Mengapa Bisnis Menerapkan Edge Analytics di Bidang Pekerjaannya
Banyak bisnis sekarang mengeksplorasi bagaimana analisis tepi berbeda dari solusi pemrosesan data konvensional dan bagaimana hal itu dapat bermanfaat bagi operasi mereka.
Analisis tepi memperkenalkan dan menampilkan pendekatan analisis data di mana perhitungan analitis prasetel dijalankan pada data alih-alih mentransfernya kembali ke penyimpanan data terkonsolidasi. Itu memastikan bahwa proses pengumpulan, pemrosesan, dan survei data dilakukan tepat di tepi jaringan secara real time. Hal ini memungkinkan perusahaan bisnis untuk menetapkan batasan dan batasan yang diperlukan tentang informasi yang layak disampaikan ke kumpulan data anon-premis atau cloud untuk penggunaan di masa mendatang. Sejak analitik tepi mulai berperan, penyedia solusi di seluruh dunia telah mengambil jalan lain untuk pendekatan tersebut, bersama dengan cloud, untuk menangani tumpukan data IoT.
Sejumlah penelitian telah dilakukan, dan tim peneliti di seluruh dunia telah menghasilkan wawasan dan intuisi terbaik tentang analisis tepi. Dalam hal memasang solusi IoT yang kuat, strategi edgeanalytics telah terbukti bermanfaat dalam lebih dari satu cara. Beberapa manfaat analisis tepi yang ditawarkan kepada bisnis meliputi:
Kecepatan lebih cepat: Untuk sebagian besar organisasi bisnis, kecepatan atau kecepatan dianggap sebagai parameter paling penting untuk bisnis inti mereka. Misalnya, ketergantungan usaha keuangan pada prosedur pertukaran bandwidth tinggi berarti bahwa interupsi hanya beberapa milidetik dapat berakhir dengan memberikan jalan ke konsekuensi yang tidak diinginkan. Di sektor perawatan kesehatan, kehilangan jejak bahkan beberapa detik dapat menyebabkan sekuel yang mengerikan. Dan, bagi perusahaan yang menawarkan layanan terkait data kepada konsumen, kecepatan yang lamban dapat terbukti menjadi kekacauan, karena akan mengecewakan pelanggan dan menyebabkan kerusakan merek yang tak terhapuskan. Jadi, tentu saja, kecepatan bukan lagi sekadar keuntungan yang layak; melainkan, ini adalah salah satu praktik terbaik yang harus dipegang oleh setiap bisnis.
Pada saat yang sama, keuntungan paling signifikan dari edgecomputing adalah kemampuan dan potensinya untuk meningkatkan kinerja jaringan dengan meminimalkan remisi dan penangguhan yang tidak diinginkan. Fakta bahwa perangkat komputasi IoTedge mengembangkan data secara terpisah membatasi kebutuhan informasi yang dikumpulkan untuk melakukan perjalanan sejauh yang seharusnya dilakukan di bawah struktur cloud konvensional.
Fleksibilitas : Ketika perusahaan bisnis mulai tumbuh, tidak selalu mungkin bagi mereka untuk menghitung dengan sempurna kebutuhan infrastruktur TI, dan menyiapkan pusat data yang tajam dan habis-habisan juga merupakan proposisi anggaran besar. Kemajuan dalam teknologi berbasis cloud dan komputasi tepi, bagaimanapun, telah membuatnya cukup mudah bagi perusahaan untuk mengukur operasi mereka. Secara bertahap, kemampuan menghitung, memuat, dan analitik sedang digulirkan menjadi solusi dengan jejak yang lebih kecil. Analisis tepi memungkinkan organisasi untuk memperbesar dan melipatgandakan cakupan dan kemampuan jaringan.
