Warum Unternehmen Edge Analytics in ihrem Arbeitsbereich implementieren

Viele Unternehmen untersuchen jetzt, wie sich die Edge-Analyse von herkömmlichen Datenverarbeitungslösungen unterscheidet und wie sie für ihren Betrieb von Vorteil sein könnte.

Edge Analytics führt einen Ansatz zur Datenanalyse ein und bringt ihn zur Sprache, bei dem eine voreingestellte analytische Berechnung für Daten ausgeführt wird, anstatt sie zurück in einen konsolidierten Datenspeicher zu übertragen. Es stellt sicher, dass der Prozess der Datenerhebung, -verarbeitung und -erhebung direkt am Rand eines Netzwerks in Echtzeit erfolgt. Dies ermöglicht es Geschäftsunternehmen, erforderliche Grenzen und Beschränkungen dafür festzulegen, welche Informationen es wert sind, für die zukünftige Verwendung an einen On-Premise- oder einen Cloud-Datenpool übermittelt zu werden. Seit Edge Analytics ins Spiel gekommen ist, greifen Lösungsanbieter auf der ganzen Welt zusammen mit der Cloud auf diesen Ansatz zurück, um die Berge von IoT-Daten zu bewältigen.

Es wurden eine Reihe von Untersuchungen durchgeführt, und Forschungsteams auf der ganzen Welt haben die besten Erkenntnisse und Intuitionen über Edge Analytics gewonnen. Wenn es darum geht, eine starke IoT-Lösung aufzubauen, haben sich Edge-Analytics-Strategien in mehrfacher Hinsicht als vorteilhaft erwiesen. Zu den Vorteilen von Edge-Analysen, die Unternehmen angeboten werden, gehören:

Schnelleres Tempo: Für die meisten Unternehmensorganisationen gilt Geschwindigkeit oder Tempo als der wichtigste Parameter für ihr Kerngeschäft. Beispielsweise führt die Abhängigkeit eines Finanzunternehmens von Austauschverfahren mit hoher Bandbreite dazu, dass eine Unterbrechung von nur Millisekunden zu unerwünschten Folgen führen kann. Im Gesundheitswesen kann schon der Überblick von wenigen Sekunden zu schlimmen Folgen führen. Und für Unternehmen, die Verbrauchern datenbezogene Dienste anbieten, kann sich trödelndes Tempo als Chaos erweisen, da es die Kunden enttäuschen und der Marke unauslöschlichen Schaden zufügen würde. Geschwindigkeit ist also ganz natürlich nicht mehr nur ein realisierbarer Vorteil; Vielmehr ist es eine der bewährten Vorgehensweisen, an die sich jedes Unternehmen halten sollte.

Gleichzeitig ist der bedeutendste Vorteil von Edgecomputing seine Fähigkeit und sein Potenzial, die Netzwerkleistung durch Minimierung unerwünschter Remission und Suspendierung zu steigern. Die Tatsache, dass IoTedge-Computergeräte zufällig Daten entwickeln, schränkt die Notwendigkeit ein, dass die gesammelten Informationen so weit übertragen werden müssen, wie dies bei einer herkömmlichen Cloud-Struktur der Fall wäre.

Flexibilität : Wenn Unternehmen wachsen, ist es ihnen nicht immer möglich, die Grundlagen der IT-Infrastruktur perfekt zu kalkulieren, und die Einrichtung eines ausgeklügelten und durch und durch Rechenzentrums ist auch ein Vorhaben mit großem Budget. Die Fortschritte in Cloud-basierter Technologie und Edge-Computing haben es jedoch für Unternehmen ziemlich problemlos gemacht, ihre Betriebsabläufe zu messen. Allmählich werden Berechnungs-, Lade- und Analysefunktionen in Hilfsmittel mit kleinerem Fußabdruck umgewandelt. Edge-Analysen ermöglichen es Unternehmen, den Umfang und die Fähigkeiten des Netzwerks zu vergrößern und zu multiplizieren.

Zuverlässigkeit: Während die Verbreitung von IoT-Edge-Computing-Strategien die Angriffsfläche für Netzwerke eskaliert, liefert sie auch eine Reihe von Sicherheitsvorsprüngen. Die herkömmliche Cloud-Computing-Struktur ist von Natur aus konsolidiert, was sie ziemlich anfällig für DDoS-Angriffe (Distributed Denial of Service) und Stromunterbrechungen macht. Edge-Computing verteilt Dispensation, Speicherung und Anwendungen über eine Vielzahl von Rechenzentren, was es schwierig macht, einzelne Störungen zu verursachen demontieren oder das Netzwerk beeinträchtigen.

Anpassungsfähigkeit: Die Anpassungsfähigkeit und Flexibilität von Edge Analytics machen es zudem äußerst vielseitig. Durch den Zusammenschluss und die Zusammenarbeit mit lokalen Edge-Rechenzentren können sich Unternehmen jetzt leicht auf geeignete Märkte festlegen, ohne aus der kostspieligen Infrastrukturentwicklung Kapital schlagen zu müssen. Edge-Rechenzentren ermöglichen es ihnen, die Endbenutzer mit minimaler Latenzzeit kompetent zu bedienen. Dies hat sich als äußerst nützlich für Inhaltsanbieter erwiesen, die Non-Stop-Streaming-Dienste per Direktversand versenden möchten. Gleichzeitig versetzt es IoT-Geräte in die Lage, beträchtliche Mengen an verwertbaren Daten zu sammeln. Anstatt darauf zu warten, dass sich Ressourcen mit ihren Geräten anmelden und sich mit integrierten Cloud-Servern verbinden, sind Edge-Computing-Geräte immer angebunden und erzeugen immer Daten für zukünftige Untersuchungen.

Kommen wir nun zur Edge-Architektur, werden die bereitgestellten Geräte in drei verschiedene Typen kategorisiert, nämlich Edge-Geräte, Edge-Gateways und Edge-Sensoren und -Aktuatoren. Als vielseitige Geräte neigen Edge-Geräte dazu, ausgewachsene Betriebssysteme zu umgehen. Als Beispiele seien hier Android oder Linux genannt. Nachdem sie die Daten von entsprechenden Sensoren erhalten haben, führen sie eine Berechnung auf diesen durch und senden die erforderlichen Informationen an Aktoren. Sie können auch entweder direkt oder mithilfe eines Edge-Gateways in die Cloud überbrückt werden.

Edge-Gateways hingegen verfügen über eine ungehinderte Stromversorgung, eine höhere CPU-Leistung und ein fortschrittliches Repository-System. Daher können sie als Vermittler zwischen den Edge-Geräten und der Cloud fungieren und dadurch zusätzliche Standortverwaltungsdienste bereitstellen.

Diese Geräte geben bestimmte Teile von rohen oder vorbehandelten IoT-Daten an Dienste weiter, die in der Cloud ausgeführt werden, einschließlich Speichereinrichtungen, maschinellem Lernen oder interpretativen Diensten. Sie akzeptieren spezielle Anweisungen aus der Cloud, wie Alignments, Datenabfragen oder Machine-Learning-Prototypen. Kantensensoren sind Spezialgeräte, die direkt oder über energieeffiziente Funktechnologien mit den Gateways verbunden werden.I In den letzten Jahren hat Edge Analytics begonnen, tiefer zu gehen und den Weg für die Technologie der nächsten Generation geebnet. Mit dieser High-End Weiterentwicklung an Bord haben maschinelles Lernen und Deep Learning auch zahlreiche Darstellungsebenen über neuronale Netze durchlaufen, die bereits seit Jahrzehnten im Einsatz sind.

Nach vorne schauen

Nun stellt sich die Frage, ob in der Edge-Analytics eingesetzte Deep-Learning-Verfahren kompetentere und effektivere Ergebnisse kapitulieren. Laut einigen kürzlich durchgeführten Umfragen zu diesem Thema würden alle impliziten IoT-Bemühungen letztendlich Streaming-Daten mit maschinellem Lernen kombinieren, beschleunigt durch unterschiedliche oder zusammenhängende Prozessoren. Durch die Integration von Deep Learning mit Edge-Analytics sind Geräte jetzt in der Lage, redundante Daten effektiver zu filtern, wodurch Geld und Zeit erheblich gespart werden. An dieser Stelle sei erwähnt, dass die Videoanalyse einer der günstigsten Bereiche für die Integration von Edge-Analysen und maschinellem Lernen ist.

