기업이 업무 라인에서 에지 분석을 구현하는 이유

현재 많은 기업에서 에지 분석이 기존 데이터 처리 솔루션과 어떻게 다른지, 운영에 어떤 이점이 있는지 탐색하고 있습니다.

에지 분석은 데이터를 통합 데이터 저장소로 다시 전송하는 대신 사전 설정된 분석 계산이 데이터에 대해 실행되는 데이터 분석에 대한 접근 방식을 도입하고 제공합니다. 데이터 수집, 처리 및 조사 프로세스가 네트워크 가장자리에서 실시간으로 수행되도록 합니다. 이를 통해 기업은 향후 사용을 위해 사내 또는 클라우드 데이터 풀에 정보를 전달할 가치가 있는 필수 경계 및 제한을 설정할 수 있습니다. 에지 분석이 등장한 이후로 전 세계의 솔루션 제공업체는 방대한 IoT 데이터를 처리하기 위해 클라우드와 함께 접근 방식에 의존해 왔습니다.

수많은 연구가 수행되었으며 전 세계의 연구팀이 에지 분석에 대한 최고의 통찰력과 직관을 제시했습니다. 강력한 IoT 솔루션을 구축할 때 edgeanalytics 전략은 여러 면에서 유익한 것으로 입증되었습니다. 기업에 제공되는 일부 에지 분석 이점은 다음과 같습니다.

빠른 속도: 대부분의 비즈니스 조직에서 속도 또는 속도는 핵심 비즈니스에 가장 중요한 매개 변수로 간주됩니다. 예를 들어, 고대역폭 교환 절차에 대한 금융 벤처의 의존성은 단 밀리초의 중단이 바람직하지 않은 결과로 이어질 수 있음을 의미합니다. 의료 분야에서는 몇 초라도 놓치면 끔찍한 후유증으로 이어질 수 있습니다. 그리고 소비자에게 데이터 관련 서비스를 제공하는 회사의 경우 엄청난 속도는 고객을 실망시키고 브랜드에 지울 수 없는 피해를 입힐 수 있기 때문에 혼란이 될 수 있습니다. 따라서 속도는 더 이상 실행 가능한 이점이 아닙니다. 오히려 모든 기업이 고수해야 하는 모범 사례 중 하나입니다.

동시에 에지컴퓨팅의 가장 중요한 이점은 원치 않는 완화 및 중단을 최소화하여 네트워크 성능을 높일 수 있는 적합성과 잠재력입니다. IoTedge 컴퓨팅 장치가 데이터를 부분적으로 개발한다는 사실은 수집된 정보가 기존의 클라우드 구조에서 필요한 만큼 이동할 필요성을 줄여줍니다.

유연성 : 비즈니스 기업이 성장하기 시작하면서 IT 인프라 필수 사항을 완벽하게 계산하는 것이 항상 가능한 것은 아니며, 예리하고 철저한 데이터 센터를 설정하는 것도 큰 예산 제안입니다. 그러나 클라우드 기반 기술과 에지 컴퓨팅의 발전으로 인해 기업은 운영을 평가하는 것이 훨씬 번거롭지 않게 되었습니다. 점차적으로, 계산, 로드 및 분석 기능이 더 작은 설치 공간으로 편의상 제공되고 있습니다. 에지 분석을 통해 조직은 네트워크의 범위와 능력을 확대할 수 있습니다.

신뢰성: IoT 에지 컴퓨팅 전략의 전파는 네트워크의 공격 표면을 확대하는 동시에 일련의 보안 리드를 분산시킵니다. 기존의 클라우드 컴퓨팅 구조는 본질적으로 통합되어 있어 DDoS(분산 서비스 거부) 공격 및 전력 중단에 매우 취약합니다. 엣지 컴퓨팅은 다양한 데이터 센터에 걸쳐 분배, 스토리지 및 애플리케이션을 충족하므로 단일 간섭이 네트워크를 해체하거나 영향을 미칩니다.

적응성: 에지 분석의 적응성과 유연성은 또한 매우 다재다능합니다. 로컬 에지 데이터 센터와 제휴하고 비즈니스 벤처는 이제 값비싼 인프라 개발에 투자하지 않고도 적절한 시장에 쉽게 정착할 수 있습니다. 에지 데이터 센터는 최소한의 대기 시간으로 최종 사용자에게 유능한 서비스를 제공하는 것을 가능하게 합니다. 이것은 논스톱스트리밍 서비스를 직접 배송하려는 콘텐츠 제공자에게 매우 유용한 것으로 입증되었습니다. 동시에 IoT 장치가 상당한 양의 실행 가능한 데이터를 축적할 수 있도록 합니다. 리소스가 장치로 로그인하고 통합 클라우드 서버에 연결하기를 기다리는 대신 에지 컴퓨팅 장치는 항상 테더링되어 있으며 향후 검사를 위해 항상 데이터를 생성합니다.

이제 에지 아키텍처에 와서 배포된 장치는 에지 장치, 에지 게이트웨이, 에지 센서 및 액추에이터의 세 가지 유형으로 분류됩니다. 다용도 장치인 에지 장치는 완전히 성장한 운영 체제를 사용하는 경향이 있습니다. 이와 관련하여 Android 또는 Linux의 예를 들 수 있습니다. 각 센서에서 데이터를 얻은 후 동일한 계산을 실행하고 필요한 정보를 액추에이터에 보냅니다. 또한 직접 또는 Edge Gateway의 촉진을 통해 클라우드에 브리지할 수 있습니다.

반면 에지 게이트웨이에는 고정된 전원 공급 장치, 더 큰 CPU 성능 및 고급 저장소 시스템이 있습니다. 따라서 Edge Devices와 클라우드 간의 중재자 역할을 하여 추가 위치 관리 서비스를 제공할 수 있습니다.

