Nach der Verbreitungsphase geht die Nutzung des IoT in die nächste Phase über. Warum ist edge computing der Schlüssel zur IoT-Evolution sein? Erfahren Sie, was edge computing ist, die Verbindung zwischen IoT und edge computing, und wo edge computing verwendet wird.
Die Kritikalität von edge computing gewinnt an Aufmerksamkeit
Es wird erwartet, dass das Internet der Dinge (IoT) in vielen Bereichen der zukünftigen Industrie zur Norm wird. Was ist edge computing das die Aufmerksamkeit auf sich zieht?
Was ist edge computing?
In einem Computernetz wird eine cloud wie eine data center manchmal als "zentral" bezeichnet. Wofür stehen also die Ränder und Kanten, oder "edges"? Es kann sich um ein Smartphone oder Tablet handeln, das von menschlichen Händen berührt werden kann, oder es kann ein industrielles Gerät sein, das an vorderster Front aktiv ist. Edge computing ist die Idee der Datenverarbeitung an einem Ort nahe der "edge".
Allerdings edge computing beschränkt sich die Verarbeitung von Daten nicht auf die Seite edge . Edge computing ist eine verteilte offene IT-Architektur, deren größtes Merkmal die verteilte Rechenleistung sein soll.
Während die Reaktionsgeschwindigkeit durch die Verarbeitung von Daten auf der Seite edge verbessert wird, werden Daten, für die keine Geschwindigkeit erforderlich ist, auf der Seite cloud gesammelt. Durch diese Art der verteilten Verarbeitung wird das Ziel von edge computing ist es, den Wert der Daten zu maximieren und die für die einzelnen Daten erforderliche Nutzungsmethode zu optimieren
Edge computing erhöht die Genauigkeit im IoT
Edge computing soll eine wesentliche Technologie sein, um das IoT auf die nächste Stufe zu heben. Wie wird edge computing das IoT verändern?
Die offensichtlichste Auswirkung ist, dass die Echtzeitfähigkeit der Informationen verbessert wird. Das Senden, Verarbeiten und Empfangen von Daten an die cloud kann zu einer Zeitverzögerung von Hunderten von Millisekunden bis Sekunden führen. Selbst wenn der Sensor immer ausgefeilter wird und genaue Daten gesendet werden, verlangsamt sich die Reaktion des Geräts und ein präziser Betrieb ist nicht möglich, wenn es eine Zeitverzögerung bei der Datenverarbeitung gibt. Edge computing verarbeitet die erforderlichen Daten auf der Seite edge , wodurch die Zeitverzögerung verringert und eine Reaktion in Echtzeit ermöglicht wird.
Edge computing profitiert auch von der Optimierung des Datenverkehrs. Mit der Verbreitung des IoT werden riesige Datenmengen übertragen und empfangen, und die Datenmenge wird in Zukunft weiter anschwellen. Wenn Sie all diese Daten auf cloud bündeln, werden Sie Datenstaus erleben. Durch die Verteilung der Verarbeitung auf der Seite edge können Datenstaus vermieden und die Kommunikationskosten gesenkt werden.
Ein weiterer Vorteil von edge computing ist, dass es die Informationssicherheit erhöht. Die Datenverarbeitung auf der Seite edge reduziert die Kommunikation mit der Außenwelt. Dies verringert die Anfälligkeit für Angriffe von außen und reduziert das Risiko von Datenverlusten.
Darüber hinaus edge computing auch als Geschäftskontinuitätsplan wirksam. Wenn Sie die Daten, die Sie benötigen, auf der Seite edge bearbeiten, können Sie den Betrieb fortsetzen, selbst wenn die Seite cloud ausfällt. Da verteilte Rechenleistung ein Merkmal von edge computingist, wird durch die Verteilung der Daten auch das Risiko gestreut und die Geschäftskontinuität erhöht.
