Por que as empresas estão implementando o Edge Analytics em sua linha de trabalho

Muitas empresas agora estão explorando como a análise de borda é diferente das soluções convencionais de processamento de dados e como isso pode ser benéfico para suas operações.

A análise de borda apresenta e traz uma abordagem à análise de dados na qual um cálculo analítico predefinido é executado nos dados em vez de transferi-los de volta para um armazenamento de dados consolidado. Garante que o processo de coleta, processamento e levantamento de dados seja realizado na borda de uma rede em tempo real. Isso permite que as empresas definam os limites e restrições necessários sobre quais informações valem a pena transmitir para um pool de dados não local ou na nuvem para uso futuro. Desde que a análise de borda entrou em ação, os provedores de soluções em todo o mundo têm recorrido à abordagem, juntamente com a nuvem, para lidar com pilhas de dados de IoT.

Várias pesquisas foram realizadas e equipes de pesquisa em todo o mundo apresentaram os melhores insights e intuições sobre análise de borda. Quando se trata de criar uma solução de IoT forte, as estratégias de edgeanalytics provaram ser benéficas em mais de uma maneira. Alguns benefícios de análise de borda oferecidos às empresas incluem:

Ritmo mais rápido: Para a maioria das organizações empresariais, velocidade ou ritmo é considerado o parâmetro mais importante para o seu core business. Por exemplo, a dependência de um empreendimento financeiro de procedimentos de troca de banda larga significa que uma interrupção de meros milissegundos pode acabar dando lugar a consequências indesejáveis. No setor de saúde, perder o controle de alguns segundos pode levar a sequelas terríveis. E, para as empresas que oferecem serviços relacionados a dados aos consumidores, a velocidade lenta pode ser um caos, pois decepcionaria os clientes e causaria danos indeléveis à marca. Então, naturalmente, a velocidade não é mais apenas uma vantagem viável; em vez disso, é uma das melhores práticas que todas as empresas devem adotar.

Ao mesmo tempo, a vantagem mais significativa da computação de borda é sua aptidão e potencial para aumentar o desempenho da rede, minimizando remissões e suspensões indesejadas. O fato de os dispositivos de computação IoTedge desenvolverem dados seccionalmente reduz a necessidade de que as informações coletadas viajem até onde seria necessário em uma estrutura de nuvem convencional.

Flexibilidade : À medida que as empresas começam a crescer, nem sempre é possível calcular perfeitamente os fundamentos da infraestrutura de TI, e a configuração de um data center afiado e completo também é uma proposta de grande orçamento. O avanço da tecnologia baseada em nuvem e da computação de borda, no entanto, tornou bastante fácil para as empresas avaliarem suas operações. Gradualmente, os recursos de cálculo, carregamento e análise estão sendo transformados em expedientes com dimensões menores. A análise de borda permite que as organizações ampliem e multipliquem o escopo e as habilidades da rede.

Confiabilidade: Embora a propagação das estratégias de computação de borda da IoT aumente a superfície de ataque das redes, ela também distribui uma série de pistas de segurança. A estrutura convencional de computação em nuvem é consolidada de forma inata, o que a torna bastante suscetível a ataques DDoS (Distributed Denial of Service) e interrupções de energia. desmontar ou afetar a rede.

Adaptabilidade: A adaptabilidade e flexibilidade da análise de borda também a tornam extremamente versátil. Ao associar-se e associar-se a data centers de ponta locais, os empreendimentos de negócios agora podem se fixar facilmente em mercados apropriados sem precisar capitalizar o desenvolvimento de infraestrutura dispendiosa. Os data centers de borda permitem que eles atendam os usuários finais de forma competente com latência mínima. Isso provou ser altamente útil para provedores de conteúdo que desejam lançar serviços sem interrupção. Simultaneamente, também permite que os dispositivos IoT acumulem quantidades consideráveis ​​de dados acionáveis. Em vez de esperar que os recursos façam login com seus dispositivos e se conectem com servidores em nuvem integrados, os dispositivos de computação de borda estão sempre conectados e sempre gerando dados para exames futuros.

Agora, chegando à arquitetura de borda, os dispositivos implantados são categorizados em três tipos diferentes, ou seja, dispositivos de borda, gateways de borda e sensores e atuadores de borda. Como dispositivos versáteis, os dispositivos de borda tendem a acionar sistemas operacionais completos. O exemplo do Android ou Linux pode ser citado nesse sentido. Após obter os dados dos respectivos sensores, eles executam um cálculo sobre os mesmos e enviam as informações necessárias aos atuadores. Eles também podem ser conectados à nuvem diretamente ou através da facilitação de um Gateway de borda.

Os gateways de borda, por outro lado, têm uma fonte de alimentação sem restrições, maior poder de CPU e sistema de repositório avançado. Assim, eles podem atuar como mediadores entre os Edge Devices e a nuvem, fornecendo serviços adicionais de gerenciamento de localização.

