Edge Computing soll der Schlüssel zur IoT-Evolution sein. Warum eigentlich? In diesem Blog werden wir vorstellen Edge Computingdie Verbindung zwischen IoT und Edge Computingund zeigen Beispiele für Edge Computing Anwendungsfälle.
Was ist Edge Computing
In Computernetzwerken befindet sich die cloud – zum Beispiel eine data center – im Zentrum eines Netzwerks. Doch was verbirgt sich hinter dem Begriff “edge”? Bei edge kann es sich um ein Smartphone oder ein Tablet handeln, aber auch um ein industrielles Gerät, das an vorderster Front eine aktive Rolle spielt. Edge Computing Daten am oder in der Nähe des “edge” oder des Betriebs verarbeitet.
, Edge Computing beschränkt die Datenverarbeitung nicht nur auf die edge – es handelt sich um eine verteilte offene IT-Architektur, die für ihre starke verteilte Verarbeitungsleistung bekannt ist.
Während die Reaktionsgeschwindigkeit durch die Verarbeitung von Daten auf der Seite edge verbessert wird, werden Daten, die keine hohe Geschwindigkeit erfordern, auf der Seite cloud gesammelt. Durch die verteilte Verarbeitung auf diese Weise Edge Computing wird der Wert der Daten maximiert und die für die einzelnen Daten erforderliche Nutzungsmethode optimiert.
Für einen detaillierteren Überblick über Edge Computing und Unterschiede zu cloud und On-Premises lesen Sie bitte diesen Blog:
Warum ist Edge Computing so interessant – Was sind die Unterschiede zu cloud und On-Premises | Stratus Blog
Edge Computing bringt Präzision ins IoT
Edge computing gilt als unverzichtbare Technologie, um das IoT auf die nächste Stufe zu heben.
Welche Auswirkungen werden Edge Computing auf das IoT haben, und wie wird sich das IoT mit Edge Computing?
Verbesserte Echtzeit-Informationen
Die offensichtlichste Auswirkung von Edge Computing ist die Verbesserung von Informationen und Daten in Echtzeit. Wenn Daten zur Verarbeitung an cloud gesendet und empfangen werden, kommt es oft zu einer Zeitverzögerung von mehreren hundert Millisekunden bis zu mehreren Sekunden. Selbst wenn die Sensoren immer ausgefeilter werden und genauere Daten senden, kann eine Zeitverzögerung bei der Datenverarbeitung die Ausrüstung beeinträchtigen und den Betrieb verlangsamen und beeinträchtigen. Edge Computing verkürzt die Zeitverzögerung durch die Verarbeitung der erforderlichen Daten auf der Website edge und ermöglicht so Reaktionen in Echtzeit.
Optimierung des Verkehrs
Mit der Ausbreitung des IoT werden riesige Datenmengen gesendet und empfangen, und die Datenmenge wird in Zukunft weiter zunehmen. Die Zusammenführung all dieser Daten auf cloud erhöht den Kommunikationsverkehr und verursacht Datenstaus. Durch die Verteilung der Verarbeitung auf edge können Unternehmen sowohl die Datenüberlastung als auch die Kommunikationskosten reduzieren.
Verstärkung der Datensicherheit
Ein weiterer Vorteil von Edge Computing ist die verbesserte Datensicherheit. Die Verarbeitung von Daten auf der Website edge reduziert den Umfang der Kommunikation mit der Außenwelt und schützt diese Daten vor Cyberangriffen oder Datenschutzverletzungen.
Erstellung eines Plans zur Aufrechterhaltung des Geschäftsbetriebs
Edge Computing kann auch ein wirksames Instrument für die Planung der Geschäftskontinuität (BCP) sein. Wenn die erforderlichen Daten auf der Seite edge verwaltet werden, kann der Betrieb fortgesetzt werden, selbst wenn der Server cloud ausfällt. Wie bereits erwähnt, ist das wichtigste Merkmal von Edge Computing die Fähigkeit zur verteilten Verarbeitung. Die Verteilung von Daten führt zu einer Verteilung von Risiken und erhöht die Geschäftskontinuität.
Das IoT auf die nächste Stufe heben
Durch die Verbindung von Edge Computing und IoT können Unternehmen die oben genannten Vorteile nutzen. Dies wird Unternehmen helfen, genaue Managemententscheidungen zu treffen und die Geschäftskontinuität zu verbessern.
Die Zusammenarbeit mit der Website cloud erhöht den Wert der Edge Computing
Häufig werden cloud computing und Edge Computing verglichen. Aber in Wirklichkeit, Edge Computing und cloud nicht gegenseitig aus.
