Análise de Borda: Como Empresas Estão Obtendo Insights em Tempo Real e Aumentando Eficiência

Muitas empresas agora estão explorando como a análise de borda difere de soluções convencionais de processamento de dados e como poderia ser benéfica para suas operações.

A análise de borda introduz e traz uma abordagem para análise de dados na qual um cálculo analítico pré-definido é executado nos dados em vez de transferi-los de volta para um armazenamento de dados consolidado. Ela garante que o processo de coleta, processamento e pesquisa de dados seja realizado bem na borda de uma rede em tempo real. Isso permite que empresas estabeleçam limites e restrições necessárias sobre quais informações valem a pena transmitir para um pool de dados on-premise ou na nuvem para uso futuro. Desde que a análise de borda entrou em jogo, provedores de soluções ao redor do mundo têm recorrido à abordagem, junto com a nuvem, para lidar com pilhas de dados IoT.

Uma série de pesquisas foram conduzidas, e equipes de pesquisa ao redor do mundo apresentaram os melhores insights e intuições sobre análise de borda. Quando se trata de construir uma solução IoT forte, estratégias de análise de borda provaram ser benéficas de mais de uma maneira. Alguns benefícios de análise de borda oferecidos às empresas incluem:

Ritmo mais rápido: Para a maioria das organizações de negócio, velocidade ou ritmo é considerado o parâmetro mais importante para seu negócio principal. Por exemplo, a dependência de um empreendimento financeiro em procedimentos de troca de alta largura de banda significa que uma interrupção de meros milissegundos pode acabar dando lugar a consequências indesejáveis. No setor de saúde, perder o rastreamento de até alguns segundos pode levar a desfechos graves. E para empresas que oferecem serviços relacionados a dados para consumidores, velocidade lenta pode provar ser caos, pois decepcionaria clientes e causaria danos indeléveis à marca. Então, naturalmente, velocidade não é mais apenas uma vantagem viável; é uma das melhores práticas que todo negócio deve manter.

Ao mesmo tempo, a vantagem mais significativa da computação de borda é sua aptidão e potencial para melhorar o desempenho da rede minimizando remissão e suspensão indesejadas. O fato de dispositivos de computação de borda IoT desenvolverem dados seccionalmente reduz a necessidade de a informação coletada viajar tão longe quanto teria que sob uma estrutura de nuvem convencional.

Flexibilidade: À medida que empresas começam a crescer, nem sempre é possível para elas calcular perfeitamente os essenciais de infraestrutura de TI, e configurar um data center completo e definitivo também é uma proposta de grande orçamento. O avanço em tecnologia baseada em nuvem e computação de borda, no entanto, tornou praticamente sem complicações para empresas medirem suas operações. Gradualmente, capacidades de cálculo, carregamento e análises estão sendo incorporadas em dispositivos com pegadas menores. A análise de borda permite que organizações ampliem e multipliquem o escopo e habilidades da rede.

Confiabilidade: Enquanto a propagação de estratégias de computação de borda IoT aumenta a superfície de ataque para redes, também distribui uma variedade de vantagens de segurança. A estrutura convencional de computação em nuvem é inerentemente consolidada, o que a torna bastante suscetível a ataques DDoS (Negação de Serviço Distribuída) e interrupções de energia. A computação de borda distribui dispensação, armazenamento e aplicações através de uma ampla variedade de data centers, o que torna difícil para qualquer interferência única desmantelar ou afetar a rede.

Adaptabilidade: A adaptabilidade e flexibilidade da análise de borda também a tornam extremamente versátil. Ao consorciar e associar com data centers de borda locais, empreendimentos de negócio podem agora facilmente fixar mercados apropriados sem ter que capitalizar em desenvolvimento de infraestrutura custoso. Data centers de borda tornam possível para eles servir usuários finais competentemente com latência mínima. Isso provou ser altamente útil para provedores de conteúdo procurando soltar serviços de streaming não-parados. Simultaneamente, também dota dispositivos IoT a acumular quantidades consideráveis de dados acionáveis. Em vez de aguardar recursos para logar com seus dispositivos e conectar com servidores de nuvem integrados, dispositivos de computação de borda estão sempre conectados e sempre gerando dados para exame futuro.

Agora, indo para arquitetura de borda, os dispositivos implantados são categorizados em três tipos diferentes, nomeadamente dispositivos de borda, gateways de borda e sensores & atuadores de borda. Como dispositivos versáteis, dispositivos de borda tendem a rodar sistemas operacionais completos. O exemplo de Android ou Linux pode ser citado a este respeito. Após obterem dados de sensores respectivos, eles rodam uma computação nos mesmos e enviam a informação requerida para atuadores. Eles também podem ser conectados à nuvem diretamente ou através da facilitação de um Gateway de Borda.

