在 5 分鐘或更短時間內解釋邊緣分析 [+ 5 種工具]

邊緣分析幫助智能和麵向數據的企業在物聯網設備收集數據後直接進行數據分析。

傳統上，企業會從各種來源收集數據，將其存儲在雲端或本地存儲中，然後再進行分析。 然而，這種數據分析模型是物聯網 (IoT) 和工業物聯網 (IIoT) 發展的重要瓶頸。

邊緣分析就是答案！

本文將帶您完成邊緣分析的簡明之旅，以便您可以毫不費力地開發解決方案或轉變數字業務。

邊緣分析簡介

顧名思義，邊緣數據分析是邊緣的數據分析方法。 邊緣意味著數據的來源。 對於 IoT，這些是傳感器、執行器、機械臂、HVAC、傳送帶控制、網絡交換機和智能設備。

邊緣分析應用程序在更靠近從製造單位、公用事業系統等收集實時數據的物聯網設備處執行數據分析。因此，時間關鍵型業務流程可以順利運行，而無需等待來自中央服務器的邏輯輸入。

簡而言之，智能設備中發生的數據收集、處理、分析和操作都是邊緣數據分析的結果。 例如，Amazon Echo 或 Nest Home 設備帶有邊緣分析功能。

這些設備會聽取您的命令。 將捕獲的音頻分析為機器語言，在網絡上搜索結果。 該設備還提供了互聯網上可用的查詢結果。

需要邊緣分析

智能設備在能源、零售、製造、安防、物流、汽車等行業的使用量不斷增長。 但是，互聯網帶寬並沒有以同樣的速度增長，或者說帶寬總是有限的。

因此，從物聯網設備收集數 TB 的數據並將其傳輸到雲端非常耗時。 更不用說分析數據並通過同一網絡將可操作的見解發送回智能設備。

它會造成交通堵塞並使物聯網系統網絡癱瘓！

在這裡，企業必須使用邊緣分析應用程序和設備。 時間緊迫的智能設備將能夠在現場分析收集到的數據並立即採取行動。

例如，如果自動駕駛汽車在其路徑上檢測到突然出現的不需要的障礙物，則它必須剎車。

它迫不及待地收集障礙物的視聽數據，並將其發送到雲端應用程序，等待輸入。 相反，車輛會在瞬間做出改變方向或進行緊急制動的決定。

邊緣分析如何工作？

邊緣分析通常會監控多個邊緣或物聯網設備陣列。 首先，分析應用程序會跟踪所有連接的智能設備的健康狀況和性能。

如果它檢測到工作流程問題，分析應用程序會嘗試在本地糾正問題。 如果問題仍然存在，邊緣應用程序會停止故障設備。 然後，它通知人類技術人員。

在此精心安排的路徑中，以下設備發揮著關鍵作用：

• 物聯網傳感器收集壓力、溫度、濕度、轉速等環境數據。
• 邊緣設備可以是專用的邊緣設備，例如用於現場數據分析的索尼 REA-C1000 或用於控制物聯網設備的智能手機和平板電腦。
• 邊緣網關擁有比邊緣設備更多的功能和內存，並充當云服務器和物聯網設備之間的中介。
• 執行邊緣數據分析建議的任務的智能執行器。 例如，智能水閥、智能開關、智能機械臂、智能輸送機控制和計算機指令。

上圖顯示了 IBM IoT Edge Analytics 在酒店等酒店管理領域的示意圖。

好處

#1。 更高的安全性

在邊緣分析中，無需將數據傳輸到雲端。 原始數據保留在生成它的設備上。 由於數據在傳輸過程中沒有被黑客攻擊或感染的可能性，因此它更加安全。

#2。 延遲預防和近實時數據分析

某些業務流程需要立即進行數據分析以進行操作。 Edge Analytics 通過識別和收集源頭的見解來幫助他們做出自主決策。

由於此分析發生在數據附近，因此需要一點時間。 它不涉及到遠程服務器的數據傳輸，因此您可以立即得到結果。

在諸如從實時閉路電視信號中識別罪犯或分析來自飛機或製造工廠的數據等場景中，您只能在幾秒鐘內撥打電話。 在那裡，使用這項技術可以幫助您做出即時決策。

#3。 高擴展性

隨著公司規模的擴大，越來越多的數據給中央數據分析帶來了更多負擔。 通過流程的分散化，邊緣分析允許您擴展流程以提供更好的分析能力。

#4。 更少的帶寬使用

從源設備到中央服務器的數據傳輸會佔用大量帶寬，反之亦然。 許多偏遠地區不具備傳輸所需的數據帶寬或網絡強度。 在這種情況下，邊緣分析可以節省帶寬。

#5。 降低成本

傳統的大數據分析方法會花費你很多錢。 雖然公司可能會在其云服務器或公共雲解決方案中處理數據，但存儲、處理、分析和帶寬消耗都很昂貴。

該技術使用物聯網設備或附近的硬件進行數據分析。 因此，分析和 Internet 網絡帶寬的成本將會降低。

限制

#1。 遠程設備安全

雖然邊緣分析可以保護您的敏感數據在數據傳輸過程中免受網絡安全威脅，但它涉及易受此類風險影響的遠程設備。

已經發生了幾起安全攝像頭黑客攻擊事件，您的攝像頭也可能成為此類攻擊的受害者。 如果您的網絡安全措施不涵蓋這些遠程設備，那麼為您的核心系統提供強大的安全性也無濟於事。

#2。 丟失數據

邊緣分析的設計使其能夠使用最相關的數據進行分析。 來自大型原始數據集的其餘數據將被忽略。

由於該技術僅將這些相關實例存儲在中央服務器中，因此對於需要接收和存儲所有原始數據的公司而言，它可能不是最佳方法。

#3。 設備和網絡兼容性

邊緣分析是一項新技術，因此如果您使用舊設備和網絡技術，可能會出現兼容性和數據傳輸問題。 因此，公司必須購買新設備才能在其組織中部署該技術。

因此，這將增加該公司的邊緣分析成本。 此外，它可能需要進行完整的系統升級，這可能會中斷操作。

#4。 需要開發自己的解決方案

有多種分析平台可用於此任務。 但是，一些公司可能需要一個個人開發的邊緣分析平台，具體取決於他們需要分析的設備。

#5。 選擇合適的軟件

市場上的一些系統只在雲端共享它們的輸出數據。 因此，公司無法看到分析背後的原始源數據。 為避免這種情況，您需要使用最新的分析軟件來獲取所有必要的數據。

#6。 需要可用性評估

最適合安全、高效、快速決策的場景。 因此，公司應該在選擇解決方案之前評估他們是否需要它。

用例

分析客戶行為

零售商通過一系列傳感器從他們的商店攝像頭、停車傳感器和購物車標籤收集數據。 通過邊緣分析，這些公司可以利用這些數據根據客戶的行為為其客戶提供定制的解決方案。

遠程監控和維護

當機器停止運行或需要維護時，製造和能源行業需要立即響應或發出警報。 它不是集中式數據分析，而是用於更快識別未來瓶頸的正確技術。

智能監控

它對於實時入侵者檢測也很有用。 企業可以利用此服務來提高安全性。 該技術使用閉路電視的原始圖像來定位和跟踪任何可疑活動。

故障預測

物聯網硬件故障可能會造成災難性後果。 這些物聯網硬件設備的邊緣分析可以準確預測此類問題。 在它的幫助下，組織可以採取主動措施並增加正常運行時間。

設備/工具

目前，邊緣分析主要針對特定工業用例使用定制設備和應用程序。 在下面找到一些工具和設備以了解趨勢：

索尼邊緣分析設備

索尼的 REA-C1000 是迄今為止存在的全功能邊緣分析設備。 您可以將 Sony 網絡攝像機與它連接起來，為遠程觀眾捕捉和分析實時演示。

它具有高科技功能，如手寫提取、內容疊加、自主內容、跟踪演示者、圖像分割、觀眾手勢跟踪等。

AWS 物聯網綠草

AWS IoT GreenGrass 是一種開源雲服務和邊緣運行時，用於開發、部署和控制物聯網設備軟件。

它為本地物聯網設備帶來邏輯和雲數據處理。 因此，設備可以在低帶寬或間歇性網絡帶寬下運行。

HPE 邊緣線

HPE Edgeline 適用於智能設備在製造工廠、石油鑽井平台等的堅固使用。它將邊緣軟件和運營技術 (OT) 硬件直接帶到生產車間。

因此，智能設備可以快速從現場數據處理系統而不是雲服務器獲取輸入。

英特爾物聯網開發人員套件

您可以使用英特爾的軟件和硬件來開發基於邊緣分析的智能設備供商業使用。 該工具包包括以下產品：

• 包含驅動程序、SDK、操作系統、示例和庫的軟件堆棧
• 英特爾 OpenVINO 分發版
• 英特爾 Movidius VPU
• 英特爾 Arria 10 FPGA

Azure 物聯網邊緣

Azure IoT Edge 為在邊緣運行的智能設備帶來分析和 AI 工作負載。 該邊緣分析開發平台包括以下功能：

• 來自可信賴供應商的 IoT 邊緣硬件
• 自由邊運行時
• 在邊緣運行軟件的業務邏輯模塊
• Azure 雲界面

邊緣與傳統分析

邊緣分析和傳統/服務器分析之間的主要區別在於數據分析的位置。

在邊緣系統上，數據分析發生在收集數據和執行命令的物聯網設備附近或之上。 相反，服務器分析遠離收集數據的智能設備。

您可以在下表中找到其他顯著差異：

常見問題

最後的話

所以，現在您知道邊緣分析是什麼、它是如何工作的、它的好處、工具、用例等等。

您現在可以自信地做出業務決策，使用邊緣分析設備改造您的 IIoT 系統，以快速控制遠程設備。

或者，如果您是 IoT 工程師或開發人員，本文將幫助您設計或開發新穎的 IoT 和 IIoT 解決方案。

接下來，您可以查看流行的物聯網設備。