03/28/2024

Edge Analytics explicat în 5 minute sau mai puțin [+ 5 Tools]

Analiza Edge ajută companiile inteligente și orientate spre date să treacă direct la analiza datelor după colectarea datelor de către dispozitivele IoT.

În mod tradițional, companiile colectau date din diverse surse, le stochează într-un cloud sau în stocarea locală și le analizau ulterior. Cu toate acestea, acest model de analiză a datelor este un blocaj vital pentru creșterea Internetului obiectelor (IoT) și a Internetului obiectelor industriale (IIoT).

Analiza marginilor este răspunsul!

Acest articol vă va ghida printr-o călătorie concisă de analiză la margine, astfel încât să puteți dezvolta soluții sau să transformați afacerile digitale fără efort.

Introducere în Edge Analytics

După cum sugerează și numele, edge data analytics este metoda de analiză a datelor la margine. Edge înseamnă sursa datelor. Pentru IoT, aceștia sunt senzori, actuatoare, brațe robotizate, HVAC, comenzi ale transportoarelor, comutatoare de rețea și dispozitive inteligente.

Aplicațiile de analiză Edge efectuează analize de date mai aproape de dispozitivul IoT care colectează date în timp real de la unitățile de producție, sistemele de utilități etc. Astfel, procesele de afaceri critice în timp pot rula fără probleme fără a aștepta intrările logice de la un server central.

Pe scurt, colectarea datelor, procesarea, analiza și acțiunile care au loc într-un dispozitiv inteligent rezultă din analiza datelor de vârf. De exemplu, dispozitivele Amazon Echo sau Nest Home vin cu analize de vârf.

Aceste dispozitive vă ascultă comenzile. Analizează sunetul capturat în limbajul mașinii care caută rezultate pe web. Dispozitivul prezintă și rezultatul interogării disponibil pe internet.

Nevoie de Edge Analytics

Utilizarea dispozitivelor inteligente în industrii precum energia, comerțul cu amănuntul, producția, securitatea, logistica, automobile etc., este în continuă creștere. Dar, lățimea de bandă a internetului nu crește cu aceeași viteză sau lățimea de bandă este întotdeauna limitată.

Prin urmare, colectarea de terabytes de date de pe dispozitivele IoT și transferul acestora în cloud necesită mult timp. Ca să nu mai vorbim de analiza datelor și de trimiterea înapoi a informațiilor utile către dispozitivul inteligent prin aceeași rețea.

Va crea un blocaj de trafic și va dezactiva rețeaua sistemului IoT!

Aici, companiile trebuie să utilizeze aplicații și dispozitive de analiză de vârf. Dispozitivele inteligente critice în timp vor putea analiza datele colectate la fața locului și vor lua măsuri instantaneu.

De exemplu, un vehicul autonom trebuie să frâneze dacă detectează un obstacol brusc și nedorit pe calea sa.

Nu poate aștepta să colecteze datele audio-vizuale ale obstacolului, să le trimită la o aplicație cloud și să aștepte intrarea. În schimb, vehiculul ia o decizie într-o fracțiune de secundă de a schimba direcția sau de a se angaja în pauze de urgență.

  Cum să alegeți ce extensii apar pe bara de instrumente Edge

Cum funcționează Edge Analytics?

Analytics la margine monitorizează de obicei mai multe rețele de dispozitive edge sau IoT. În primul rând, o aplicație de analiză urmărește starea de sănătate și performanța tuturor dispozitivelor inteligente conectate.

Dacă detectează probleme legate de fluxul de lucru, aplicația de analiză încearcă să remedieze problema la nivel local. Dacă problema persistă, aplicația Edge oprește dispozitivul defect. Apoi, anunță tehnicienii umani.