Gateways de borda, por outro lado, têm fornecimento de energia irrestrito, maior poder de CPU e sistema de repositório avançado. Portanto, podem atuar como mediadores entre Dispositivos de Borda e nuvem, fornecendo serviços adicionais de gerenciamento de localização.

Estes dispositivos passam divisões particulares de dados IoT brutos ou pré-tratados para serviços rodando na nuvem, incluindo amenidades de armazenamento, machine learning ou serviços interpretativos. Eles aceitam diretivas especiais da nuvem, como alinhamentos, consultas de dados ou protótipos de machine learning. Sensores de borda são dispositivos de propósito especial conectados aos gateways diretamente ou via tecnologias de rádio energeticamente eficientes. Nos últimos anos, a análise de borda começou a ir mais fundo e pavimentou o caminho para tecnologia de próxima geração. Com este avanço de ponta a bordo, machine learning e deep learning também passaram por numerosos planos de representação via redes neurais que já estão em uso há décadas.

Olhando para o Futuro

Agora, a questão surge: se procedimentos de deep learning usados em análise de borda capitulam resultados mais competentes e eficazes. Segundo algumas pesquisas recentes feitas nesta medida, todos os esforços IoT implícitos finalmente combinariam dados de streaming com machine learning, acelerados por processadores distintos ou coesos. Ao incorporar deep learning com análise de borda, dispositivos agora se tornaram capazes de peneirar dados redundantes de maneira mais eficaz, economizando dinheiro e tempo significativamente. Aqui, vale mencionar que um dos domínios mais promissores de assimilar análise de borda e machine learning é analytics de vídeo.

No entanto, a ideia fundamental é que a análise de borda executa filtragem disseminada de dados de vídeo, e leva em consideração os dados documentados e crônicos da câmera e executa os cálculos requeridos em tempo real. Uma vez que as características de identificação inteligente de uma única câmera são aumentadas, e o processamento de computação em nuvem é habilitado, a eficiência de infiltração sobe a um grau significativo, diminuindo simultaneamente os requisitos de mão de obra.

Algoritmos de rede neural incorporados em câmeras frontais podem extrair dados requeridos de um humano, veículo e outros objetos, que por sua vez ajudam a melhorar a perfeição e precisão de analytics de vídeo. Além disso, realocar processamento de analytics de servidores de backend e colocá-los nas câmeras requer que usuários finais sejam fornecidos com análise de dados em tempo real apropriada. A análise de borda ajuda a identificar comportamento anômalo e alertas para incidentes de emergência, que de outra forma não seriam possíveis com servidores de backend.

Empresas de petróleo também começaram a usar tecnologias digitais como análise de borda para equipamentos de óleo e gás para manter um olho no processo de vigilância inteiro e enriquecer produtividade. Tempo de inatividade para qualquer empreendimento de manufatura pode ser prejudicial à sua produtividade. Também, em termos de custo, tempo de inatividade prova ser realmente pior. Segundo vários estudos, operadores de óleo e gás podem incorrer em enorme perda por conta de tempo de inatividade. E este tempo de inatividade mostly ensues como resultado de falhas de equipamento. Organizações de petróleo agora estão recorrendo a dispositivos e sensores IoT para constantemente acumular dados sobre seus equipamentos e avaliar e vigiar frequentemente. Ao mesmo tempo, com o aumento na implantação de dispositivos IoT, o número de dados coletados também está aumentando significativamente, e simultaneamente a necessidade de eles serem armazenados na nuvem também subiu. Assim, empresas de petróleo estão mantendo seus dados IoT em par com análise de borda. Dessa forma, quando o custo da transferência pode ser reduzido, a chance para qualquer tipo de falha de equipamento também pode ser prevista com antecedência.

Sensores IoT estão fabricando um fluxo constante de dados que não pode ser gerenciado adequadamente com a ajuda de sistemas e tecnologias de armazenamento antigos. Portanto, negócios começaram a confiar na nuvem para armazenar os mesmos. No entanto, transmitir dados para as nuvens e de volta para os empreendimentos respectivos é bastante custoso, pois requer grande largura de banda. Aqui, a tecnologia de borda vem como salvadora ao tornar dados disponíveis localmente. Significa que empresas podem então determinar se devem enviar os dados para nuvens ou remover os mesmos se forem inapropriados.

Por exemplo, a Olea Edge Analytics está prestes a anunciar novo software e hardware para dragar medidores de água danificados. Conforme declarado em um comunicado de imprensa, a Olea sugeriu colocar sensores ópticos, giratórios e vibratórios em medidores de água, de forma que quando um dispositivo lê o mostrador do medidor, o outro pode detectar o fluxo de água no cano e manter um olho na rotação do medidor. Os sensores também são anexados a uma plataforma de software EdgeWorks com computações de deep learning — o módulo de "computação de borda" do sistema — que por sua vez dá especulação adequada sobre como um medidor está errôneo e como pode ser consertado.