Edge Analytics: Wie Unternehmen Echtzeit-Insights gewinnen und Effizienz steigern

Viele Unternehmen erkunden nun, wie sich Edge-Analyse von herkömmlichen Datenverarbeitungslösungen unterscheidet und wie sie für ihre Operationen vorteilhaft sein könnte.

Edge Analytics führt einen Ansatz zur Datenanalyse ein, bei dem eine voreingestellte analytische Berechnung auf Daten ausgeführt wird, anstatt sie zurück in einen konsolidierten Datenspeicher zu übertragen. Es stellt sicher, dass der Prozess der Datenerfassung, -verarbeitung und -auswertung direkt am Rand eines Netzwerks in Echtzeit durchgeführt wird. Dies ermöglicht Unternehmen, erforderliche Grenzen und Beschränkungen festzulegen, welche Informationen wert sind, an einen On-Premise- oder Cloud-Datenpool für zukünftige Nutzung weitergeleitet zu werden. Seit Edge Analytics ins Spiel gekommen ist, greifen Lösungsanbieter weltweit auf den Ansatz zurück, zusammen mit Cloud, um Berge von IoT-Daten zu bewältigen.

Eine Reihe von Forschungen wurde durchgeführt, und Forschungsteams weltweit haben beste Insights und Intuitionen über Edge Analytics geliefert. Wenn es darum geht, eine starke IoT-Lösung aufzubauen, haben sich Edge-Analytics-Strategien in mehr als einer Hinsicht als vorteilhaft erwiesen. Einige der Edge-Analytics-Vorteile, die Unternehmen geboten werden, umfassen:

Höheres Tempo: Für die meisten Unternehmen wird Geschwindigkeit oder Tempo als der wichtigste Parameter für ihr Kerngeschäft betrachtet. Zum Beispiel bedeutet die Abhängigkeit eines Finanzunternehmens von High-Bandwidth-Austauschverfahren, dass eine Unterbrechung von wenigen Millisekunden zu unerwünschten Folgen führen kann. Im Gesundheitssektor kann der Verlust von nur wenigen Sekunden fatale Folgen haben. Und für Unternehmen, die datenbezogene Services für Verbraucher anbieten, kann trügerische Geschwindigkeit Chaos bedeuten, da sie Kunden enttäuscht und der Marke irreparable Schäden zufügt. So natürlich ist Geschwindigkeit nicht mehr nur ein lebensfähiger Vorteil; vielmehr ist es eine der Best Practices, die jedes Business beibehalten sollte.

Gleichzeitig ist der signifikanteste Vorteil von Edge Computing seine Eignung und sein Potenzial, die Netzwerkleistung durch Minimierung unerwünschter Übertragung und Suspension zu steigern. Die Tatsache, dass IoT-Edge-Computing-Geräte Daten sektoral entwickeln, verringert die Notwendigkeit, dass die gesammelten Informationen so weit reisen müssen wie unter einer herkömmlichen Cloud-Struktur.

Flexibilität: Wenn Unternehmen anfangen zu wachsen, ist es nicht immer möglich, die IT-Infrastruktur-Grundlagen perfekt zu berechnen, und das Aufsetzen eines vollständigen Rechenzentrums ist auch eine große Budgetfrage. Der Fortschritt in Cloud-basierter Technologie und Edge Computing hat es jedoch ziemlich problemlos gemacht, für Unternehmen, ihre Operationen einzuschätzen. Allmählich werden Berechnungs-, Lade- und Analytik-Fähigkeiten in Geräte mit kleinerem Footprint gerollt. Edge Analytics ermöglicht Organisationen, den Umfang und die Fähigkeiten des Netzwerks zu vergrößern und zu vervielfachen.