이러한 장치는 원시 또는 사전 처리된 IoT 데이터의 특정 부문을 스토리지 편의 시설, 기계 학습 또는 해석 서비스를 포함하여 클라우드에서 실행되는 서비스에 전달합니다. 정렬, 데이터 조회 또는 기계 학습 프로토타입과 같은 클라우드의 특수 지시를 수락합니다. 에지 센서는 직접 또는 에너지 효율적인 무선 기술을 통해 게이트웨이에 연결된 특수 목적 장치입니다.I n 지난 몇 년 동안 에지 분석은 더욱 심화되기 시작했고 차세대 기술을 위한 길을 열었습니다. 이 고급 기술이 탑재되면서 머신 러닝과 딥 러닝은 이미 수십 년 동안 사용되어 온 신경망을 통한 수많은 표현 평면을 거쳤습니다.

미리 내다보기

이제 에지 분석에 사용되는 딥 러닝 절차가 더 유능하고 효과적인 결과를 얻을 수 있는지에 대한 의문이 생깁니다. 이 측정에서 수행된 최근 설문 조사에 따르면 모든 암시적 IoT 노력은 궁극적으로 스트리밍 데이터와 머신 러닝을 결합하고 개별 프로세서 또는 응집력 있는 프로세서로 가속화됩니다. 딥 러닝을 에지 분석과 통합함으로써 이제 장치는 중복 데이터를 보다 효과적인 방식으로 걸러낼 수 있게 되었고 따라서 상당한 정도로 비용과 시간을 절약할 수 있습니다. 여기에서 에지 분석 및 머신 러닝을 동화하는 데 가장 유익한 영역 중 하나가 비디오 분석이라는 점을 언급할 가치가 있습니다.

그러나 근본적인 아이디어는 에지 분석이 전파된 비디오 데이터 필터링을 수행하고 카메라에서 문서화되고 기록된 데이터를 고려하여 실시간으로 필요한 계산을 실행한다는 것입니다. 단일 카메라의 스마트 식별 기능이 향상되고 클라우드 컴퓨팅 처리가 가능해지면 침투 효율성이 크게 높아져 인력 요구 사항이 동시에 줄어 듭니다.

프론트엔드 카메라에 통합된 신경망 알고리즘은 사람, 차량 및 기타 개체에서 필요한 데이터를 추출할 수 있으며, 이를 통해 비디오 분석의 정확성과 완벽함을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 또한 백엔드 서버에서 분석 처리를 재배치하고 카메라에 배치하려면 최종 사용자에게 적절한 실시간 데이터 분석을 제공해야 합니다. 에지 분석은 비상 사태에 대한 이상 행동 및 경고를 식별하는 데 도움이 됩니다. 그렇지 않으면 백엔드 서버에서는 불가능했을 것입니다.

석유 회사는 또한 전체 감시 프로세스를 주시하고 이러한 방식으로 생산성을 향상시키기 위해 석유 및 가스 장비에 대한 에지 분석과 같은 디지털 기술을 사용하기 시작했습니다. 모든 제조 벤처의 가동 중지 시간은 생산성에 해로울 수 있습니다. 또한 비용 측면에서 가동 중지 시간이 훨씬 더 심각한 것으로 나타났습니다. 여러 연구에 따르면 석유 및 가스 운영자는 가동 중단으로 인해 막대한 손실을 입을 수 있습니다. 그리고 이러한 가동 중단은 대부분 장비 고장의 결과로 발생합니다. 석유 기업은 이제 IoT 장치 및 센서에 의존하여 장비에 대한 데이터를 지속적으로 축적하고 자주 평가 및 활성화하고 있습니다. 이와 동시에 IoT 기기의 보급이 증가하면서 수집되는 데이터의 양도 크게 증가하고 있음과 동시에 이를 클라우드에 저장해야 할 필요성도 급증하고 있다. 따라서 석유 회사는 IoT 데이터를 edgeanalytics와 동등하게 유지하고 있습니다. 이렇게 하면 이전 비용을 절감할 수 있을 때 모든 종류의 장비 고장 가능성도 미리 예측할 수 있습니다.

IoT 센서는 오래된 스토리지 시스템 및 기술의 도움으로 적절하게 관리할 수 없는 일정한 양의 데이터를 조작하고 있습니다. 따라서 기업은 클라우드에 의존하여 이를 저장하기 시작했습니다. 그러나 데이터를 클라우드로 전송하고 각각의 벤처로 다시 전송하려면 큰 대역폭이 필요하기 때문에 비용이 많이 듭니다. 여기에서 에지 기술은 데이터를 로컬에서 사용할 수 있게 함으로써 구세주로 등장합니다. 이는 기업이 데이터를 클라우드로 이동할지 또는 부적절한 경우 제거할지 결정할 수 있음을 의미합니다.

예를 들어, Olea Edge Analytics는 손상된 수량계를 준설하기 위한 새로운 소프트웨어 및 하드웨어를 발표할 예정입니다. 보도 자료에서 언급했듯이 Olea는 수량계에 광학, 회전 및 떨림 센서를 배치하여 한 장치가 계량기의 다이얼을 선언할 때 다른 장치가 파이프의 물 흐름을 감지하고 계량기의 회전을 주시할 수 있도록 제안했습니다. . 이러한 센서는 시스템의 "에지 컴퓨팅" 모듈인 딥 러닝 계산 기능이 있는 EdgeWorks 소프트웨어 플랫폼에도 연결되어 있으며, 이를 통해 계량기가 어떻게 잘못된 것인지, 어떻게 고칠 수 있는지에 대한 적절한 추측을 제공합니다.