Tingkatkan Efisiensi Edge Computing dengan Jaringan Wi-Fi yang Kuat

Seiring dunia terus berubah, kompleksitas baru dan tuntutan pelanggan memerlukan perusahaan di setiap industri untuk terus meninjau proses bisnis mereka untuk mencari peluang perbaikan. Salah satu teknologi yang semakin menonjol di bidang ini adalah edge computing.

Untuk menggandakan atau melipatgandakan efisiensi, perusahaan membutuhkan lebih banyak data. Biasanya, data ini datang dari sensor cerdas yang baru terintegrasi di setiap langkah proses yang berbeda. Lihatlah baris produksi tipikal dengan 2.000 unit peralatan. Menurut IBM, setiap unit dapat memiliki sebanyak 100-200 sensor yang mengumpulkan data secara berkelanjutan, menghasilkan 2.200 terabyte data setiap bulan.

Sementara wawasan yang diperoleh dari menganalisis jumlah data yang luar biasa ini akan membantu meningkatkan produktivitas perusahaan, jumlah data yang sama membuat semakin penting untuk menemukan cara untuk menjaga biaya pemrosesan data rendah, sambil juga mengurangi latensi. Itulah tempat edge computing menjadi kritis untuk strategi dan operasi bisnis. Dengan menjaga pemrosesan data di atau dekat lokasi fisik sumber dan pengguna data, perusahaan mendapatkan manfaat dari layanan yang lebih cepat dan lebih andal, meningkatkan efisiensi operasional di seluruh bidang.

Manfaat yang paling terkenal dari edge computing adalah kecepatan pemrosesan yang lebih cepat. Ini diterjemahkan menjadi waktu respons yang lebih rendah untuk aplikasi, serta analisis big data yang lebih cepat, yang memungkinkan peringatan dan wawasan real-time untuk pengambil keputusan.

Manfaat tambahan dapat mencakup kontrol lokal yang lebih besar atas data sensitif; ketahanan yang lebih baik, karena daya komputasi disimpan secara lokal dan tidak bergantung pada performa situs inti jarak jauh; biaya jaringan yang lebih rendah, dan keterbatasan bandwidth yang berkurang.

Edge Computing di Berbagai Industri

Teknologi ini dapat dilihat bekerja di berbagai industri, karena perusahaan mencari cara yang lebih cepat untuk merespons kebutuhan bisnis dan meningkatkan fleksibilitas. Beberapa contoh meliputi:

• Manufaktur. Platform edge dengan cepat memproses data dari sensor internet of things (IoT) yang memberikan pemantauan real-time dan jarak jauh, memastikan semua mesin bekerja sebagaimana mestinya dan mengidentifikasi area untuk perbaikan.
• Operasi rantai pasok. Edge computing membantu bisnis memberikan pembaruan real-time tentang inventaris, lalu lintas, suhu, lokasi, dan lebih banyak lagi.
• Industri otomotif. Seiring perusahaan terus mengembangkan kendaraan otonom, edge computing akan diperlukan untuk memberikan kendaraan informasi yang terkini tentang lalu lintas, kondisi cuaca, dan lebih banyak lagi.
• Kesehatan. Otomasi di bidang kesehatan meledak, dan edge computing membantu menjadikan kolaborasi antara mesin dan manusia lebih lancar dan lebih cepat.
• Keuangan. Sementara semua industri mendapat manfaat dari keamanan yang lebih besar, industri keuangan adalah salah satu yang dapat mendapat manfaat khusus dari kemampuan untuk dengan cepat memproses informasi aman konsumen tanpa harus mengirimkannya melalui cloud, dan juga lebih cepat menganalisis data untuk tanda-tanda aktivitas penipuan.
• Retail. Kemampuan untuk mempersonalisasi pengalaman pelanggan dan memahami pengunci utama di balik keputusan pembelian telah menyebabkan peningkatan pemantauan dan analitik di industri ini. Platform edge menjaga latensi pemrosesan rendah, mengembalikan wawasan ke peritel lebih cepat dari sebelumnya.

Secara keseluruhan, teknologi edge computing akan terus berkembang seiring ketergantungan bisnis terhadap IoT, realitas virtual, kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan robotika yang semakin dalam. Di mana saja ada kebutuhan untuk analisis data yang lebih besar, di sana ada satu untuk meningkatkan bandwidth, latensi, dan ketahanan melalui edge computing.

Pentingnya Jaringan yang Dioptimalkan

Bagaimana Anda membuat platform edge bekerja untuk Anda? Edge computing seputar kecepatan dan efisiensi, tetapi jika jaringan Wi-Fi bisnis tidak dioptimalkan — jika ada masalah dengan interoperabilitas, peralatan tua, kapasitas, utilizasi, dan sebagainya — edge computing dapat menjadi salah satu korban.

Ini sebagian karena setiap platform edge sendiri membutuhkan koneksi jaringan untuk beroperasi, dan juga karena platform-platform ini bergantung pada data yang hanya dapat ditangkap jika setiap perangkat jaringan lain juga memiliki koneksi yang kuat dan andal. Penting bagi seluruh ekosistem jaringan untuk berperforma secara optimal jika platform edge akan memberikan pengembalian investasi terbaik.

