Analytique de périphérie : comment les entreprises obtiennent des insights temps réel et boostent l'efficacité

De nombreuses entreprises explorent maintenant en quoi l'analyse de périphérie diffère des solutions conventionnelles de traitement de données et comment elle pourrait être bénéfique pour leurs opérations.

L'analytique de périphérie introduit et soulève une approche d'analyse de données dans laquelle un calcul analytique prédéfini est exécuté sur les données au lieu de les transférer vers un magasin de données consolidé. Elle garantit que le processus de collecte, de traitement et d'enquête des données est effectué juste en périphérie du réseau en temps réel. Cela permet aux entreprises de définir les limites et contraintes requises sur les informations qui valent la peine d'être transmises vers un pool de données sur site ou cloud pour une utilisation future. Depuis que l'analytique de périphérie est entrée en jeu, les fournisseurs de solutions à travers le monde ont eu recours à cette approche, avec le cloud, pour faire face à des piles de données IoT.

Un certain nombre de recherches ont été menées, et des équipes de recherche à travers le monde ont proposé les meilleures insights et intuitions sur l'analytique de périphérie. Quand il s'agit de mettre en place une solution IoT forte, les stratégies d'analytique de périphérie se sont avérées bénéfiques de plus d'une façon. Certains avantages de l'analytique de périphérie offerts aux entreprises incluent :

Rythme 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 large bande passante signifie qu'une interruption de simples millisecondes peut finir par donner lieu à des conséquences indésirables. Dans le secteur de la santé, perdre la trace de même quelques secondes peut mener à des suites désastreuses. Et pour les entreprises qui offrent des services liés aux données aux consommateurs, une vitesse lente peut s'avérer être le chaos, car cela décevrait les clients et causerait des dommages indélébiles à la marque. Donc, assez naturellement, la vitesse n'est plus juste un avantage viable ; c'est plutôt l'une des meilleures pratiques que chaque entreprise devrait tenir.

En même temps, l'avantage le plus significatif de l'informatique de périphérie est son aptitude et son potentiel à améliorer la performance du réseau en minimisant la transmission et la suspension indésirables. Le fait que les dispositifs IoT de périphérie développent des données sectionnellement réduit le besoin pour l'information collectée de voyager aussi loin qu'elle le ferait sous une structure cloud conventionnelle.

Flexibilité : Alors que les entreprises commencent à croître, il n'est pas toujours possible pour elles de calculer parfaitement les essentiels d'infrastructure IT, et mettre en place un centre de données complet et parfait est aussi une proposition à gros budget. L'avancement dans la technologie basée sur le cloud et l'informatique de périphérie a cependant rendu cela à peu près sans tracas pour les entreprises d'évaluer leurs opérations. Graduellement, les capacités de calcul, de chargement et d'analytique sont roulées dans des expédients avec des empreintes plus petites. L'analytique de périphérie permet aux organisations d'agrandir et multiplier la portée et les capacités du réseau.

Fiabilité : Bien que la propagation des stratégies d'informatique de périphérie IoT augmente la surface d'attaque pour les réseaux, elle distribue aussi une gamme de pistes de sécurité. La structure conventionnelle de cloud computing est innément consolidée, ce qui la rend assez sensible aux attaques DDoS (Distributed Denial of Service) et aux pannes de courant. L'informatique de périphérie distribue le traitement, le stockage et les applications à travers une grande variété de centres de données, ce qui rend difficile pour toute interférence unique de démanteler ou affecter le réseau.

Adaptabilité : L'adaptabilité et la flexibilité de l'analytique de périphérie la rendent également extrêmement polyvalente. En s'associant et s'associant avec des centres de données de périphérie locaux, les entreprises peuvent maintenant facilement choisir des marchés appropriés sans avoir à investir dans un développement d'infrastructure coûteux. Les centres de données de périphérie leur permettent de servir les utilisateurs finaux compétemment avec une latence minimale. Cela s'est avéré hautement utile pour les fournisseurs de contenu cherchant à livrer des services de streaming non-stop. Simultanément, cela dote aussi les dispositifs IoT d'accumuler des quantités considérables de données actionnables. Au lieu d'attendre que les ressources se connectent avec leurs dispositifs et se connectent avec des serveurs cloud intégrés, les dispositifs de calcul de périphérie sont toujours connectés et toujours générant des données pour un examen futur.

Maintenant, en ce qui concerne l'architecture de périphérie, les dispositifs déployés sont classés en trois types différents, à savoir les dispositifs de périphérie, les passerelles de périphérie, et les capteurs et actionneurs de périphérie. En tant que dispositifs polyvalents, les dispositifs de périphérie tendent à faire fonctionner des systèmes d'exploitation complets. L'exemple d'Android ou Linux peut être cité à cet égard. Après avoir obtenu les données des capteurs respectifs, ils exécutent un calcul sur celles-ci et envoient l'information requise aux actionneurs. Ils peuvent également être connectés au cloud soit directement, soit via la facilitation d'une passerelle de périphérie.

Les passerelles de périphérie, d'autre part, ont une alimentation électrique sans entrave, une plus grande puissance CPU, et un système de dépôt avancé. Donc, elles peuvent agir comme médiateurs entre les Dispositifs de Périphérie et le cloud, fournissant ainsi des services de gestion de localisation additionnels.

