확산 단계가 끝나면 IoT 사용이 다음 단계로 이동하고 있습니다. 왜 그런가? 엣지 컴퓨팅이 IoT 진화의 열쇠라고 말했습니까? 자세히 알아보기 엣지 컴퓨팅은, IoT와 IoT의 연결 엣지 컴퓨팅, 그리고 어디 엣지 컴퓨팅이 사용됩니다.
의 중요성 엣지 컴퓨팅이 주목을 받고 있습니다.
IoT는 미래 산업의 많은 분야에서 표준이 될 것으로 예상됩니다. 무엇입니까? 엣지 주목을 끄는 컴퓨팅?
무엇입니까? 엣지 컴퓨팅?
컴퓨터 네트워크에서 데이터 센터와 같은 클라우드를 "중앙"이라고도합니다. 그렇다면 가장자리와 가장자리 또는 "가장자리"는 어디에서 의미합니까? 그것은 사람의 손으로 만질 수있는 스마트 폰이나 태블릿 일 수도 있고, 현장의 최전선에서 활동하는 산업용 장치 일 수도 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 "엣지".
그렇지만 엣지 컴퓨팅은 데이터 처리를 엣지 쪽. 엣지 컴퓨팅은 분산 개방형 IT 아키텍처이며, 가장 큰 특징은 분산 처리 능력이라고합니다.
에 대한 데이터를 처리하여 응답 속도를 향상시키면서 엣지 측면, 속도가 필요하지 않은 데이터는 구름 쪽에 축적됩니다. 이러한 방식으로 분산 처리를 수행함으로써, 엣지 컴퓨팅은 데이터의 가치를 극대화하고 각 데이터에 필요한 활용 방법을 최적화하는 것입니다
엣지 컴퓨팅은 IoT에 정확성을 더합니다.
엣지 컴퓨팅은 IoT를 다음 단계로 끌어 올리는 데 필수적인 기술이라고합니다. 어떻게 할 것인가? 엣지 컴퓨팅이 IoT를 변화시킵니까?
가장 분명한 효과는 정보의 실시간 특성이 개선된다는 것입니다. 클라우드로 데이터를 보내고, 처리하고, 수신하면 수백 밀리초에서 몇 초의 시간 지연이 발생할 수 있습니다. 센서가 더욱 정교해지고 정확한 데이터가 전송되더라도 데이터 처리에 시간 지연이 있으면 장비의 응답이 느려지고 정확한 작동이 불가능합니다. 엣지 컴퓨팅은 필요한 데이터를 처리합니다. 엣지 측면, 시간 지연을 줄이고 실시간 응답을 가능하게합니다.
엣지 컴퓨팅 은 또한 트래픽을 최적화함으로써 이익을 얻습니다. IoT의 확산으로 엄청난 양의 데이터가 전송되고 수신되며 데이터 양은 앞으로도 계속 증가 할 것입니다. 이 모든 것을 클라우드에 집계하면 데이터 걸림이 발생합니다. 에 처리를 분배함으로써 엣지 또한 데이터 혼잡을 피할 수 있으며 통신 비용을 줄일 수 있습니다.
또 다른 장점 엣지 컴퓨팅은 정보 보안을 강화한다는 것입니다. 에 대한 데이터 처리 엣지 측면은 외부 세계와의 의사 소통을 줄입니다. 이를 통해 외부 공격에 대한 노출을 줄이고 누출 위험을 줄일 수 있습니다.
또한 엣지 컴퓨팅은 비즈니스 연속성 계획으로도 효과적입니다. 필요한 데이터를 다루는 경우 엣지 측면, 구름이 내려 가더라도 계속 실행할 수 있습니다. 분산 처리 능력은 엣지 컴퓨팅, 데이터 배포 또한 위험을 분산시키고 비즈니스 연속성을 높입니다.
사이의 연결 고리 엣지 컴퓨팅과 IoT는 이러한 이점을 창출합니다. 이를 통해 데이터의 정확성, 장비의 정확성 및 기업의 정확성을 향상시키고 정보 시각화에만 자주 사용되는 IoT를 한 단계 끌어올립니다.
사용 사례 엣지 컴퓨팅
어디 엣지 이렇게 많은 이점을 창출하는 컴퓨팅은 실제로 적극적인 역할을합니까? 다음은 몇 가지 예입니다.
- 소리로 오류를 감지하는 환경 감지
숙련 된 기술자는 실행 중인 기계의 소리를 듣고 고장 징후가 있는지 또는 유지 보수가 필요한지 판단 할 수 있습니다. 정확한 지표로 표현하기는 어렵지만, 이러한 '현장 캔'으로 일본 제조 기술을 지원해온 측면이 있다.
또한 일본 제조업계에서는 디지털화를 통해 숙련된 엔지니어가 보유한 장비와 장비의 보존에 대한 노하우를 전달하는 것도 어려운 과제다.
이를 가능하게하기 위해 소음을 감지하고 실패 징후를 제공하는 솔루션이 개발되었습니다. 작동 소리는 마이크에 의해 수집되고 이상 정도가 계산됩니다. 이 데이터는 집계되어 클라우드에 저장되고, 빅 데이터 분석 및 기계 학습에 사용되며, 동시에 원격 모니터링을 수행하는 부서로 전송됩니다.
