Edge Analytics explicado em 5 minutos ou menos [+ 5 Tools]

A análise de borda ajuda empresas inteligentes e orientadas a dados a irem direto para a análise de dados após a coleta de dados por dispositivos IoT.

Tradicionalmente, as empresas coletam dados de várias fontes, armazenam-nos em nuvem ou no local e analisam-nos posteriormente. No entanto, esse modelo de análise de dados é um gargalo vital para o crescimento da Internet das Coisas (IoT) e da Internet Industrial das Coisas (IIoT).

Análise de borda é a resposta!

Este artigo o conduzirá por uma jornada concisa de análise na borda para que você possa desenvolver soluções ou transformar negócios digitais sem esforço.

Introdução ao Edge Analytics

Como o nome sugere, a análise de dados de borda é o método de análise de dados na borda. Edge significa a fonte de dados. Para IoT, são sensores, atuadores, braços robóticos, HVACs, controles de transportadores, comutadores de rede e dispositivos inteligentes.

Os aplicativos de análise de borda executam análises de dados mais próximas do dispositivo IoT que coleta dados em tempo real de unidades de fabricação, sistemas utilitários, etc. Assim, os processos de negócios de tempo crítico podem ser executados sem problemas, sem esperar por entradas lógicas de um servidor central.

Em poucas palavras, coleta de dados, processamento, análise e ações que ocorrem em um dispositivo inteligente resultam da análise de dados de ponta. Por exemplo, os dispositivos Amazon Echo ou Nest Home vêm com análise de borda.

Esses dispositivos escutam seus comandos. Analisa o áudio capturado em linguagem de máquina que pesquisa resultados na web. O aparelho também apresenta o resultado da consulta disponível na internet.

Necessidade de análise de borda

O uso de dispositivos inteligentes em setores como energia, varejo, manufatura, segurança, logística, automóvel, etc., está crescendo continuamente. Porém, a largura de banda da Internet não está crescendo na mesma velocidade ou a largura de banda é sempre limitada.

Portanto, coletar terabytes de dados de dispositivos IoT e transferi-los para a nuvem é demorado. Sem mencionar a análise dos dados e o envio de percepções acionáveis ​​ao dispositivo inteligente por meio da mesma rede.

Isso criará um engarrafamento e desativará a rede do sistema IoT!

Aqui, as empresas devem usar aplicativos e dispositivos de análise de borda. Os dispositivos inteligentes de tempo crítico poderão analisar os dados coletados no local e agir instantaneamente.

Por exemplo, um veículo autônomo deve frear se detectar um obstáculo súbito e indesejado em seu caminho.

Ele mal pode esperar para coletar os dados audiovisuais do obstáculo, enviá-los para um aplicativo na nuvem e aguardar a entrada. Em vez disso, o veículo toma uma decisão em uma fração de segundo para mudar de direção ou frear de emergência.

Como funciona o Edge Analytics?

Analytics on edge geralmente monitora várias matrizes de dispositivos edge ou IoT. Principalmente, um aplicativo de análise rastreia a integridade e o desempenho de todos os dispositivos inteligentes conectados.

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Se detectar problemas de fluxo de trabalho, o aplicativo de análise tentará corrigir o problema localmente. Se o problema persistir, o aplicativo de borda interromperá o dispositivo com defeito. Em seguida, notifica os técnicos humanos.

Durante esse caminho orquestrado, os seguintes dispositivos desempenham papéis críticos:

  • Os sensores IoT coletam dados ambientais como pressão, temperatura, umidade, RPM, etc.
  • Os dispositivos de borda podem ser dispositivos de borda dedicados, como Sony REA-C1000 para análise de dados no local ou smartphones e tablets para controlar dispositivos de IoT.
  • Os gateways de borda possuem mais energia e memória do que os dispositivos de borda e funcionam como um intermediário entre o servidor em nuvem e os dispositivos IoT.
  • Atuadores inteligentes que executam a análise de dados de ponta de tarefa sugerida. Por exemplo, válvulas de água inteligentes, interruptores inteligentes, braços robóticos inteligentes, controles de transportadores inteligentes e comandos de computador.

A imagem acima mostra uma representação esquemática do IBM IoT Edge Analytics nos setores de gerenciamento de hospitalidade, como hotéis.

Benefícios

#1. Maior Segurança

No analytics on edge, não há necessidade de transferir os dados para a nuvem. Os dados brutos permanecem no dispositivo onde foram gerados. Como não há chance de os dados serem hackeados ou infectados em trânsito, eles permanecem mais seguros.

#2. Prevenção de latência e análise de dados quase em tempo real

Certos processos de negócios exigem análise imediata de dados para operações. O Edge Analytics os ajuda em decisões autônomas, identificando e coletando os insights na fonte.