În timpul acestei căi orchestrate, următoarele dispozitive îndeplinesc roluri critice:

  • Senzorii IoT colectează date de mediu cum ar fi presiunea, temperatura, umiditatea, RPM etc.
  • Dispozitivele Edge ar putea fi dispozitive edge dedicate, cum ar fi Sony REA-C1000, pentru analiza datelor la fața locului sau smartphone-uri și tablete pentru a controla dispozitivele IoT.
  • Gateway-urile Edge se laudă cu mai multă putere și memorie decât dispozitivele Edge și funcționează ca intermediar între serverul cloud și dispozitivele IoT.
  • Actuatoarele inteligente care efectuează analiza datelor de la marginea sarcinii sugerează. De exemplu, supape inteligente de apă, întrerupătoare inteligente, brațe robotice inteligente, comenzi inteligente ale transportoarelor și comenzi ale computerului.

Imaginea de mai sus arată o reprezentare schematică a IBM IoT Edge Analytics în sectoarele de management al ospitalității, cum ar fi hotelurile.

Beneficii

#1. Securitate mai mare

În analytics on edge, nu este nevoie să transferați datele în cloud. Datele brute rămân pe dispozitivul unde au fost generate. Deoarece nu există nicio șansă ca datele să fie piratate sau infectate în tranzit, acestea rămân mai sigure.

#2. Prevenirea latenței și analiza datelor în timp aproape real

Anumite procese de afaceri necesită o analiză imediată a datelor pentru operațiuni. Edge Analytics îi ajută în luarea deciziilor autonome prin identificarea și colectarea informațiilor de la sursă.

Deoarece această analiză are loc în apropierea datelor, este nevoie de puțin timp. Nu implică transmiterea de date către servere la distanță, astfel încât obțineți rezultate instantanee.

În scenarii precum identificarea criminalilor din fluxuri CCTV în direct sau analiza datelor de la o aeronavă sau o fabrică de producție, aveți doar câteva fracțiuni de secunde pentru a efectua apelul. Acolo, utilizarea acestei tehnologii vă ajută să luați decizii instantanee.

#3. Scalabilitate ridicată

Pe măsură ce companiile se extind, numărul tot mai mare de date pune o povară mai mare asupra analizei centrale a datelor. Prin descentralizarea procesului, edge analytics vă permite să scalați procesele, oferind capacități de analiză mai bune.

#4. Utilizare mai mică a lățimii de bandă

Transferul de date de la dispozitivele sursă la serverul central și invers utilizează o cantitate mare de lățime de bandă. Multe locații la distanță nu au lățimea de bandă de date sau puterea rețelei necesare pentru transmisie. În astfel de cazuri, edge analytics vă scutește de utilizarea lățimii de bandă.

#5. Cost redus

Metodele convenționale de analiză a datelor mari vă vor costa mulți bani. În timp ce companiile pot procesa datele în serverul lor cloud sau în soluțiile cloud public, stocarea, procesarea, analiza și consumul de lățime de bandă sunt costisitoare.

Această tehnologie folosește dispozitive IoT sau hardware din apropiere pentru analiza datelor. Ca rezultat, vor exista costuri mai mici pentru analiză și lățimea de bandă a rețelei de internet.

Limitări

#1. Securitatea dispozitivelor de la distanță

În timp ce analitica la limită vă protejează datele sensibile de amenințările la securitatea cibernetică în timpul transmiterii datelor, aceasta implică dispozitive de la distanță vulnerabile la astfel de riscuri.

  Utilizați Gesturi Edge pentru nenumărate acțiuni pe Android

Au existat mai multe incidente de piratare a camerelor de securitate, iar a ta, de asemenea, poate fi victima unor astfel de atacuri. Dacă măsurile dvs. de securitate cibernetică nu acoperă aceste dispozitive la distanță, a avea o securitate puternică pentru sistemul dvs. de bază nu va ajuta.

#2. Date pierdute

Designul edge analytics îi permite să utilizeze cele mai relevante date pentru analiză. Restul datelor din setul mare de date brute sunt ignorate.

Deoarece această tehnologie stochează doar aceste instanțe relevante în serverul central, este posibil să nu fie cea mai bună abordare pentru companiile care trebuie să primească și să stocheze toate datele dumneavoastră brute.