엣지 컴퓨팅은 사운드 수집에서 변칙에 이르기까지 처리를 위해 도입되었습니다. 이상은 엣지 측면, 낮은 대기 시간으로 고급 처리를 가능하게합니다.
- 실시간 날씨 예측 시뮬레이션
엣지 컴퓨팅의 분산 처리 능력은 지역마다 다른 실시간으로 데이터를 처리하는 데 매우 적합합니다. 가능성으로부터 기상 예측 시뮬레이션이 고려되었습니다.
한 위치에서 날씨 예측의 정확도를 높이려면 예측을 수행하는 정도를 세분화해야 합니다. 그러나 조각화될수록 더 많은 데이터가 데이터 센터로 전송됩니다. 비용, 속도 및 처리 능력 측면에서 이러한 통신 볼륨에는 한계가 있었으며 결과적으로 예측 범위의 세분화에 한계가있었습니다.
그러나 엣지 컴퓨팅, 당신은 그 한계를 밀어 낼 수 있습니다. 에서 처리함으로써 엣지 각 세분화된 범위에 대해 광역 예측에 필요한 데이터를 클라우드로 전송하고 필요한 예측이 필요한 곳에서 사용할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅은 곧 그 시점에서 매우 정확한 실시간 날씨를 예측할 수 있습니다.
- 드론과 로봇을 이용한 농업의 효율성 향상
엣지 컴퓨팅은 또한 농업에서의 잠재력을 확대하고 있습니다.
과거에는 사람들이 수확 시간이 있는지 여부를 시각적으로 결정하기 위해 현장에 가야했습니다. 이 작업을 사람으로 바꾸고 드론과 로봇에 의해 수행되는 시스템이 실용화되었습니다.
카메라와 AI에 의한 이미지 인식을 갖춘 AI는 획득 한 이미지를 식별합니다. 엣지 컴퓨팅, 실제 색상과 모양에서 성숙을 분석하고, 잎 색상과 모양에서 해충 질병을 감지합니다. 이를 함께 시각화하여 활성 범위 내의 수확 수를 시각화하고 최적의 수확 시간을 예측할 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅은 이 프로세스에 적용되며, 로봇은 엣지 및 클라우드에서의 데이터 분석.
- 직원 행동 분석을 통한 매장 운영 최적화
편의점과 같은 작은 상점에서는 한 명의 직원이 여러 작업을 담당해야합니다. 나는 또한 제품 검사, 금전 등록기 작업, 그리고 경우에 따라 요리 작업을 담당합니다. 따라서 상점의 한 장소 이외에 자주 이동해야합니다.
매장 내 직원의 이동을 간소화하기 위해 직원 행동을 분석하고 매장 내 배치를 최적화하는 솔루션이 개발되었습니다. 상점에 배치 된 카메라 장면은 상점의 컴퓨터로 전송되어 엣지 그것을 추적하십시오. 그 결과, 직원의 이동 방식에 대한 데이터가 클라우드에 축적되고, 데이터 분석을 통해 최적의 이동 라인을 실현할 수 있는 매장 내 배치가 계산된다.
이 기술은 직원뿐만 아니라 어떤 종류의 제품 디스플레이가 구매 행동을 촉진하는지 같은 고객 구매 행동에도 적용될 수 있습니다. 이러한 사용의 과제는 추출된 개인 데이터에 대한 개별 식별 요소의 식별을 방지하는 것입니다.
- 운영 상황을 실시간으로 제어하는 스마트 팩토리 사용 중인 시스템 중
IoT 및 엣지 많은 분야에서 컴퓨팅, 가장 빠른 진화는 제조 분야, 특히 스마트 공장에서 계속됩니다.
스마트 팩토리는 모든 장치와 센서가 네트워크에 연결되는 스마트 팩토리입니다. 이것은 운영 상태를 시각화 할뿐만 아니라 생산 관리 측면의 예측 및 수정, 물류 및 수출입 관리 측면에서 재고 관리와 같은 모든 종류의 정보를 연결합니다.
또한 일부 공장에서는 생산 라인에 배치된 사람들의 움직임을 비디오로 감지하고 비정상적인 행동을 확인하여 인적 오류를 방지하는 시스템을 도입했습니다.
엣지 컴퓨팅은 더 이상 대규모 데이터 처리 및 실시간 응답이 필요한 스마트 공장에 필수적인 기술이 아닙니다.
더 많은 정확성이 요구되는 시대를 향해
이런 식으로, 엣지 컴퓨팅은 IoT와 함께 다양한 장소에서 사용됩니다. IoT를 통해 제조 현장에서 다양한 것을 시각화 할 수 있지만 ioT 활용은 다음 단계로 이동하고 있습니다. 이것은 ioT 활용의 두 번째 단계입니다 : 수집 된 데이터를 활용하는 방법. 엣지 컴퓨팅은 데이터의 실시간 특성을 손상시키지 않으면서 정확한 처리를 수행하는 데 필요합니다. 엣지 컴퓨팅은 미래에 ioT 활용에 없어서는 안될 기술이 될 것입니다.
참조:
