Analítica Edge: Cómo las Empresas Obtienen Insights en Tiempo Real y Aumentan la Eficiencia

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

La analítica edge introduce y plantea un enfoque de análisis de datos en el cual un cálculo analítico preestablecido se ejecuta en los datos en lugar de transferirlos de vuelta a un almacén de datos consolidado. Asegura que el proceso de recopilación, procesamiento y encuesta de datos se lleve a cabo justo en el edge de una red en tiempo real. Esto permite a las empresas establecer límites y restricciones requeridos sobre qué información vale la pena transmitir a un almacén de datos on-premise o en la nube para uso futuro. Desde que la analítica edge ha entrado en juego, proveedores de soluciones alrededor del mundo han recurrido al enfoque, junto con la nube, para lidiar con montones de datos IoT.

Se han realizado varias investigaciones y equipos de investigación en todo el mundo han presentado los mejores insights e intuiciones sobre analítica edge. Cuando se trata de construir una solución IoT fuerte, las estrategias de analítica edge han demostrado ser beneficiosas en más de una forma. Algunos beneficios de analítica edge ofrecidos a las empresas incluyen:

Ritmo más rápido: Para la mayoría de las organizaciones empresariales, la velocidad o ritmo se considera como el parámetro más importante para su negocio central. Por ejemplo, la dependencia de una empresa financiera en procedimientos de intercambio de alto ancho de banda significa que una interrupción de meros milisegundos puede terminar dando lugar a consecuencias indeseables. En el sector salud, perder el rastro de incluso unos segundos puede llevar a secuelas graves. Y para empresas que ofrecen servicios relacionados con datos a consumidores, la velocidad lenta puede probar ser un caos, ya que decepcionaría a los clientes y causaría daño indeleble a la marca. Así, naturalmente, la velocidad ya no es solo una ventaja viable; más bien, es una de las mejores prácticas que cada negocio debe mantener.

Al mismo tiempo, la ventaja más significativa del edge computing es su aptitud y potencial para disparar el rendimiento de la red minimizando remisión y suspensión no deseadas. El hecho de que los dispositivos de edge computing IoT desarrollen datos seccionalmente reduce la necesidad de que la información recopilada viaje tan lejos como lo tendría que hacer bajo una estructura de nube convencional.

Flexibilidad: A medida que las empresas empiezan a crecer, no siempre es posible para ellas calcular perfectamente los esenciales de infraestructura TI, y configurar un centro de datos completo y absoluto también es una propuesta de gran presupuesto. El avance en tecnología basada en nube y edge computing, sin embargo, ha hecho que sea bastante libre de problemas para las empresas medir sus operaciones. Gradualmente, capacidades de cálculo, carga y analítica están siendo enrolladas en expedientes con huellas más pequeñas. La analítica edge permite a las organizaciones magnificar y multiplicar el alcance y habilidades de la red.

Confiabilidad: Mientras la propagación de estrategias de edge computing IoT escala la superficie de ataque para redes, también reparte una gama de ventajas de seguridad. La estructura convencional de cloud computing es inherentemente consolidada, lo que la hace bastante susceptible a ataques DDoS (Denegación de Servicio Distribuida) e interrupciones de energía. El edge computing reparte dispensación, almacenamiento y aplicaciones a través de una amplia variedad de centros de datos, lo que hace difícil para cualquier interferencia individual desmantelar o afectar la red.

Adaptabilidad: La adaptabilidad y flexibilidad de la analítica edge también la hacen extremadamente versátil. Al asociarse con centros de datos edge locales, las empresas ahora pueden fijar fácilmente mercados apropiados sin tener que capitalizar en desarrollo de infraestructura costosa. Los centros de datos edge hacen posible para ellos servir a usuarios finales competentemente con latencia mínima. Esto ha probado ser altamente útil para proveedores de contenido buscando servicios de streaming sin parar. Simultáneamente, también dota a dispositivos IoT para acumular cantidades considerables de datos accionables. En lugar de esperar recursos para iniciar sesión con sus dispositivos y conectar con servidores cloud integrados, los dispositivos edge computing están siempre conectados y siempre generando datos para examen futuro.

Ahora, viniendo a la arquitectura edge, los dispositivos desplegados se categorizan en tres tipos diferentes, namely dispositivos edge, gateways edge y sensores & actuadores edge. Como dispositivos versátiles, los dispositivos edge tienden a ejecutar sistemas operativos completos. El ejemplo de Android o Linux puede citarse a este respecto. Después de obtener los datos de sensores respectivos, ejecutan una computación en los mismos y envían la información requerida a actuadores. También pueden ser conectados a la nube directamente o a través de la facilitación de un Gateway edge.

Los gateways edge, por otro lado, tienen suministro de energía sin restricciones, mayor poder CPU y sistema de repositorio avanzado. Por lo tanto, pueden actuar como mediadores entre los Dispositivos Edge y la nube, proporcionando servicios adicionales de gestión de ubicación.

Estos dispositivos pasan divisiones particulares de datos IoT brutos o pre-tratados a servicios que corren en la nube, incluyendo amenities de almacenamiento, machine learning o servicios interpretativos. Aceptan directivas especiales de la nube, como alineaciones, consultas de datos o prototipos de machine learning. Los sensores edge son dispositivos de propósito especial conectados a los gateways directamente o vía tecnologías de radio eficientes en energía.

En los últimos años, la analítica edge ha empezado a ir más profundo y ha allanado el camino para la tecnología next-gen. Con este avance de alta gama a bordo, machine learning y deep learning también han pasado por numerosos planos de representación via redes neuronales que ya han estado en uso por décadas.

Mirando Adelante

Ahora surge la pregunta, si los procedimientos de deep learning usados en analítica edge producen resultados más competentes y efectivos. Según algunas encuestas recientes hechas en esta medida, todos los esfuerzos IoT implícitos finalmente combinarían streaming data con machine learning, acelerado por procesadores distintos o cohesivos. Al incorporar deep learning con analítica edge, los dispositivos ahora se han vuelto capaces de filtrar datos redundantes de manera más efectiva, ahorrando dinero y tiempo significativamente. Aquí vale mencionar que uno de los dominios más promisorios de asimilar analítica edge y machine learning es analítica de video.

Sin embargo, la idea fundamental es que la analítica edge ejecuta filtrado de datos de video diseminado, y toma en consideración los datos documentados y crónicos de la cámara y ejecuta los cálculos requeridos en tiempo real. Una vez que las características de identificación inteligente de una sola cámara se aumentan, y el procesamiento de cloud computing se habilita, la eficiencia de infiltración sube a un grado significativo, reduciendo así los requerimientos de mano de obra simultáneamente.

Algoritmos de redes neuronales incorporados en cámaras frontend pueden extraer datos requeridos de un humano, vehículo y otros objetos, lo que a su vez ayuda a mejorar la perfección y precisión de analítica de video. Además, reubicar procesamiento de analítica de servidores backend y colocarlos en las cámaras requiere que los usuarios finales sean provistos con análisis de datos en tiempo real apropiado. La analítica edge ayuda en identificar comportamiento anómalo y alertas para incidentes de emergencia, lo que de otra manera no habría sido posible con servidores backend.

Las empresas petroleras también han empezado a usar tecnologías digitales como analítica edge para equipos de petróleo y gas para mantener un ojo en todo el proceso de vigilancia y enriquecer productividad de esa manera. El tiempo de inactividad para cualquier empresa manufacturera puede ser perjudicial para su productividad. También en términos de costo, el downtime prueba ser realmente peor. Según varios estudios, operadores de petróleo y gas pueden incurrir en una pérdida enorme por cuenta de downtime. Y este downtime mostly sucede como resultado de fallas de equipo. Organizaciones petroleras ahora recurren a dispositivos y sensores IoT para acumular constantemente datos sobre su equipo y evaluar y vigilarlos frecuentemente. Al mismo tiempo, con el aumento en el despliegue de dispositivos IoT, el número de datos recopilados también está aumentando significativamente, y simultáneamente, la necesidad de que sean almacenados en la nube también se ha disparado. Así, las empresas petroleras mantienen sus datos IoT a la par con analítica edge. De esta forma, cuando el costo de transferencia puede reducirse, la chance para cualquier tipo de falla de equipo también puede predecirse por adelantado.

Los sensores IoT están fabricando un flujo constante de datos que no puede ser gestionado adecuadamente con la ayuda de sistemas de almacenamiento y tecnologías antiguas. Por lo tanto, los negocios han empezado a confiar en la nube para almacenar los mismos. Sin embargo, transmitir datos a las nubes y de vuelta a las respectivas empresas es bastante costoso, ya que requiere gran ancho de banda. Aquí, la tecnología edge viene como salvadora al hacer datos disponibles localmente. Significa que las empresas pueden entonces determinar si impulsar los datos a nubes o removerlos si son inapropiados.

Por ejemplo, Olea Edge Analytics está listo 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 vibratorios en medidores de agua, de modo que cuando un dispositivo proclama el dial del medidor, el otro puede detectar el flujo de agua en la tubería y mantener un ojo en la rotación del medidor. Los sensores también están conectados a una plataforma de software EdgeWorks con computaciones de deep learning—el "módulo edge computing" del sistema—que a su vez da especulación adecuada sobre cómo un medidor es erróneo y cómo puede ser arreglado.