Sehen wir uns einmal an, warum und wie cloud und edge zusammenarbeiten.
Trennung von cloud und Edge Computing
Ursprünglich, Edge Computing als eine Technologie angesehen, die lediglich die Verarbeitungsgeschwindigkeit verbessert, indem die Verarbeitung zwischen edge und cloud aufgeteilt wird.
Mit der Entwicklung des IoT ist es jedoch notwendig geworden, große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit in der Nähe von IoT-Geräten zu verarbeiten. Aus diesem Grund wurden die beiden Rollen – Datenverarbeitung und Datenakkumulation – aufgeteilt. Die Verarbeitungsfunktionen verbleiben hauptsächlich auf edge, während Analyse- und maschinelle Lernfunktionen jetzt beispielsweise auf cloud durchgeführt werden. Es ist wichtig zu verstehen, wie cloud und edge zusammenarbeiten, da die Art und Weise, wie sie genutzt werden, davon abhängt, wie sie miteinander verbunden sind.
In Zukunft Edge Computing wird voraussichtlich die Fähigkeit haben, Analyse- und maschinelle Lernalgorithmen zu generieren, aber das ist noch nicht der Fall. Gegenwärtig ist die Seite cloud für die “Analyse im großen Rahmen und die Beurteilung im großen Maßstab” zuständig, während die Seite edge die “lokale Analyse und die sofortige Beurteilung” vornimmt. Es ist wichtig, sowohl die Fähigkeiten von cloud als auch von edge zu nutzen.
Addieren Sie die Vorteile der edge zu den Vorteilen der cloud
Der Betrieb der Website cloud bietet Vorteile, darunter ein hohes Maß an Freiheit, Skalierbarkeit und Flexibilität. Diese Eigenschaften von cloud sind nicht begrenzt. Edge Computing Durch die Kombination der Verarbeitung auf edge und cloud können die Nutzer sowohl die Echtzeitverarbeitung auf edge als auch die Vorteile des Betriebs auf cloud nutzen.
Durch die Nutzung von edge und cloud wird auch das Risiko von Netzwerk- und Latenzproblemen verringert. Dies liegt daran, dass eine Edge Computing Plattform wesentliche, lokale Daten auf edge verarbeitet und Daten, die nicht zeitkritisch sind, an cloud sendet.
Edge Computing Außerdem werden vertrauliche Daten dadurch geschützt, dass sie im Netz verbleiben, ohne dass sie beim Senden an die cloud Bedrohungen ausgesetzt werden.
Diese Kombination von edge und cloud wirkt sich positiv auf den Geschäftsbetrieb und die Verwaltung aus.
Anwendungsfälle von Edge Computing
Im Folgenden werden einige Anwendungsfälle von Edge Computing sowie die Vorteile. Hier sind einige Beispiele.
Umweltsensorik, die Störungen durch Geräusche erkennt
Erfahrene Ingenieure können Maschinen in Betrieb hören und Anzeichen für einen Ausfall und die Notwendigkeit einer Wartung erkennen. Obwohl es schwierig ist, dies als genauen Index auszudrücken, gibt es einen Aspekt, bei dem die japanische Fertigung durch eine solche “Vor-Ort-Wahrnehmung” unterstützt wird.
Es ist eine Herausforderung für Japans Fertigungsindustrie, das Wartungs-Know-how in Bezug auf Anlagen und Geräte, das von qualifizierten Ingenieuren abhängig geworden ist, durch die Digitalisierung weiterzugeben.
Es wurden Lösungen entwickelt, um abnormale Geräusche zu erkennen und Mitarbeiter über Anzeichen von Störungen zu informieren. Diese Betriebsgeräusche werden von einem Mikrofon erfasst und das System berechnet dann den Grad der Anomalie. Diese Daten werden auf der Website cloud zusammengefasst und akkumuliert, für Big-Data-Analysen und maschinelles Lernen verwendet und an eine Fernüberwachungsabteilung gesendet.
Edge Computing ist ein Tool zur Verarbeitung und Sammlung von Betriebsgeräuschen und zur Berechnung des Grades der Anomalie. Anomalien können auf der Seite edge erkannt werden, was eine fortschrittliche Verarbeitung mit geringer Latenzzeit ermöglicht.
Simulation der Wettervorhersage in Echtzeit
Die verteilte Verarbeitungsleistung von Edge Computing wird für die Echtzeitverarbeitung von Beobachtungsdaten genutzt. Diese Daten variieren je nach Region.
