在 5 分钟或更短时间内解释边缘分析 [+ 5 种工具]

边缘分析帮助智能和面向数据的企业在物联网设备收集数据后直接进行数据分析。

传统上，企业会从各种来源收集数据，将其存储在云端或本地存储中，然后再进行分析。 然而，这种数据分析模型是物联网 (IoT) 和工业物联网 (IIoT) 发展的重要瓶颈。

边缘分析就是答案！

本文将带您完成边缘分析的简明之旅，以便您可以毫不费力地开发解决方案或转变数字业务。

边缘分析简介

顾名思义，边缘数据分析是边缘的数据分析方法。 边缘意味着数据的来源。 对于 IoT，这些是传感器、执行器、机械臂、HVAC、传送带控制、网络交换机和智能设备。

边缘分析应用程序在更靠近从制造单位、公用事业系统等收集实时数据的物联网设备处执行数据分析。因此，时间关键型业务流程可以顺利运行，而无需等待来自中央服务器的逻辑输入。

简而言之，智能设备中发生的数据收集、处理、分析和操作都是边缘数据分析的结果。 例如，Amazon Echo 或 Nest Home 设备带有边缘分析功能。

这些设备会听取您的命令。 将捕获的音频分析为机器语言，在网络上搜索结果。 该设备还提供了互联网上可用的查询结果。

需要边缘分析

智能设备在能源、零售、制造、安防、物流、汽车等行业的使用量不断增长。 但是，互联网带宽并没有以同样的速度增长，或者说带宽总是有限的。

因此，从物联网设备收集数 TB 的数据并将其传输到云端非常耗时。 更不用说分析数据并通过同一网络将可操作的见解发送回智能设备。

它会造成交通堵塞并使物联网系统网络瘫痪！

在这里，企业必须使用边缘分析应用程序和设备。 时间紧迫的智能设备将能够在现场分析收集到的数据并立即采取行动。

例如，如果自动驾驶汽车在其路径上检测到突然出现的不需要的障碍物，则它必须刹车。

它迫不及待地收集障碍物的视听数据，并将其发送到云端应用程序，等待输入。 相反，车辆会在瞬间做出改变方向或进行紧急制动的决定。

边缘分析如何工作？

边缘分析通常会监控多个边缘或物联网设备阵列。 首先，分析应用程序会跟踪所有连接的智能设备的健康状况和性能。

如果它检测到工作流程问题，分析应用程序会尝试在本地纠正问题。 如果问题仍然存在，边缘应用程序会停止故障设备。 然后，它通知人类技术人员。

在此精心安排的路径中，以下设备发挥着关键作用：

• 物联网传感器收集压力、温度、湿度、转速等环境数据。
• 边缘设备可以是专用的边缘设备，例如用于现场数据分析的索尼 REA-C1000 或用于控制物联网设备的智能手机和平板电脑。
• 边缘网关拥有比边缘设备更多的功能和内存，并充当云服务器和物联网设备之间的中介。
• 执行边缘数据分析建议的任务的智能执行器。 例如，智能水阀、智能开关、智能机械臂、智能输送机控制和计算机指令。

上图显示了 IBM IoT Edge Analytics 在酒店等酒店管理领域的示意图。

好处

#1。 更高的安全性

在边缘分析中，无需将数据传输到云端。 原始数据保留在生成它的设备上。 由于数据在传输过程中没有被黑客攻击或感染的可能性，因此它更加安全。

#2。 延迟预防和近实时数据分析

某些业务流程需要立即进行数据分析以进行操作。 Edge Analytics 通过识别和收集源头的见解来帮助他们做出自主决策。

由于此分析发生在数据附近，因此需要一点时间。 它不涉及到远程服务器的数据传输，因此您可以立即得到结果。

在诸如从实时闭路电视信号中识别罪犯或分析来自飞机或制造工厂的数据等场景中，您只能在几秒钟内拨打电话。 在那里，使用这项技术可以帮助您做出即时决策。

#3。 高扩展性

随着公司规模的扩大，越来越多的数据给中央数据分析带来了更多负担。 通过流程的分散化，边缘分析允许您扩展流程以提供更好的分析能力。

#4。 更少的带宽使用

从源设备到中央服务器的数据传输会占用大量带宽，反之亦然。 许多偏远地区不具备传输所需的数据带宽或网络强度。 在这种情况下，边缘分析可以节省带宽。

#5。 降低成本

传统的大数据分析方法会花费你很多钱。 虽然公司可能会在其云服务器或公共云解决方案中处理数据，但存储、处理、分析和带宽消耗都很昂贵。

该技术使用物联网设备或附近的硬件进行数据分析。 因此，分析和 Internet 网络带宽的成本将会降低。

限制

#1。 远程设备安全

虽然边缘分析可以保护您的敏感数据在数据传输过程中免受网络安全威胁，但它涉及易受此类风险影响的远程设备。

已经发生了几起安全摄像头黑客攻击事件，您的摄像头也可能成为此类攻击的受害者。 如果您的网络安全措施不涵盖这些远程设备，那么为您的核心系统提供强大的安全性也无济于事。

