Navodila za uporabo bi aplikacij z ročnim računanjem

V današnjem času vsi govorijo o robnem računalništvu, le redki pa razumejo, kaj je, še manj, kaj storiti. Na koncu robno računanje pomeni obdelavo blizu vira podatkov bodisi na senzorju bodisi blizu prehoda. Če želite vedeti, kako lahko IT najbolje upravlja z robnim računalništvom kot alternativo, potem preglejte stolpec »Potrebe po IT-ju, da začnete razmišljati o 5G in računalniškem računalništvu na robovih«, stolpec Wayna Rash-a, mojega kolega in sodelavca PCMag IT Watch. Toda za namene tega članka lahko začnemo z razlago podjetja IDC za tržno raziskovanje, ki robno računalništvo definira kot "mrežno mrežo mikropodatkovnih centrov", ki imajo "odtis manjši od 100 kvadratnih čevljev."

Kot pri večini novih izrazov v tehnološkem prostoru je široko uporabljeno "robno računalništvo" in je povezano z različnimi drugimi tehnologijami buzzword, vključno z blockchainom, omrežji za pošiljanje vsebin (CDN-ji), omrežnimi računi, mrežnimi računi in medsebojnimi računalniki. medsebojno računalništvo. Skupna naloga, ne glede na to, kakšna tehnologija je uporabljena v povezavi z robnim računanjem, je pospešiti vsako analizo podatkov in z njimi povezana dejanja s skrajšanjem razdalje med obdelavo podatkov in kje bo imel učinek končni rezultat tega izida.

Ko gre za pretvorbo vaših težko pridobljenih vpogledov v poslovno inteligenco (BI) v uvidljive, je to ključno vprašanje. Kljub temu, da se zdi, da so BI (zlasti analitika z nizko zamudo) in robno računanje ujemanje v teh nebesih, je treba pred njihovo kombinacijo veliko razmisliti.

Google Analytics na robu proti pretočni analitiki

Pomen robnih računov za analitiko je jasen, ko ugotovite, da ni nobenega drugega praktičnega načina za prenos tekočega cunamija podatkov interneta stvari (IoT) v oblak, ne da bi pri tem nastali nevzdržna zakasnitev in en sam zastoj omrežnega prometa. To težavo z zamudo se lahko izkaže za usodno v številnih novih analitičnih aplikacijah, kot je avtonomna vožnja. Če boste preplavili podatke, boste od širokopasovnih povezav do ozkega grla prešli v krajšem času, kot je treba reči "Stream it up, Scotty."

Da, analitiko na pretakanje so pred nekaj leti oglaševali kot latencialno občutljivo panacejo za pridobivanje branja v realnem času na podatkih IoT. Toda čeprav ima analitika v pretakanju še vedno veliko prednosti, fizike ni uspelo spremeniti. Ogromen prenos podatkov upočasnjujejo številni skoki usmerjevalnikov, zamude paketov za virtualizacijo, padle povezave in druge fizične omejitve v omrežju. V primeru IoT na oddaljenih območjih je vzpostavitev omrežne povezave sploh mogočen predlog.

Ne pomaga, da se vse te težave povečajo s fizično razdaljo med podatki in računalniškimi procesi. Zaradi teh in drugih razlogov je pretočna analitika bolj v realnem času in ne v realnem času. Ta zamuda - ne glede na to, kako majhna je velika težava, če recimo potrebujete izhode pravočasno, da lahko avtonomni avtomobil zavira in prepreči trčenje. Še večji problem je, če želite, da se vsi avtomobili na tej avtocesti zavirajo naenkrat.

Skratka, Star Trek in prenašalci podatkov v resničnem življenju imajo svoje meje in noben Scotty v IT ne more storiti ničesar. Preprosto je preveč podatkov IoT, da bi današnja omrežja lahko ravnala, količina pa še vedno raste z osupljivo hitrostjo. Tukaj je velik odsev: robno računanje izkrivlja informacijo po omrežju in zagotavlja tudi hitrejše rezultate analitike.

Edge Cloud vs. Cloud

Ker so ta mikro podatkovna središča lahko in so pogosto združena v sodelovalnih, komunikacijskih ali soodvisnih funkcijah, nekateri ljudje radi uporabljajo izraz "robni oblak".