Um die Genauigkeit der Wettervorhersage an einem bestimmten Punkt zu verbessern, ist es notwendig, den Vorhersagebereich zu unterteilen. Je weiter die Segmentierung fortschreitet, desto größer wird jedoch die Datenmenge, die an data center gesendet wird. Dem Kommunikationsvolumen sind durch Kosten, Geschwindigkeit und Verarbeitungskapazität Grenzen gesetzt, so dass der Segmentierung des Vorhersagebereichs Grenzen gesetzt sind.
Doch mit der Einführung von Edge Computingkönnen Unternehmen über diese Grenzen hinausgehen. Durch die Verarbeitung auf edge für jeden unterteilten Bereich und die Übermittlung der für die großräumige Vorhersage erforderlichen Daten an cloud wird es möglich, die erforderlichen Vorhersagen dort zu treffen, wo sie benötigt werden.
Der Tag könnte bald kommen, an dem Edge Computing hochpräzise Echtzeit-Wettervorhersagen an bestimmten Orten ermöglichen wird.
Effizientere Landwirtschaft mit Drohnen und Robotik
Edge Computing Die KI erweitert auch ihr Potenzial für den Einsatz in der Landwirtschaft.
In der Vergangenheit war es für die Obsternte erforderlich, dass Menschen den Ort aufsuchten und Rundgänge machten, um visuell festzustellen, ob es Zeit für die Ernte war. Jetzt übernehmen Drohnen und Roboter diese Arbeit, und ein System wurde in die Praxis umgesetzt.
Ausgestattet mit einer Bilderkennung durch eine Kamera und KI, identifiziert KI das aufgenommene Bild anhand von Edge ComputingSie analysiert den Reifegrad anhand von Farbe und Form der Früchte und erkennt Schädlingskrankheiten anhand von Farbe und Form der Blätter. Darüber hinaus ist es auch möglich, die erntefähige Anzahl innerhalb des Aktivitätsbereichs zu visualisieren und den optimalen Erntezeitpunkt vorherzusagen.
Edge Computing Durch die Trennung von Bilderkennung auf der edge und Datenanalyse auf der cloud wird ein reibungsloser Betrieb des Roboters erreicht.
Optimieren Sie die Abläufe in der Filiale mit der Analyse des Mitarbeiterverhaltens
In kleinen Geschäften, z. B. Convenience Stores, muss ein Mitarbeiter für mehrere Aufgaben zuständig sein. Einige dieser Aufgaben können die Lagerung von Produkten, die Kontrolle, die Arbeit an der Kasse und in einigen Fällen auch Kocharbeiten sein. Aus diesem Grund ist es notwendig, sich häufig zu bewegen, ohne an einem Ort im Geschäft zu bleiben.
Um die Effizienz der Mitarbeiterbewegungen im Geschäft zu verbessern, wurden Lösungen entwickelt, die das Verhalten der Mitarbeiter analysieren und die Platzierung im Geschäft optimieren. Bilder von Kameras, die im Geschäft angebracht sind, werden an einen Computer im Geschäft gesendet, wo die Person identifiziert und auf edge fotografiert wird. Auf diese Weise werden Daten darüber, wie sich das Personal bewegt, auf cloud gesammelt, und die Datenanalyse wird zur Berechnung von Ladenlayouts verwendet, die optimale Fließlinien erzielen.
Diese Technologie kann nicht nur auf das Personal, sondern auch auf das Kaufverhalten der Kunden angewandt werden, z. B. darauf, welche Art von Produktauslage das Kaufverhalten fördern wird. Die Herausforderung besteht jedoch darin, sicherzustellen, dass die extrahierten personenbezogenen Daten keine Elemente enthalten, die Personen identifizieren.
Eine intelligente Fabrik, die den Betriebszustand in Echtzeit kontrolliert
Während Systeme, die IoT und Edge Computing in vielen Bereichen entwickelt werden, entwickelt sich der Bereich der Fertigung, insbesondere die intelligente Fabrik, am schnellsten weiter.
Eine intelligente Fabrik ist eine Fabrik, in der alle Geräte und Sensoren mit einem Netzwerk verbunden sind. Dadurch wird nicht nur der Betriebszustand visualisiert, sondern es werden auch alle Arten von Informationen miteinander verbunden und verknüpft, wie z. B. Prognosen und Korrekturen in Bezug auf das Produktionsmanagement, die Bestandsverwaltung und das Management der ein- und ausgehenden Logistik.
Darüber hinaus haben einige Fabriken ein System zur Vermeidung menschlicher Fehler eingeführt, indem sie die Bewegungen der Menschen am Fließband per Video erfassen und auf abnormales Verhalten prüfen.
Edge Computing ist zu einer unverzichtbaren Technologie für intelligente Fabriken geworden, die riesige Datenmengen verarbeiten und in Echtzeit reagieren müssen.