Zuverlässigkeit: Während die Verbreitung von IoT-Edge-Computing-Strategien die Angriffsfläche für Netzwerke erweitert, verteilt sie auch eine Reihe von Sicherheitsvorteilen. Die herkömmliche Cloud-Computing-Struktur ist inhärent konsolidiert, was sie ziemlich anfällig für DDoS-Angriffe (Distributed Denial of Service) und Stromausfälle macht. Edge Computing verteilt Verarbeitung, Speicherung und Applikationen über eine Vielzahl von Rechenzentren, was es schwierig macht, für jede einzelne Störung das Netzwerk zu demontieren oder zu beeinflussen.

Anpassungsfähigkeit: Die Anpassungsfähigkeit und Flexibilität von Edge Analytics machen es extrem vielseitig. Durch Konsortieren und Assoziieren mit lokalen Edge-Rechenzentren können Geschäftsvorhaben nun einfach angemessene Märkte festlegen, ohne in kostspielige Infrastruktur-Entwicklung investieren zu müssen. Edge-Rechenzentren ermöglichen es ihnen, Endnutzer kompetent mit minimaler Latenz zu bedienen. Dies hat sich als hoch nützlich für Content-Provider erwiesen, die non-stop Streaming-Services ausliefern wollen. Gleichzeitig stattet es IoT-Geräte aus, beträchtliche Mengen an actionable Daten anzuhäufen. Statt darauf zu warten, dass Ressourcen sich mit ihren Geräten einloggen und mit integrierten Cloud-Servern verbinden, sind Edge-Computing-Geräte immer verbunden und generieren ständig Daten für zukünftige Untersuchung.

Kommen wir nun zur Edge-Architektur: Die deployed Geräte werden in drei verschiedene Typen kategorisiert: Edge Devices, Edge Gateways und Edge Sensoren & Aktuatoren. Als vielseitige Geräte neigen Edge Devices dazu, vollwertige Betriebssysteme zu fahren. Das Beispiel von Android oder Linux kann hier zitiert werden. Nachdem sie Daten von den jeweiligen Sensoren erhalten haben, führen sie eine Berechnung darauf aus und senden die erforderlichen Informationen an Aktuatoren. Sie können auch direkt oder durch die Vermittlung eines Edge Gateways an die Cloud angebunden werden.

Edge Gateways hingegen haben eine ununterbrochene Stromversorgung, größere CPU-Leistung und ein fortschrittliches Repository-System. Daher können sie als Vermittler zwischen Edge Devices und Cloud fungieren und dabei zusätzliche Standortmanagement-Services bieten.

Diese Geräte übergeben bestimmte Divisionen von rohen oder vorverarbeiteten IoT-Daten an Services, die in der Cloud laufen, einschließlich Storage-Amenities, Machine Learning oder Interpretations-Services. Sie akzeptieren spezielle Direktiven von der Cloud, wie Ausrichtungen, Datenanfragen oder Machine-Learning-Prototypen. Edge-Sensoren sind spezielle Zweckgeräte, die direkt an die Gateways angebunden sind oder über energieeffiziente Funktechnologien. In den letzten Jahren hat Edge Analytics begonnen, tiefer zu gehen und den Weg für Next-Gen-Technologie geebnet. Mit diesem High-End-Fortschritt sind Machine Learning und Deep Learning auch durch zahlreiche Ebenen der Repräsentation via Neuronale Netze gegangen, die bereits seit Jahrzehnten in Nutzung sind.

Ausblick

Nun stellt sich die Frage, ob Deep-Learning-Prozeduren, die in Edge Analytics verwendet werden, kompetentere und effektivere Ergebnisse liefern. Laut einigen jüngsten Umfragen in dieser Hinsicht würden alle implizierten IoT-Bemühungen letztendlich Streaming-Daten mit Machine Learning kombinieren, beschleunigt durch distinkte oder kohäsive Prozessoren. Durch die Integration von Deep Learning mit Edge Analytics sind Geräte nun in der Lage, redundante Daten effektiver auszusieben, wodurch Geld und Zeit in erheblichem Maße gespart werden. Hier ist es erwähnenswert, dass einer der vielversprechendsten Bereiche der Assimilation von Edge Analytics und Machine Learning Video-Analytik ist.

