企業が業務にエッジ分析を実装している理由

現在、多くの企業が、エッジ分析が従来のデータ処理ソリューションとどのように異なるか、そしてそれが自社の運用にどのように役立つかを模索しています。

エッジ分析は、データを統合データストアに転送する代わりに、事前設定された分析計算がデータに対して実行されるデータ分析へのアプローチを導入し、もたらします。データの収集、処理、調査のプロセスが、ネットワークのエッジでリアルタイムに実行されるようにします。これにより、企業は、将来の使用のために情報を非構内またはクラウドデータプールに伝達する価値のある必要な範囲と制限を設定できます。エッジ分析が登場して以来、世界中のソリューションプロバイダーは、IoTデータの山を処理するために、クラウドとともにこのアプローチに頼ってきました。

多くの調査が実施され、世界中の調査チームがエッジ分析に関する最良の洞察と直感を生み出しました。強力なIoTソリューションを提供することになると、エッジ分析戦略は複数の点で有益であることが証明されています。企業に提供されるエッジ分析のメリットには、次のものがあります。

速いペース： ほとんどのビジネス組織では、スピードまたはペースがコアビジネスにとって最も重要なパラメータと見なされています。たとえば、金融ベンチャーが高帯域幅の交換手順に依存しているということは、わずか数ミリ秒の中断が望ましくない結果に道を譲ることになる可能性があることを意味します。ヘルスケア分野では、数秒でも追跡できなくなると、悲惨な続編につながる可能性があります。また、消費者にデータ関連のサービスを提供している企業にとって、驚異的なスピードは、顧客を失望させ、ブランドに消えないダメージを与えるため、大混乱を招く可能性があります。したがって、当然のことながら、速度はもはや実行可能な利点ではありません。むしろ、これはすべての企業が保持すべきベストプラクティスの1つです。

同時に、エッジコンピューティングの最も重要な利点は、不要な寛解と一時停止を最小限に抑えることで、ネットワークパフォーマンスを向上させるその適性と可能性です。 IoTedgeコンピューティングデバイスがたまたまデータを開発するという事実は、収集された情報が従来のクラウド構造の下で移動する必要がある限り移動する必要性を部分的に削減します。

柔軟性 ： 企業が成長し始めると、ITインフラストラクチャの基本事項を完全に計算できるとは限りません。また、鋭敏で徹底的なデータセンターを設置することも大きな予算の提案です。ただし、クラウドベースのテクノロジーとエッジコンピューティングの進歩により、企業は運用を測定するのにほとんど手間がかかりません。徐々に、計算、読み込み、分析の機能が、より小さなフットプリントの手段に組み込まれています。エッジ分析により、組織はネットワークの範囲と能力を拡大および拡大できます。

信頼性： IoTエッジコンピューティング戦略の普及により、ネットワークの攻撃面がエスカレートする一方で、一連のセキュリティリードも排除されます。従来のクラウドコンピューティング構造は本質的に統合されているため、DDoS（Distributed Denial of Service）攻撃や電源障害の影響を非常に受けやすくなっています。エッジコンピューティングは、さまざまなデータセンター全体の調剤、ストレージ、アプリケーションに対応しているため、単一の干渉が発生することは困難です。ネットワークを解体または影響を与えます。

適応性： エッジ分析の適応性と柔軟性も、非常に用途が広いものになっています。ローカルエッジデータセンターと連携して連携することにより、ビジネスベンチャーは、コストのかかるインフラストラクチャ開発を活用することなく、適切な市場に簡単に対応できるようになりました。エッジデータセンターは、最小限の遅延でエンドユーザーに適切にサービスを提供することを可能にします。これは、ノンストップストリーミングサービスのドロップシッピングを検討しているコンテンツプロバイダーにとって非常に有用であることが証明されています。同時に、IoTデバイスにかなりの量の実用的なデータを蓄積することもできます。リソースがデバイスにログインして統合クラウドサーバーに接続するのを待つ代わりに、エッジコンピューティングデバイスは常にテザリングされ、将来の調査のために常にデータを生成します。

現在、エッジアーキテクチャに移行すると、展開されたデバイスは、エッジデバイス、エッジゲートウェイ、エッジセンサーとアクチュエータの3つの異なるタイプに分類されます。用途の広いデバイスとして、エッジデバイスは本格的なオペレーティングシステムをフリックする傾向があります。 AndroidやLinuxの例が挙げられます。それぞれのセンサーからデータを取得した後、同じセンサーで計算を実行し、必要な情報をアクチュエーターに送信します。また、直接またはエッジゲートウェイの促進を通じてクラウドにブリッジすることもできます。

