Por qué las empresas están implementando Edge Analytics en su línea de trabajo

Muchas empresas ahora están explorando cómo el análisis de borde es diferente de las soluciones de procesamiento de datos convencionales y cómo podría ser beneficioso para sus operaciones.

Edge Analytics introduce y trae a colación un enfoque para el análisis de datos en el que se ejecuta un cálculo analítico preestablecido en los datos en lugar de transferirlos nuevamente a un almacén de datos consolidado. Se asegura de que el proceso de recopilación, procesamiento y encuesta de datos se lleve a cabo justo en el borde de una red en tiempo real. Esto permite a las empresas comerciales establecer restricciones y límites requeridos sobre qué información vale la pena transmitir a un conjunto de datos local o en la nube para uso futuro. Desde que entró en juego el análisis perimetral, los proveedores de soluciones de todo el mundo han recurrido a este enfoque, junto con la nube, para manejar montones de datos de IoT.

Se han llevado a cabo varias investigaciones y los equipos de investigación de todo el mundo han obtenido los mejores conocimientos e intuiciones sobre el análisis perimetral. Cuando se trata de implementar una solución sólida de IoT, las estrategias de edgeanalytics han demostrado ser beneficiosas en más de una forma. Algunos de los beneficios del análisis perimetral que se ofrecen a las empresas incluyen:

Ritmo más rápido: Para la mayoría de las organizaciones empresariales, la velocidad o el ritmo se considera el parámetro más importante para su actividad principal. Por ejemplo, la dependencia de una empresa financiera en los procedimientos de intercambio de gran ancho de banda significa que una interrupción de milisegundos puede terminar dando lugar a consecuencias indeseables. En el sector de la salud, perder la noción incluso de unos pocos segundos puede tener secuelas nefastas. Y, para las empresas que ofrecen servicios relacionados con los datos a los consumidores, la velocidad lenta puede resultar un caos, ya que decepcionaría a los clientes y causaría un daño indeleble a la marca. Entonces, naturalmente, la velocidad ya no es solo una ventaja viable; más bien, es una de las mejores prácticas a las que toda empresa debe aferrarse.

Al mismo tiempo, la ventaja más significativa de la computación perimetral es su aptitud y potencial para disparar el rendimiento de la red al minimizar la remisión y suspensión no deseadas. El hecho de que los dispositivos informáticos de IoTedge desarrollen datos por secciones reduce la necesidad de que la información recopilada viaje tan lejos como debería en una estructura de nube convencional.

Flexibilidad : A medida que las empresas comerciales comienzan a crecer, no siempre les es posible calcular perfectamente los elementos esenciales de la infraestructura de TI, y configurar un centro de datos completo y completo también es una propuesta de gran presupuesto. Sin embargo, el avance en la tecnología basada en la nube y la computación de punta han hecho que sea bastante fácil para las empresas medir sus operaciones. Gradualmente, las capacidades de cálculo, carga y análisis se están convirtiendo en expedientes con huellas más pequeñas. El análisis perimetral permite a las organizaciones ampliar y multiplicar el alcance y las capacidades de la red.

Confiabilidad: Si bien la propagación de las estrategias de computación perimetral de IoT aumenta la superficie de ataque de las redes, también ofrece una variedad de oportunidades de seguridad. La estructura convencional de la computación en la nube está consolidada de manera innata, lo que la hace bastante susceptible a los ataques DDoS (Distributed Denial of Service) y a las interrupciones del suministro eléctrico. desmantelar o afectar la red.

Adaptabilidad: La adaptabilidad y la flexibilidad del análisis perimetral también lo hacen extremadamente versátil. Al asociarse y asociarse con centros de datos de borde locales, las empresas comerciales ahora pueden fijarse fácilmente en los mercados apropiados sin tener que capitalizar el costoso desarrollo de infraestructura. Los centros de datos perimetrales les permiten atender a los usuarios finales de manera competente con una latencia mínima. Esto ha demostrado ser muy útil para los proveedores de contenido que buscan servicios directos de envío continuo. Simultáneamente, también permite que los dispositivos IoT acumulen cantidades considerables de datos procesables. En lugar de esperar a que los recursos inicien sesión con sus dispositivos y se conecten con servidores en la nube integrados, los dispositivos informáticos perimetrales siempre están conectados y generan datos para examinarlos en el futuro.

Ahora, al llegar a la arquitectura de borde, los dispositivos implementados se clasifican en tres tipos diferentes, a saber, dispositivos de borde, puertas de enlace de borde y sensores y actuadores de borde. Como dispositivos versátiles, los dispositivos de borde tienden a sacudir los sistemas operativos completamente desarrollados. En este sentido, se puede citar el ejemplo de Android o Linux. Después de obtener los datos de los respectivos sensores, ejecutan un cálculo sobre los mismos y envían la información requerida a los actuadores. También se pueden vincular a la nube, ya sea directamente o mediante la facilitación de una puerta de enlace de borde.

Las puertas de enlace Edge, por otro lado, tienen una fuente de alimentación sin trabas, mayor potencia de CPU y un sistema de repositorio avanzado. Por lo tanto, pueden actuar como mediadores entre los dispositivos perimetrales y la nube, proporcionando así servicios adicionales de administración de ubicación.

