Analitika na rubu (edge analitika) omogućava pametnim kompanijama usmerenim na podatke da odmah pređu na analizu informacija, čim se podaci prikupe pomoću IoT uređaja.
Uobičajeno, preduzeća su skupljala podatke iz raznih izvora, čuvala ih na oblaku ili lokalnom skladištu, i analizirala ih naknadno. Ipak, ovakav model analize podataka predstavlja kritično usko grlo za razvoj interneta stvari (IoT) i industrijskog interneta stvari (IIoT).
Edge analitika je rešenje!
Ovaj tekst će vas voditi kroz sažet pregled analitike na rubu, kako biste mogli da razvijete rešenja ili transformišete digitalno poslovanje na lak način.
Uvod u Edge Analitiku
Kao što samo ime sugeriše, analiza podataka na rubu je metod obrade informacija direktno na mestu njihovog nastanka. Termin „rub“ označava izvor podataka. U kontekstu IoT-a, ovo su senzori, aktuatori, robotske ruke, HVAC sistemi, kontrolni sistemi transportnih traka, mrežni prekidači i pametni uređaji.
Aplikacije za edge analitiku vrše obradu podataka u neposrednoj blizini IoT uređaja koji prikupljaju informacije u realnom vremenu, bilo da se radi o proizvodnim pogonima, komunalnim sistemima i slično. Zbog toga, poslovni procesi koji su osetljivi na vreme mogu se odvijati bez zastoja, bez čekanja na logičke inpute sa centralnog servera.
Ukratko, prikupljanje podataka, obrada, analiza i akcije koje se odvijaju unutar pametnog uređaja predstavljaju rezultat edge analize podataka. Na primer, Amazon Echo ili Nest Home uređaji poseduju ugrađenu edge analitiku.
Ovi uređaji osluškuju vaše komande. Oni analiziraju snimljeni zvuk u mašinski jezik, tražeći rezultate na internetu. Uređaj potom prikazuje rezultate upita koji su dostupni na mreži.
Zašto je Potrebna Edge Analitika
Upotreba pametnih uređaja u industrijama poput energetike, maloprodaje, proizvodnje, bezbednosti, logistike, autoindustrije i drugih, neprestano raste. Međutim, internet propusni opseg ne prati taj tempo rasta, a ponekad je i ograničen.
Sakupljanje terabajta podataka sa IoT uređaja i njihovo prebacivanje u oblak zahteva mnogo vremena. Da ne spominjemo analizu podataka i slanje uvida koji se mogu primeniti na pametni uređaj preko iste mreže.
To bi dovelo do zagušenja u saobraćaju i blokiranja mreže IoT sistema!
Tu na scenu stupaju kompanije koje moraju koristiti aplikacije i uređaje za edge analitiku. Pametni uređaji koji su osetljivi na vreme moći će da analiziraju prikupljene podatke lokalno i odmah preduzmu potrebne korake.
Na primer, autonomno vozilo mora automatski kočiti ako naiđe na neočekivanu prepreku na putu.
Ne može čekati da prikupi audio-vizuelne podatke o prepreci, pošalje ih aplikaciji u oblaku i sačeka instrukcije. Umesto toga, vozilo u deliću sekunde donosi odluku o promeni smera ili naglom zaustavljanju.
Kako Funkcioniše Edge Analitika?
Analitika na rubu obično prati više nizova rubnih ili IoT uređaja. Prvo, analitička aplikacija nadgleda funkcionalnost i performanse svih povezanih pametnih uređaja.
Ukoliko se otkriju problemi u toku rada, analitička aplikacija pokušava da ih reši lokalno. Ako se problem nastavi, edge aplikacija zaustavlja neispravan uređaj. Zatim obaveštava tehničko osoblje.
Tokom ovog orkestriranog procesa, sledeći uređaji imaju ključne uloge:
- IoT senzori prikupljaju podatke o okruženju, kao što su pritisak, temperatura, vlažnost, broj obrtaja i slično.