Untuk memastikan optimisasi, tim IT dan administrator jaringan memerlukan visibilitas ekosistem yang lengkap, peringatan proaktif, kontrol jarak jauh, dan analitik historis.

Di lingkungan jaringan Wi-Fi yang kompleks saat ini, cara termudah untuk mencapai semua ini adalah melalui penggunaan platform otomatisasi Wi-Fi. Seperti yang namanya suggerasi, platform-platform ini mengotomatisasi proses pemantauan dan analitik Wi-Fi, menjaga mata pada ratusan atau ribuan perangkat jaringan yang terhubung, dan membebaskan sumber daya IT untuk fokus pada tanggung jawab kritis lainnya. Berikut ini apa yang harus dicari saat meneliti kemampuan.

Visibilitas ekosistem yang lengkap.

Satu-satunya cara untuk mengetahui tanpa keraguan bahwa jaringan dioptimalkan adalah mengetahui bahwa setiap potongan jaringan bekerja tepat seperti yang seharusnya. Ini mencakup infrastruktur back-end dan front-end, perangkat terhubung, dan aplikasi perangkat lunak. Namun, ini juga mencakup wawasan tentang perilaku perangkat seperti microwave dan Bluetooth yang dapat mempengaruhi Wi-Fi, serta visibilitas terhadap gangguan dari jaringan di sekitar.

Seperti yang diketahui oleh IT, masalah Wi-Fi dapat memiliki penyebab akal yang sepenuhnya tidak terduga, yang menuntut visibilitas terhadap seluruh ekosistem frekuensi radio. Tidak ada masalah yang dapat diselesaikan tanpa identifikasi penyebab akal. Semakin cepat identifikasi itu datang, semakin cepat masalahnya menghilang, dan semakin cepat operasi berlanjut. Platform otomatisasi yang memberikan visibilitas ini memberikan IT semua yang diperlukannya dalam satu dasbor pengguna.

Peringatan proaktif.

Satu-satunya hal yang lebih baik dari visibilitas yang lengkap dan real-time adalah kemampuan untuk melihat ke masa depan dan menyelesaikan masalah sebelum bahkan terjadi. Sementara teknologi belum sepenuhnya ada, ini cukup dekat berkat A.I. dan pembelajaran mesin.

Dengan teknologi ini, platform otomatisasi belajar untuk mengenali perilaku jaringan normal dan dapat secara otomatis memberi tahu IT setiap kali perilaku itu berubah. Peringatan proaktif ini memungkinkan IT untuk memulai troubleshooting sebelum pengguna akhir terpengaruh. Dengan kata lain, sejauh yang diketahui karyawan, masalahnya teratasi sebelum bahkan terjadi.

Kontrol jarak jauh.

Tidak ada yang lebih buruk dari harus bepergian ke lokasi jarak jauh sebelum Anda dapat memecahkan masalah dan menyelesaikannya — kecuali tidak dapat bepergian sama sekali. Ada banyak alasan mengapa perjalanan mungkin menjadi mustahil, dan banyak lagi yang menjelaskan mengapa perjalanan adalah ketidaknyamanan bahkan dalam keadaan terbaik. Paling tidak, itu membuang waktu dan uang, dua hal yang bisnis benar-benar bisa lepas ketika datang untuk mengoptimalkan jaringan Wi-Fi mereka.

Solusinya adalah bekerja dengan platform otomatisasi yang mendukung pengujian dan troubleshooting jarak jauh. Dengan kemampuan ini, IT dapat mengoptimalkan jaringan dari setiap lokasi, kapan saja. Ini tidak hanya sangat mengurangi waktu yang dihabiskan untuk bepergian, tetapi juga menyelamatkan IT dari harus mencoba dan membicarakan non-ahli IT melalui identifikasi dan resolusi penyebab akal ketika perjalanan mustahil.

Analitik historis.

Peringatan real-time adalah kunci untuk optimisasi, tetapi bukan satu-satunya persyaratan. Analitik historis memiliki peran penting, karena memberikan pandangan mendalam tentang bagaimana perilaku dan performa jaringan telah berubah seiring waktu.

Ketika tiba saatnya untuk perencanaan anggaran dan kapasitas akhir tahun, analitik historis memberikan jawaban cepat atas pertanyaan seperti:

• Bagaimana kapasitas berubah tahun ini?
• Apakah performa infrastruktur melambat?
• Bagaimana pengguna akhir terpengaruh oleh jaringan?

Jawaban ini membantu pengambil keputusan merencanakan pembaruan dan pembaharuan jaringan yang hemat biaya, efisien, dan dipersonalisasi.

Seiring miliaran platform edge bergabung dengan tenaga kerja, bisnis perlu memastikan optimisasi jaringan Wi-Fi untuk benar-benar meraih manfaat yang ditawarkan oleh teknologi ini. Melalui otomatisasi Wi-Fi, optimisasi menjadi proaktif dan tahan masa depan, mendukung efisiensi operasional di semua industri.

Roger Sands adalah chief executive officer di Wyebot, Inc.