Como essa análise acontece perto dos dados, demora um pouco. Não envolve transmissão de dados para servidores remotos, portanto, você obtém resultados instantâneos.

Em cenários como identificar criminosos a partir de feeds de CCTV ao vivo ou analisar dados de uma aeronave ou fábrica, você tem apenas uma fração de segundo para fazer a ligação. Lá, o uso dessa tecnologia ajuda você a tomar decisões instantâneas.

#3. Alta Escalabilidade

À medida que as empresas crescem, o número crescente de dados sobrecarrega a análise central de dados. Por meio da descentralização do processo, a análise de borda permite dimensionar os processos, fornecendo melhores recursos de análise.

#4. Menos uso de largura de banda

A transferência de dados dos dispositivos de origem para o servidor central e vice-versa usa uma grande quantidade de largura de banda. Muitos locais remotos não possuem a largura de banda de dados necessária ou força de rede para transmissão. Nesses casos, a análise de borda poupa você usando largura de banda.

#5. Custo reduzido

Os métodos convencionais de análise de big data custarão muito dinheiro. Embora as empresas possam processar os dados em seu servidor de nuvem ou soluções de nuvem pública, armazenamento, processamento, análise e consumo de largura de banda são caros.

Essa tecnologia usa dispositivos IoT ou hardware próximo para análise de dados. Como resultado, haverá menos custo para análise e largura de banda da rede de internet.

Limitações

#1. Segurança de dispositivos remotos

Embora a análise de borda proteja seus dados confidenciais contra ameaças de segurança cibernética durante a transmissão de dados, ela envolve dispositivos remotos vulneráveis ​​a esses riscos.

Houve vários incidentes de invasão de câmeras de segurança, e o seu também pode ser vítima de tais ataques. Se suas medidas de segurança cibernética não abrangerem esses dispositivos remotos, ter uma segurança forte para seu sistema principal não ajudará.

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#2. dados perdidos

O design do edge analytics permite que ele use os dados mais relevantes para análise. O restante dos dados do grande conjunto de dados brutos é ignorado.

Como essa tecnologia armazena apenas essas instâncias relevantes no servidor central, pode não ser a melhor abordagem para as empresas que precisam receber e armazenar todos os seus dados brutos.

#3. Compatibilidade de dispositivo e rede

Analytics on edge é uma nova tecnologia, então pode haver problemas de compatibilidade e transmissão de dados se você usar dispositivos antigos e tecnologia de rede. Assim, as empresas devem adquirir novos dispositivos para implantar essa tecnologia em sua organização.

Consequentemente, isso aumentará o custo da análise de borda para essa empresa. Além disso, pode exigir uma atualização completa do sistema que pode interromper as operações.

#4. Necessidade de Desenvolvimento de Solução Própria

Existem várias plataformas analíticas disponíveis para esta tarefa. No entanto, algumas empresas podem precisar de uma plataforma de análise de borda desenvolvida pessoalmente, dependendo dos dispositivos que precisam analisar.

#5. Escolhendo o software certo

Alguns sistemas disponíveis no mercado apenas compartilham seus dados de saída na nuvem. Portanto, as empresas não conseguem ver os dados brutos de origem por trás da análise. Para evitar isso, você precisa usar o software de análise mais recente para obter todos os dados necessários.

#6. Precisa de Avaliação de Usabilidade

É mais adequado para cenários de segurança, eficiência e tomada de decisão rápida. Assim, as empresas devem avaliar se precisam antes de optar pela solução.

Casos de uso

Analisando o Comportamento do Cliente

Os varejistas coletam dados de suas câmeras de loja, sensores de estacionamento e tags de carrinho de compras por meio de uma variedade de sensores. Com edge analytics, essas empresas podem utilizar esses dados para oferecer soluções personalizadas para seus clientes de acordo com seu comportamento.

Monitoramento e manutenção remotos

Os setores de manufatura e energia precisam de respostas ou alertas imediatos quando as máquinas param de funcionar ou precisam de manutenção. Em vez de análise de dados centralizada, é a tecnologia certa para identificação mais rápida de futuros gargalos.

Vigilância Inteligente

Também é útil para detecção de intrusos em tempo real. As empresas podem utilizar este serviço para aumentar sua segurança. Essa tecnologia usa imagens brutas de CFTV para localizar e rastrear qualquer atividade suspeita.

Previsão de Falha

A falha de hardware da IoT pode ser desastrosa. A análise de borda desses dispositivos de hardware IoT pode prever com precisão esses problemas. Com sua ajuda, as organizações podem tomar medidas proativas e aumentar o tempo de atividade.

Atualmente, a análise de ponta usa principalmente dispositivos e aplicativos personalizados para casos de uso industrial específicos. Encontre abaixo algumas ferramentas e dispositivos para conhecer a tendência:

Dispositivo Sony Edge Analytics

O REA-C1000 da Sony é um dispositivo de análise de borda totalmente funcional existente até agora. Você pode conectar câmeras de rede Sony a ele para capturar e analisar apresentações ao vivo para visualizadores remotos.

Possui recursos de alta tecnologia, como extração de manuscrito, sobreposição de conteúdo, conteúdo autônomo, apresentador de rastreamento, divisão de imagem, rastreamento de gestos do público e muito mais.

AWS IoT GreenGrass

O AWS IoT GreenGrass é um serviço de nuvem de código aberto e tempo de execução de ponta para desenvolver, implantar e controlar o software de dispositivos IoT.

Ele traz lógica e processamento de dados em nuvem para os dispositivos IoT locais. Portanto, os dispositivos podem funcionar em larguras de banda de rede baixas ou intermitentes.

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HPE Edgeline

O HPE Edgeline é adequado para o uso robusto de dispositivos inteligentes em fábricas, plataformas de petróleo, etc. Ele traz software de ponta e hardware de tecnologia operacional (OT) diretamente para o chão de fábrica.

Portanto, os dispositivos inteligentes podem obter entrada rapidamente de um sistema de processamento de dados no local, em vez de servidores em nuvem.

Kit de desenvolvedor Intel IoT

Você pode usar software e hardware da Intel para desenvolver dispositivos inteligentes baseados em análise de ponta para uso comercial. O kit de ferramentas inclui os seguintes produtos:

  • Pilha de software com drivers, SDKs, SO, amostras e bibliotecas
  • Distribuição Intel do OpenVINO
  • VPU Intel Movidius
  • Intel Arria 10FPGA

Borda IoT do Azure

O Azure IoT Edge traz análises e cargas de trabalho de IA para dispositivos inteligentes que operam na borda. Esta plataforma de desenvolvimento de análise de borda inclui os seguintes recursos:

  • Hardware de borda IoT de fornecedores confiáveis
  • Tempo de execução de borda livre
  • Módulo de lógica de negócios para executar software na borda
  • Interface de nuvem do Azure

Análise de borda x análise tradicional

A principal diferença entre análise de borda e análise tradicional/de servidor é o local da análise de dados.

Em sistemas de ponta, a análise de dados ocorre perto ou no dispositivo IoT que coleta dados e executa comandos. Ao contrário, a análise do servidor ocorre longe do dispositivo inteligente que coleta dados.

Você pode encontrar outras diferenças notáveis ​​na tabela a seguir:

Recurso/FuncionalidadeEdge AnalyticsAnálise tradicionalCusto de propriedadeAltoBaixoLatênciaPraticamente zeroNormalmente baixo a moderado
Alto se o servidor estiver enfrentando cargas de trabalho maiores do que sua capacidadeDevice CompatibilityNone
Você precisa de soluções específicas ao trocar de dispositivo. A maioria dos aplicativos analíticos baseados em nuvem e servidor são altamente compatíveis com vários dispositivos. conectividadeSistemas de IoT continuarão a funcionarSistemas de IoT pararãoAplicativos analíticosOpções limitadas no mercadoExistem muitos aplicativos de análise de dados baseados em servidor no mercadoCusto do servidorBaixo ou nenhumAlto

perguntas frequentes

O que é análise de vídeo de borda?

A análise de vídeo de borda significa analisar as imagens de um vídeo em um local próximo à máquina de entrada, em vez de mover os dados do vídeo para o servidor em nuvem.

Uma câmera ou codificador processa a imagem para gerar metadados no Edge Analytics. Assim, a empresa obtém um tempo de resposta mais rápido e precisa gastar menos largura de banda para transferência de dados.

Em qual situação o Edge Analytics é preferido?

O melhor cenário para análise de borda é quando você precisa monitorar dispositivos. Essas análises também são úteis quando você tem conectividade de rede ruim em uma área.

Serviços financeiros e manufatura são setores sensíveis à latência nos quais essa tecnologia é adequada. Além disso, as empresas que buscam uma expansão também devem optar pela análise de borda.

Palavras Finais

Então, agora você sabe o que é edge analytics, como funciona, seus benefícios, ferramentas, casos de uso e muito mais.

Agora você pode tomar decisões de negócios com confiança para adaptar seus sistemas IIoT com dispositivos de análise de borda para controlar dispositivos remotos rapidamente.

Como alternativa, o artigo ajudará você a projetar ou desenvolver novas soluções de IoT e IIoT se você for um engenheiro ou desenvolvedor de IoT.

Em seguida, você pode conferir os dispositivos IoT populares.