一方、エッジゲートウェイには、制限のない電源、より優れたCPUパワー、および高度なリポジトリシステムがあります。したがって、エッジデバイスとクラウド間の仲介役として機能し、追加のロケーション管理サービスを提供できます。

これらのデバイスは、生または前処理されたIoTデータの特定の部門を、ストレージ設備、機械学習、解釈サービスなど、クラウドで実行されているサービスに渡します。アライメント、データ照会、機械学習プロトタイプなど、クラウドからの特別なディレクティブを受け入れます。エッジセンサーは、ゲートウェイに直接またはエネルギー効率の高い無線技術を介して接続された専用デバイスです。私 ここ数年で、エッジ分析はさらに深くなり始め、次世代テクノロジーへの道を開きました。このハイエンドの進歩により、機械学習とディープラーニングも、すでに数十年にわたって使用されているニューラルネットワークを介した多数の表現面を通過しました。

今後の展望

ここで、エッジ分析で使用されるディープラーニング手順がより有能でより効果的な結果をもたらすかどうかという疑問が生じます。この対策で行われた最近の調査によると、すべての暗黙のIoTの取り組みは、最終的にはストリーミングデータと機械学習を組み合わせ、個別のプロセッサまたはまとまりのあるプロセッサによって促進されます。エッジ分析に詳細な学習を組み込むことにより、デバイスは冗長データをより効果的にふるいにかけることができるようになり、それによってコストと時間を大幅に節約できます。ここで、エッジ分析と機械学習を同化する最も適切なドメインの1つは、ビデオ分析であることに言及する価値があります。

ただし、基本的な考え方は、エッジ分析が分散ビデオデータフィルタリングを制定し、カメラからの文書化および記録されたデータを考慮に入れて、必要な計算をリアルタイムで実行することです。単一のカメラのスマート識別機能が向上し、クラウドコンピューティング処理が有効になると、浸透効率が大幅に向上するため、同時に必要な人員が削減されます。

フロントエンドカメラに組み込まれたニューラルネットワークアルゴリズムは、人間、車両、およびその他のオブジェクトから必要なデータを抽出することができます。これにより、ビデオ分析の完全性と精度が向上します。さらに、分析処理をバックエンドサーバーから再配置してカメラに配置するには、エンドユーザーに適切なリアルタイムデータ分析を提供する必要があります。エッジ分析は、異常な動作と緊急事態のアラートを特定するのに役立ちます。これがなければ、バックエンドサーバーでは不可能でした。

石油会社はまた、監視プロセス全体を監視し、その方法で生産性を向上させるために、石油およびガス機器のエッジ分析などのデジタル技術の使用を開始しました。製造ベンチャーのダウンタイムは、その生産性に悪影響を与える可能性があります。また、コストの中間、ダウンタイムは本当に悪いことがわかります。いくつかの研究によると、石油およびガス事業者はダウンタイムのために莫大な損失を被る可能性があり、このダウンタイムは主に機器の故障の結果として発生します。石油組織は現在、IoTデバイスとセンサーに頼って、機器について絶えず蓄積し、それらを頻繁に評価および活性化しています。同時に、IoT機器の導入が進むにつれ、収集するデータ数も大幅に増加すると同時に、クラウドに保存する必要性も高まっています。したがって、石油会社はIoTデータをエッジ分析と同等に保っています。このように、転送のコストを削減できれば、あらゆる種類の機器の故障の可能性も事前に予測できます。

IoTセンサーは、古くからあるストレージシステムやテクノロジーの助けを借りて適切に管理することができないデータを絶えず製造しています。したがって、企業は同じものを保存するためにクラウドに依存し始めています。ただし、データをクラウドに送信してそれぞれのベンチャーに戻すには、広い帯域幅が必要になるため、非常にコストがかかります。ここで、エッジテクノロジーは、データをローカルで利用できるようにすることで救世主となります。つまり、企業はデータをクラウドに移動するか、不適切な場合は削除するかを決定できます。

たとえば、Olea Edge Analyticsは、損傷した水道メーターを浚渫するための新しいソフトウェアとハ​​ードウェアを発表するように設定されています。ニュースリリースで述べられているように、Oleaは、一方のデバイスがメーターのダイヤルを宣言したときに、もう一方のデバイスがパイプ内の水の流れを検出してメーターの回転を監視できるように、水道メーターに光学センサー、回転センサー、震えセンサーを配置することを提案しました。センサーは、システムの「エッジコンピューティング」モジュールである、深い学習計算を備えたEdgeWorksソフトウェアプラットフォームにも接続されています。これにより、メーターのエラーとその修正方法について適切な推測が可能になります。