Medizinisches Ausrüstungssystem in einem Großkrankenhaus, das die Gemeinschaftsmedizin unterstützt
Edge Computing wurde auch im medizinischen Bereich eingeführt.
Große Krankenhäuser, die eine zentrale Rolle in der regionalen Spitzenmedizin spielen, verwenden eine große Anzahl medizinischer Geräte. Die Nutzung der Daten, die von diesen Geräten ausgegeben werden, ist ein wichtiges Thema. Aus diesem Grund werden umfassende Lösungen für medizinische Geräte entwickelt, die medizinische Geräte und Krankenhaussysteme integrieren, um Abläufe zu koordinieren und zu rationalisieren, Gerätedaten zu verwalten und die medizinische Versorgung zu verbessern.
Diese Lösung ermöglicht Effizienz und Datennutzung durch die Verbindung von medizinischen Geräten und Krankenhaussystemen. Da das System tief in die medizinischen Abläufe eingebunden ist, kann es nicht gestoppt werden. Außerdem verarbeitet es sensible Daten im Zusammenhang mit der Patientenversorgung, was ein hohes Maß an Sicherheit erfordert.
Edge Computing Um die Verfügbarkeit und die Sicherheit zu erhöhen, wurde das System mit dem des Krankenhauses kombiniert.
Es besteht eine Verbindung zwischen fortschrittlicher medizinischer Versorgung und Datennutzung, wie z. B. die Filterung von Daten aus medizinischen Geräten und deren Übertragung in elektronische Krankenakten und Abteilungssysteme.
Meteorologische Beobachtungssysteme zur Unterstützung des sicheren Flugs, Abflugs und der Landung von Flugzeugen
Wetterbeobachtungssysteme für Flugzeuge erfordern Echtzeitinformationen und einen stabilen Betrieb, um den sicheren Flug von Flugzeugen zu gewährleisten, die mit Geschwindigkeiten von Hunderten von Kilometern pro Stunde unterwegs sind. Es ist ein System, das keine Ausfälle oder Verzögerungen tolerieren kann.
In Anbetracht des Echtzeitcharakters der Informationen und der Kontinuität des Betriebs Edge Computing die beste Wahl.
Es wird als System betrieben, das ständig meteorologische Informationen wie Windrichtung und -geschwindigkeit, Sichtweite, cloud Basishöhe, Temperatur, Feuchtigkeit, Niederschlag und Luftdruck sammelt und diese Beobachtungsdaten gemeinsam verarbeitet und anzeigt.
Management-System für Öltransporte auf dem Meer im Energy Transfer Terminal
In integrierten Energieverteilungszentren, die städtische Gebiete und große Industriegebiete versorgen, ist es wichtig, dass die Gateway-Server für die Verwaltung des Öltransports rund um die Uhr ohne ungeplante Ausfallzeiten arbeiten.
Im Hinblick auf die Betriebskontinuität ist es von Vorteil, eine verteilte Verarbeitung durchzuführen, anstatt einen großen Server innerhalb der Anlage zu bauen.
Andererseits ist es nicht ungewöhnlich, dass Anlagen über keine geeignete Umgebung für die Installation von Servern verfügen oder dass ihnen die personellen Ressourcen für den Betrieb fehlen.
Die Wartung muss mit einer geringen Anzahl von Mitarbeitern durchgeführt werden, und die Geräte dürfen niemals ausfallen.
Unter diesen Bedingungen ist es wichtig, dass das System, das eine effiziente Datenverarbeitung und einen effizienten Betrieb gewährleisten kann, in der Lage ist Edge Computingdie eine effiziente Datenverarbeitung und einen stabilen Betrieb gewährleisten kann, in den Systemen von Betriebsanlagen eingesetzt.
Edge Computing: Zunehmende Bedeutung in einer Zeit, in der mehr Genauigkeit erforderlich ist
Wie wir in diesem Artikel gesehen haben, Edge Computing an verschiedenen Stellen in Verbindung mit dem IoT eingesetzt. An Produktionsstandorten hat das IoT die Visualisierung verschiedener Dinge ermöglicht, aber die Nutzung des IoT geht in die nächste Phase über. Das ist die zweite Stufe der IoT-Nutzung, “wie man die gesammelten Daten nutzt”. Derzeit, Edge Computing ist erforderlich, um eine hochpräzise Verarbeitung durchzuführen, ohne den Echtzeitcharakter der Daten zu beeinträchtigen. Edge Computing wird in Zukunft zu einer unverzichtbaren Technologie für die IoT-Nutzung werden.
