Después de la etapa de difusión, el uso de IoT está pasando a la siguiente etapa. ¿Por qué se edge computing la clave de la evolución de IoT? Conozca qué edge computing es, la conexión entre IoT y edge computing, y dónde edge computing se utiliza.
La criticidad de edge computing está ganando atención
Se espera que el IoT se convierta en la norma en muchos campos de la industria del futuro. ¿Qué es lo que edge computing que llama la atención?
¿Qué es? edge computing?
En una red informática, una cloud como data center se denomina a veces "central". Entonces, ¿dónde están los bordes y las aristas, o los "bordes"? Puede ser un teléfono inteligente o una tableta que puede ser tocada por manos humanas, o puede ser un dispositivo industrial que está activo en la vanguardia del campo. Edge computing es la idea de procesar los datos en un lugar cercano a la "edge".
Sin embargo edge computing no limita el procesamiento de datos al lado de edge . Edge computing es una arquitectura informática abierta y distribuida, y se dice que su mayor característica es la potencia de procesamiento distribuida.
Mientras se mejora la velocidad de respuesta procesando los datos en el lado edge , los datos para los que no se requiere velocidad se acumulan en el lado cloud . Al realizar el procesamiento distribuido de esta manera, el propósito de edge computing es maximizar el valor de los datos y optimizar el método de utilización requerido para cada dato
Edge computing añade precisión a la IO
Edge computing se dice que es una tecnología esencial para llevar el IoT al siguiente nivel. ¿Cómo va a edge computing cambiar el IoT?
El efecto más evidente es que se mejora el carácter de tiempo real de la información. El envío, el procesamiento y la recepción de datos a cloud pueden provocar un desfase de cientos de milisegundos a segundos. Aunque el sensor sea más sofisticado y se envíen datos precisos, si hay un retraso en el procesamiento de los datos, la respuesta del equipo será más lenta y no será posible un funcionamiento preciso. Edge computing procesa los datos necesarios en la página web edge , lo que reduce el desfase y permite una respuesta en tiempo real.
Edge computing también se beneficia de la optimización del tráfico. Con la difusión del IoT, se transmitirán y recibirán enormes cantidades de datos, y la cantidad de datos seguirá aumentando en el futuro. Si se agrega todo esto en cloud, se producirán atascos de datos. Al distribuir el procesamiento en el lado edge , se pueden evitar los atascos de datos y reducir los costes de comunicación.
Otra ventaja de edge computing es que mejora la seguridad de la información. El procesamiento de los datos en el lado edge reduce la comunicación con el mundo exterior. Esto reduce la exposición a ataques externos y disminuye el riesgo de fugas.
Además, edge computing también es eficaz como plan de continuidad del negocio. Si maneja los datos que necesita en el lado de edge , puede seguir funcionando incluso si el cloud se cae. Como la potencia de procesamiento distribuida es una característica de edge computingla distribución de los datos también dispersa el riesgo y aumenta la continuidad del negocio.
El vínculo entre edge computing e IoT crea estos beneficios. Estas mejoran la precisión de los datos, la precisión de los equipos y la precisión de la empresa, y llevan a IoT, que a menudo se utiliza solo para la visualización de información, al siguiente nivel.
Casos de uso de edge computing
¿Dónde está edge computingque produce tantos beneficios, desempeña realmente un papel activo? He aquí algunos ejemplos.
- Sensores ambientales que detectan los fallos con el sonido
Un técnico experto puede escuchar el sonido de una máquina en funcionamiento para determinar si hay algún signo de fallo o si se necesita mantenimiento. Es difícil expresarlo como un indicador exacto, pero hay aspectos que han apoyado la tecnología de fabricación japonesa por tales "latas in situ".
En la industria manufacturera japonesa también es un reto transmitir esos conocimientos sobre la conservación de equipos y aparatos que pertenecen a ingenieros cualificados a través de la digitalización.
Para que esto sea posible, se han desarrollado soluciones para detectar el ruido y dar señales de fallo. El sonido de funcionamiento es recogido por el micrófono y se calcula el grado de anormalidad. Estos datos se agregan y almacenan en la página web cloud, se utilizan para el análisis de big data y el aprendizaje automático, y al mismo tiempo se envían al departamento que realiza la supervisión a distancia.
Edge computing se ha introducido para el procesamiento desde la recogida de sonidos hasta las anomalías. Las anomalías pueden detectarse en la web edge , lo que permite un procesamiento avanzado con baja latencia.
- Simulación de predicción meteorológica en tiempo real
Edge computingLa potencia de procesamiento distribuida de la empresa es muy adecuada para procesar datos en tiempo real, que varían de una región a otra. A partir de la posibilidad, se consideraron las simulaciones de predicción meteorológica.
Para mejorar la precisión de las predicciones meteorológicas en un lugar, es necesario subdividir el alcance de las mismas. Sin embargo, cuanto más se fragmenta, más datos se envían a la página web data center. Este volumen de comunicación tenía límites en términos de coste, velocidad y capacidad de procesamiento y, en consecuencia, la subdivisión del alcance de las predicciones tenía un límite.
Pero con edge computingse puede superar ese límite. Al procesar en la edge cada rango subdividido y enviar los datos necesarios para la predicción de área amplia a la cloud, se puede utilizar donde se requieran las predicciones necesarias.
Edge computing pronto podrá predecir con gran precisión el tiempo en tiempo real en ese punto.
- Mejorar la eficiencia de la agricultura con drones y robótica
Edge computing también está ampliando su potencial en la agricultura.
En el pasado, era necesario que las personas acudieran al lugar para determinar visualmente si era o no el momento de la cosecha. Se ha puesto en práctica un sistema que cambia este trabajo en las personas y que es realizado por drones y robots.
Equipado con el reconocimiento de imágenes por cámara e IA, la IA identifica las imágenes adquiridas por edge computing, analiza la madurez a partir de los colores y las formas reales, y detecta las enfermedades de plagas a partir de los colores y las formas de las hojas. Juntos, estos pueden ser visualizados para visualizar el número de cosechas dentro del rango activo y predecir el momento óptimo de cosecha.
Edge computing se aplica a este proceso, y el robot puede funcionar sin problemas separando la identificación de la imagen en la edge y el análisis de los datos en la cloud.
- Optimizar las operaciones de la tienda con el análisis del comportamiento del personal
En una tienda pequeña, como una tienda de conveniencia, un solo miembro del personal debe ser responsable de múltiples tareas. También me encargo de la inspección de productos, del trabajo de caja y, en algunos casos, del trabajo de cocina. Por lo tanto, es necesario moverse con frecuencia además de un lugar de la tienda.
Para agilizar los movimientos del personal en la tienda, se ha desarrollado una solución para analizar el comportamiento del personal y optimizar su ubicación en la tienda. Las imágenes de las cámaras colocadas en la tienda se envían al ordenador de la tienda para identificar a la persona en la dirección edge y seguirla. Como resultado, se acumulan los datos sobre cómo se mueve el personal en el cloud, y se calcula la disposición en la tienda que puede realizar la línea de movimiento óptima mediante el análisis de los datos.
Esta tecnología puede aplicarse no sólo al personal, sino también al comportamiento de compra de los clientes, por ejemplo, qué tipo de exposición de productos promueve el comportamiento de compra. El reto de este uso es evitar la identificación de elementos individuales de identificación para los datos extraídos de la persona.
- Fábrica inteligente que controla la situación de funcionamiento en tiempo real Entre los sistemas que utilizan
IoT y edge computing en muchos campos, la evolución más rápida continúa en el campo de la fabricación, especialmente la fábrica inteligente.
Una fábrica inteligente es una fábrica inteligente en la que todos los dispositivos y sensores están conectados a una red. De este modo, no solo se visualiza el estado de funcionamiento, sino que también se conecta todo tipo de información, como la previsión y las correcciones en la parte de gestión de la producción, la gestión del inventario en términos de logística y la gestión de la importación y la salida.
Además, algunas fábricas han introducido sistemas que detectan por vídeo el movimiento de las personas situadas en las líneas de producción y evitan los errores humanos al comprobar los comportamientos anómalos.
Edge computing ya no es una tecnología esencial para las fábricas inteligentes que requieren un procesamiento masivo de datos y una respuesta en tiempo real.
Hacia una era en la que se requiere más precisión
De este modo, edge computing se utiliza en varios lugares junto con IoT. El IoT está haciendo posible la visualización de varias cosas en los centros de fabricación, pero la utilización del ioT está pasando a la siguiente etapa. Esta es la segunda etapa de la utilización de ioT: cómo utilizar los datos recogidos. Edge computing se requiere para realizar un procesamiento preciso sin comprometer la naturaleza en tiempo real de los datos. Edge computing se convertirá en una tecnología indispensable para la utilización de ioT en el futuro.
Referencia:
- ¿Por qué está edge computing atraer la atención- ¿Cuál es la diferencia con cloud on-premises| Stratus