Die grundlegende Idee ist jedoch, dass Edge Analytics eine verteilte Videodatenfilterung durchführt und die dokumentierten und aufgezeichneten Daten von der Kamera berücksichtigt und die erforderlichen Berechnungen in Echtzeit ausführt. Sobald die intelligenten Identifikationsmerkmale einer einzelnen Kamera erhöht und die Cloud-Computing-Verarbeitung aktiviert wird, steigt die Infiltrationseffizienz erheblich, wodurch gleichzeitig der Personalbedarf gesenkt wird.

In Frontend-Kameras integrierte neuronale Netzwerkalgorithmen können erforderliche Daten von Menschen, Fahrzeugen und anderen Objekten extrahieren, was wiederum dazu beiträgt, die Perfektion und Präzision der Videoanalyse zu verbessern. Darüber hinaus erfordert die Verlagerung der Analyseverarbeitung von Backend-Servern und deren Platzierung in den Kameras, dass Endbenutzer mit einer geeigneten Echtzeit-Datenanalyse versorgt werden. Edge-Analysen helfen bei der Identifizierung von Anomalien und Warnungen bei Notfallvorfällen, was sonst mit Backend-Servern nicht möglich gewesen wäre.

Die Erdölunternehmen haben auch begonnen, digitale Technologien wie Edge Analytics für Öl- und Gasanlagen einzusetzen, um den gesamten Überwachungsprozess im Auge zu behalten und auf diese Weise die Produktivität zu steigern. Ausfallzeiten für jedes Fertigungsunternehmen können sich nachteilig auf seine Produktivität auswirken. Auch hinsichtlich der Kosten erweist sich die Ausfallzeit als wirklich schlimmer. Mehreren Studien zufolge können Öl- und Gasbetreiber aufgrund von Ausfallzeiten enorme Verluste erleiden. Und diese Ausfallzeiten sind meistens auf Geräteausfälle zurückzuführen. Erdölorganisationen greifen jetzt auf IoT-Geräte und -Sensoren zurück, um ständig Daten über ihre Ausrüstung zu sammeln und sie häufig auszuwerten und zu überwachen. Gleichzeitig nimmt mit dem zunehmenden Einsatz von IoT-Geräten auch die Anzahl der gesammelten Daten erheblich zu, und gleichzeitig ist auch die Notwendigkeit, sie in der Cloud zu speichern, sprunghaft gestiegen. Daher halten Mineralölunternehmen ihre IoT-Daten auf Augenhöhe mit Edge-Analytics. Wenn die Kosten für den Transfer gesenkt werden können, kann auf diese Weise auch die Wahrscheinlichkeit eines Geräteausfalls im Voraus vorhergesagt werden.

IoT-Sensoren fabrizieren eine ständige Flut von Daten, die mit Hilfe uralter Speichersysteme und -technologien nicht richtig verwaltet werden können. Daher haben Unternehmen begonnen, sich auf die Cloud zu verlassen, um sie zu speichern. Die Übertragung von Daten in die Clouds und zurück zu den jeweiligen Unternehmen ist jedoch ziemlich kostspielig, da sie eine große Bandbreite erfordert. Hier kommt die Edge-Technologie als Retter, indem sie Daten lokal verfügbar macht. Das bedeutet, dass Unternehmen dann entscheiden können, ob sie die Daten in Clouds verschieben oder entfernen möchten, wenn dies unangemessen ist.

Beispielsweise wird Olea Edge Analytics neue Soft- und Hardware zum Ausbaggern beschädigter Wasserzähler ankündigen. Wie in einer Pressemitteilung angegeben, hat Olea vorgeschlagen, optische, rotierende und zitternde Sensoren an Wasserzählern anzubringen, damit, wenn ein Gerät die Anzeige des Zählers deklamiert, das andere den Wasserfluss in der Leitung erkennen und die Drehung des Zählers im Auge behalten kann . Die Sensoren sind auch an eine EdgeWorks-Softwareplattform mit Deep-Learning-Berechnungen – dem „Edge-Computing“-Modul des Systems – angeschlossen, was wiederum angemessene Spekulationen darüber angibt, warum ein Messgerät fehlerhaft ist und wie es behoben werden kann.