#2。 丢失数据

边缘分析的设计使其能够使用最相关的数据进行分析。 来自大型原始数据集的其余数据将被忽略。

由于该技术仅将这些相关实例存储在中央服务器中，因此对于需要接收和存储所有原始数据的公司而言，它可能不是最佳方法。

#3。 设备和网络兼容性

边缘分析是一项新技术，因此如果您使用旧设备和网络技术，可能会出现兼容性和数据传输问题。 因此，公司必须购买新设备才能在其组织中部署该技术。

因此，这将增加该公司的边缘分析成本。 此外，它可能需要进行完整的系统升级，这可能会中断操作。

#4。 需要开发自己的解决方案

有多种分析平台可用于此任务。 但是，一些公司可能需要一个个人开发的边缘分析平台，具体取决于他们需要分析的设备。

#5。 选择合适的软件

市场上的一些系统只在云端共享它们的输出数据。 因此，公司无法看到分析背后的原始源数据。 为避免这种情况，您需要使用最新的分析软件来获取所有必要的数据。

#6。 需要可用性评估

最适合安全、高效、快速决策的场景。 因此，公司应该在选择解决方案之前评估他们是否需要它。

用例

分析客户行为

零售商通过一系列传感器从他们的商店摄像头、停车传感器和购物车标签收集数据。 通过边缘分析，这些公司可以利用这些数据根据客户的行为为其客户提供定制的解决方案。

远程监控和维护

当机器停止运行或需要维护时，制造和能源行业需要立即响应或发出警报。 它不是集中式数据分析，而是用于更快识别未来瓶颈的正确技术。

智能监控

它对于实时入侵者检测也很有用。 企业可以利用此服务来提高安全性。 该技术使用闭路电视的原始图像来定位和跟踪任何可疑活动。

故障预测

物联网硬件故障可能会造成灾难性后果。 这些物联网硬件设备的边缘分析可以准确预测此类问题。 在它的帮助下，组织可以采取主动措施并增加正常运行时间。

设备/工具

目前，边缘分析主要针对特定​​工业用例使用定制设备和应用程序。 在下面找到一些工具和设备以了解趋势：

索尼边缘分析设备

索尼的 REA-C1000 是迄今为止存在的全功能边缘分析设备。 您可以将 Sony 网络摄像机与它连接起来，为远程观众捕捉和分析实时演示。

它具有高科技功能，如手写提取、内容叠加、自主内容、跟踪演示者、图像分割、观众手势跟踪等。

AWS 物联网绿草

AWS IoT GreenGrass 是一种开源云服务和边缘运行时，用于开发、部署和控制物联网设备软件。

它为本地物联网设备带来逻辑和云数据处理。 因此，设备可以在低带宽或间歇性网络带宽下运行。

HPE 边缘线

HPE Edgeline 适用于智能设备在制造工厂、石油钻井平台等的坚固使用。它将边缘软件和运营技术 (OT) 硬件直接带到生产车间。

因此，智能设备可以快速从现场数据处理系统而不是云服务器获取输入。

英特尔物联网开发人员套件

您可以使用英特尔的软件和硬件来开发基于边缘分析的智能设备供商业使用。 该工具包包括以下产品：

• 包含驱动程序、SDK、操作系统、示例和库的软件堆栈
• 英特尔 OpenVINO 分发版
• 英特尔 Movidius VPU
• 英特尔 Arria 10 FPGA

Azure 物联网边缘

Azure IoT Edge 为在边缘运行的智能设备带来分析和 AI 工作负载。 该边缘分析开发平台包括以下功能：

• 来自可信赖供应商的 IoT 边缘硬件
• 自由边运行时
• 在边缘运行软件的业务逻辑模块
• Azure 云接口

边缘与传统分析

边缘分析和传统/服务器分析之间的主要区别在于数据分析的位置。

在边缘系统上，数据分析发生在收集数据和执行命令的物联网设备附近或之上。 相反，服务器分析远离收集数据的智能设备。

您可以在下表中找到其他显着差异：

常见问题

最后的话

所以，现在您知道边缘分析是什么、它是如何工作的、它的好处、工具、用例等等。

您现在可以自信地做出业务决策，使用边缘分析设备改造您的 IIoT 系统，以快速控制远程设备。

或者，如果您是 IoT 工程师或开发人员，本文将帮助您设计或开发新颖的 IoT 和 IIoT 解决方案。

接下来，您可以查看流行的物联网设备。