Бізнес-кейс для IoT Edge Data Intelligence

Інтернет речей, який зазвичай називають IoT, означає підключення до Інтернету щоденних пристроїв, таких як автомобілі, побутова техніка та промислові пристрої. Як прогнозує Гартнер, IoT досягне 26 мільярдів підключених пристроїв до 2020 року. Однією з проблем IoT є ефективний та ефективний збір, аналіз та отримання даних із цього величезного обсягу пристроїв. Більшість пристроїв Інтернету речей, оснащених датчиками, мають дві частини – по-перше, інтерфейсну програму або такий пристрій, як Кавоварка; Блокування дверей (як правило, ближче до споживача), а по-друге, хмара, куди надходять дані з пристрою, а потім обробляються для побудови контексту (як правило, віддаленого до споживача). Перший називається “IoT Edge”, а другий називається “IoT Cloud”. Діяльність, що відбувається в частині IoT Edge, відома як “Обчислення краю”.

Microsoft, CISCO, IBM, Dell та багато стартапів виступають за обчислення Edge; тепер це представляє зміну в архітектурі реалізації IoT. У обчисленнях Edge інтелект даних відбувається на Edge замість Cloud, що призвело до локалізації певних видів аналізу даних та прийняття рішень. Крайові обчислення дозволяють пришвидшити час відгуку, вирішити затримку мережі та зменшити трафік даних, надсилаючи в хмару лише вибіркові дані. Крайові обчислення допомагають досягти кращої ефективності.

Двома основними компонентами обчислень Edge є обчислювальне обладнання Edge та обчислювальне програмне забезпечення Edge. Потужність обробки апаратного забезпечення Edge відіграє вирішальну роль у визначенні можливостей програмного забезпечення Edge. Зазвичай хороший обчислювальний пристрій, такий як робочий стіл, сервер або спеціальне обладнання Edge, є хорошим вибором. Програмне забезпечення Edge зазвичай складається з компонентів, необхідних для встановлення зв’язку з датчиками пристрою, такими як Wi-Fi, Bluetooth, ZigBee, Z-Wave, та компонентів, необхідних для вилучення та зберігання даних із датчиків пристрою, таких як база даних.

Треті компоненти необхідні для аналізу даних, такі як аналіз даних та машинне навчання. Edge Analytics та Edge Machine Learning існують вже кілька років. На ринку існує багато програмного забезпечення з відкритим кодом та власного програмного забезпечення. Однак протягом останніх кількох років вони мали обмежене використання через складність включення їх у застарілі мережеві рішення IoT із низькою обчислювальною потужністю. AWS Edge і Azure Edge – це кілька відомих програм Edge від Amazon і Microsoft. Apache Kafka та Scikit – це реалізація Edge Analytics та машинного навчання з відкритим кодом відповідно.

Останнім часом програмним пакетом Edge, який створює хвилі, є Edge AI. Edge AI – це можливість штучного інтелекту на IoT Edge, а також є основним місцем для більшої кількості інновацій, оскільки додавання цих розширених програмних можливостей до обмеженого обчислювального ресурсу вважається технічно складним. Метою Edge AI є розуміння, вивчення та використання даних з пристроїв IoT без будь-якого втручання людини.

Edge Software займає центральне місце в програмах IoT завдяки своїй здатності пропонувати меншу затримку мережі, швидший час реакції на дані IoT та нижчу вартість роботи з даними без особливої підтримки хмарних обчислень. З цієї причини ми почнемо бачити їх більше у застарілих та нових додатках IoT. Ми побачимо всі платформи IoT, як відомих гравців, так і стартапів, що включають програмне забезпечення Edge у свої пропозиції платформи. Гіпермасштабні хмарні програвачі, такі як AWS, Microsoft та Google, повільно потрапляли в програмний простір Edge; виключно тому, що Edge може негативно вплинути на їхні хмарні доходи IoT. Однак технологія та бізнес-обґрунтування програмного забезпечення Edge, як обговорювалося вище, останнім часом стали відомими, і ніхто не може дозволити собі ігнорувати роль Edge. Отже, це змушує хмарних гравців IoT досліджувати новіші моделі доходів, що включають як потоки доходів від IoT Cloud, так і IoT Edge Date, а не їздити лише на хмарному потоці IoT.

Edge Data Intelligence вже стала ключовою частиною стратегії Enterprise IoT, і тут відбувається багато технологічних досягнень. Це надалі матиме позитивний вплив на програми IoT, оскільки галузь переходить у фазу масового впровадження.

Прочитайте цю мою статтю, спочатку опубліковану в IoTBusinessNews.com тут: https://iotbusinessnews.com/2018/12/11/39988-business-case-for-iot-edge-data-intelligence/

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/business-case-iot-edge-data-intelligence-mouli-srini/.

Mouli Srini люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.