Estos dispositivos transmiten divisiones particulares de datos IoT sin procesar o pretratados a servicios que se ejecutan en la nube, incluidos servicios de almacenamiento, aprendizaje automático o servicios interpretativos. Aceptan directivas especiales de la nube, como alineaciones, consultas de datos o prototipos de aprendizaje automático. Los sensores de borde son dispositivos especiales conectados a las puertas de enlace directamente o a través de tecnologías de radio de bajo consumo.I n los últimos años, el análisis perimetral comenzó a profundizar y allanó el camino para la tecnología de próxima generación. Con este avance de alta gama a bordo, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo también han pasado por numerosos planos de representación a través de redes neuronales que ya se han utilizado durante décadas.

Mirando hacia adelante

Ahora, surge la pregunta, si los procedimientos de aprendizaje profundo utilizados en el análisis de borde capitulan resultados más competentes y efectivos. Según algunas encuestas recientes realizadas en esta medida, todos los esfuerzos implícitos de IoT en última instancia combinarían la transmisión de datos con el aprendizaje automático, acelerado por procesadores distintos o cohesivos. Al incorporar el aprendizaje profundo con el análisis perimetral, los dispositivos ahora pueden filtrar datos redundantes de una manera más efectiva, lo que ahorra dinero y tiempo en una medida significativa. Aquí, vale la pena mencionar que uno de los dominios más propicios para asimilar el análisis de punta y el aprendizaje automático es el análisis de video.

Sin embargo, la idea fundamental es que el análisis perimetral promulga el filtrado de datos de video diseminados y toma en consideración los datos documentados y registrados de la cámara y ejecuta los cálculos requeridos en tiempo real. Una vez que se aumentan las funciones de identificación inteligente de una sola cámara y se habilita el procesamiento de computación en la nube, la eficiencia de la infiltración aumenta de manera significativa, lo que reduce los requisitos de mano de obra simultáneamente.

Los algoritmos de red neuronal incorporados en las cámaras frontales pueden extraer los datos requeridos de un ser humano, un vehículo y otros objetos, lo que, a su vez, ayuda a mejorar la perfección y la precisión del análisis de video. Además, la reubicación del procesamiento de análisis de los servidores back-end y su colocación en las cámaras requiere que los usuarios finales cuenten con un análisis de datos en tiempo real adecuado. El análisis perimetral ayuda a identificar comportamientos anómalos y alertas de incidentes de emergencia que, de otro modo, no habrían sido posibles con los servidores back-end.

Las compañías petroleras también han comenzado a utilizar tecnologías digitales como el análisis de punta para equipos de petróleo y gas para controlar todo el proceso de vigilancia y enriquecer la productividad en el camino. El tiempo de inactividad de cualquier empresa de fabricación puede ser perjudicial para su productividad. Además, en términos de costo, el tiempo de inactividad resulta ser realmente peor. Según varios estudios, los operadores de petróleo y gas pueden incurrir en una gran pérdida debido al tiempo de inactividad. Y este tiempo de inactividad se produce principalmente como resultado de fallas en los equipos. Las organizaciones petroleras ahora están recurriendo a dispositivos y sensores IoT para acumular constantemente datos sobre sus equipos y evaluarlos y vigilarlos con frecuencia. Al mismo tiempo, con el aumento en la implementación de dispositivos IoT, la cantidad de datos recopilados también está aumentando de manera significativa y, al mismo tiempo, la necesidad de almacenarlos en la nube también se ha disparado. Por lo tanto, las compañías petroleras mantienen sus datos de IoT a la par con edgeanalytics. De esta manera, cuando se puede reducir el costo de la transferencia, también se puede predecir con anticipación la posibilidad de cualquier tipo de falla del equipo.

Los sensores de IoT están fabricando una cantidad constante de datos que no se pueden administrar adecuadamente con la ayuda de tecnologías y sistemas de almacenamiento antiguos. Por lo tanto, las empresas han comenzado a confiar en la nube para almacenar lo mismo. Sin embargo, la transmisión de datos a las nubes y de regreso a las empresas respectivas es bastante costosa, ya que requiere un gran ancho de banda. Aquí, la tecnología de punta se presenta como un salvador al hacer que los datos estén disponibles localmente. Significa que las empresas pueden determinar si llevan los datos a las nubes o los eliminan si no son apropiados.

Por ejemplo, Olea Edge Analytics está configurado para anunciar nuevo software y hardware para dragar medidores de agua dañados. Como se indica en un comunicado de prensa, Olea ha sugerido colocar sensores ópticos, giratorios y vibrantes en los medidores de agua, de modo que cuando un dispositivo toque el dial del medidor, el otro pueda detectar el flujo de agua en la tubería y vigilar la rotación del medidor. . Los sensores también están conectados a una plataforma de software EdgeWorks con cómputos de aprendizaje profundo, el módulo de "computación de borde" del sistema, que, a su vez, brinda la especulación adecuada sobre cómo un medidor es erróneo y cómo se puede reparar.