Edge Analytics 5 Dakika veya Daha Kısa Sürede Açıklandı [+ 5 Araç]

Uç analitiği, akıllı ve veri odaklı işletmelerin IoT cihazları tarafından veri toplandıktan sonra doğrudan veri analizine geçmesine yardımcı olur.

Geleneksel olarak, işletmeler çeşitli kaynaklardan veri toplar, bir bulutta veya şirket içi depolamada depolar ve daha sonra analiz ederdi. Ancak bu veri analizi modeli, Nesnelerin İnterneti (IoT) ve Endüstriyel Nesnelerin İnterneti'nin (IIoT) büyümesi için hayati bir darboğaz oluşturuyor.

Edge analitiği cevaptır!

Bu makale, çözümler geliştirebilmeniz veya dijital işletmeleri zahmetsizce dönüştürebilmeniz için sizi uçta kısa bir analiz yolculuğuna çıkaracak.

Edge Analytics'e Giriş

Adından da anlaşılacağı gibi uç veri analitiği, uçtaki veri analitiği yöntemidir. Edge, veri kaynağı anlamına gelir. IoT için bunlar sensörler, aktüatörler, robotik kollar, HVAC'ler, konveyör kontrolleri, ağ anahtarları ve akıllı cihazlardır.

Uç analitik uygulamaları, üretim birimlerinden, yardımcı sistemlerden vb. gerçek zamanlı verileri toplayan IoT cihazına daha yakın veri analizi gerçekleştirir. Böylece, zaman açısından kritik iş süreçleri, merkezi bir sunucudan mantıksal girdiler beklemeden sorunsuz bir şekilde çalışabilir.

Özetle, bir akıllı cihazda gerçekleşen veri toplama, işleme, analiz ve eylemler uç veri analitiğinden kaynaklanır. Örneğin, Amazon Echo veya Nest Home cihazları uç analitiği ile birlikte gelir.

Bu cihazlar komutlarınızı dinler. Yakalanan sesi, sonuçlar için web'de arama yapan makine diline analiz eder. Cihaz ayrıca internette mevcut olan sorgu sonucunu da sunar.

Uç Analitik İhtiyacı

Akıllı cihazların enerji, perakende, imalat, güvenlik, lojistik, otomobil vb. sektörlerde kullanımı sürekli artıyor. Ancak internet bant genişliği aynı hızda artmıyor veya bant genişliği her zaman sınırlı.

Bu nedenle IoT cihazlarından terabaytlarca veri toplamak ve bunları buluta aktarmak zaman alıyor. Verileri analiz etmekten ve aynı ağ üzerinden akıllı cihaza eyleme geçirilebilir bilgileri geri göndermekten bahsetmiyorum bile.

Bir trafik sıkışıklığı yaratacak ve IoT sistem ağını devre dışı bırakacaktır!

Burada işletmeler uç analitik uygulamalarını ve cihazlarını kullanmalıdır. Zaman açısından kritik akıllı cihazlar, toplanan verileri yerinde analiz edebilecek ve anında aksiyon alabilecek.

Örneğin otonom bir araç, yolunda ani ve istenmeyen bir engel algılarsa fren yapmalıdır.

Engelin görsel-işitsel verilerini toplamak, bir bulut uygulamasına göndermek ve girişi beklemek için sabırsızlanıyor. Bunun yerine araç, yön değiştirmek veya acil durum frenlerini devreye sokmak için anlık bir karar veriyor.

Edge Analitiği Nasıl Çalışır?

Uçta analizler genellikle birden çok uç dizisini veya IoT cihazlarını izler. Öncelikle bir analiz uygulaması, bağlı tüm akıllı cihazların sağlığını ve performansını izler.

Analiz uygulaması, iş akışı sorunlarını algılarsa sorunu yerel olarak düzeltmeye çalışır. Sorun devam ederse, kenar uygulaması arızalı cihazı durdurur. Ardından, insan teknisyenleri bilgilendirir.

Bu düzenlenmiş yol sırasında, aşağıdaki cihazlar kritik roller üstlenir:

• IoT sensörleri, basınç, sıcaklık, nem, RPM vb. çevresel verileri toplar.
• Uç cihazlar, yerinde veri analitiği için Sony REA-C1000 veya IoT cihazlarını kontrol etmek için akıllı telefonlar ve tabletler gibi özel uç cihazlar olabilir.
• Uç ağ geçitleri, uç cihazlardan daha fazla güç ve belleğe sahiptir ve bulut sunucusu ile IoT cihazları arasında bir aracı görevi görür.
• Edge veri analitiğinin önerdiği görevi gerçekleştiren akıllı aktüatörler. Örneğin, akıllı su vanaları, akıllı anahtarlar, akıllı robotik kollar, akıllı konveyör kontrolleri ve bilgisayar komutları.

Yukarıdaki görüntü, oteller gibi konaklama yönetimi sektörlerinde IBM IoT Edge Analytics'in şematik bir temsilini göstermektedir.

