Edge Analytics und die IoT Edge-Architektur

Was ist Edge Analytics?

Edge Analytics ist eine Methode zum Sammeln, Verarbeiten und Analysieren von Daten an einem nicht zentralen Punkt innerhalb eines Netzwerks – am Rand des Netzwerks – und nicht in der Cloud oder in einem anderen zentralisierten System. Edge-Analysen finden normalerweise an oder in der Nähe eines Sensors, Netzwerk-Switches, Peripherieknotens oder eines anderen angeschlossenen Geräts statt. Die dezentrale, lokale Art der Edge-Analyse hat gegenüber traditionelleren Big-Data-Methoden den Vorteil, dass sie viel schneller ist, zu schnelleren und genaueren Business Intelligence führt und gleichzeitig die Belastung des Netzwerks verringert.

Bei diesem Modell wird der Großteil der Informationen am Rand analysiert und nur die relevantesten und kritischsten Informationen werden dann für eine langsamere, tiefere Analyse in die Cloud hochgeladen. Edge Analytics ist in erster Linie das Produkt einer wachsenden Zahl von IoT-Geräten, die sowohl eine schnellere Datenanalyse erfordern, manchmal in abgelegenen, nicht verbundenen Bereichen, als auch selbst Edge-Analysen durchführen können. In gewisser Weise ist Edge Analytics eine Art geschlossenes IoT-Datenanalyse-Ökosystem, das die Möglichkeit hat, ein intelligentes Gateway zu verwenden, um auf die „Außenwelt“, normalerweise die Cloud, zuzugreifen.

Edge Analytics im Internet der Dinge.

IoT Edge Analytics-Anwendungsfälle

IoT-Edge-Analysen sind am vorteilhaftesten für Systeme, die eine schnelle Datenumwandlung erfordern, um die Funktionalität zu steuern, IoT-Systeme, die riesige Datenmengen sammeln, und IoT-Geräte, die aus Gründen der Remote-Bereitstellung oder Datensicherheit außerhalb des Netzwerks funktionieren müssen.

Ein Paradebeispiel für Edge Analytics in Aktion ist der Fall einer Militärdrohne, die an einem abgelegenen Ort eingesetzt wird. Obwohl die Drohne technisch gesehen die Außenwelt über Satellitenkommunikation erreichen kann, sind die Datenübertragungsgeschwindigkeiten langsam – viel zu langsam, um effektiv Echtzeit-Feedback zu liefern. Stattdessen ermöglichen Edge-Analysen ein nahezu sofortiges Feedback, um eine sichere Mission zu gewährleisten, während kritische Daten später immer noch sicher für weitere Analysen hochgeladen werden können.

Industrial IoT nutzt auch Edge Analytics. In einer Produktionsumgebung, die Edge nutzt, kann Edge Analytics zur Überwachung des Maschinenzustands in Echtzeit verwendet werden, um Anomalien zu erkennen, die auf ein fehlerhaftes Werkzeug hinweisen könnten, sowie um Produktionsinitiativen zu überwachen und Feedback zu geben. Die Geschwindigkeit der Edge-Analyse für IoT-fähige Hersteller ist besonders vorteilhaft, um größere Sicherheitsvorfälle zu verhindern, die Produktion von Ausschussteilen zu reduzieren und den Produktionsmitarbeitern Echtzeitstatistiken zur Verfügung zu stellen, um allen zu helfen, auf dem richtigen Weg zum Ziel zu bleiben. Dies steht im Vergleich zu Cloud Computing, das zwar seinen Platz in der IoT-Strategie eines Herstellers hat, aber zu langsam wäre, um das gleiche Maß an Feedback und Schutz zu bieten.

Die IoT Edge-Architektur

Die IoT-Edge-Architektur besteht aus einer Vielzahl von Geräten, die jeweils ihre Rolle in einer intelligenten Umgebung spielen. Dazu gehören:

Sensoren

Sensoren sind die Art von „Dingen“, an die Menschen normalerweise denken, wenn sie an das Internet der Dinge denken. Sensoren im IoT messen Variablen wie Temperatur, Licht, Standort, Feuchtigkeit und alles andere, was Daten von einem physischen Objekt wie einer Fertigungsanlage erfasst.

Aktuatoren

Aktoren sind es, die Änderungen innerhalb der IoT-Edge-Architektur vornehmen. Denken Sie an Lichtschalter, Wasserventile, Computerbefehle – alles, was etwas anderes bewirken kann, z. B. das Einschalten eines Lichts oder das Verteilen eines Software-Updates.

Intelligente Geräte

Viele Menschen sind mit gängigen intelligenten Geräten wie Smartphones und Tablets vertraut. Andere Beispiele für intelligente Geräte, die in der IoT-Edge-Architektur leben, sind Mikrocontroller wie Arduinos und Einplatinencomputer wie der Raspberry Pi.

Intelligente Gateways

Dies ist eine entscheidende Komponente der IoT-Edge-Architektur. Smart Gateways sind wie herkömmliche IoT-Gateways, da sie die Datenübertragung zwischen lokalen Geräten und der Cloud ermöglichen, jedoch mit zusätzlichen „intelligenten“ Funktionen. Diese Geräte verwenden gängige Feldprotokolle wie Bluetooth und Wi-Fi (unter anderem) und können zwischen diesen in Cloud-Protokolle wie MQTT und HTTP übersetzen. Industrielle IoT-Gateways können lokale Daten zur Speicherung und Analyse an die Cloud senden sowie lokale Daten für Intelligenz mit geringer Latenz analysieren, z. B. Anomalieerkennung in Echtzeit.

Edge Computing für IoT-Architektur.

Weiterführende Informationen zu Edge Analytics

Für einen tieferen Einblick in Edge-Computing und -Analytik, einschließlich eines tiefen Einblicks in Edge-Plattformen, Edge-Geräte und die Bedeutung von Edge für die Fertigung, lesen Sie unser eBook:„The Edge:A New Frontier for Manufacturing Analytics“. Oder erkunden Sie die MachineMetrics Edge-Plattform.