Edge Analytics uitgelegd in 5 minuten of minder [+ 5 Tools]

Edge-analyse helpt slimme en datagerichte bedrijven om direct over te gaan op data-analyse na dataverzameling door IoT-apparaten.

Traditioneel verzamelden bedrijven gegevens uit verschillende bronnen, sloegen deze op in een cloud of on-premise opslag en analyseerden ze later. Dit data-analysemodel is echter een essentieel knelpunt voor de groei van het Internet of Things (IoT) en het Industrial Internet of Things (IIoT).

Edge-analyse is het antwoord!

Dit artikel neemt je mee door een beknopte reis van analyses op het scherpst van de snede, zodat je moeiteloos oplossingen kunt ontwikkelen of digitale bedrijven kunt transformeren.

Inleiding tot Edge-analyse

Zoals de naam al doet vermoeden, is edge data-analyse de data-analysemethode aan de rand. Edge betekent de bron van gegevens. Voor IoT zijn dit sensoren, actuatoren, robotarmen, HVAC’s, transportbandbedieningen, netwerkschakelaars en slimme apparaten.

Edge-analysetoepassingen voeren gegevensanalyse uit dichter bij het IoT-apparaat dat real-time gegevens verzamelt van productie-eenheden, nutssystemen, enz. Zo kunnen tijdkritische bedrijfsprocessen soepel verlopen zonder te wachten op logische invoer van een centrale server.

In een notendop, het verzamelen, verwerken, analyseren en uitvoeren van gegevens binnen een smart device is het resultaat van edge data-analyse. Amazon Echo- of Nest Home-apparaten worden bijvoorbeeld geleverd met edge-analyse.

Deze apparaten luisteren naar je commando’s. Analyseert vastgelegde audio in machinetaal die op internet zoekt naar resultaten. Het apparaat presenteert ook het zoekresultaat dat beschikbaar is op internet.

Behoefte aan Edge-analyse

Het gebruik van slimme apparaten in sectoren zoals energie, detailhandel, productie, beveiliging, logistiek, auto’s, enz., neemt voortdurend toe. Maar de internetbandbreedte groeit niet met dezelfde snelheid, of de bandbreedte is altijd beperkt.

Daarom is het tijdrovend om terabytes aan gegevens van IoT-apparaten te verzamelen en deze naar de cloud over te brengen. Om nog maar te zwijgen van het analyseren van de gegevens en het terugsturen van bruikbare inzichten naar het slimme apparaat via hetzelfde netwerk.

Het zal een verkeersopstopping veroorzaken en het IoT-systeemnetwerk uitschakelen!

Hier moeten bedrijven applicaties en apparaten voor edge-analyse gebruiken. De tijdkritische slimme apparaten kunnen de verzamelde gegevens ter plekke analyseren en direct actie ondernemen.

Een autonoom voertuig moet bijvoorbeeld remmen als het een plotseling en ongewenst obstakel op zijn pad detecteert.

Het kan niet wachten om de audiovisuele gegevens van het obstakel te verzamelen, naar een cloud-app te sturen en te wachten op input. In plaats daarvan neemt het voertuig in een fractie van een seconde een beslissing om van richting te veranderen of een noodstop te maken.

Hoe werkt Edge-analyse?

Analytics on edge bewaakt meestal meerdere arrays van edge- of IoT-apparaten. In de eerste plaats volgt een analyse-app de gezondheid en prestaties van alle aangesloten slimme apparaten.

  Tekstbewerkingsgebaren gebruiken op uw iPhone en iPad

Als er werkstroomproblemen worden gedetecteerd, probeert de analyse-app het probleem lokaal op te lossen. Als het probleem aanhoudt, stopt de edge-applicatie het defecte apparaat. Vervolgens stelt het de menselijke technici op de hoogte.

