Edge Computing이 트럭 운송의 미래입니까?

기술이 발전함에 따라 트럭 산업 내에서 운영을 최적화할 수 있는 기회가 늘어납니다.

Federal Motor Carrier Safety Administration의 2017년 ELD(Electronic Logging Device) 규정을 비롯한 트럭 운송의 최근 기술 발전. 모든 규모의 운송업체는 갑자기 운전자의 위치와 서비스 시간을 모니터링하는 고급 시스템을 갖추게 될 것으로 예상되었습니다. 그러나 그 명령은 또한 대부분의 사람들이 기껏해야 구식이라고 여길 수 있는 업계에서 기술을 업그레이드할 기회를 제공했습니다.

이에 대응하여 ELD 공급업체는 새로운 시장을 충족하기 위해 등장하기 시작했습니다. 대부분은 필수 데이터를 원격으로 수집하고 인터넷 연결을 통해 외부 서버로 전송하고 처리 후 사용자에게 반환하는 클라우드 컴퓨팅 모델을 선택했습니다.

동시에 ELD 시장에서 에지 컴퓨팅이라는 또 다른 기술이 등장했습니다. 클라우드 컴퓨팅과 달리 중앙 집중식 서버에서 네트워크의 가장 먼 지점(또는 에지)으로 논리 및 데이터 처리를 이동합니다. 에지 컴퓨팅 모델에서 데이터는 원본에 가장 가까운 지점에서 수집, 처리 및 분석된 후 결과를 보고 보고하고 공유하기 위해 클라우드로 전송됩니다. 에지 컴퓨팅 기술은 네트워크 연결을 사용할 수 없는 경우에도 원활하게 작동합니다.

에지 컴퓨팅 모델은 라이브 데이터 컴퓨팅을 위한 향상된 기능을 제공합니다. 소스에서 데이터 처리를 수행하고 네트워크 에코시스템의 에지에서 막대한 양의 에너지 효율적인 컴퓨팅 성능을 활용하면 네트워크 고유의 대기 시간이 크게 개선되고 데이터 전송 요구 사항과 전력이 감소합니다.

텔레매틱스를 위한 에지 컴퓨팅

텔레매틱스 고객은 새로운 분산 에지 컴퓨팅 아키텍처를 통해 성능과 사용자 경험을 크게 개선할 수 있는 기회를 갖게 됩니다.

엣지 컴퓨팅으로 설계된 시스템에서 텔레매틱스 데이터의 모든 수집 및 처리는 차량의 운전실 내에서 발생합니다. 이 오프라인 컴퓨팅 아키텍처는 네트워크 서비스를 사용할 수 없거나 클라우드 서버에 문제가 있을 때 종종 고장나는 이전 세대의 클라우드 컴퓨팅보다 더 안정적입니다.

엣지 컴퓨팅의 근거를 이해하려면 클라우드 컴퓨팅 실패의 최근 실제 사례를 살펴보십시오. 2019년 말과 2020년 초에 두 곳의 가장 큰 차량 관리 텔레매틱스 제공업체인 Qualcomm Inc.와 Omnitracs의 고객이 수십만 대의 차량과 운전자에게 영향을 미치는 ELD 중단을 경험한 것으로 보고되었습니다. 이러한 유형의 사고는 네트워크 연결 또는 클라우드의 서버 가용성에 관계없이 운전실에서 실시간 데이터를 지속적으로 수집하고 처리하는 에지 컴퓨팅 텔레매틱스 시스템에 영향을 미치지 않습니다. 결과적으로 차량 관리자는 운전자 소스의 데이터가 정확하고 쉽게 사용할 수 있다는 확신을 가질 수 있습니다.

에지 컴퓨팅은 차량 운영에 대한 완전한 가시성과 함께 항상 ELD 규정 준수를 지원하는 리소스를 제공합니다. 종종 차량은 운전자가 셀 범위를 벗어난 원격 위치를 통과할 때 가시성을 잃습니다. 에지 컴퓨팅 장치를 사용하면 네트워크와 서비스를 사용할 수 있게 되면 데이터가 동기화되고 공유, 보기 및 보고를 위해 클라우드로 전송됩니다. 차량 관리자는 운전자와 통신하고, 서비스 시간 데이터를 검토하고, 실시간으로 백홀 기회를 최적화할 수 있습니다.

ELD 및 차량 관리를 위한 에지 컴퓨팅 시스템이 필요하십니까? 짧은 대답은 예입니다. 에지 컴퓨팅 텔레매틱스는 운전실 내에서 발생하는 모든 데이터 수집 및 처리와 함께 실시간 가시성을 제공합니다. 이 오프라인 컴퓨팅 아키텍처는 네트워크 서비스를 사용할 수 없거나 클라우드 서버에 문제가 있을 때 종종 고장나는 이전 세대의 클라우드 컴퓨팅보다 더 안정적입니다.

지연 시간 해결

대기 시간은 데이터 요청과 전송 시작 ​​사이의 지연입니다. 운전실에서 에지 컴퓨팅 기술의 대기 시간은 4G LTE 네트워크의 대기 시간보다 15배 이상 짧습니다. 많은 레거시 차량 관리 제공업체는 여전히 4G LTE보다 2배 느린 3G에서 작동하는 수십만 대의 장치를 보유하고 있습니다.

운전실의 에지 컴퓨팅 기술을 사용하면 생체 인식(지문 또는 얼굴 인식)을 통해 데이터를 보호할 수 있습니다. 또한 공격자가 비즈니스에 의미 있는 영향을 미치기 위해 여러 모바일 에지 컴퓨팅 시스템을 동시에 공격해야 하므로 보안 위험이 크게 줄어듭니다.

에지 컴퓨팅을 사용하면 전송 오류가 크게 줄어듭니다. 적절하게 설계된 에지 컴퓨팅 ELD 및 차량 관리 시스템은 완전히 이중화되어 있으며 모든 데이터는 기록 데이터베이스 시스템에 입력되기 전에 확실하게 검증됩니다.

오늘날 가장 발전된 스마트폰의 슈퍼컴퓨팅 능력을 활용하여 기업은 ELD 및 차량 관리 기술에 대한 총 소유 비용을 낮출 수 있습니다. 비싸고 신뢰할 수 없는 독점 하드웨어를 구입하는 시대는 지났습니다. 또한 에지 컴퓨팅 시스템 설치는 10초 만에 완료할 수 있습니다. 즉, 하드웨어를 설치할 때 차량 소유자가 하루 이상 트럭의 서비스를 중단하지 않아도 됩니다.

에지 컴퓨팅을 사용하면 더 이상 단일 애플리케이션에 묶인 값비싼 독점 하드웨어가 필요하지 않습니다. 시스템을 표준 iOS 또는 Android 기기에 구축하여 비용을 낮추고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

최근 Gartner 보고서에 따르면 현재 엔터프라이즈 시스템의 10%만이 에지 컴퓨팅을 활용하지만 2025년에는 그 사용량이 75%로 증가할 것으로 예상됩니다. 차세대 차량 관리 시스템 제공업체는 이미 에지 컴퓨팅을 제공하고 있습니다. 더 빠르고, 더 안정적이고, 더 안전하고, 더 저렴한 기술을 채택함으로써 차량은 비즈니스 운영과 화물 운송과 같은 진정으로 중요한 일에 집중할 수 있습니다.

Ken Evans는 의 창립자이자 CEO입니다. 코넥시알 , 트럭 운전사를 위한 기술 제공업체