Odată cu creșterea numărului de dispozitive IoT se înregistrează o creștere semnificativă a datelor colectate. Principala provocare aici este pierderea valorii datelor atunci când nu poate fi făcută o analiză suficient de repede. Cum se rezolvă asta? Prin mutarea calculelor și procesării de la serverele centralizate la sursă – la dispozitivele care colectează aceste date. Acest proces se numește Edge Computing iar dispozitivele respective se numesc Edge Devices.

Până în prezent, rolul dispozitivului remote a fost, în cea mai mare parte, acela de a asimila, stoca și trimite date către sistemele de tip cloud. Cu toate acestea, astăzi Edge Computing vizează stocarea și prelucrarea datelor la locația mașinii – cu alte cuvinte, Edge se concentrează pe dispozitive care sunt atașate la “IoT things”. Ideea în ansamblu este să proceseze date pe dispozitivul Edge și să producă rezultatul acolo.

Cel mai bun exemplu – materialul video. Imaginați-vă ce lățime de bandă este necesară pentru streaming videoclipuri HD, cât timp durează, cât de mare ar trebui să fie spațiul de stocare al acestora, cât timp este nevoie pentru a le procesa și care este întârzierea informațiilor importante care derivă din acestea. Hai să ne mutăm pe Edge – acum putem analiza streaming video de pe aparatul foto, în timp real, pe dispozitiv, și livrăm doar informații importante.

Care sunt driver-ele cheie ale Edge Computing?

Am menționat deja un volum tot mai mare de date de la dispozitive / medii / piețe etc. Există mai multe motive pentru a efectua operațiuni pe Edge:

  • reducerea costurilor de transfer de date către cloud
  • reducerea timpului de reacție, efectuarea unei analize imediate (de exemplu, în teren)
  • securitatea cibernetică – evită trimiterea și stocarea datelor brute în cloud
  • accesul la date temporale pentru analiza în timp real
  • capacitatea de a funcționa chiar fără conectarea la cloud.

În final obținem reducerea latenței și creșterea fiabilității prin scoaterea “inteligenței” din cloud-ul central.

Bringing Edge to life – aplicații practice

Să urmărim câteva exemple:

Monitorizarea locurilor de parcare – este într-adevăr necesar să avem fiecare cadru din camera de supraveghere? Sau doar informații despre câte mașini există? Comparați orele lungi de înregistrare video cu informații cum ar fi: 23 de mașini dintr-o parcare.

Un alt exemplu ar putea fi recunoașterea semnelor rutiere speciale care să informeze despre ocolire. Mai mult – Edge este esențial pentru vehiculele autonome, deoarece permite tehnologii inteligente precum evitarea coliziunilor.

Mai mult – întreținerea predictivă în procesul de fabricație. Prin aducerea procesării datelor mai aproape de sursă se pot detecta anomalii în liniile de asamblare cu viteză ridicată pe baza a ceea ce se întâmplă în fabrică. Ca urmare, sunt furnizate avertismente timpurii permițându-vă să depășiți problema.

Retail – mutarea către edge și, în consecință, rămânând aproape de client, permite livrarea de recomandări hiper-personalizate despre produse, oferte și comunicare bazate pe comportamentul cumpărătorului în magazin.

Instrumente disponibile – Google Cloud permite Edge Computing

Anul acesta Google a anunțat lansarea a două componente importante software și hardware care conferă competențe Edge Devices.

Primul este Cloud IoT Edge. Aceasta este o componentă software care extinde procesarea datelor Google Cloud și machine learning la miliarde de dispozitive de ultimă generație, cum ar fi brațe robotice, turbine eoliene și platforme petroliere, astfel încât acestea să poată acționa în timp real asupra datelor senzorilor lor și să prezică rezultatele local. Cloud IoT Edge poate rula pe sisteme de operare bazate pe Linux.

How Cloud IoT Edge works

Al doilea instrument este Edge TPU chip. Este componenta hardware a Google al cărei scop este îmbogățirea dispozitivelor dvs. prin rularea AI la Edge. Oferă performanțe ridicate cu o amprentă fizică mică, după cum puteți vedea mai jos. De asemenea, este optimizat pentru un consum redus de energie. Dar nu este doar soluția hardware. Acesta combină hardware personalizat și open software oferindu-vă algoritmi de ultimă generație AI pentru a implementa soluții AI de înaltă calitate pentru Edge.

Edge TPU