Die Verbindung zwischen edge computing und IoT schafft diese Vorteile. Diese verbessern die Genauigkeit der Daten, die Genauigkeit der Geräte und die Genauigkeit des Unternehmens und heben das IoT, das oft nur zur Informationsvisualisierung verwendet wird, auf die nächste Stufe.
Anwendungsfälle von edge computing
Wo ist edge computingdie so viele Vorteile mit sich bringt, tatsächlich eine aktive Rolle? Hier sind einige Beispiele.
- Umweltsensorik, die Störungen durch Geräusche erkennt
Ein erfahrener Techniker kann das Geräusch einer laufenden Maschine hören, um festzustellen, ob es Anzeichen für einen Ausfall gibt oder ob eine Wartung erforderlich ist. Es ist schwierig, dies als genauen Indikator auszudrücken, aber es gibt Aspekte, die die japanische Fertigungstechnologie durch solche "Vor-Ort-Dosen" unterstützt haben.
Auch in der japanischen Fertigungsindustrie ist es eine Herausforderung, das Know-how über den Erhalt von Geräten und Anlagen, das den Fachleuten gehört, durch Digitalisierung weiterzugeben.
Um dies zu ermöglichen, wurden Lösungen entwickelt, um Geräusche zu erkennen und Anzeichen für Störungen zu liefern. Die Betriebsgeräusche werden über das Mikrofon erfasst und der Grad der Anomalie wird berechnet. Diese Daten werden aggregiert und auf cloud gespeichert, für Big-Data-Analysen und maschinelles Lernen verwendet und gleichzeitig an die Abteilung gesendet, die die Fernüberwachung durchführt.
Edge computing wurde für die Verarbeitung von der Tonsammlung bis zu Anomalien eingeführt. Anomalien können auf der Seite edge erkannt werden, was eine erweiterte Verarbeitung mit geringer Latenz ermöglicht.
- Simulation der Wettervorhersage in Echtzeit
Edge computingDie verteilte Rechenleistung des Systems eignet sich sehr gut für die Verarbeitung von Daten in Echtzeit, die von Region zu Region unterschiedlich sind. Von der Möglichkeit, Wettervorhersagen zu simulieren, wurde Gebrauch gemacht.
Um die Genauigkeit der Wettervorhersagen an einem Ort zu verbessern, muss man den Umfang der Vorhersagen unterteilen. Je stärker die Unterteilung, desto mehr Daten werden jedoch an die data center gesendet. Diesem Kommunikationsvolumen sind durch Kosten, Geschwindigkeit und Verarbeitungskapazität Grenzen gesetzt, so dass der Unterteilung des Vorhersagebereichs eine Grenze gesetzt ist.
Aber mit edge computingkann man diese Grenze verschieben. Durch die Verarbeitung auf der Website edge für jeden unterteilten Bereich und die Übermittlung der für die großräumige Vorhersage erforderlichen Daten an die Website cloud kann sie dort eingesetzt werden, wo die erforderlichen Vorhersagen benötigt werden.
Edge computing könnte bald in der Lage sein, das Wetter an diesem Punkt mit hoher Genauigkeit und in Echtzeit vorherzusagen.
- Mehr Effizienz in der Landwirtschaft durch Drohnen und Robotik
Edge computing erweitert auch sein Potenzial in der Landwirtschaft.
In der Vergangenheit war es erforderlich, dass sich Menschen vor Ort begaben, um visuell festzustellen, ob die Erntezeit gekommen war oder nicht. Ein System, das diese Arbeit den Menschen abnimmt und von Drohnen und Robotern durchgeführt wird, wurde in der Praxis eingesetzt.
Ausgestattet mit Bilderkennung durch Kamera und KI, identifiziert KI die aufgenommenen Bilder nach edge computingSie analysiert den Reifegrad anhand der tatsächlichen Farben und Formen und erkennt Schädlingskrankheiten anhand der Blattfarben und -formen. Zusammen können diese Informationen visualisiert werden, um die Anzahl der Ernten innerhalb des aktiven Bereichs zu ermitteln und den optimalen Erntezeitpunkt vorherzusagen.
Edge computing wird für diesen Prozess verwendet, und der Roboter kann reibungslos arbeiten, indem er die Bilderkennung auf edge und die Datenanalyse auf cloud trennt.
- Optimieren Sie die Abläufe in der Filiale mit der Analyse des Mitarbeiterverhaltens
In einem kleinen Geschäft, wie z. B. einem Convenience Store, muss ein einziger Mitarbeiter für mehrere Aufgaben zuständig sein. Ich bin auch für die Produktkontrolle, die Kassenarbeit und in einigen Fällen für die Kocharbeit zuständig. Daher ist es notwendig, sich häufig zu bewegen und nicht nur an einem Ort im Laden zu arbeiten.
Um die Bewegungen des Personals in der Filiale zu optimieren, wurde eine Lösung entwickelt, die das Verhalten des Personals analysiert und die Platzierung in der Filiale optimiert. Die in der Filiale platzierten Kameraaufnahmen werden an den Computer in der Filiale gesendet, um die Person auf edge zu identifizieren und sie zu verfolgen. Als Ergebnis werden Daten über die Bewegungen des Personals auf cloud gesammelt, und die Anordnung im Laden, die durch die Datenanalyse die optimale Bewegungslinie realisieren kann, wird berechnet.
Diese Technologie lässt sich nicht nur auf das Personal anwenden, sondern auch auf das Kaufverhalten der Kunden, z. B. welche Art von Produktpräsentation das Kaufverhalten fördert. Die Herausforderung bei einer solchen Anwendung besteht darin, die Identifizierung individueller Identifikationselemente für die extrahierten Personendaten zu verhindern.
- Intelligente Fabrik, die die Betriebssituation in Echtzeit kontrolliert Unter Verwendung von
IoT und edge computing in vielen Bereichen, die schnellste Entwicklung findet jedoch im Bereich der Fertigung statt, insbesondere in der intelligenten Fabrik.
Eine intelligente Fabrik ist eine intelligente Fabrik, in der alle Geräte und Sensoren mit einem Netzwerk verbunden sind. Dadurch wird nicht nur der Betriebsstatus visualisiert, sondern es werden auch alle Arten von Informationen miteinander verbunden, wie z. B. Prognosen und Korrekturen auf der Seite des Produktionsmanagements, Bestandsmanagement in Bezug auf die Logistik und Import- und Exit-Management.
Darüber hinaus haben einige Fabriken Systeme eingeführt, die die Bewegungen von Personen an den Produktionslinien per Video erfassen und menschliche Fehler durch die Überprüfung abnormalen Verhaltens verhindern.
Edge computing ist nicht länger eine wesentliche Technologie für intelligente Fabriken, die eine massive Datenverarbeitung und Echtzeitreaktionen erfordern.
Auf dem Weg zu einer Ära, in der mehr Genauigkeit erforderlich ist
Auf diese Weise, edge computing an verschiedenen Stellen in Verbindung mit dem IoT eingesetzt. Das IoT ermöglicht es, verschiedene Dinge in Produktionsstätten zu visualisieren, aber die IoT-Nutzung geht in die nächste Phase über. Dies ist die zweite Stufe der IoT-Nutzung: die Verwertung der gesammelten Daten. Edge computing Um eine genaue Verarbeitung zu ermöglichen, ohne die Echtzeitfähigkeit der Daten zu beeinträchtigen, ist ein intelligentes System erforderlich. Edge computing wird in Zukunft zu einer unverzichtbaren Technologie für die IoT-Nutzung werden.
Referenz:
- Warum ist edge computing Aufmerksamkeit erregt- Was ist der Unterschied zu cloud on-premises|? Stratus
