Pourquoi les entreprises mettent en œuvre Edge Analytics dans leur secteur d'activité

De nombreuses entreprises explorent désormais les différences entre l'analyse de périphérie et les solutions de traitement de données conventionnelles et les avantages qu'elle pourrait avoir pour leurs opérations.

Edge Analytics introduit et propose une approche de l'analyse des données dans laquelle un calcul analytique prédéfini est exécuté sur les données au lieu de les transférer vers un magasin de données consolidé. Il s'assure que le processus de collecte, de traitement et d'enquête des données est effectué à la périphérie d'un réseau en temps réel. Cela permet aux entreprises commerciales de définir les limites et les restrictions requises sur lesquelles les informations méritent d'être transmises à un pool de données sur site ou dans le cloud pour une utilisation future. Depuis que l'analyse de périphérie est entrée en jeu, les fournisseurs de solutions du monde entier ont recours à cette approche, ainsi qu'au cloud, afin de traiter des piles de données IoT.

Un certain nombre de recherches ont été menées et des équipes de recherche du monde entier ont trouvé les meilleures idées et intuitions sur l'analyse de pointe. Lorsqu'il s'agit de mettre en place une solution IoT solide, les stratégies edgeanalytics se sont avérées bénéfiques à plus d'un titre. Voici certains avantages de l'analyse de périphérie offerts aux entreprises :

Ralentissement plus rapide : Pour la plupart des organisations commerciales, la vitesse ou le rythme est considéré comme le paramètre le plus important pour leur cœur de métier. Par exemple, la dépendance d'une entreprise financière vis-à-vis des procédures d'échange à haut débit signifie qu'une interruption de quelques millisecondes peut finir par entraîner des conséquences indésirables. Dans le secteur de la santé, perdre la trace ne serait-ce que de quelques secondes peut entraîner des séquelles désastreuses. Et, pour les entreprises qui offrent des services liés aux données aux consommateurs, la lenteur de la vitesse peut s'avérer catastrophique, car elle décevrait les clients et causerait des dommages indélébiles à la marque. Ainsi, tout naturellement, la vitesse n'est plus seulement un avantage viable; il s'agit plutôt de l'une des meilleures pratiques que toute entreprise devrait adopter.

Dans le même temps, l'avantage le plus important de l'informatique de périphérie est sa capacité et son potentiel à augmenter les performances du réseau en minimisant les rémissions et les suspensions indésirables. Le fait que les appareils informatiques IoTedge développent des données de manière sectionnelle réduit la nécessité pour les informations collectées de voyager aussi loin qu'elles le devraient dans une structure de cloud conventionnelle.

Flexibilité  : Au fur et à mesure que les entreprises commerciales commencent à se développer, il ne leur est pas toujours possible de calculer parfaitement les éléments essentiels de l'infrastructure informatique, et la mise en place d'un centre de données performant et complet est également une proposition à gros budget. Cependant, les progrès de la technologie basée sur le cloud et de l'informatique de pointe ont permis aux entreprises d'évaluer leurs opérations en toute simplicité. Progressivement, les capacités de calcul, de chargement et d'analyse sont transformées en expédients avec des empreintes plus petites. Edge Analytics permet aux organisations d'agrandir et de multiplier la portée et les capacités du réseau.

Fiabilité : Alors que la propagation des stratégies d'informatique de périphérie IoT augmente la surface d'attaque des réseaux, elle distribue également un éventail de pistes de sécurité. La structure conventionnelle du cloud computing est intrinsèquement consolidée, ce qui la rend très sensible aux attaques DDoS (Distributed Denial of Service) et aux coupures de courant. démanteler ou affecter le réseau.

Adaptabilité : L'adaptabilité et la flexibilité de l'analyse de périphérie la rendent également extrêmement polyvalente. En regroupant et en s'associant à des centres de données périphériques locaux, les entreprises commerciales peuvent désormais facilement se fixer sur les marchés appropriés sans avoir à capitaliser sur le développement d'infrastructures coûteuses. Les centres de données Edge leur permettent de servir les utilisateurs finaux de manière compétente avec une latence minimale. Cela s'est avéré très utile pour les fournisseurs de contenu qui cherchent à livrer directement des services de diffusion en continu. Simultanément, il permet également aux appareils IoT d'accumuler des quantités considérables de données exploitables. Au lieu d'attendre que les ressources se connectent avec leurs appareils et se connectent aux serveurs cloud intégrés, les appareils informatiques de pointe sont toujours connectés et génèrent toujours des données pour un examen futur.

Maintenant, en ce qui concerne l'architecture de périphérie, les appareils déployés sont classés en trois types différents, à savoir les appareils de périphérie, les passerelles de périphérie et les capteurs et actionneurs de périphérie. En tant qu'appareils polyvalents, les appareils de périphérie ont tendance à feuilleter des systèmes d'exploitation à part entière. L'exemple d'Android ou de Linux peut être cité à cet égard. Après avoir obtenu les données des capteurs respectifs, ils exécutent un calcul sur ceux-ci et envoient les informations requises aux actionneurs. Ils peuvent également être reliés au cloud directement ou via la facilitation d'une passerelle Edge.

Les passerelles Edge, en revanche, disposent d'une alimentation sans entrave, d'une plus grande puissance de processeur et d'un système de référentiel avancé. Par conséquent, ils peuvent agir en tant que médiateurs entre les appareils Edge et le cloud, fournissant ainsi des services de gestion de localisation supplémentaires.

