Dopo la fase di diffusione, l'uso dell'IoT sta passando alla fase successiva. Perché è edge computing è la chiave dell'evoluzione dell'IoT? Scoprite che cos'è edge computing è, il collegamento tra IoT e edge computing, e dove edge computing viene utilizzato.
La criticità di edge computing sta guadagnando attenzione
Si prevede che l'IoT diventerà la norma in molti campi dell'industria del futuro. Che cosa è edge computing che attira l'attenzione?
Che cos'è edge computing?
In una rete di computer, un sito cloud come data center viene talvolta definito "centrale". Quindi, dove stanno i bordi e gli spigoli, o "edges"? Può trattarsi di uno smartphone o di un tablet che può essere toccato da mani umane, oppure di un dispositivo industriale attivo in prima linea. Edge computing è l'idea di elaborare i dati in un luogo vicino al "edge".
Tuttavia, edge computing non limita l'elaborazione dei dati al lato edge . Edge computing è un'architettura informatica aperta e distribuita, la cui caratteristica principale è la potenza di elaborazione distribuita.
Mentre si migliora la velocità di risposta elaborando i dati sul lato edge , i dati per i quali non è necessaria la velocità vengono accumulati sul lato cloud . Eseguendo l'elaborazione distribuita in questo modo, l'obiettivo di edge computing è quello di massimizzare il valore dei dati e ottimizzare il metodo di utilizzo richiesto per ogni dato.
Edge computing aggiunge precisione all'IoT
Edge computing è considerata una tecnologia essenziale per portare l'IoT al livello successivo. Come cambierà edge computing cambierà l'IoT?
L'effetto più evidente è il miglioramento della natura in tempo reale delle informazioni. L'invio, l'elaborazione e la ricezione dei dati al sito cloud possono comportare un ritardo di centinaia di millisecondi o secondi. Anche se il sensore diventa più sofisticato e vengono inviati dati precisi, se c'è un ritardo nell'elaborazione dei dati, la risposta dell'apparecchiatura rallenterà e non sarà possibile un funzionamento preciso. Edge computing elabora i dati richiesti sul lato edge , riducendo il ritardo e consentendo una risposta in tempo reale.
Edge computing anche i vantaggi dell'ottimizzazione del traffico. Con la diffusione dell'IoT, vengono trasmesse e ricevute enormi quantità di dati, che continueranno a crescere in futuro. Se si aggregano tutti questi dati all'interno del sito cloud, si verificheranno ingorghi di dati. Distribuendo l'elaborazione sul lato edge , è possibile evitare la congestione dei dati e ridurre i costi di comunicazione.
Un altro vantaggio di edge computing è che aumenta la sicurezza delle informazioni. L'elaborazione dei dati sul lato edge riduce la comunicazione con il mondo esterno. In questo modo si riduce l'esposizione ad attacchi esterni e si riduce il rischio di perdite.
Inoltre, edge computing è efficace anche come piano di continuità aziendale. Se i dati necessari sono gestiti dal lato edge , è possibile continuare a funzionare anche se cloud va in tilt. Poiché la potenza di elaborazione distribuita è una caratteristica di edge computingla distribuzione dei dati disperde anche i rischi e aumenta la continuità aziendale.
Il legame tra edge computing e IoT crea questi vantaggi. Questi vantaggi migliorano l'accuratezza dei dati, l'accuratezza delle apparecchiature e l'accuratezza dell'azienda e portano l'IoT, spesso utilizzato solo per la visualizzazione delle informazioni, a un livello superiore.
Casi d'uso di edge computing
Dove si trova edge computingche produce così tanti benefici, svolge un ruolo attivo? Ecco alcuni esempi.
- Rilevamento ambientale che rileva i guasti con il suono
Un tecnico esperto può ascoltare il suono di una macchina in funzione per determinare se ci sono segni di guasto o se è necessaria una manutenzione. È difficile esprimerlo come un indicatore preciso, ma ci sono aspetti che hanno supportato la tecnologia di produzione giapponese grazie a questi "barattoli in loco".
Anche nell'industria manifatturiera giapponese è una sfida trasmettere, attraverso la digitalizzazione, il know-how sulla conservazione delle attrezzature e delle apparecchiature che appartengono a ingegneri specializzati.
Per renderlo possibile, sono state sviluppate soluzioni per rilevare il rumore e fornire segnali di guasto. Il suono del funzionamento viene raccolto dal microfono e viene calcolato il grado di anomalia. Questi dati vengono aggregati e archiviati nel sito cloud, utilizzati per l'analisi dei big data e l'apprendimento automatico, e allo stesso tempo inviati al reparto che esegue il monitoraggio remoto.
Edge computing è stato introdotto per l'elaborazione dalla raccolta dei suoni alle anomalie. Le anomalie possono essere rilevate sul lato edge , consentendo un'elaborazione avanzata a bassa latenza.
