Pirmąjį 2024 m. pusmetį švytuoklė nukrypo nuo debesų apsėdimo ir tapo labiau pasikliaujama krašto žvalgyba, leidžiančia daiktų interneto organizacijoms rinkti įžvalgas ir informaciją, kurios reikalingos naudojimo atvejų veiksmingumui. Tai nereiškia, kad laikas mesti savo Amazon, Google arba Microsoft atsargų, tačiau tai reiškia, kad daiktų interneto organizacijos atidžiau vertina, kada naudoti debesį. Jie atidžiai ieško ir imasi alternatyvų centralizuotam debesiui, pasinaudodami patobulinta masto ekonomija, apdorojimo pažanga ir galimybe pritaikyti dirbtinį intelektą ir kitą apdorojimą savo daiktų interneto įrenginiuose.
Teisingas atsakymas ne visada yra diegti didžiulius kiekius kvailų įrenginių už mažiausią įmanomą vieneto kainą, pasikliaujant atspariu belaidžiu ryšiu ir didžiuliais viešaisiais debesies ištekliais, kad būtų pasiektas norimas rezultatas. Vietoj to, šiandien, didėjant reguliarumui, teisingas sprendimas yra naudoti padidintą apdorojimą pakraščiuose ir pridėti intelekto arba pačiuose įrenginiuose, arba netoliese esančioje aparatinėje įrangoje, pvz., išmaniuosiuose namų centruose arba tinklo pakraščio ištekliais, kurie gali kaupti informaciją ir ją apdoroti. gauti vertingų įžvalgų ir rezultatų. Ne viskas turi būti nukreipta į centralizuotą debesų kompiuterijos šaltinį, kad būtų galima atlikti analizę, kad būtų galima nustatyti, kokių veiksmų reikia imtis, ir tada apie tai pranešti įrenginiui. Vis dažniau galima priimti sprendimus dėl įrenginio ar arčiau jo, sumažinant siuntimo pirmyn ir atgal delsą.
Edge intelektas sumažina tinklo ir debesies naudingumą
Padidėjusi analizė už debesų duomenų centrų ribų atitinka „Gartner“ analitiko Santhosh Rao 2016 m. prognozę, kad „iki 2025 m. 75 % įmonės sugeneruotų duomenų bus sukurti ne tradiciniame duomenų centre arba debesyje“. Dabar aiškėja, kad Rao vizijos „išorę“ sudaro pažangūs kraštiniai įrenginiai, o šie įrenginiai sukuria didžiulius duomenų kiekius ir juos veikia. Jei nusistovėjusi praktika viską siųsti į debesį būtų tęsiama nenutrūkstamai, daiktų interneto plėtra būtų sulėtėjusi, nes tinklas negalėtų neatsilikti nuo didžiulio duomenų kiekio, kurį reikia perduoti didžiulėje IoT eroje. Be to, organizacijos susidurs su nepalankiomis debesų kompiuterijos išlaidomis tinklo mokesčių forma, o kai kuriais naudojimo atvejais – nepriimtina delsa. Be to, nepamirškite, kad nors pats debesis siūlo didesnį lankstumą nei monolitinė IT infrastruktūra, jis niekada nebuvo nemokamas, o energijos ir aušinimo išlaidos ir toliau auga.
Įrenginiai turi būti informuoti apie tinklą
Tendencija atsisakyti debesų verčia spaudimą daiktų interneto įrenginių dizaineriams, kuriems reikia į savo įrenginius įtraukti apdorojimo pajėgumus, kad galėtų patobulinti intelektą. Šiems įrenginiams vis dar reikia gebėjimo bendrauti autonomiškai, dažnai naudojant mažos galios, vietinio ryšio technologijas ir didelio nuotolio, didelio pralaidumo korinio ryšio technologijas. Be to, jiems reikia apdorojimo galios ir galimybės atlikti funkcijas per pavaras, jutiklius ir konkrečioms programoms skirtas sistemas.
Daiktų internetas dabar prasideda ir baigiasi įrenginiu, todėl dizaineriai ir kūrėjai nori pagerinti įrenginio funkcionalumą naudodami išmaniuosius modulius, daugialypės jungties arba radijo prieigos technologijos (RAT) galimybes, ankstyvą AI taikymą ir mašininį mokymąsi bei smulkesnių jutiklių naudojimą. gali rinkti ir analizuoti įvestis keliuose duomenų taškuose. Visa tai būtina norint sukurti, papildyti, palaikyti ir prisidėti prie bendro daiktų interneto pasiūlymo našumo. Pagrindinis aspektas yra užtikrinti, kad paskirstyti duomenys galėtų judėti tinkle, kai to reikia.
