Як IoT та AI підживлюють автономне цифрове підприємство майбутнього

Вступ:

Багато розмов, що ведуться навколо Інтернету речей (IoT), є неповними без згадки про великі дані. Підключені пристрої, датчики та алгоритми працюють так, що залучають величезні обсяги даних.

Поки організації вступають у IoT, вони повинні розуміти симбіотичний зв’язок між нею та великими даними. Щоб розгортання IoT справді мало вплив, вони повинні забезпечити якийсь корисний інструмент або послугу, одночасно збираючи відповідні дані.

Хоча більша частина розмов IoT зосереджена на самих пристроях, справжній потенціал IoT поширюється далеко за межі обладнання. Натомість це в даних, які генерує пристрій, в дії, яку він стимулює, і в кінцевій цінності, яку він надає.

Зі збільшенням обсягу та витонченості підключених технологій ІТ-лідери повинні забезпечувати, щоб пристрої, архітектура, автоматизація та людський інтелект працювали в гармонії, створюючи чудові враження для кінцевих користувачів. Це система, відома як автономне підприємство.

По мірі того, як технологія IoT стає все більш закріпленою у нашому повсякденному житті, провідні організації розуміють, що пристрої – це не кінцева гра. Швидше, коли технологія IoT, архітектура, автоматизація та людський інтелект працюють у гармонії, ІТ-лідери можуть сприяти оперативній ефективності, скорочувати час, витрачений на повсякденні адміністративні завдання, та посилювати мережеву безпеку, щоб забезпечити покращений досвід для кінцевих користувачів. Це автономне бачення підприємств, яке ми продовжуватимемо бачити, як оживає в магазинах, школах та містах.

Визначення iot edge computing

Послуги з обчислення краю та Інтернету речей нероздільні. Комунікації сприяють передові обчислювальні служби, а цифрові транзакції – Інтернет речей. Ринок зростає зі швидкістю 32,8% CGAR за державними джерелами і досягне майже 1,6 тис. Доларів США до 2025 року. Отже, передові послуги виступають як потенційне автономне цифрове джерело, яке мало б більший внесок у технологічне зростання.

Ядром рішення IoT, як правило, є центральна ІТ-система для зберігання, обробки та аналізу даних IoT. І велика частина цих даних IoT часто може знаходитися в хмарі, подалі від ядра.

Обробка країв може вирішити ці проблеми. Блок обробки країв – це фізичний пристрій, який зазвичай називають шлюзом IoT, який також називають туманним вузлом. Він підключається до пристроїв, що знаходяться далеко від ядра (часто їх називають пристроями “на краю”) за допомогою протоколів зв’язку, таких як Bluetooth з низьким енергоспоживанням або ZigBee. У той же час він також підключається до ядра безпосередньо за допомогою високошвидкісного Інтернету. Крім того, шлюзи забезпечують безпеку та управління життєвим циклом на краю, таким чином, що цей край є стійкою та керованою обчислювальною одиницею. Апаратне забезпечення, яке використовується для таких шлюзів, варіюється від потужних, монтованих в стійку серверів, до менших пристроїв із вбудованими процесорами ARM та будь-що між ними.

Крайові обчислення IoT описують можливість обробки, зберігання та аналізу даних датчиків, а також прийняття рішень на шлюзах IoT.

Бачення bmc щодо обчислювального рішення на основі штучного інтелекту iot edge

Бачення BMC щодо Edge Services включатиме наступне :

Служба стійкості – зберігайте дані IoT на шлюзах IoT. Адміністратори IoT можуть налаштувати, які дані слід зберігати локально, та встановити політику старіння даних.

Потокове обслуговування – аналіз потоків даних IoT. Адміністратори IoT можуть визначати умови з регульованими часовими вікнами, щоб визначити закономірності у вхідних даних IoT як основу для автоматизованих подій. Наприклад, певні умови можуть ініціювати операції та повідомляти відповідні сторони.

Служба ділових транзакцій – виконуйте ділові операції на межі, щоб забезпечити безперервність важливих ділових функцій, навіть коли ребро відключене від основного.

Служба передбачувальної аналітики – використовуйте прогнозні моделі для аналізу даних IoT. Прогнозуючий алгоритм постійно «тренується» та вдосконалюється в основному на основі всіх наявних даних. Потім отримана модель прогнозування надсилається на край і застосовується там.

Служба машинного навчання – застосовуйте алгоритми глибокого навчання BMC на краю спеціально для аналізу зображень та відео.

Служба Visual Analytics – досліджуйте візуально дані IoT, що зберігаються на шлюзах IoT. Аналітики даних IoT можуть візуально перевіряти дані, зібрані на краю. Наприклад, після того, як сповіщення було надіслано до основного, аналітик може заглибитися в деталі, що призвели до попередження.

Висновок

По мірі того, як технологія IoT стає все більш закріпленою у нашому повсякденному житті, провідні організації розуміють, що пристрої – це не кінцева гра. Швидше, коли технологія IoT, архітектура, автоматизація та людський інтелект працюють у гармонії, ІТ-лідери можуть сприяти оперативній ефективності, скорочувати час, витрачений на повсякденні адміністративні завдання, та посилювати мережеву безпеку, щоб забезпечити покращений досвід для кінцевих користувачів. Це автономне бачення підприємств, яке ми продовжуватимемо бачити, як оживає в магазинах, школах та містах.

Крайові обчислення IoT відіграють все більшу роль у рішеннях IoT. Промислова тенденція полягає у застосуванні функціональних можливостей як мікросервісів та використанні контейнерної технології для управління життєвим циклом та інших переваг, що приходять від ізоляції.

Бачення BMC щодо служб Edge на базі IoT та Автономного цифрового підприємства є головним у визначенні та забезпеченні відповідних функцій обчислень краю, таких як стійкість, обробка потоків, візуальна та прогнозна аналітика та інші мікросервіси для краю. Ці послуги призначені для впровадження як на існуючих, так і на нових платформах.

Vision on Edge Services BMC унікальний тим, що забезпечує:

= розподілена модель програмування для краю і ядра, що дозволяє розміщувати рішення там, де це оптимально для конкретного сценарію

= модель життєвого циклу для крайових служб, крайової платформи та приєднаних пристроїв та датчиків

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/how-iot-ai-fueling-autonomous-digital-enterprise-future-sam-lakkundi/.

Sam Lakkundi люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.