- Edge uređaji mogu biti specijalizovani, poput Sony REA-C1000 za analizu podataka na licu mesta, ili pametni telefoni i tableti za kontrolu IoT uređaja.
- Edge gateway-i imaju veću procesorsku moć i memoriju od edge uređaja i služe kao posrednik između servera u oblaku i IoT uređaja.
- Pametni aktuatori koji izvršavaju zadatak koji predlaže analiza podataka na rubu, kao što su pametni ventili za vodu, prekidači, robotske ruke, sistemi za kontrolu transportnih traka i računarski nalozi.
Gornja slika prikazuje šematski prikaz IBM IoT Edge analitike u sektoru ugostiteljstva, konkretno u hotelima.
Prednosti
#1. Veća Sigurnost
Kod analitike na rubu, nema potrebe za prenosom podataka u oblak. Sirovi podaci ostaju na uređaju gde su i generisani. Pošto nema rizika da podaci budu hakovani ili zaraženi tokom prenosa, oni ostaju bezbedniji.
#2. Sprečavanje Kašnjenja i Analiza Podataka u Skoro Realnom Vremenu
Određeni poslovni procesi zahtevaju neposrednu analizu podataka za efikasno funkcionisanje. Edge analitika im pomaže u donošenju autonomnih odluka, identifikujući i prikupljajući uvide na izvoru.
Pošto se ova analiza odvija u blizini podataka, potrebno je manje vremena. Ne uključuje prenos podataka na udaljene servere, tako da se dobijaju trenutni rezultati.
U situacijama kao što je identifikacija kriminalaca putem CCTV snimaka uživo ili analiza podataka iz aviona ili proizvodnog pogona, samo delić sekunde može odlučiti. U tim slučajevima, korišćenje ove tehnologije omogućava donošenje trenutnih odluka.
#3. Visoka Skalabilnost
Kako kompanije rastu, sve veća količina podataka sve više opterećuje centralnu analitiku podataka. Decentralizacijom procesa, edge analitika omogućava skaliranje procesa pružajući bolje analitičke mogućnosti.
#4. Manje Korišćenje Propusnog Opsega
Prenos podataka sa izvornih uređaja na centralni server i obrnuto troši veliku količinu propusnog opsega. Mnoge udaljene lokacije nemaju potreban propusni opseg ili snagu mreže za prenos podataka. U tim slučajevima, edge analitika štedi propusni opseg.
#5. Smanjeni Troškovi
Konvencionalne metode analize velikih podataka mogu biti skupe. Iako kompanije mogu da obrađuju podatke na svom serveru u oblaku ili javnim cloud rešenjima, skladištenje, obrada, analitika i potrošnja propusnog opsega su skupi.
Ova tehnologija koristi IoT uređaje ili obližnji hardver za obradu podataka. Zbog toga, troškovi analize i propusnog opsega internet mreže su smanjeni.
Ograničenja
#1. Bezbednost Udaljenih Uređaja
Dok edge analitika štiti osetljive podatke od sajber pretnji tokom prenosa, ona uključuje udaljene uređaje koji su ranjivi na takve rizike.
Bilo je nekoliko slučajeva hakovanja sigurnosnih kamera, a i vaše mogu postati žrtva takvih napada. Ako vaše mere sajber bezbednosti ne pokrivaju ove udaljene uređaje, snažna zaštita osnovnog sistema neće pomoći.
#2. Izgubljeni Podaci
Dizajn edge analitike omogućava da se koriste najrelevantniji podaci za analizu. Ostatak podataka iz velikog skupa sirovih podataka se ignoriše.
Pošto ova tehnologija čuva samo ove relevantne instance na centralnom serveru, možda nije najbolji pristup za kompanije koje treba da primaju i čuvaju sve svoje sirove podatke.
#3. Kompatibilnost Uređaja i Mreže
Edge analitika je nova tehnologija, tako da mogu nastati problemi sa kompatibilnošću i prenosom podataka ukoliko se koriste stari uređaji i mrežna tehnologija. Zbog toga, kompanije moraju kupovati nove uređaje kako bi primenile ovu tehnologiju u svojoj organizaciji.