Iššūkis, su kuriuo susiduria daiktų interneto organizacijos, kai jos perima intelektualinę informaciją, taip pat yra galimybė. Jei galvojate apie prijungtą vandens jutiklį, duomenys bus siunčiami į debesį apdoroti, todėl bus imamasi veiksmų, kad skambėtų pavojaus signalas. Vietoj to, išmanesnis įrenginys gali skambėti nedelsiant, kad įspėtų gyventojus apie nuotėkį, todėl jutiklis turi turėti galimybę paimti jutiklio duomenis ir suaktyvinti aliarmą viename įrenginyje, sumažinant delsą ir išlaidas.
Sudėtingesnės, ne tokios skubios užduotys optimizuotos
Tačiau tuo nesibaigia produkto vertė. Yra ir kitų analizių, kurias gali atlikti jutiklis, o jo renkami neskubūs duomenys, pvz., informacija apie mėnesio suvartojimą ar temperatūros duomenis, gali prisidėti prie bendros aptarnavimo vertės. Optimalus derinys yra panaudoti įrenginio intelektą pačiame pakraštyje, kad būtų galima susidoroti su nesudėtingais, labai svarbiais, su laiku susijusiais reikalavimais, kartu su prisijungimu prie debesies, kad būtų galima apdoroti papildomus, galbūt sudėtingesnius, bet ne tokius skubius duomenis, kuriuos galima derinti su kitais duomenų rinkiniais. Priklausomai nuo naudojimo atvejo, šie duomenys gali būti sudėtingesni ir reikalauja didesnės skaičiavimo galios arba apimti didesnių duomenų rinkinių apdorojimą, kad būtų galima gauti įžvalgų ir vertės.
Yra aiškus skaičiavimo poreikių skirtumas tarp vietinių, laiko atžvilgiu jautrių naudojimo atvejų, kuriems tenka ribota apdorojimo našta, ir paskirstytų, neskubių vertės pasiūlymų, kuriems reikalinga nuodugni analizė ir, galbūt, įvestis iš kelių įrenginių. Įrenginyje esantis krašto intelektas, pagrįstas pažanga, tokia kaip mašininis mokymasis, leidžia atlikti labai greitą, lengvesnį apdorojimą už kainą, kuri vis labiau priimtina daiktų interneto verslo atvejams. Kita vertus, debesų kompiuterija, kurią įgalina tvirtas, saugus, suderinamas ir patikimas ryšys, yra pagrindas analizuoti terabitų duomenis iš šimtų tūkstančių įrenginių ir jutiklių. Daugeliu atvejų krašto ir debesų kompiuterija gali būti derinama, kad būtų galima pateikti skirtingas sprendimo dalis. Pavyzdžiui, vandens jutiklis įspės namuose esantį asmenį garsiniu signalu, o debesis būtų naudojamas tekstiniam pranešimui siųsti ir pateikti išsamesnę analizę apie didėjantį drėgmės lygį, kuris gali būti ankstyvas rodiklis.
Žinoma, yra aukso vidurys, kai išmanieji krašto įrenginiai veikia rinkdami ir tyrinėdami duomenis iš vietinių įrenginių tinklo. Ne visi šie duomenys patenka į debesį, kai kurie yra apdorojami šiuose įrenginiuose, todėl galima naudoti labai ekonomiškus prijungtus jutiklius, kurie palaiko ryšį su vietiniu įrenginiu, galbūt naudojant efektyvų mažos galios plačiajuosčio (LPWA) ryšį. Tinklų technologijoms plintant, į rinkinį įtraukus nežeminius tinklus (NTN), daiktų interneto paslaugos gali pasinaudoti skirtingais tinklais įvairiose situacijose. Pavyzdžiui, transporto parko stebėjimo scenarijuje transporto priemonė gali naudoti NTN, kai nėra mobiliojo ryšio aprėpties, mobiliojo ryšio aprėptis, kai ji yra mieste, ir „Wi-Fi“, kai grįžta į bazę, kad galėtų įkelti įprastinius duomenis. „IoT“ vis labiau supranta tinklą, nes įrenginiai ir duomenys turi veikti skirtingai, atsižvelgiant į bet kuriuo metu turimus tinklo išteklius.
Subalansuokite našumą, delsą, prieinamumą ir kainą
Kad šis išmanusis tinklų perjungimas galėtų naudoti tinkamiausią tam tikrai užduočiai, Eseye sukūrė savo SMARTconnect pasiūlymą, į kurį įeina daugybė API, skirtų optimizuoti krašto intelektą su ryšiu. Visų pirma, tinkle suprantama API teikia IoT programai informaciją apie tinklo būseną, kad padėtų nustatyti prioritetus ir perduoti duomenis, perjungti tinklus pagal pasiekiamumą ir signalo stiprumą, duomenų kiekį ir dažnį, energijos suvartojimą, atitiktį ir saugumą. Nors SMARTconnect sistema gali pati apskaičiuoti kai kuriuos iš šių atsakymų, jai taip pat reikia pasakyti apie tokią informaciją kaip tinklo kaina, kad būtų priimtas optimalus sprendimas.