Ces appareils transmettent des divisions particulières de données IoT brutes ou prétraitées à des services s'exécutant dans le cloud, notamment des équipements de stockage, l'apprentissage automatique ou des services d'interprétation. Ils acceptent des directives spéciales du cloud, telles que des alignements, des demandes de données ou des prototypes d'apprentissage automatique. Les capteurs Edge sont des dispositifs spéciaux connectés aux passerelles directement ou via des technologies radio écoénergétiques.I u cours des dernières années, l'analyse de périphérie a commencé à aller plus loin et a ouvert la voie à la technologie de nouvelle génération. Avec cette avancée haut de gamme à bord, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur ont également traversé de nombreux plans de représentation via des réseaux de neurones déjà utilisés depuis des décennies.

Regard vers l'avenir

Maintenant, la question se pose, si les procédures d'apprentissage en profondeur utilisées dans l'analyse de pointe capitulent des résultats plus compétents et plus efficaces. Selon certaines enquêtes récentes réalisées dans cette mesure, tous les efforts IoT impliqués combineraient finalement les données en continu avec l'apprentissage automatique, accéléré par des processeurs distincts ou cohésifs. En incorporant l'apprentissage en profondeur à l'analyse de périphérie, les appareils sont désormais capables de filtrer les données redondantes de manière plus efficace, économisant ainsi de l'argent et du temps dans une mesure significative. Ici, il convient de mentionner que l'analyse vidéo est l'un des domaines les plus propices à l'assimilation de l'analyse de pointe et de l'apprentissage automatique.

Cependant, l'idée fondamentale est que l'analyse de périphérie applique le filtrage des données vidéo diffusées, prend en considération les données documentées et chroniques de la caméra et exécute les calculs requis en temps réel. Une fois que les fonctionnalités d'identification intelligente d'une seule caméra sont augmentées et que le traitement du cloud computing est activé, l'efficacité de l'infiltration augmente de manière significative, réduisant ainsi simultanément les besoins en main-d'œuvre.

Les algorithmes de réseau neuronal intégrés aux caméras frontales peuvent extraire les données requises d'un humain, d'un véhicule et d'autres objets, ce qui, à son tour, contribue à améliorer la perfection et la précision de l'analyse vidéo. De plus, la relocalisation du traitement analytique des serveurs principaux et leur placement dans les caméras nécessitent que les utilisateurs finaux disposent d'une analyse de données en temps réel appropriée. Edge Analytics aide à identifier les comportements anormaux et les alertes pour les incidents d'urgence, ce qui, autrement, n'aurait pas été possible avec les serveurs principaux.

Les compagnies pétrolières ont également commencé à utiliser des technologies numériques telles que l'analyse de pointe pour les équipements pétroliers et gaziers afin de garder un œil sur l'ensemble du processus de surveillance et d'enrichir ainsi la productivité. Les temps d'arrêt de toute entreprise de fabrication peuvent nuire à sa productivité. De plus, en termes de coût, les temps d'arrêt s'avèrent bien pires. Selon plusieurs études, les opérateurs pétroliers et gaziers peuvent subir une perte énorme en raison des temps d'arrêt. Et ces temps d'arrêt résultent principalement de pannes d'équipement. Les organisations pétrolières recourent désormais aux appareils et capteurs IoT pour accumuler en permanence des données sur leurs équipements et les évaluer et les surveiller fréquemment. Dans le même temps, avec l'augmentation du déploiement des appareils IoT, le nombre de données collectées augmente également de manière significative, et simultanément, la nécessité de les stocker dans le cloud a également augmenté. Ainsi, les compagnies pétrolières maintiennent leurs données IoT au même niveau que edgeanalytics. De cette façon, lorsque le coût du transfert peut être réduit, le risque de défaillance de tout type d'équipement peut également être prédit à l'avance.

Les capteurs IoT fabriquent un flux constant de données qui ne peuvent pas être correctement gérés à l'aide de systèmes et de technologies de stockage séculaires. Par conséquent, les entreprises ont commencé à compter sur le cloud pour stocker la même chose. Cependant, la transmission des données vers les nuages ​​et vers les entreprises respectives est assez coûteuse, car elle nécessite une large bande passante. Ici, la technologie de pointe vient comme un sauveur en rendant les données disponibles localement. Cela signifie que les entreprises peuvent alors déterminer si elles doivent transférer les données vers les nuages ​​ou les supprimer si elles ne sont pas appropriées.

Par exemple, Olea Edge Analytics est sur le point d'annoncer de nouveaux logiciels et matériels pour le dragage des compteurs d'eau endommagés. Comme indiqué dans un communiqué de presse, Olea a suggéré de placer des capteurs optiques, rotatifs et tremblotants sur les compteurs d'eau, de sorte que lorsqu'un appareil déclame le cadran du compteur, l'autre peut détecter le débit d'eau dans le tuyau et garder un œil sur la rotation du compteur. . Les capteurs sont également reliés à une plate-forme logicielle EdgeWorks avec des calculs d'apprentissage en profondeur - le module "edge computing" du système - qui, à son tour, donne des spéculations appropriées sur la façon dont un compteur est erroné et comment il peut être corrigé.