Kao posledica toga, troškovi edge analitike će biti povećani. Pored toga, možda će biti potrebna potpuna nadogradnja sistema koja može poremetiti rad.
#4. Potreba za Razvojem Sopstvenog Rešenja
Za ovaj zadatak postoje različite analitičke platforme. Međutim, nekim kompanijama će možda biti potrebna personalizovana platforma za edge analitiku, u zavisnosti od uređaja koje treba analizirati.
#5. Izbor Pravog Softvera
Neki sistemi koji su dostupni na tržištu samo dele izlazne podatke u oblak. Stoga, kompanije nemaju uvid u sirove izvorne podatke iza analize. Da bi se to izbeglo, potrebno je koristiti najnoviji softver za analizu kako bi se dobili svi potrebni podaci.
#6. Potrebna je Procena Upotrebljivosti
Najpogodnija je za situacije u kojima je neophodna bezbednost, efikasnost i brzo donošenje odluka. Zbog toga, kompanije moraju proceniti da li im je zaista potrebna ova tehnologija pre nego što se odluče za njeno usvajanje.
Slučajevi Upotrebe
Analiziranje Ponašanja Kupaca
Trgovci prikupljaju podatke sa kamera u svojim prodavnicama, parking senzora i oznaka na kolicima za kupovinu putem niza senzora. Pomoću edge analitike, ove kompanije mogu da koriste te podatke kako bi ponudile personalizovana rešenja svojim kupcima, u skladu sa njihovim ponašanjem.
Daljinsko Nadgledanje i Održavanje
Proizvodna i energetska industrija zahtevaju trenutne odgovore ili upozorenja kada mašine prestanu da funkcionišu ili im je potrebno održavanje. Umesto centralizovane analize podataka, edge analitika je prava tehnologija za bržu identifikaciju budućih problema.
Inteligentni Nadzor
Takođe je korisna za detekciju uljeza u realnom vremenu. Preduzeća mogu koristiti ovu uslugu kako bi poboljšala svoju bezbednost. Ova tehnologija koristi sirove snimke sa CCTV kamera za lociranje i praćenje svake sumnjive aktivnosti.
Predviđanje Kvara
Kvar IoT hardvera može biti katastrofalan. Edge analitika ovih IoT hardverskih uređaja može tačno predvideti takve probleme. Uz njenu pomoć, organizacije mogu preduzeti proaktivne mere i povećati vreme neprekidnog rada.
Trenutno, edge analitika uglavnom koristi prilagođene uređaje i aplikacije za specifične industrijske upotrebe. U nastavku se nalaze neki alati i uređaji koji su trenutno popularni:
Sony Edge Analytics Uređaj
Sony REA-C1000 je potpuno funkcionalan edge analitički uređaj. Možete ga povezati sa Sony mrežnim kamerama za snimanje i analizu prezentacija uživo za udaljene gledaoce.
Poseduje napredne funkcije kao što su izdvajanje rukopisa, preklapanje sadržaja, autonomni sadržaj, praćenje prezentera, podela slika, praćenje pokreta publike i još mnogo toga.
AWS IoT GreenGrass
AWS IoT GreenGrass je usluga u oblaku otvorenog koda i radno okruženje na rubu za razvoj, implementaciju i kontrolu softvera IoT uređaja.
Ona prenosi logiku i obradu podataka u oblaku na lokalne IoT uređaje. Tako uređaji mogu funkcionisati i sa niskim ili isprekidanim mrežnim propusnim opsegom.
HPE Edgeline
HPE Edgeline je pogodan za robusnu upotrebu pametnih uređaja u proizvodnim pogonima, naftnim platformama i slično. On donosi edge softver i hardver operativne tehnologije (OT) direktno u proizvodni pogon.