Sistema, kuri negali įvertinti viso vaizdo, negali tikėtis sėkmės. Pavyzdžiui, sistema gali nuspręsti, kad 5G naudojimas yra geriausias būdas įkelti vaizdo duomenims iš programos, gali nutrūkti verslo reikalas, nes nežinoma 5G kaina toje vietoje yra didesnė, nei gali atlaikyti mokestis už paslaugą.
SMARTconnect geba subalansuoti įvairius veiksnius, kad pasiektų tinkamiausią tinklą tuo metu toje vietoje. Tai priešinga visiems vienodo požiūrio į daiktų interneto ryšį, pritaikant geriausią prieinamą tinklą pagal naudojimo atvejį ir perjungiant, kai atsiranda geresnių parinkčių. Tai supaprastinta, nes SMARTconnect gali veikti savarankiškai, nereikalaujant realiojo laiko instrukcijų iš daiktų interneto tinklo.
Tinkamo dydžio, ne vieno dydžio
Efektyvus tinkamo dydžio prijungimas atliekamam darbui ir lankstumas pereiti prie alternatyvos, kai darbas ar situacija pasikeičia, yra neatsiejama nuo pažangaus intelekto įgalinimo. Žinios, kurios skatina išmanųjį ryšį, taip pat pritaikomos palaikant daugiau verslui, gyvenimui ir misijai svarbių taikomųjų programų visame IoT. Tas pats intelektas, taikomas ryšiui, gali būti panaudotas siekiant palaikyti visišką saugumą, atitiktį ir pasitikėjimą, o tai reiškia, kad sudėtingos programos, pavyzdžiui, sveikatos priežiūros srityje, gali būti patobulintos (žr. atvejo tyrimą, p33).
Žinodamos, kaip įrenginys reaguoja, ir siekdamos užtikrinti, kad atitinkami duomenys būtų perduoti į pakraščius įrenginius arba debesies išteklius, kuriuos jam reikia pasiekti, programos gali būti užtikrintos, kad tinklas veikia taip, kaip tikėtasi, kad tinklas nebuvo pažeistas ir kad nebuvo pažeisti finansinių paslaugų ar duomenų suvereniteto reglamentai. Vienas iš pavyzdžių yra prekyba anglies dioksidu. Didelė sektoriaus vertė reiškia, kad įvyksta daug sukčiavimo atvejų, o įrenginio autentifikavimas, autorizavimas ir šifravimas yra būtinos sąlygos.
Prekybos anglies dioksidu dalyviams labai svarbu turėti audito seką, rodančią visą ISO14064-2 palaikymą, o norint užtikrinti visišką įrenginių susiejimo auditą, reikalinga išmanioji programinė įranga. Prekyba anglies dioksidu yra vienas iš geriau žinomų „blockchain“ naudojimo atvejų ir priklauso nuo visiško saugumo. Šiame pavyzdyje SMARTconnect turėtų saugius kredencialus, nes jis ne tik užtikrina saugų ryšį, bet ir todėl, kad turi įžvalgų apie įrenginio procesoriaus naudojimą, palaiko IoT SAFE ir sujungia įrenginio intelektą su vietiniu tarpusavyje sujungtu ir pertraukos srautu, kad užtikrintų pasirinktą maršrutą. iš įrenginio į debesį yra suderinamas.
Išplėstas intelektas pakraštyje
Naujausios AI formų naujovės, grįžimas prie daugiau nei Moore’o įstatymo procesoriaus pažangos ir didesnis tinklo technologijų pasirinkimas pakeitė krašto intelekto praktiškumą. Tai atsitiko tuo metu, kai debesų sąnaudos, poveikis aplinkai ir saugumas yra griežtai tikrinami. Todėl nenuostabu, kad daiktų internetui įsitvirtinus kaip didelio masto sektoriui, dalyviai nori optimizuoti savo veiklą.
Edge intelektas prasideda nuo sumaniai suprojektuotų daiktų interneto įrenginių, kurie suderina išlaidas su pajėgumais, formos faktoriumi ir energijos suvartojimu. Šie išmanieji įrenginiai jungiasi arba prie debesies tiesiogiai, arba prie kraštinių įrenginių, kuriuose galima atlikti išankstinį apdorojimą debesyje ir imtis veiksmų vietoje. Dabar naudojamas ryšio tipas ir tinklas gali būti optimizuoti atsižvelgiant į duomenų kiekį ir dažnį, finansinius suvaržymus ir įrenginio energijos suvartojimą – ir beveik akimirksniu pakeisti, kad atitiktų naujų reikalavimų poreikius. Šis lankstumas ir nuolatinis gebėjimas optimizuoti tinklus kartu su visa ekosistema yra IoT išplėstinio intelekto pagrindas.
Komentuokite šį straipsnį per X: @IoTNow_ ir apsilankykite mūsų pagrindiniame puslapyje IoT Now