Esses dispositivos transmitem divisões específicas de dados de IoT brutos ou pré-tratados para serviços executados na nuvem, incluindo comodidades de armazenamento, aprendizado de máquina ou serviços interpretativos. Eles aceitam diretivas especiais da nuvem, como alinhamentos, consultas de dados ou protótipos de aprendizado de máquina. Os sensores de borda são dispositivos para fins especiais conectados diretamente aos gateways ou por meio de tecnologias de rádio com eficiência energética.I Nos últimos anos, a análise de borda começou a se aprofundar e abriu o caminho para a tecnologia de última geração. Com esse avanço de ponta a bordo, o aprendizado de máquina e o aprendizado profundo também passaram por vários planos de representação por meio de redes neurais que já estão em uso há décadas.

Olhando para o futuro

Agora, questiona-se se os procedimentos de deep learning utilizados em edge analytics capitulam resultados mais competentes e eficazes. De acordo com algumas pesquisas recentes feitas nessa medida, todos os esforços implícitos de IoT acabariam combinando dados de streaming com aprendizado de máquina, acelerado por processadores distintos ou coesos. Ao incorporar o aprendizado profundo com a análise de borda, os dispositivos agora são capazes de filtrar dados redundantes de maneira mais eficaz, economizando dinheiro e tempo de forma significativa. Aqui, vale a pena mencionar que um dos domínios mais propícios de assimilação de análise de borda e aprendizado de máquina é a análise de vídeo.

No entanto, a ideia fundamental é que a análise de borda promova a filtragem de dados de vídeo disseminados e leve em consideração os dados documentados e registrados da câmera e execute os cálculos necessários em tempo real. Uma vez que os recursos de identificação inteligente de uma única câmera são aumentados e o processamento de computação em nuvem é ativado, a eficiência de infiltração aumenta significativamente, reduzindo simultaneamente os requisitos de mão de obra.

Os algoritmos de rede neural incorporados às câmeras front-end podem extrair os dados necessários de um humano, veículo e outros objetos, o que, por sua vez, ajuda a melhorar a perfeição e a precisão da análise de vídeo. Além disso, realocar o processamento analítico dos servidores de back-end e colocá-los nas câmeras exige que os usuários finais recebam análises de dados em tempo real apropriadas. A análise de borda ajuda a identificar comportamentos anormais e alertas para incidentes de emergência, que, de outra forma, não seriam possíveis com servidores de back-end.

As empresas de petróleo também começaram a usar tecnologias digitais como análise de ponta para equipamentos de petróleo e gás para acompanhar todo o processo de vigilância e enriquecer a produtividade da maneira. O tempo de inatividade de qualquer empreendimento de fabricação pode ser prejudicial à sua produtividade. Além disso, em termos de custo, o tempo de inatividade prova ser muito pior. De acordo com vários estudos, os operadores de petróleo e gás podem sofrer uma grande perda devido ao tempo de inatividade. E, esse tempo de inatividade ocorre principalmente como resultado de falhas nos equipamentos. As organizações petrolíferas estão agora recorrendo a dispositivos e sensores IoT para acumular constantemente dados sobre seus equipamentos e avaliá-los e inspecioná-los com frequência. Ao mesmo tempo, com o aumento da implantação de dispositivos IoT, o número de dados coletados também está aumentando significativamente e, simultaneamente, a necessidade de armazená-los na nuvem também aumentou. Assim, as empresas petrolíferas estão mantendo seus dados de IoT no mesmo nível da edgeanalytics. Dessa forma, quando o custo da transferência pode ser reduzido, a chance de qualquer tipo de falha do equipamento também pode ser prevista com antecedência.

Os sensores de IoT estão fabricando um fluxo constante de dados que não podem ser gerenciados adequadamente com a ajuda de sistemas e tecnologias de armazenamento antigos. Portanto, as empresas começaram a contar com a nuvem para armazenar o mesmo. No entanto, a transmissão de dados para as nuvens e de volta para os respectivos empreendimentos é bastante onerosa, pois exige grande largura de banda. Aqui, a tecnologia de ponta vem como salvadora, disponibilizando dados localmente. Isso significa que as empresas podem determinar se devem direcionar os dados para nuvens ou removê-los se for inadequado.

Por exemplo, a Olea Edge Analytics está pronta para anunciar um novo software e hardware para dragagem de medidores de água danificados. Como afirmado em um comunicado à imprensa, a Olea sugeriu colocar sensores ópticos, giratórios e trêmulos nos hidrômetros, para que quando um dispositivo declame o mostrador do medidor, o outro possa detectar o fluxo de água na tubulação e ficar de olho na rotação do medidor . Os sensores também são conectados a uma plataforma de software EdgeWorks com computação de aprendizado profundo – o módulo de “computação de borda” do sistema – que, por sua vez, fornece especulações adequadas sobre como um medidor está errado e como ele pode ser consertado.