Na primer, sodobni avtomobili imajo na stotine vgrajenih računalnikov, ki so zasnovani za upravljanje posameznih sistemov, vendar so tudi med seboj povezani, tako da lahko sistemi med seboj komunicirajo in se po potrebi prilagajajo. Z drugimi besedami, posamezno, skupno in močno uporabljajo robno računalništvo za dokončanje različnih kompleksnih funkcij.

"Ne samo, da se odzivajo na opažene pogoje, ampak se s časom tudi učijo in prilagajajo, " je povedal znanstvenik / inženir vgrajenih in brezžičnih sistemov Johnathan Vee Cree iz Nacionalnega laboratorija ameriškega ministrstva za energetiko Pacifika severozahoda (PNNL). "Na primer, sodobni sistemi za vbrizgavanje goriva bodo upoštevali vozne vzorce avtomobila, da bi optimizirali moč in učinkovitost porabe goriva. V teh podatkih v realnem času ne bi bilo mogoče obdelati nikjer drugje kot na robu."

Tudi pri večsistemski soodvisnosti na krovu se izraz "robni oblak" nagiba k blatnemu razumevanju, ker je nenatančen.

"Ko govorimo o napravah IoT, so pomisleki skoraj nasprotni oblaku, " je dejala Vee Cree. "IoT naprave imajo običajno omejeno moč shranjevanja in obdelave, potencialno občasno povezujejo z zunanjim svetom in jih napaja baterija. Ključna vrednost teh naprav je njihova sposobnost pretvorbe neobdelanih vrednosti senzorjev, ki so jim na voljo, v pomembne podatke."

Zgornja grafična naprava robnih računskih naprav je bila ponatisnjena z dovoljenjem podjetja TECHnalysis Research.

Vendar pa robni računalniki in računalništvo v oblaku se med seboj ne izključujejo. Dejansko se prepletajo v najuspešnejše podatkovne strategije IoT. To se verjetno ne bo kmalu spremenilo.

"Primer kombinacije računalništva na robovih in v oblaku prihaja iz Teslinovih funkcij avtopilota. Sistem avtopilota mora zaznati in se odzivati ​​na vedno spreminjajoče se vozne razmere. To stori z uporabo algoritmov strojnega učenja, ki lahko zaznajo in se izognejo nevarnostim. Nadzor nad avtomobilom. Medtem ko se ti podatki uporabljajo za sprejemanje odločitev v realnem času, se delijo tudi z oblakom in uporabljajo za izboljšanje funkcije avtopilota za vse voznike, "je pojasnil William Moeglein, inženir programske opreme pri PNNL.

Kombinacija igranja robov in oblakov je pogosta samo zato, ker deluje; izkorišča najboljše iz obeh svetov, vendar to ni edina igra v mestu. V resnici je 36 odstotkov robne analitike locirano v korporativnem podatkovnem centru, 34 odstotkov na robu in 29 odstotkov v oblaku, poroča poročilo „Računalništvo na robu: Anketa“, poročilo Bob O'Donnell, predsednik in glavni analitik pri raziskavah TECHnalysis. To pomeni, da obstajajo možnosti za izvajanje robne analitike. Izbira je v celoti odvisna od tega, kaj poskušate storiti, in pogojev, pod katerimi poskušate doseči ta cilj.

"Kompromis med računalniško močjo in porabo energije je lahko omejujoči dejavnik, ko naprave poganjajo baterijo. V primerih, ko je poraba energije pomembna, se lahko odločajo na podlagi majhnih vzorcev podatkov, čeprav imajo dostop do nenehnih odčitkov senzorjev, " Moeglein PNNL.

"Edge computing omogoča povratne informacije za naprave na področju, kjer komunikacija ni zagotovljena, je enosmerna ali pa je omejena, " je nadaljeval Moeglein. "V primerih, ko se pričakuje, da bodo sistemi na baterije in leta delali desetletja ali desetletja, je mogoče z robnimi računalniki zagotoviti daljšo življenjsko dobo naprave z zmanjšanjem prenosa podatkov."

Zgoraj natisnjena grafična megla znova natisnjena z dovoljenjem podjetja Cisco Systems, Inc.

