Edge Analytics: Bagaimana Perusahaan Mendapatkan Wawasan Real-Time dan Meningkatkan Efisiensi
Banyak bisnis kini mengeksplorasi bagaimana analisis edge berbeda dari solusi pemrosesan data konvensional dan bagaimana itu bisa bermanfaat bagi operasi mereka.
Edge analytics memperkenalkan dan membangkitkan pendekatan ke analisis data di mana perhitungan analitik yang ditetapkan sebelumnya dieksekusi pada data alih-alih mentransfernya kembali ke toko data terpusat. Ini memastikan bahwa proses pengumpulan, pemrosesan, dan survei data dilakukan di tepi jaringan secara real-time. Ini memungkinkan perusahaan untuk menetapkan batas dan ketentuan yang diperlukan tentang informasi mana yang layak disampaikan ke kolam data on-premise atau cloud untuk penggunaan di masa depan. Sejak analitik edge hadir, penyedia solusi di seluruh dunia telah mengambil pendekatan ini, bersama dengan cloud, untuk mengatasi tumpukan data IoT.
Sejumlah penelitian telah dilakukan, dan tim penelitian di seluruh dunia telah datang dengan wawasan dan intuisi terbaik tentang analitik edge. Saat datang ke pembuatan solusi IoT yang kuat, strategi analitik edge telah terbukti bermanfaat dalam lebih dari satu cara. Beberapa manfaat analitik edge yang ditawarkan kepada bisnis meliputi:
Laju yang lebih cepat: Untuk sebagian besar organisasi bisnis, kecepatan atau laju dianggap sebagai parameter paling penting untuk bisnis inti mereka. Misalnya, ketergantungan usaha keuangan pada prosedur pertukaran bandwidth tinggi berarti gangguan milidetik saja dapat mengarah pada konsekuensi yang tidak diinginkan. Di sektor kesehatan, kehilangan jejak bahkan beberapa detik dapat mengarah pada konsekuensi parah. Dan, untuk perusahaan yang menawarkan layanan terkait data kepada konsumen, kecepatan lambat dapat terbukti bencana, karena akan mengecewakan pelanggan dan menyebabkan kerusakan yang tidak terhapuskan pada merek. Jadi, cukup wajar, kecepatan tidak lagi hanya keuntungan yang layak; malah, ini adalah salah satu praktik terbaik yang harus dipegang setiap bisnis.
Pada saat yang sama, keuntungan paling signifikan dari komputasi edge adalah kesesuaian dan potensinya untuk meningkatkan kinerja jaringan dengan meminimalkan remisi dan penangguhan yang tidak diinginkan. Fakta bahwa perangkat komputasi edge IoT cenderung mengembangkan data secara parsial mempersilahkan kebutuhan untuk informasi yang dikumpulkan untuk bepergian sejauh yang harus dilakukan di bawah struktur cloud konvensional.
Fleksibilitas: Saat organisasi bisnis mulai tumbuh, tidak selalu mungkin bagi mereka untuk menghitung dengan sempurna kebutuhan infrastruktur IT, dan mendirikan pusat data yang cermat dan menyeluruh adalah proposi budget besar. Namun, kemajuan dalam teknologi berbasis cloud dan komputasi edge telah membuatnya cukup mudah bagi organisasi untuk menilai operasi mereka. Secara bertahap, kemampuan menghitung, memuat, dan analisis digulung ke dalam perangkat dengan jejak yang lebih kecil. Analitik edge memungkinkan organisasi untuk memperbesar dan memperkalai cakupan dan kemampuan jaringan.
Keandalan: Sementara penyebaran strategi komputasi edge IoT meningkatkan permukaan serangan untuk jaringan, itu juga memberikan berbagai petunjuk keamanan. Struktur cloud computing konvensional secara bawaan terpusat, yang membuatnya cukup rentan terhadap serangan DDoS (Distributed Denial of Service) dan gangguan listrik. Komputasi edge membagi komputasi, penyimpanan, dan aplikasi di seluruh berbagai pusat data, yang membuatnya sulit bagi gangguan tunggal apa pun untuk merusak atau mempengaruhi jaringan.
Adaptabilitas: Adaptabilitas dan fleksibilitas analitik edge juga membuatnya sangat serbaguna. Dengan berasosiasi dan berkolaborasi dengan pusat data edge lokal, usaha bisnis sekarang dapat dengan mudah menetapkan pasar yang tepat tanpa harus berinvestasi dalam pengembangan infrastruktur yang mahal. Pusat data edge memungkinkan mereka untuk melayani pengguna akhir dengan kompetensi dengan latensi minimum. Ini telah terbukti sangat berguna bagi penyedia konten yang ingin menawarkan layanan streaming non-stop drop-ship. Secara bersamaan, itu juga memberdayakan perangkat IoT untuk mengumpulkan sejumlah besar data yang dapat ditindaklanjuti. Alih-alih menunggu sumber daya untuk masuk dengan perangkat mereka dan terhubung ke server cloud terintegrasi, perangkat komputasi edge selalu terhubung dan selalu menghasilkan data untuk pemeriksaan di masa depan.
Sekarang, datang ke arsitektur edge, perangkat yang diterapkan dikategorikan menjadi tiga jenis yang berbeda, yaitu perangkat edge, gateway edge, dan sensor &aktuator edge. Sebagai perangkat serbaguna, perangkat edge cenderung memiliki sistem operasi penuh. Contoh Android atau Linux dapat dikemukakan dalam hal ini. Setelah mereka mendapatkan data dari sensor masing-masing, mereka menjalankan komputasi pada yang sama dan mengirim informasi yang diperlukan ke aktuator. Mereka juga dapat dihubungkan ke cloud secara langsung atau melalui fasilitasi gateway Edge.