Na taj način, pametni uređaji mogu brzo dobiti informacije od sistema za obradu podataka na licu mesta, a ne od servera u oblaku.
Intel IoT Developer Kit
Možete koristiti Intelov softver i hardver za razvoj pametnih uređaja zasnovanih na edge analitici za poslovnu upotrebu. Komplet alata uključuje sledeće proizvode:
- Softverski paket sa drajverima, paketima za razvoj softvera, operativnim sistemom, uzorcima i bibliotekama
- Intel distribucija OpenVINO-a
- Intel Movidius VPU
- Intel Arria 10 FPGA
Azure IoT Edge
Azure IoT Edge donosi analitiku i AI radna opterećenja na pametne uređaje koji rade na rubu. Ova razvojna platforma za edge analitiku uključuje sledeće karakteristike:
- IoT edge hardver od pouzdanih dobavljača
- Besplatno edge radno okruženje
- Modul poslovne logike za pokretanje softvera na rubu
- Azure cloud interfejs
Edge naspram Tradicionalne Analitike
Primarna razlika između edge analitike i tradicionalne/serverske analitike je mesto gde se analiza podataka obavlja.
Kod edge sistema, analiza podataka se obavlja u blizini ili na IoT uređaju koji prikuplja podatke i izvršava komande. Nasuprot tome, analiza na serveru se obavlja daleko od pametnog uređaja koji prikuplja podatke.
Ostale značajne razlike se mogu naći u sledećoj tabeli:
| Funkcija/Funkcionalnost | Edge Analitika | Tradicionalna Analitika |
| Troškovi vlasništva | Visoki | Niski |
| Latencija | Praktično nula | Obično niska do umerena, visoka ako je server preopterećen |
| Kompatibilnost uređaja | Potrebna su specifična rešenja prilikom zamene uređaja. | Većina analitičkih aplikacija zasnovanih na oblaku i serverima je veoma kompatibilna sa različitim uređajima. |
| Brzina analize podataka | Brža od serverske analize | Sporija od edge analize |
| Konfiguracija sistema | Konfiguriše se svaki put kada se promeni marka i model uređaja. | Konfiguriše se jednom i koristi se godinama. |
| Sigurnosna ranjivost | Praktično nemoguća za hakovanje. | Podložna napadima. |
| Povezivanje | IoT sistemi nastavljaju da rade | IoT sistemi prestaju da rade |
| Analitičke aplikacije | Ograničene opcije na tržištu. | Mnogo aplikacija za analizu podataka zasnovanih na serveru dostupno na tržištu. |
| Cena servera | Niska ili nikakva | Visoka |
Često Postavljana Pitanja
Šta je Edge Video Analitika?
Edge video analitika podrazumeva analizu snimaka na lokaciji blizu kamere, umesto premeštanja video podataka na server u oblaku.
Kamera ili enkoder obrađuje sliku kako bi generisao metapodatke u edge analitici. Tako preduzeće ostvaruje brže vreme odziva i troši manje propusnog opsega za prenos podataka.
U kojim situacijama je prednost Edge Analitika?
Najbolji scenario za edge analitiku je kada je potrebno nadgledati uređaje. Ova analitika je takođe korisna kada postoji loša mrežna povezanost u određenom području.
Finansijske usluge i proizvodnja su sektori osetljivi na kašnjenje u kojima je ova tehnologija primenjiva. Pored toga, preduzeća koja žele da rastu takođe bi trebalo da razmotre edge analitiku.
Završne Reči
Sada znate šta je edge analitika, kako funkcioniše, njene prednosti, alate, primere upotrebe i još mnogo toga.
Sada možete sa pouzdanjem donositi poslovne odluke za rekonstrukciju svojih IIoT sistema pomoću uređaja za edge analitiku, kako biste brzo kontrolisali udaljene uređaje.
Alternativno, ovaj članak može vam pomoći da dizajnirate ili razvijete nova IoT i IIoT rešenja ako ste IoT inženjer ili programer.
Nakon toga, možete pogledati popularne IoT uređaje.