este slabă. Serviciile financiare și producția sunt sectoare sensibile la latență, unde această tehnologie se potrivește cel mai bine. De asemenea, este ideală pentru companiile care doresc o extindere rapidă.
Concluzie
Acum, înțelegeți ce este analiza la margine, cum funcționează, beneficiile sale, instrumentele, cazurile de utilizare și multe altele.
Acum puteți lua decizii informate pentru a moderniza sistemele IIoT cu dispozitive de analiză la margine, facilitând controlul rapid al echipamentelor de la distanță.
De asemenea, acest articol vă poate ajuta să proiectați sau să dezvoltați noi soluții IoT și IIoT, dacă sunteți inginer sau dezvoltator.
În continuare, vă invităm să explorați dispozitivele IoT populare.