Faydalar

1 numara. Daha Fazla Güvenlik

Uçta analitikte, verileri buluta aktarmaya gerek yoktur. Ham veriler, üretildiği cihazda kalır. Aktarım sırasında verilerin saldırıya uğraması veya virüs bulaşması ihtimali olmadığından, daha güvenli kalır.

2 numara. Gecikme Önleme ve Gerçek Zamana Yakın Veri Analizi

Belirli iş süreçleri, operasyonlar için anında veri analizi gerektirir. Edge Analytics, içgörüleri kaynağında belirleyip toplayarak kendi kendine karar vermelerine yardımcı olur.

Bu analiz verinin yakınında gerçekleştiği için biraz zaman alıyor. Uzak sunuculara veri aktarımı içermez, bu nedenle anında sonuç alırsınız.

Canlı CCTV yayınlarından suçluları tespit etmek veya bir uçaktan veya üretim tesisinden verileri analiz etmek gibi senaryolarda, arama yapmak için yalnızca saliseler ayırırsınız. Orada, bu teknolojiyi kullanmak anlık kararlar almanıza yardımcı olur.

#3. Yüksek Ölçeklenebilirlik

Şirketler büyüdükçe, artan veri sayısı merkezi veri analitiğine daha fazla yük bindiriyor. Sürecin merkezden dağıtılması sayesinde uç analitiği, daha iyi analitik yetenekleri sağlayarak süreçleri ölçeklendirmenize olanak tanır.

#4. Daha Az Bant Genişliği Kullanımı

Kaynak cihazlardan merkezi sunucuya veri aktarımı ve tersi, yüksek miktarda bant genişliği kullanır. Birçok uzak konum, iletim için gerekli veri bant genişliğine veya ağ gücüne sahip değildir. Bu gibi durumlarda, uç analitiği sizi bant genişliği kullanmaktan kurtarır.

# 5. Düşük Maliyet

Geleneksel büyük veri analitiği yöntemleri size çok pahalıya mal olacaktır. Şirketler verileri bulut sunucularında veya genel bulut çözümlerinde işleyebilirken, depolama, işleme, analitik ve bant genişliği tüketimi pahalıdır.

Bu teknoloji, veri analizi için IoT cihazlarını veya yakındaki donanımları kullanır. Sonuç olarak, analiz ve internet ağı bant genişliği için daha az maliyet olacaktır.

sınırlamalar

1 numara. Uzak Cihaz Güvenliği

Uçta analitik, veri aktarımı sırasında hassas verilerinizi siber güvenlik tehditlerinden korurken, bu tür risklere açık uzak cihazları içerir.

Birkaç güvenlik kamerası korsanlığı vakası oldu ve sizinki de bu tür saldırıların kurbanı olabilir. Siber güvenlik önlemleriniz bu uzak cihazları kapsamıyorsa, çekirdek sisteminiz için güçlü bir güvenliğe sahip olmanız yardımcı olmaz.

2 numara. Kayıp Veriler

Uç analitiğinin tasarımı, analiz için en alakalı verileri kullanmasını sağlar. Büyük ham veri kümesindeki verilerin geri kalanı yoksayılır.

Bu teknoloji sadece bu ilgili örnekleri merkezi sunucuda sakladığından, tüm ham verilerinizi alması ve depolaması gereken şirketler için en iyi yaklaşım olmayabilir.

#3. Cihaz ve Ağ Uyumluluğu

Uçta analitik yeni bir teknolojidir, bu nedenle eski cihazları ve ağ teknolojisini kullanıyorsanız uyumluluk ve veri aktarımı sorunları olabilir. Bu nedenle şirketler, bu teknolojiyi kuruluşlarında kullanmak için yeni cihazlar satın almalıdır.

Sonuç olarak, bu, söz konusu şirket için uç analitiğinin maliyetini artıracaktır. Ek olarak, işlemleri kesintiye uğratabilecek tam bir sistem yükseltmesi gerektirebilir.

#4. Kendi Çözümünü Geliştirme İhtiyacı

Bu görev için çeşitli analitik platformlar mevcuttur. Ancak bazı şirketler, analiz etmeleri gereken cihazlara bağlı olarak kişisel olarak geliştirilmiş bir uç analiz platformuna ihtiyaç duyabilir.

# 5. Doğru Yazılımı Seçmek

Piyasada bulunan bazı sistemler çıktı verilerini yalnızca bulutta paylaşır. Bu nedenle şirketler, analizin arkasındaki ham kaynak verileri göremiyor. Bundan kaçınmak için, gerekli tüm verileri elde etmek için en son analiz yazılımını kullanmanız gerekir.

#6. Kullanılabilirlik Değerlendirmesi Gerekiyor

Güvenlik, verimlilik ve hızlı karar verme senaryoları için en uygundur. Bu nedenle şirketler, çözümü seçmeden önce buna ihtiyaç duyup duymadıklarını değerlendirmelidir.