Keandalan: Sementara penyebaran strategi komputasi tepi IoT meningkatkan permukaan serangan untuk jaringan, itu juga membagikan serangkaian petunjuk keamanan. Struktur komputasi awan konvensional secara bawaan terkonsolidasi, yang membuatnya cukup rentan terhadap serangan DDoS (Distributed Denial of Service) dan gangguan daya. Komputasi tepi membagi dispensasi, penyimpanan, dan aplikasi di berbagai pusat data, yang mempersulit gangguan tunggal untuk membongkar atau memengaruhi jaringan.
Kemampuan beradaptasi: Kemampuan beradaptasi dan fleksibilitas analisis tepi juga membuatnya sangat serbaguna. Dengan bergaul dan berasosiasi dengan pusat data edge lokal, bisnis kini dapat dengan mudah memperbaiki pasar yang sesuai tanpa harus memanfaatkan pembangunan infrastruktur yang mahal. Pusat data tepi memungkinkan mereka untuk melayani pengguna akhir secara kompeten dengan latensi minimum. Ini terbukti sangat berguna bagi penyedia konten yang ingin mengirimkan layanan non-stopstreaming. Secara bersamaan, ini juga memungkinkan perangkat IoT untuk mengumpulkan sejumlah besar data yang dapat ditindaklanjuti. Alih-alih menunggu sumber daya untuk masuk dengan perangkat mereka dan terhubung dengan server cloud terintegrasi, perangkat komputasi tepi selalu ditambatkan dan selalu menghasilkan data untuk pemeriksaan di masa mendatang.
Sekarang, datang ke arsitektur tepi, perangkat yang digunakan dikategorikan ke dalam tiga jenis yang berbeda, yaitu perangkat tepi, gateway tepi, dan sensor &aktuator tepi. Sebagai perangkat serbaguna, perangkat edge cenderung menjentikkan sistem operasi yang berkembang penuh. Contoh Android atau Linux dapat dikutip dalam hal ini. Setelah mereka memperoleh data dari masing-masing sensor, mereka menjalankan komputasi yang sama dan mengirimkan informasi yang diperlukan ke aktuator. Mereka juga dapat dijembatani ke cloud baik secara langsung atau melalui fasilitasi anedge Gateway.
Gateway tepi, di sisi lain, memiliki catu daya yang tidak dibatasi, daya CPU yang lebih besar, dan sistem repositori yang canggih. Oleh karena itu, mereka dapat bertindak sebagai mediator antara Perangkat Edge dan cloud, sehingga memberikan layanan manajemen lokasi tambahan.
Perangkat ini meneruskan divisi tertentu dari data IoT mentah atau yang sudah diolah sebelumnya ke layanan yang berjalan di cloud, termasuk fasilitas penyimpanan, pembelajaran mesin, atau layanan interpretatif. Mereka menerima arahan khusus dari cloud, seperti penyelarasan, pertanyaan data, atau prototipe pembelajaran mesin. Sensor tepi adalah perangkat tujuan khusus yang terhubung ke gateway secara langsung atau melalui teknologi radio hemat energi.Saya Dalam beberapa tahun terakhir, edge analytics mulai berkembang lebih dalam dan membuka jalan bagi teknologi generasi berikutnya. Dengan kemajuan kelas atas ini, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam juga telah melalui berbagai bidang representasi melalui jaringan saraf yang telah digunakan selama beberapa dekade.
Melihat ke Depan
Sekarang, pertanyaannya, apakah prosedur pembelajaran mendalam yang digunakan dalam analisis tepi memberikan hasil yang lebih kompeten dan lebih efektif. Menurut beberapa survei terbaru yang dilakukan dalam ukuran ini, semua upaya IoT yang tersirat pada akhirnya akan menggabungkan data streaming dengan pembelajaran mesin, yang dipercepat oleh prosesor yang berbeda atau kohesif. Dengan menggabungkan pembelajaran mendalam dengan analitik tepi, perangkat kini dapat menyaring data yang berlebihan dengan cara yang lebih efektif, sehingga menghemat uang dan waktu hingga tingkat yang signifikan. Di sini, perlu disebutkan bahwa salah satu domain yang paling menguntungkan dari analisis tepi dan pembelajaran mesin yang mengasimilasi adalah analisis video.