#3. Compatibilitate dispozitiv și rețea

Analytics la limită este o tehnologie nouă, așa că pot apărea probleme de compatibilitate și de transmisie a datelor dacă utilizați dispozitive vechi și tehnologie de rețea. Deci, companiile trebuie să achiziționeze noi dispozitive pentru a implementa această tehnologie în organizația lor.

În consecință, acest lucru va crește costul analizei de vârf pentru acea companie. În plus, ar putea necesita o actualizare completă a sistemului care poate perturba operațiunile.

#4. Necesitatea dezvoltării unei soluții proprii

Există diverse platforme analitice disponibile pentru această sarcină. Cu toate acestea, unele companii ar putea avea nevoie de o platformă de analiză de vârf dezvoltată personal, în funcție de dispozitivele pe care trebuie să le analizeze.

#5. Alegerea software-ului potrivit

Unele sisteme disponibile pe piață își împărtășesc datele de ieșire doar pe cloud. Prin urmare, companiile nu reușesc să vadă sursa brută a datelor din spatele analizei. Pentru a evita acest lucru, trebuie să utilizați cel mai recent software de analiză pentru a obține toate datele necesare.

#6. Necesită evaluarea utilizării

Este cel mai potrivit pentru securitate, eficiență și scenarii de luare rapidă a deciziilor. Deci, companiile ar trebui să evalueze dacă au nevoie de el înainte de a opta pentru soluție.

Cazuri de utilizare

Analizarea comportamentului clientului

Comercianții cu amănuntul colectează date de la camerele lor de la magazine, senzorii de parcare și etichetele coșului de cumpărături printr-o serie de senzori. Cu ajutorul analizei de vârf, aceste companii pot utiliza aceste date pentru a oferi clienților soluții personalizate în funcție de comportamentul lor.

Monitorizare și întreținere de la distanță

Industriile producătoare și energetice au nevoie de răspunsuri sau alerte imediate atunci când mașinile nu mai funcționează sau necesită întreținere. În loc de analiza centralizată a datelor, este tehnologia potrivită pentru identificarea mai rapidă a blocajelor viitoare.

Supraveghere inteligentă

De asemenea, este util pentru detectarea intrușilor în timp real. Companiile pot utiliza acest serviciu pentru a-și spori securitatea. Această tehnologie folosește imagini brute de la CCTV pentru a localiza și urmări orice activitate suspectă.

Predicția eșecului

Eșecul hardware IoT se poate dovedi a fi dezastruos. Analizele marginale ale acestor dispozitive hardware IoT pot prezice cu exactitate astfel de probleme. Cu ajutorul acestuia, organizațiile pot lua măsuri proactive și pot crește timpul de funcționare.

În prezent, analitica la limită utilizează în mare parte dispozitive și aplicații personalizate pentru cazuri specifice de utilizare industrială. Găsiți mai jos câteva instrumente și dispozitive pentru a cunoaște tendința:

Dispozitivul Sony Edge Analytics

REA-C1000 de la Sony este un dispozitiv de analiză de margine complet funcțional existent până acum. Puteți conecta camerele de rețea Sony cu acesta pentru a captura și analiza prezentări live pentru telespectatori.

Are funcții de înaltă tehnologie, cum ar fi extragerea scrisului de mână, suprapunerea conținutului, conținutul autonom, prezentatorul de urmărire, împărțirea imaginilor, urmărirea gesturilor publicului și multe altele.

  Cum să joci jocul de navigare secret al Microsoft Edge

AWS IoT GreenGrass

AWS IoT GreenGrass este un serviciu cloud open-source și edge runtime pentru a dezvolta, implementa și controla software-ul pentru dispozitive IoT.

Aduce logica și procesarea datelor în cloud pentru dispozitivele locale IoT. Prin urmare, dispozitivele pot funcționa în lățimi de bandă de rețea reduse sau intermitente.

HPE Edgeline

HPE Edgeline este potrivit pentru utilizarea robustă a dispozitivelor inteligente în fabrici de producție, platforme petroliere etc. Aduce software-ul de vârf și hardware-ul tehnologiei operaționale (OT) direct la nivelul producției.

Prin urmare, dispozitivele inteligente pot primi rapid informații de la un sistem de procesare a datelor la fața locului, mai degrabă decât de la serverele cloud.

Intel IoT Developer Kit

Puteți utiliza software și hardware de la Intel pentru a dezvolta dispozitive inteligente bazate pe analize de vârf pentru uz comercial. Setul de instrumente include următoarele produse:

  • Stiva de software cu drivere, SDK-uri, OS, mostre și biblioteci
  • Distribuția Intel a OpenVINO
  • VPU Intel Movidius
  • Intel Arria 10 FPGA

Azure IoT Edge

Azure IoT Edge aduce sarcini de lucru analitice și AI pe dispozitivele inteligente care funcționează la margine. Această platformă de dezvoltare de analiză de vârf include următoarele caracteristici:

  • Hardware IoT edge de la furnizori de încredere
  • Free Edge Runtime
  • Modul logic de afaceri pentru a rula software-ul pe margine
  • Interfață cloud Azure

Edge vs. Analytics tradițional

Diferența principală dintre edge analytics și tradițională/server analytics este locul analizei datelor.

Pe sistemele edge, analiza datelor are loc în apropierea sau pe dispozitivul IoT care colectează date și execută comenzi. Dimpotrivă, analiza serverului are loc departe de dispozitivul inteligent care colectează date.

Puteți găsi alte diferențe notabile în următorul tabel:

Caracteristică/FuncționalitateAnalitica de margineAnalitica tradiționalăCostul de proprietate RidicatScăzutLatențăPractic zero De obicei scăzut spre moderat
Ridicat dacă serverul se confruntă cu sarcini de lucru mai mari decât capacitatea sa Compatibilitate dispozitivNiciuna
Aveți nevoie de soluții specifice atunci când schimbați dispozitivele. Majoritatea aplicațiilor de analiză bazate pe cloud și pe server sunt compatibile cu mai multe dispozitive. Viteza de analiză a datelor Mai rapidă decât analiza serverului. Mai lentă decât analiza de margine. Configurarea sistemului. Configurați de fiecare dată când schimbați marca și modelul dispozitivului. Configurați o dată și utilizați aplicația ani de zile. Vulnerabilitatea de securitate. conectivitateSistemele IoT vor continua să funcționeze Sistemele IoT se vor opri Aplicații de analiză Opțiuni limitate pe piațăExistă multe aplicații de analiză a datelor bazate pe server pe piață Costul serverului Scăzut sau deloc Ridicat

Întrebări frecvente

Ce este Edge Video Analytics?

Analiza video Edge înseamnă analiza imaginilor unui videoclip într-o locație aproape de mașina de intrare în loc să mutați datele video în serverul cloud.

O cameră sau un codificator procesează imaginea pentru a genera metadate în analiza Edge. Astfel, afacerile primesc timp de răspuns mai rapid și trebuie să cheltuiască mai puțină lățime de bandă pentru transferul de date.

În ce situație este preferată Edge Analytics?

Cel mai bun scenariu pentru analiza de margine este atunci când trebuie să monitorizați dispozitivele. Aceste analize sunt utile și atunci când aveți o conexiune slabă la rețea într-o zonă.

Serviciile financiare și producția sunt sectoare sensibile la latență în care această tehnologie este potrivită. Mai mult, companiile care doresc o extindere ar trebui să opteze și pentru analize de vârf.

Cuvinte finale

Deci, acum știți ce este edge analytics, cum funcționează, beneficiile sale, instrumentele, cazurile de utilizare și multe altele.

Acum puteți lua cu încredere decizii de afaceri pentru a vă moderniza sistemele IIoT cu dispozitive de analiză de vârf pentru a controla rapid dispozitivele de la distanță.

În mod alternativ, articolul vă va ajuta să proiectați sau să dezvoltați noi soluții IoT și IIoT dacă sunteți inginer sau dezvoltator IoT.

În continuare, puteți verifica dispozitivele IoT populare.

x