Kullanım Örnekleri

Müşteri Davranışını Analiz Etme

Perakendeciler, bir dizi sensör aracılığıyla mağaza kameralarından, park sensörlerinden ve alışveriş sepeti etiketlerinden veri toplar. Uç analitiği ile bu şirketler, davranışlarına göre müşterilerine özelleştirilmiş çözümler sunmak için bu verileri kullanabilir.

Uzaktan İzleme ve Bakım

İmalat ve enerji endüstrileri, makineler çalışmayı durdurduğunda veya bakım gerektirdiğinde anında müdahaleye veya uyarılara ihtiyaç duyar. Merkezi veri analitiği yerine, gelecekteki darboğazların daha hızlı belirlenmesi için doğru teknolojidir.

Akıllı Gözetim

Gerçek zamanlı izinsiz giriş tespiti için de kullanışlıdır. İşletmeler güvenliklerini artırmak için bu hizmeti kullanabilirler. Bu teknoloji, herhangi bir şüpheli etkinliği bulmak ve izlemek için CCTV'den alınan ham görüntüleri kullanır.

Arıza Tahmini

IoT donanım arızası felakete dönüşebilir. Bu IoT donanım cihazlarının uç analizleri, bu tür sorunları doğru bir şekilde tahmin edebilir. Yardımı ile kuruluşlar proaktif önlemler alabilir ve çalışma süresini artırabilir.

Cihazlar/Araçlar

Şu anda uçta analitik çoğunlukla belirli endüstriyel kullanım durumları için özel cihazlar ve uygulamalar kullanıyor. Eğilimi bilmek için aşağıda bazı araç ve cihazları bulun:

Sony Edge Analitik Cihazı

Sony'den REA-C1000, şu ana kadar var olan tam işlevli bir uç analiz cihazıdır. Uzak izleyiciler için canlı sunumları yakalamak ve analiz etmek için Sony ağ kameralarını buna bağlayabilirsiniz.

El Yazısı çıkarma, içerik yerleşimi, özerk içerik, sunucuyu izleme, görüntü bölme, izleyici hareketi izleme ve daha fazlası gibi yüksek teknoloji özelliklerine sahiptir.

AWS IoT GreenGrass

AWS IoT GreenGrass, IoT cihaz yazılımı geliştirmek, dağıtmak ve kontrol etmek için açık kaynaklı bir bulut hizmeti ve uç çalışma zamanıdır.

Mantık ve bulut veri işlemeyi yerel IoT cihazlarına getirir. Bu nedenle, cihazlar düşük veya aralıklı ağ bant genişliklerinde çalışabilir.

HPE Sınır Çizgisi

HPE Edgeline, üretim tesislerinde, petrol platformlarında vb. akıllı cihazların zorlu kullanımı için uygundur. Edge yazılımını ve operasyonel teknoloji (OT) donanımını doğrudan üretim alanına getirir.

Bu nedenle, akıllı cihazlar, bulut sunucuları yerine yerinde bir veri işleme sisteminden hızlı bir şekilde girdi alabilir.

Intel IoT Geliştirici Kiti

İş amaçlı kullanım için uç analitik tabanlı akıllı cihazlar geliştirmek için Intel'in yazılım ve donanımlarını kullanabilirsiniz. Araç seti aşağıdaki ürünleri içerir:

• Sürücüler, SDK'lar, işletim sistemi, örnekler ve kitaplıklar içeren yazılım yığını
• OpenVINO'nun Intel Dağıtımı
• Intel Movidius VPU'su
• Intel Arria 10FPGA

Azure IoT Uç

Azure IoT Edge, uçta çalışan akıllı cihazlara analiz ve yapay zeka iş yükleri getirir. Bu uç analitik geliştirme platformu aşağıdaki özellikleri içerir:

• Güvenilir satıcılardan IoT uç donanımı
• Ücretsiz uç çalışma zamanı
• Uçta yazılım çalıştırmak için iş mantığı modülü
• Azure bulut arabirimi

Edge ve Geleneksel Analitik Karşılaştırması

Uç analitiği ile geleneksel/sunucu analitiği arasındaki temel fark, veri analizinin yeridir.

Uç sistemlerde veri analitiği, verileri toplayan ve komutları yürüten IoT cihazının yakınında veya üzerinde gerçekleşir. Aksine, sunucu analitiği, veri toplayan akıllı cihazdan uzakta gerçekleşir.

Diğer önemli farklılıkları aşağıdaki tabloda bulabilirsiniz:

SSS

Son sözler

Artık uç analitiğinin ne olduğunu, nasıl çalıştığını, faydalarını, araçlarını, kullanım durumlarını ve daha fazlasını biliyorsunuz.

Artık uzaktaki cihazları hızlı bir şekilde kontrol etmek için IIoT sistemlerinizi son teknoloji analiz cihazlarıyla güçlendirmeye yönelik iş kararlarını güvenle verebilirsiniz.

Alternatif olarak, bir IoT mühendisi veya geliştiricisiyseniz, makale yeni IoT ve IIoT çözümleri tasarlamanıza veya geliştirmenize yardımcı olacaktır.

Ardından, popüler IoT cihazlarını inceleyebilirsiniz.