- Simulazione di previsioni meteorologiche in tempo reale
Edge computingLa potenza di elaborazione distribuita è molto adatta all'elaborazione di dati in tempo reale, che variano da regione a regione. Per questa possibilità sono state prese in considerazione le simulazioni di previsione meteorologica.
Per migliorare l'accuratezza delle previsioni meteorologiche in una località, è necessario suddividere la portata delle previsioni. Tuttavia, più è frammentata, più dati vengono inviati al sito data center. Questo volume di comunicazione aveva dei limiti in termini di costi, velocità e capacità di elaborazione e, di conseguenza, c'era un limite alla suddivisione dell'intervallo di previsione.
Ma con edge computingè possibile superare questo limite. Elaborando sul sito edge per ogni intervallo suddiviso e inviando i dati necessari per la previsione ad ampio raggio al sito cloud, è possibile utilizzarlo dove sono richieste le previsioni necessarie.
Edge computing potrebbe presto essere in grado di prevedere un meteo altamente accurato e in tempo reale.
- Migliorare l'efficienza dell'agricoltura con i droni e la robotica
Edge computing sta espandendo il suo potenziale anche nel settore agricolo.
In passato, era necessario che le persone si recassero sul posto per determinare visivamente se fosse o meno il momento del raccolto. È stato messo in pratica un sistema che sostituisce questo lavoro alle persone e viene eseguito da droni e robot.
Dotata di riconoscimento delle immagini da parte della fotocamera e dell'IA, l'IA identifica le immagini acquisite da edge computinganalizza il grado di maturazione dai colori e dalle forme reali e rileva le malattie dei parassiti dai colori e dalle forme delle foglie. Insieme, questi elementi possono essere visualizzati per visualizzare il numero di raccolti all'interno dell'intervallo attivo e prevedere il momento ottimale per il raccolto.
Edge computing e il robot può operare senza problemi separando l'identificazione dell'immagine sul sito edge e l'analisi dei dati sul sito cloud.
- Ottimizzare le operazioni del negozio con l'analisi del comportamento del personale
In un negozio di piccole dimensioni, come un minimarket, un solo membro del personale deve essere responsabile di più mansioni. Mi occupo anche dell'ispezione dei prodotti, della cassa e, in alcuni casi, della cucina. Pertanto, è necessario spostarsi frequentemente oltre che in un luogo del negozio.
Per ottimizzare gli spostamenti del personale nel negozio, è stata sviluppata una soluzione che analizza il comportamento del personale e ottimizza il posizionamento all'interno del punto vendita. Le riprese delle telecamere posizionate nel negozio vengono inviate al computer del punto vendita per identificare la persona sul sito edge e tracciarla. Di conseguenza, i dati sul movimento del personale vengono accumulati nel sito cloud e viene calcolata la disposizione all'interno del negozio che può realizzare la linea di movimento ottimale grazie all'analisi dei dati.
Questa tecnologia può essere applicata non solo al personale, ma anche al comportamento di acquisto dei clienti, come ad esempio il tipo di esposizione dei prodotti che favorisce il comportamento di acquisto. La sfida di questo utilizzo è impedire l'identificazione di elementi di identificazione individuali per i dati personali estratti.
- Fabbrica intelligente che controlla la situazione operativa in tempo reale Tra i sistemi che utilizzano
IoT e edge computing in molti campi, l'evoluzione più rapida continua nel settore manifatturiero, in particolare nella fabbrica intelligente.
Una fabbrica intelligente è una fabbrica intelligente in cui tutti i dispositivi e i sensori sono collegati a una rete. In questo modo non solo si visualizza lo stato di funzionamento, ma si collegano anche tutti i tipi di informazioni, come le previsioni e le correzioni dal lato della gestione della produzione, la gestione delle scorte in termini di logistica e la gestione delle importazioni e delle uscite.
Inoltre, alcune fabbriche hanno introdotto sistemi che rilevano il movimento delle persone poste sulle linee di produzione tramite video e prevengono gli errori umani controllando i comportamenti anomali.
Edge computing non è più una tecnologia essenziale per le fabbriche intelligenti che richiedono un'elaborazione massiccia dei dati e una risposta in tempo reale.
Verso un'era in cui è richiesta maggiore precisione
In questo modo, edge computing viene utilizzato in vari luoghi insieme all'IoT. L'IoT sta rendendo possibile la visualizzazione di varie cose nei siti produttivi, ma l'utilizzo dell'IoT sta passando alla fase successiva. Questa è la seconda fase dell'utilizzo dell'IoT: come utilizzare i dati raccolti. Edge computing è necessario per eseguire un'elaborazione accurata senza compromettere la natura in tempo reale dei dati. Edge computing diventerà una tecnologia indispensabile per l'utilizzo dell'ioT in futuro.
Riferimento:
- Perché edge computing attira l'attenzione- Qual è la differenza rispetto a cloud on-premises? Stratus