Tijdens dit georkestreerde pad vervullen de volgende apparaten een kritieke rol:

  • IoT-sensoren verzamelen omgevingsgegevens zoals druk, temperatuur, vochtigheid, RPM, enz.
  • Edge-apparaten kunnen speciale edge-apparaten zijn, zoals Sony REA-C1000 voor on-site data-analyse of smartphones en tablets om IoT-apparaten te bedienen.
  • Edge-gateways beschikken over meer kracht en geheugen dan edge-apparaten en fungeren als intermediair tussen de cloudserver en IoT-apparaten.
  • Slimme actuatoren die de taak uitvoeren die data-analyse suggereert. Bijvoorbeeld slimme waterkleppen, slimme schakelaars, slimme robotarmen, slimme transportbandbedieningen en computercommando’s.

De bovenstaande afbeelding toont een schematische weergave van IBM IoT Edge Analytics in de horecabeheersectoren zoals hotels.

Een uitkering

#1. Grotere beveiliging

Bij analytics on edge is het niet nodig om de gegevens naar de cloud over te brengen. De onbewerkte gegevens blijven op het apparaat waarop ze zijn gegenereerd. Omdat er geen kans is dat gegevens tijdens het transport worden gehackt of geïnfecteerd, blijven ze veiliger.

#2. Latentiepreventie en bijna-realtime gegevensanalyse

Bepaalde bedrijfsprocessen vereisen onmiddellijke gegevensanalyse voor operaties. Edge Analytics helpt hen bij autonome beslissingen door de inzichten bij de bron te identificeren en te verzamelen.

Omdat deze analyse in de buurt van de gegevens gebeurt, kost het wat tijd. Er is geen gegevensoverdracht naar externe servers nodig, dus u krijgt direct resultaat.

In scenario’s zoals het identificeren van criminelen aan de hand van live CCTV-feeds of het analyseren van gegevens van een vliegtuig of fabriek, heb je slechts fracties van seconden om te bellen. Daar helpt het gebruik van deze technologie u om direct beslissingen te nemen.

#3. Hoge schaalbaarheid

Naarmate bedrijven opschalen, legt het groeiende aantal data meer druk op centrale data-analyse. Door decentralisatie van het proces kunt u met edge-analyse de processen schalen en betere analysemogelijkheden bieden.

#4. Minder bandbreedtegebruik

Gegevensoverdracht van de bronapparaten naar de centrale server en vice versa vergt een flinke hoeveelheid bandbreedte. Veel afgelegen locaties hebben niet de benodigde gegevensbandbreedte of netwerksterkte voor verzending. In dergelijke gevallen bespaart edge-analyse u bandbreedte.

#5. Lagere kosten

Conventionele methoden voor big data-analyse kosten u veel geld. Hoewel bedrijven de gegevens in hun cloudserver of openbare cloudoplossingen kunnen verwerken, zijn opslag, verwerking, analyse en bandbreedteverbruik duur.

Deze technologie maakt gebruik van IoT-apparaten of hardware in de buurt voor data-analyse. Als gevolg hiervan zijn er minder kosten voor analyse en internetnetwerkbandbreedte.

Beperkingen

#1. Beveiliging van externe apparaten

Terwijl analytics on edge uw gevoelige gegevens beschermt tegen cyberbeveiligingsbedreigingen tijdens de gegevensoverdracht, zijn externe apparaten kwetsbaar voor dergelijke risico’s.

Er zijn verschillende incidenten geweest van het hacken van beveiligingscamera’s, en ook die van u kunnen het slachtoffer worden van dergelijke aanvallen. Als uw cyberbeveiligingsmaatregelen deze externe apparaten niet dekken, zal een sterke beveiliging van uw kernsysteem niet helpen.

#2. Verloren gegevens

Het ontwerp van edge-analyse stelt het in staat om de meest relevante gegevens voor analyse te gebruiken. De rest van de gegevens uit de grote onbewerkte dataset wordt genegeerd.

  5 Cloudgebaseerde oplossingen voor het bewaken en inventariseren van IT-beveiligingsmiddelen

Aangezien deze technologie alleen deze relevante instanties op de centrale server opslaat, is het misschien niet de beste aanpak voor de bedrijven die al uw onbewerkte gegevens moeten ontvangen en opslaan.

#3. Apparaat- en netwerkcompatibiliteit

Analytics on edge is een nieuwe technologie, dus er kunnen compatibiliteitsproblemen en gegevensoverdrachtsproblemen zijn als u oude apparaten en netwerktechnologie gebruikt. Bedrijven moeten dus nieuwe apparaten aanschaffen om deze technologie in hun organisatie te implementeren.

Als gevolg hiervan zullen de kosten van edge-analyse voor dat bedrijf stijgen. Bovendien kan een volledige systeemupgrade nodig zijn die de werking kan verstoren.

#4. Behoefte aan het ontwikkelen van een eigen oplossing

Hiervoor zijn verschillende analytische platformen beschikbaar. Sommige bedrijven hebben echter mogelijk een persoonlijk ontwikkeld edge-analyseplatform nodig, afhankelijk van de apparaten die ze moeten analyseren.

#5. De juiste software kiezen

Sommige systemen die op de markt verkrijgbaar zijn, delen hun uitvoergegevens alleen in de cloud. Daarom zien bedrijven de ruwe brongegevens achter de analyse niet. Om dit te voorkomen, moet u de nieuwste analysesoftware gebruiken om alle benodigde gegevens in handen te krijgen.

#6. Behoefte aan bruikbaarheidsbeoordeling

Het is het meest geschikt voor scenario’s op het gebied van beveiliging, efficiëntie en snelle besluitvorming. Bedrijven moeten dus beoordelen of ze het nodig hebben voordat ze voor de oplossing kiezen.

Gebruik gevallen

Analyseren van klantgedrag

Winkeliers verzamelen gegevens van hun winkelcamera’s, parkeersensoren en winkelwagentags via een reeks sensoren. Met edge-analyse kunnen deze bedrijven deze gegevens gebruiken om hun klanten op maat gemaakte oplossingen aan te bieden op basis van hun gedrag.

Bewaking en onderhoud op afstand

De productie- en energiesector hebben onmiddellijke reacties of waarschuwingen nodig wanneer machines niet meer werken of onderhoud nodig hebben. In plaats van gecentraliseerde data-analyse is het de juiste technologie om toekomstige knelpunten sneller te identificeren.

Intelligent toezicht

Het is ook handig voor real-time indringerdetectie. Bedrijven kunnen deze service gebruiken om hun veiligheid te vergroten. Deze technologie maakt gebruik van onbewerkte beelden van CCTV om verdachte activiteiten te lokaliseren en te volgen.

Voorspelling van mislukkingen

Storingen in IoT-hardware kunnen rampzalig blijken te zijn. Edge-analyses van deze IoT-hardwareapparaten kunnen dergelijke problemen nauwkeurig voorspellen. Met zijn hulp kunnen organisaties proactieve maatregelen nemen en de uptime verhogen.

Momenteel gebruikt edge-analyse meestal aangepaste apparaten en apps voor specifieke industriële use-cases. Hieronder vindt u enkele tools en apparaten om de trend te kennen:

Sony Edge Analytics-apparaat

De REA-C1000 van Sony is een volledig functioneel apparaat voor edge-analyse dat tot nu toe bestaat. Je kunt er Sony netwerkcamera’s op aansluiten om live presentaties vast te leggen en te analyseren voor kijkers op afstand.

Het heeft high-tech functies zoals handschriftextractie, content-overlay, autonome content, tracking presentator, beeldsplitsing, tracking van publieksgebaren en meer.

AWS IoT GreenGrass

AWS IoT GreenGrass is een open-source cloudservice en edge-runtime voor het ontwikkelen, implementeren en beheren van IoT-apparaatsoftware.

Het brengt logica en cloudgegevensverwerking naar de lokale IoT-apparaten. Daarom kunnen apparaten werken in lage of intermitterende netwerkbandbreedtes.

HPE Edgeline

HPE Edgeline is geschikt voor het robuuste gebruik van slimme apparaten in fabrieken, booreilanden, enz. Het brengt edge-software en operationele technologie (OT)-hardware rechtstreeks naar de productievloer.