Die fundamentale Idee ist jedoch, dass Edge Analytics disseminierte Video-Datenfilterung vollzieht und die dokumentierten & chronikierten Daten von der Kamera in Betracht zieht und die erforderlichen Berechnungen in Echtzeit ausführt. Sobald die Smart-Identifikations-Features einer einzelnen Kamera erhöht sind und das Cloud-Computing-Processing aktiviert wird, steigt die Infiltrationseffizienz in erheblichem Maße, was gleichzeitig die Personalbedarfe senkt.

Neuronale Netzwerk-Algorithmen, die in Frontend-Kameras eingebaut sind, können erforderliche Daten von Menschen, Fahrzeugen und anderen Objekten extrahieren, was wiederum hilft, die Perfektion und Präzision der Video-Analytik zu steigern. Zudem erfordert das Verlagern der Analytik-Verarbeitung von Backend-Servern in die Kameras, dass Endnutzer mit angemessenen Echtzeit-Datenanalysen versorgt werden. Edge Analytics hilft bei der Identifikation anormalen Verhaltens und Alerts für Notfallvorfälle, die sonst mit Backend-Servern nicht möglich gewesen wären.

Petroleum-Unternehmen haben auch begonnen, digitale Technologien wie Edge Analytics für Öl- und Gas-Ausrüstung einzusetzen, um den gesamten Überwachungsprozess im Auge zu behalten und Produktivität anzureichern. Downtime für jedes Fertigungsunternehmen kann für seine Produktivität schädlich sein. Auch in Kostenbegriffen erweist sich Downtime als wirklich schlimm. Laut mehreren Studien können Öl- und Gas-Betreiber enorme Verluste durch Downtime erleiden. Und diese Downtime resultiert mostly aus Geräteausfällen. Petroleum-Organisationen greifen nun auf IoT-Geräte und Sensoren zurück, um ständig Daten über ihre Ausrüstung zu sammeln und sie häufig zu evaluieren & zu überwachen. Gleichzeitig ist mit dem Anstieg der IoT-Geräte-Deployments die Menge der gesammelten Daten auch signifikant gestiegen, und gleichzeitig ist der Bedarf, sie in der Cloud zu speichern, auch gestiegen. Daher halten Petroleum-Unternehmen ihre IoT-Daten mit Edge Analytics auf Augenhöhe. So kann, wenn die Transferkosten reduziert werden, die Chance für irgendeinen Geräteausfall auch im Voraus vorhergesagt werden.

IoT-Sensoren fertigen einen konstanten Strom von Daten an, der nicht ordnungsgemäß mit Hilfe alter Speichersysteme und Technologien gemanagt werden kann. Daher haben Unternehmen begonnen, auf Cloud zu setzen, um diese zu speichern. Allerdings ist das Übertragen von Daten in die Clouds und zurück zu den jeweiligen Unternehmen ziemlich kostspielig, da es große Bandbreite erfordert. Hier kommt Edge-Technologie als Retter, indem sie Daten lokal verfügbar macht. Das bedeutet, dass Unternehmen dann bestimmen können, ob sie die Daten in Clouds treiben oder entfernen, wenn sie unangemessen sind.

Zum Beispiel wird Olea Edge Analytics neue Software und Hardware für das Ausbaggern beschädigter Wasserzähler ankündigen. Wie in einer Pressemitteilung angegeben, hat Olea vorgeschlagen, optische, rotierende und vibrierende Sensoren an Wasserzähler anzubringen, sodass, wenn ein Gerät den Zähler-Zifferblatt abliest, das andere den Wasserfluss im Rohr detektieren und das Auge auf die Rotation des Zählers halten kann. Die Sensoren sind auch an eine EdgeWorks-Softwareplattform mit Deep-Learning-Berechnungen angebunden – das „Edge-Computing“-Modul des Systems –, das wiederum proper Spekulation darüber gibt, wie ein Zähler fehlerhaft ist und wie er repariert werden kann.