Namun, ide dasarnya adalah bahwa analisis tepi memberlakukan pemfilteran data video yang disebarluaskan, dan mempertimbangkan data yang terdokumentasi &tercatat dari kamera dan menjalankan perhitungan yang diperlukan secara real-time. Setelah fitur identifikasi pintar dari satu kamera ditingkatkan, dan pemrosesan komputasi awan diaktifkan, efisiensi infiltrasi meningkat secara signifikan, sehingga menurunkan kebutuhan tenaga kerja secara bersamaan.
Algoritme jaringan saraf yang dimasukkan ke dalam kamera frontend dapat mengeluarkan data yang diperlukan dari manusia, kendaraan, dan objek lain, yang, pada gilirannya, membantu meningkatkan kesempurnaan serta ketepatan analitik video. Selain itu, memindahkan pemrosesan analitik dari server backend dan menempatkannya ke dalam kamera mengharuskan pengguna akhir diberikan analisis data real-time yang sesuai. Analisis tepi membantu dalam mengidentifikasi perilaku anomali dan peringatan untuk insiden darurat, yang, jika tidak, tidak akan mungkin terjadi dengan server backend.
Perusahaan minyak juga mulai menggunakan teknologi digital seperti analisis tepi untuk peralatan minyak dan gas untuk mengawasi seluruh proses pengawasan dan memperkaya produktivitas dengan cara tersebut. Waktu henti untuk setiap usaha manufaktur dapat merusak produktivitasnya. Juga, dari segi biaya, waktu henti terbukti benar-benar lebih buruk. Menurut beberapa penelitian, operator minyak dan gas dapat mengalami kerugian besar karena downtime. Dan, downtime ini sebagian besar terjadi sebagai akibat dari kegagalan peralatan. Organisasi perminyakan sekarang menggunakan perangkat dan sensor IoT untuk terus mengumpulkan data tentang peralatan mereka dan mengevaluasi &mengawasi mereka secara berkala. Pada saat yang sama, dengan meningkatnya penyebaran perangkat IoT, jumlah data yang dikumpulkan juga meningkat secara signifikan, dan secara bersamaan, kebutuhan akan data tersebut untuk disimpan di cloud juga meningkat. Dengan demikian, perusahaan minyak menjaga data IoT mereka setara dengan edgeanalytics. Dengan cara ini, ketika biaya transfer dapat dikurangi, kemungkinan kegagalan peralatan apa pun juga dapat diprediksi sebelumnya.
Sensor IoT membuat sinyal data konstan yang tidak dapat dikelola dengan baik dengan bantuan sistem dan teknologi penyimpanan kuno. Oleh karena itu, bisnis sudah mulai mengandalkan cloud untuk menyimpan hal yang sama. Namun, transmisi data ke awan dan kembali ke masing-masing usaha cukup mahal, karena membutuhkan bandwidth yang besar. Di sini, teknologi edge hadir sebagai penyelamat dengan membuat data tersedia secara lokal. Artinya, perusahaan kemudian dapat menentukan apakah akan mengarahkan data ke cloud atau menghapusnya jika tidak sesuai.
Misalnya, Olea Edge Analytics akan mengumumkan perangkat lunak dan perangkat keras baru untuk mengeruk meter air yang rusak. Seperti yang dinyatakan dalam rilis berita, Olea telah menyarankan untuk menempatkan sensor optik, berputar, dan bergetar pada meter air, sehingga ketika satu perangkat melepaskan tombol meteran, yang lain dapat mendeteksi aliran air di pipa dan mengawasi rotasi meteran. . Sensor juga dilampirkan ke platform perangkat lunak EdgeWorks dengan komputasi pembelajaran yang mendalam— modul “komputasi tepi” dari sistem — yang, pada gilirannya, memberikan spekulasi yang tepat tentang bagaimana meter itu salah, dan bagaimana itu bisa diperbaiki.