  Annoteren, vervagen of vormen toevoegen aan screenshots op uw iPhone

Daarom kunnen slimme apparaten snel input krijgen van een on-site gegevensverwerkingssysteem in plaats van cloudservers.

Intel IoT-ontwikkelaarskit

U kunt software en hardware van Intel gebruiken om op edge-analyse gebaseerde slimme apparaten voor zakelijk gebruik te ontwikkelen. De toolkit bevat de volgende producten:

  • Softwarestack met stuurprogramma’s, SDK’s, besturingssystemen, voorbeelden en bibliotheken
  • Intel-distributie van OpenVINO
  • Intel Movidius VPU
  • Intel Arria 10 FPGA

Azure IOT Edge

Azure IoT Edge brengt analyses en AI-workloads naar slimme apparaten die aan de rand werken. Dit ontwikkelingsplatform voor edge-analyse bevat de volgende functies:

  • IoT edge-hardware van vertrouwde leveranciers
  • Vrije randlooptijd
  • Zakelijke logische module om software op het scherpst van de snede te laten draaien
  • Azure cloud-interface

Edge versus traditionele analyse

Het belangrijkste verschil tussen edge-analyse en traditionele/server-analyse is de plaats van gegevensanalyse.

Op edge-systemen vindt gegevensanalyse plaats in de buurt van of op het IoT-apparaat dat gegevens verzamelt en opdrachten uitvoert. Integendeel, serveranalyses vinden plaats ver van het slimme apparaat dat gegevens verzamelt.

U kunt andere opmerkelijke verschillen vinden in de volgende tabel:

Functie/functionaliteitEdge-analyseTraditionele analyseCost of OwnershipHoogLaagLatencyVrijwel nulMeestal laag tot gemiddeld
Hoog als de server meer werklast ervaart dan zijn capaciteit.ApparaatcompatibiliteitGeen
U hebt specifieke oplossingen nodig wanneer u van apparaat wisselt. De meeste cloud- en servergebaseerde analysetoepassingen zijn zeer compatibel met verschillende apparaten Snelheid van gegevensanalyse Sneller dan serveranalyse Langzamer dan edge-analyse Systeemconfiguratie Configureer elke keer wanneer u het merk en model van het apparaat wijzigt Configureer eenmalig en gebruik de toepassing voor jaren connectiviteitIoT-systemen zullen blijven werkenIoT-systemen zullen stoppenAnalytics-toepassingenBeperkte opties op de marktEr zijn veel servergebaseerde apps voor gegevensanalyse op de marktServerkostenLaag of geenHoog

Veelgestelde vragen

Wat is Edge-videoanalyse?

Edge-videoanalyse betekent het analyseren van de beelden van een video op een locatie dicht bij de invoermachine in plaats van de videogegevens naar de cloudserver te verplaatsen.

Een camera of encoder verwerkt de afbeelding om metadata te genereren in Edge-analyse. Zo krijgen bedrijven een snellere responstijd en hoeven ze minder bandbreedte te besteden aan gegevensoverdracht.

In welke situatie heeft Edge Analytics de voorkeur?

Het beste scenario voor edge-analyse is wanneer u apparaten moet bewaken. Deze analyses zijn ook handig wanneer u een slechte netwerkverbinding heeft in een gebied.

Financiële dienstverlening en productie zijn latentiegevoelige sectoren waar deze technologie geschikt voor is. Bovendien moeten bedrijven die een scale-up op het oog hebben ook kiezen voor edge analytics.

laatste woorden

U weet nu dus wat edge-analyse is, hoe het werkt, de voordelen, tools, use cases en meer.

U kunt nu met vertrouwen zakelijke beslissingen nemen om uw IIoT-systemen achteraf uit te rusten met edge-analytics-appliances om snel externe apparaten te bedienen.

Als alternatief kan het artikel u helpen bij het ontwerpen of ontwikkelen van nieuwe IoT- en IIoT-oplossingen als u een IoT-ingenieur of -ontwikkelaar bent.

Vervolgens kunt u de populaire IoT-apparaten bekijken.

gerelateerde berichten