Edge Computing Startup은 업계가 데이터 홍수에 대처하는 데 도움을 줍니다.

2014년에 설립된 FogHorn은 최초의 엣지 컴퓨팅에 집중하기 위해 "최고의 산업용 IoT 솔루션" 및 "최고의 에지 컴퓨팅 솔루션" 부문에서 IoT World Awards의 결선 진출자인 FogHorn은 이미 여러 상을 수상했습니다. Gartner는 엣지 컴퓨팅 스타트업을 "멋진 공급업체"로 언급했으며 Frost &Sullivan은 2017년과 2018년에 여러 상을 수상했습니다.

수년 동안 이 회사의 Lightning 기술은 수천 개의 IIoT 장치 및 센서에 설치되었으며 Dell EMC, Google(Google Cloud IoT Core를 통해) 및 Amazon의 AWS를 비롯한 다양한 OEM과 파트너 관계를 맺었습니다. 이 회사는 고객이 자사 기술을 배포한 후 클라우드 스토리지 비용을 천 배나 절감했다고 보고합니다. 회사의 CEO인 David King은 올해 초 인터뷰에서 "모든 데이터를 클라우드로 보내는 패러다임이 실제로 변화하기 시작했습니다."라고 말했습니다. "인사이트를 도출하기 위해 모든 것을 클라우드로 보낼 수는 없기 때문에 사람들은 더 강력한 에지 기술 기능이 필요하다고 이야기하고 있습니다."

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FogHorn의 핵심 초점은 산업용 기계에서 생성된 센서 데이터의 실시간 로컬 처리를 가능하게 하는 에지 분석을 위한 확장 가능한 플랫폼을 제공하는 것입니다. King은 이 회사의 기술이 "대량 또는 고속 데이터"와 관련된 애플리케이션에 적합하다고 말했습니다.

이러한 응용 프로그램은 "제조, 석유 및 가스, 화학, 광업, 전력 및 물, 스마트 빌딩, 스마트 도시 및 운송"을 포함한 다양한 산업에 걸쳐 있다고 King은 말했습니다. “기존 고객 데이터 소스가 엄청나게 많은 분야가 많이 있습니다. 그리고 이제 저렴한 카메라와 마이크 기술의 출현으로 더 많은 데이터를 생성하는 이미징 및 오디오 센서를 얻게 되었습니다.”

FogHorn 소프트웨어는 Raspberry Pi 보드의 기존 Linux 게이트웨이를 포함하여 다양한 장치에서 실행할 수 있습니다.

회사의 에지 처리 기능은 산업 회사가 산업 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 회사 고객 중 하나인 일본 전자 회사 Daihen은 회사 소프트웨어를 설치한 후 단일 공장에서 수동 데이터 입력 작업을 1,800개로 줄일 수 있었습니다.

최근 FogHorn은 Honeywell과 제휴하여 산업용 스마트폰에 소프트웨어를 배포했습니다(사진). 회사의 CTO인 Sastry Malladi는 Hannover Messe와의 인터뷰에서 모든 사람이 스마트폰을 에지 장치로 생각하는 것은 아니지만 소프트웨어의 스마트폰 앱 버전을 만드는 능력은 산업 운영자의 손에 정교한 분석 기능을 제공한다고 말했습니다. 예를 들어, 산업용 스마트폰으로 얼룩진 바코드를 스캔하려는 작업자는 Lightning Mobile 앱을 사용하여 바코드를 재구성할 수 있습니다. “바코드는 자주 손상됩니다. 찢어지고 불완전할 수도 있습니다.”라고 말라디가 말했습니다. 하지만 이 회사의 앱은 머신 러닝을 사용하여 이러한 바코드를 많이 재구성할 수 있습니다.

FogHorn은 이 앱을 견고한 Android 기기용으로 구축된 최초의 에지 컴퓨팅 기술이라고 선전합니다. 이 앱은 Honeywell의 내부 앱 스토어와 FogHorn의 개인 앱 스토어에서 사용할 수 있습니다.

Lightning 2.0으로 알려진 FogHorn 기본 소프트웨어의 두 번째 버전은 사전 구성된 게이트웨이에서 사용할 수 있으며 산업 회사의 기존 게이트웨이에도 설치할 수 있습니다. Lightning 2.0은 새로운 기계 학습 기능을 제공하고 예측 모델 마크업 언어에 대한 지원과 센서 융합을 통한 여러 데이터 스트림의 동시 처리를 지원합니다. 소프트웨어의 이전 버전은 이미 Modbus, OPC/UA 및 MQTT와 같은 산업용 데이터 수집 프로토콜을 지원했습니다.

이 회사의 소프트웨어는 또한 기계 학습 모델의 정확성을 보장하고 시간이 지남에 따라 모델이 저하되는 시기를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. "우리는 자동으로 모델을 재교육하기 시작하고 엣지로 다시 푸시할 수 있습니다."라고 Malladi가 말했습니다. "이것이 우리가 에지 AI 또는 폐쇄 루프 ML이라고 부르는 것입니다."