Gateway edge, di sisi lain, memiliki sumber daya listrik yang tidak terbatas, daya CPU yang lebih besar, dan sistem repositori lanjutan. Oleh karena itu, mereka dapat bertindak sebagai perantara di antara Perangkat Edge dan cloud, sehingga menyediakan layanan manajemen lokasi tambahan.
Perangkat ini meneruskan pembagian tertentu dari data IoT mentah atau telah diobati ke layanan yang berjalan di cloud, termasuk fasilitas penyimpanan, pembelajaran mesin, atau layanan interpretasi. Mereka menerima direktif khusus dari cloud, seperti penyelarasan, kueri data, atau prototipe pembelajaran mesin. Sensor edge adalah perangkat khusus yang terhubung ke gateway secara langsung atau melalui teknologi radio hemat energi. Dalam beberapa tahun terakhir, analitik edge mulai lebih dalam dan membuka jalan untuk teknologi generasi berikutnya. Dengan kemajuan tinggi ini di papan, pembelajaran mesin dan deep learning juga telah melalui banyak bidang representasi melalui jaringan saraf yang telah digunakan selama beberapa dekade.
Melihat ke Depan
Sekarang, pertanyaan timbul, apakah prosedur deep learning yang digunakan dalam analitik edge menghasilkan hasil yang lebih kompeten dan lebih efektif. Menurut beberapa survei terbaru yang dilakukan dalam hal ini, semua upaya IoT yang tersirat pada akhirnya akan menggabungkan data streaming dengan pembelajaran mesin, dipercepat oleh prosesor terpisah atau kohesif. Dengan menggabungkan deep learning dengan analitik edge, perangkat sekarang mampu menyaring data redundan dengan cara yang lebih efektif, sehingga menghemat waktu dan uang secara signifikan. Di sini, layak disebutkan bahwa salah satu domain yang paling menjanjikan dari integrasi analitik edge dan pembelajaran mesin adalah analitik video.
Namun, ide dasarnya adalah analitik edge melakukan penyaringan data video terdistribusi, dan mempertimbangkan data yang didokumentasikan & dicatat dari kamera dan menjalankan perhitungan yang diperlukan secara real-time. Setelah fitur identifikasi cerdas dari satu kamera ditingkatkan, dan pemrosesan cloud computing diaktifkan, efisiensi infiltasi meningkat secara signifikan, sehingga secara bersamaan menurunkan kebutuhan tenaga kerja.
Algoritma jaringan saraf yang diintegrasikan ke dalam kamera frontend dapat mengekstrak data yang diperlukan dari manusia, kendaraan, dan objek lainnya, yang berbalik membantu dalam meningkatkan keempulan serta presisi analitik video. Sebagai tambahan, pemindahan pemrosesan analitik dari server backend dan menempatkannya ke dalam kamera memerlukan pengguna akhir untuk disediakan dengan analisis data real-time yang tepat. Analitik edge membantu dalam mengidentifikasi perilaku aneh dan peringatan untuk insiden darurat, yang sebaliknya tidak akan mungkin dengan server backend.
Perusahaan minyak juga telah mulai menggunakan teknologi digital seperti analitik edge untuk peralatan minyak dan gas untuk mengawasi seluruh proses pengawasan dan meningkatkan produktivitas. Waktu henti untuk usaha manufaktur apa pun dapat merusak produktivitasnya. Juga, dari segi biaya, waktu henti terbukti jauh lebih buruk. Menurut beberapa studi, operator minyak dan gas dapat mengalami kerugian besar karena waktu henti. Dan, waktu henti ini sebagian besar timbul sebagai hasil dari kegagalan peralatan. Organisasi minyak kini mengambil langkah analitik edge dengan perangkat dan sensor IoT untuk terus-menerus mengumpulkan data tentang peralatan mereka dan mengevaluasi serta mengawasi mereka dengan sering. Pada saat yang sama, dengan kenaikan penerapan perangkat IoT, jumlah data yang dikumpulkan juga meningkat secara signifikan, dan secara bersamaan, kebutuhan untuk disimpan di cloud juga telah meningkat drastis. Oleh karena itu, perusahaan minyak menyimpan data IoT mereka seiring dengan analitik edge. Dengan cara ini, ketika biaya transfer dapat dikurangi, kemungkinan kegagalan peralatan apa pun juga dapat diprediksi dengan sebelumnya.
Sensor IoT memproduksi aliran data yang konstan yang tidak dapat dikelola dengan benar dengan sistem dan teknologi penyimpanan yang lama. Oleh karena itu, bisnis telah mulai bergantung pada cloud untuk menyimpannya. Namun, mentransmisikan data ke cloud dan kembali ke usaha yang bersangkutan cukup mahal, karena memerlukan bandwidth besar. Di sini, teknologi edge hadir sebagai penyelamat dengan membuat data tersedia secara lokal. Ini berarti perusahaan dapat kemudian memutuskan apakah akan mengemudikan data ke cloud atau menghapusnya jika tidak sesuai.
Misalnya, Olea Edge Analytics akan mengumumkan perangkat lunak dan perangkat keras baru untuk mengupas meter air yang rusak. Seperti yang dinyatakan dalam rilis berita, Olea telah menyarankan penempatan sensor optik, berputar, dan bergetar pada meter air, sehingga saat satu perangkat membaca dial meter, yang lain dapat mendeteksi aliran air di pipa dan memantau rotasi meter. Sensor juga ditempel pada platform perangkat lunak EdgeWorks dengan komputasi deep learning—modul “komputasi edge” dari sistem—yang berbalik memberikan spekulasi yang tepat tentang bagaimana meter error, dan bagaimana itu dapat diperbaiki.
