엣지 인텔리전스가 IoT 성공의 열쇠입니까?

단순한 것부터 엄청나게 복잡한 것까지, 엣지 인텔리전스는 IoT 프로젝트의 성공을 위한 동맹입니다.

디지털 혁신이 모든 산업을 휩쓸고 있으며 조직에서 운영 전반에 걸쳐 오디오, 비디오 및 진동 센서를 설치하도록 촉구하고 있습니다. 그러나 IoT 프로젝트의 30%가 개념 증명 단계에서 실패한다는 점을 감안할 때 대규모 IoT 배포에 돈을 투자할 때는 신중해야 합니다.

IoT 실패의 주요 원인 중 하나는 조직이 모든 장치에서 생성하는 데이터의 쓰나미에 거의 대비하지 않는다는 것입니다. 데이터의 양은 인력은 물론 대기 시간과 중앙 컴퓨팅 인프라 또는 클라우드에 부담을 줍니다. 밀과 겨를 분리하는 노동(임박한 기계 고장과 같은 실행 가능한 통찰력에서 얻은 일상적인 유지 관리 데이터)은 대부분의 조직에서 벅찬 일입니다.

참조: 엣지는 이제 액션의 중심입니다

엣지 컴퓨팅을 시작합니다. 에지 컴퓨팅은 데이터 생성 시점까지 로컬에서 데이터를 처리하는 현상을 그대로 반영할 태세입니다. Gartner는 2025년까지 엔터프라이즈 생성 데이터의 75%가 클라우드 외부에서 생성 및 처리될 것으로 예측합니다. 오늘은 약 10%입니다. 조직은 중앙 집중식 데이터 센터에서 클라우드로 대량의 데이터를 전송하는 것과 관련된 대기 시간 및 대역폭 비용을 해결하기 위해 에지 컴퓨팅을 구현하기 시작했습니다.

에지 컴퓨팅 솔루션에는 매우 다양하지만 수집된 데이터를 이해하는 방법이 부족한 솔루션이 많습니다. OT 직원은 이 데이터를 수신하고 종종 이 데이터로 무엇을 해야 하는지 또는 운영 효율성을 높이기 위해 데이터를 분석하는 방법을 모릅니다. 일반적으로 클라우드에서 추가 처리가 필요한 경우가 많습니다. 그러나 지능형 에지 컴퓨팅 플랫폼은 이러한 문제를 해결하는 근본적인 발전을 추가하여 클라우드 연결 없이 사용할 수 있는 강력한 분석을 제공합니다.

가장자리 지능 :더 스마트하고 민첩한 IoT를 위해

에지 인텔리전스는 머신 러닝(ML) 및 인공 지능(AI)과 같은 고급 기능 레이어가 있는 에지 컴퓨팅 플랫폼에서 일반적인 일반적인 데이터 수집 기능을 기반으로 합니다. ML은 분석 및 실행 가능한 통찰력을 즉시 제공하여 클라우드 및 데이터 센터에서 워크로드를 제거합니다. 모서리. 지능형 솔루션은 스트리밍 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 도출하고 운영자 및 기타 엔터프라이즈 시스템에 대한 실시간 경고를 통해 이에 대응합니다. 클라우드와 에지 간의 폐쇄 루프 제어 기능도 지원되어 자산 또는 프로세스에 대한 수정 조치를 즉시 자동화합니다.

지능형 에지 기능이 있는 ML은 실제 학습을 통해 컴퓨팅 부하를 줄입니다. 고주파수 데이터 스트림과 정보 패킷을 지속적으로 처리하여 가장 필요한 가장자리에서 완벽한 솔루션을 형성합니다. 다음은 에지에서의 데이터 처리에 대한 3가지 접근 방식입니다.