Ces dispositifs transmettent des divisions particulières de données IoT brutes ou pré-traitées aux services s'exécutant dans le cloud, y compris les commodités de stockage, l'apprentissage automatique, ou les services d'interprétation. Ils acceptent des directives spéciales du cloud, telles que les alignements, les demandes de données, ou les prototypes d'apprentissage automatique. Les capteurs de périphérie sont des dispositifs à usage spécial connectés aux passerelles directement ou via des technologies radio à efficacité énergétique. In les dernières années, l'analytique de périphérie a commencé à aller plus loin et a ouvert la voie à la technologie de prochaine génération. Avec cet avancement de haut niveau à bord, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond ont également traversé de nombreux plans de représentation via des réseaux neuronaux qui ont déjà été utilisés pendant des décennies.

Regard vers l'avenir

Maintenant, la question se pose : si les procédures d'apprentissage profond utilisées dans l'analytique de périphérie produisent des résultats plus compétents et plus efficaces. Selon certaines enquêtes récentes faites dans cette mesure, tous les efforts IoT implicites combineront finalement le streaming de données avec l'apprentissage automatique, accéléré par des processeurs distincts ou cohésifs. En incorporant l'apprentissage profond avec l'analytique de périphérie, les dispositifs sont maintenant devenus capables de tamiser les données redondantes d'une manière plus efficace, économisant ainsi l'argent et le temps de manière significative. Ici, il vaut la peine de mentionner que l'un des domaines les plus prometteurs de l'assimilation de l'analytique de périphérie et de l'apprentissage automatique est l'analytique vidéo.

Cependant, l'idée fondamentale est que l'analytique de périphérie met en œuvre le filtrage vidéo disseminé, et prend en considération les données documentées et chroniquées 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 cloud computing est activé, l'efficacité d'infiltration monte à une extent significative, réduisant ainsi les besoins en main-d'œuvre simultanément.

Les algorithmes de réseau neuronal incorporés dans les caméras frontend peuvent extraire les données requises d'un humain, véhicule, et autres objets, ce qui, à son tour, aide à améliorer la perfection ainsi que la précision de l'analytique vidéo. De plus, déplacer le traitement analytique des serveurs backend et les placer dans les caméras exige que les utilisateurs finaux soient fournis avec une analyse de données temps réel appropriée. L'analytique de périphérie aide à identifier les comportements anormaux et alerte pour les incidents d'urgence, ce qui, autrement, n'aurait pas été possible avec les serveurs backend.

Les entreprises pétrolières ont également commencé à utiliser des technologies numériques comme l'analytique de périphérie pour les équipements pétroliers et gaziers pour garder un œil sur l'ensemble du processus de surveillance et enrichir la productivité de la manière. Le temps d'arrêt pour toute entreprise de fabrication peut être préjudiciable à sa productivité. Aussi, en termes de coût, le temps d'arrêt s'avère être vraiment pire. Selon plusieurs études, les opérateurs pétroliers et gaziers peuvent encourir une énorme perte du fait du temps d'arrêt. Et ce temps d'arrêt survient mostly comme résultat de pannes d'équipement. Les organisations pétrolières ont maintenant recours aux dispositifs IoT et capteurs pour accumuler constamment des données sur leur équipement et les évaluer et les surveiller fréquemment. En même temps, avec la montée en puissance du déploiement des dispositifs IoT, le nombre de données collectées augmente aussi de manière significative, et simultanément, le besoin pour elles d'être stockées dans le cloud a aussi grimpé. Ainsi, les entreprises pétrolières maintiennent leurs données IoT à niveau avec l'analytique de périphérie. De cette façon, quand le coût du transfert peut être réduit, la chance pour toute sorte de panne d'équipement peut aussi être prédite à l'avance.

Les capteurs IoT fabriquent un flux constant de données qui ne peut pas être géré correctement avec l'aide de systèmes de stockage et technologies vieillissants. Par conséquent, les entreprises ont commencé à compter sur le cloud pour stocker les mêmes. Cependant, transmettre les données vers les clouds et retour vers les entreprises respectives est assez coûteux, car cela appelle une large bande passante. Ici, la technologie de périphérie vient comme sauveur en rendant les données disponibles localement. Cela signifie que les entreprises peuvent alors déterminer s'il faut envoyer les données vers les clouds ou les supprimer si elles sont inappropriées.

Par exemple, Olea Edge Analytics est sur le point d'annoncer un nouveau logiciel et matériel pour draguer les compteurs d'eau endommagés. Comme indiqué dans un communiqué de presse, Olea a suggéré de placer des capteurs optiques, rotatifs et vibrants sur les compteurs d'eau, de sorte que quand un dispositif proclame le cadran du compteur, l'autre peut détecter le flux d'eau dans le tuyau et garder un œil sur la rotation du compteur. Les capteurs sont également attachés à une plateforme logicielle EdgeWorks avec des calculs d'apprentissage profond — le module « edge computing » du système — qui, à son tour, donne une spéculation appropriée sur comment un compteur est erroné, et comment il peut être réparé.