• 수집 및 강화: 에지 처리의 첫 번째 단계는 데이터 수집 및 보강입니다. 이 계층은 데이터를 정리하고 디코딩, 필터링, 보간 등을 통해 처리할 수 있도록 준비합니다. 스트리밍 비디오, 디지털 센서 및 자산 데이터의 대용량, 다양성 및 속도를 결합하고 정렬합니다. 이는 모든 추가 처리 및 컴퓨팅에 대한 데이터 품질을 보장하는 초석입니다.
• 복잡한 이벤트 처리(CEP): 정제된 스트리밍 데이터에 패턴 감지 및 실시간 분석을 제공하여 CEP를 통해 인텔리전스를 제공합니다. 여기에서 규칙 기반 알고리즘을 통해 실행 가능한 통찰력을 도출하고 조치를 취할 수 있습니다.
• 기계 학습 엔진: 에지 장치의 컴퓨팅 성능과 메모리가 낮기 때문에 에지에서 기계 학습 모델을 실행하는 것은 어려울 수 있습니다. 적절한 CEP는 모델에 필요한 데이터 전처리 및 후처리를 제공하므로 에지에 대비한 후에는 실행에 필요한 모델 크기, 레이어 및 메모리가 10배 이상 감소하는 경우가 많습니다.

에지 인텔리전스와 관련하여 머신 러닝은 매우 복잡한 문제를 해결하고 운영 상태 및 성능에 대한 예측도 제공할 수 있습니다. 특정 환경에서는 사이트 수준의 고급 분석 및 ML이 생명을 구할 수 있다고 해도 과언이 아닙니다.

엣지 인텔리전스오프라인

조직에서 장치의 데이터를 클라우드나 인터넷으로 보내는 것을 신뢰하지 않을 수 있는 많은 경우가 있으며, edgeintelligence를 사용하면 처리 능력과 ML을 유지하면서 클라우드에 연결할 필요가 없습니다. 조직은 대역폭, 처리 및 저장에 대한 보안 위험과 비용 없이 고급 심층 데이터 처리의 이점을 누릴 수 있습니다.

에지 인텔리전스로 전환한 후 조직에서 기대할 수 있는 이점은 무엇입니까?

• 데이터의 대량 축소. 분석이 에지로 이동하면 네트워크를 통해 푸시되는 데이터 양이 크게 감소합니다. 이를 통해 데이터 저장 및 데이터 처리 비용을 절감하는 동시에 IT 및 OT 직원이 보다 복잡한 문제를 처리할 수 있습니다.
• 실시간 통찰력 향상. 컴퓨팅을 데이터 소스에 가깝게 유지함으로써 첨단 기계 학습은 새로운 패턴을 감지하고 결함이 전면적인 위기가 되기 전에 즉각적인 대응을 가능하게 할 수 있습니다.
• 모두를 위한 예측 유지 관리. 에지 기반 시스템은 들어오는 모든 기계 데이터를 처리할 수 있기 때문에 작동 중인 모든 장비에 대한 유지 관리 요구 사항을 예측할 수 있으므로 유지 관리 활동을 계획하는 데 걸리는 시간을 크게 단축할 뿐만 아니라 유지 관리 지연으로 인한 사고를 예방할 수 있습니다.
• 향상된 수율. 사용자는 최적이 아닌 성능을 신속하게 감지 및 처리하여 생산성을 높이고 가동 중지 시간을 줄임으로써 360도 운영 보기로 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다.

에지 인텔리전스는 IoT 시장을 변화시켜 실시간 분석을 더 쉽게 만들어 운영 효율성을 높이는 동시에 데이터 처리 및 저장 비용을 절감합니다.

지능형 에지 솔루션은 운영자와 데이터 소비자의 수동 부하를 덜어주는 많은 기능을 수행할 수 있습니다. 이상적으로는 데이터 집계 및 정렬에 대해 현명할 뿐만 아니라 자산 또는 프로세스가 오작동하는 시기를 감지할 수 있는 기능을 갖춘 솔루션이 필요합니다.

이미 보았듯이 지능형 에지 컴퓨팅은 기계 학습 기능과 함께 중요하고 실행 가능한 실시간 통찰력을 제공하여 조직이 몇 가지 근본적인 문제를 극복하고 고급 분석의 문을 열도록 돕습니다. 기본적으로 모든 장치가 선택한 IoT 네트워크 프로토콜(ModBus, OPCUA 등)에서 통신하는 동시에 지연 문제로 인한 지연 없이 에지에서 고급 데이터를 처리하는지 확인합니다. 또한 항상 최신 데이터를 보유할 수 있으므로 의사 결정을 개선할 수 있습니다.

단순한 것부터 엄청나게 복잡한 것까지 엣지 인텔리전스는 IoT 프로젝트의 성공을 위한 동맹입니다.