Odstranjevanje meglenega oblaka

Kmalu je sledila avtomatizacija za upravljanje in optimizacijo, kje in kako poteka analitika, kar vodi v koncept "računalništva v megli", izraza, ki ga je uvedel prodajalec IT in omrežja Cisco Systems. V tej strategiji, kot je Cisco razložil v beli knjigi, "razvijalci bodisi pristanijo bodisi napišejo IoT aplikacije za meglena vozlišča na robu omrežja. Vozli za meglo, ki so najbližji robu omrežja, zaužijejo podatke iz naprav IoT. Potem - in to je ključnega pomena - aplikacija IoT za meglo usmerja različne vrste podatkov na optimalno mesto za analizo. " Kot je prikazano na zgornji sliki, se po Ciscovem pogledu računalništvo megle razširi v oblak bližje dejanskim napravam, ki zbirajo podatke. S postavitvijo vozlišč za meglo v neposredni bližini naprav IoT, Cisco poskuša pospešiti analitiko in hkrati zmanjšati zamudo.

Nekateri pravijo, da je lažje razmišljati o tem, da je računalništvo v oblaku potisnjeno na rob - decentralizirano, z drugimi besedami - v nasprotju z robnim računalništvom, ki se obračunava na robu omrežja, pogosto dejansko na napravi IoT. Zelo niansirana razlika.

Pogosto "ročno računanje" in "megleno računanje" pogosto uporabljata zamenljivo, saj sta si oba pojma zelo podobna. Sposobnost računalništva v megli je razvrščanje in usmerjanje podatkov na različne lokacije za analizo, kar ga loči. To in megleno računanje je najpogosteje "blizu roba" (tj. Prehod), ne pa resnično na robu, kot je na primer naprava IoT.

Skratka, ni nobenega soglasja o tem, kaj natančno je robno računalništvo, toda veliko ljudi, ki pravijo, da odpravljanje težave ne pomaga. Glede na prej omenjeno poročilo o raziskavi TECHnalysis Research "več ljudi misli, da je ročno računalništvo sestavljeno iz končnih točk (29, 8 odstotka) kot prehodnih poti (13, 2 odstotka), 44 odstotkov pa jih meni, da je oboje."

Vsekakor "končna uporaba na koncu poganja sistemske potrebe in si prizadeva najti ravnovesje med prednostmi obdelave na robu ali v oblaku, " je povedal Vee Cree iz PNNL.

Tu je samo eno pravilo: če se želite odločiti v skoraj ali v realnem času, obdelavo opravite čim bližje viru podatkov. Edge computing je izbira za odpravo zamud, manjšo porabo energije in zmanjšanje omrežnega prometa.

API-ji, aplikacije in ekosistemi

Na splošno velja, da so aplikacije, uporabljene v povezavi z robnim računalništvom, usmerjene v doseganje hitrosti in učinkovitosti. Tu je manj verjetno, da boste našli samostojne aplikacije za poslovno inteligenco (BI), temveč vdelane funkcije BI in seveda vmesnike za programiranje aplikacij (API-ji), ki bodo podatke IoT pridružile obstoječim BI aplikacijam in okvirom v oblaku.

"Koncept robnega računalništva pomaga podjetjem sprejeti prednosti računalništva v oblaku tudi v scenarijih, pri katerih sta težavi latenca in povezljivost. Nekatere aplikacije obravnavajo velikost podatkov ali zahtevo hitrosti, ki prepovedujejo krožno spopadanje v oblak in v takih primerih Tableau Analitika, vgrajena v lokalne aplikacije, omogoča hitro spoznanje, "je dejal Mark Jewett, podpredsednik za trženje izdelkov v podjetju Tableau Software.

"V drugih primerih robno računalništvo ponuja način, kako se spopasti s scenariji, kjer povezljivost ni odvisna ali je draga ali periodična. Primeri, kot so stvari, ki se premikajo, na primer ladje, oddaljene stvari, kot so naftne ploščadi ali rudniki, ali celo situacije kjer je povezljivost dobra, vendar ni vredno tvegati zaradi motenj, na primer sistemov za proizvodne obrate, kjer so izpadi zelo dragi. Analitiki in drugi uporabniki na terenu, ki morda nimajo dostopa do polne delovne postaje, si še vedno želijo enake moči analitike so spoznali."

Tableau ni edini ponudnik BI-jev, ki deluje na ali s podatki na robu. Microsoft je kot študijo primera pokazal na Schneider Electric, eno od svojih strank. Schneider Electric ima vrhunsko aplikacijo, ki predvideva vzdrževanje oljne palice, s pomočjo Azure Machine Learning in Azure IoT Edge za izboljšanje varnosti in zmanjšanje incidentov na oddaljenih območjih, je dejal predstavnik Microsofta. Obdelava podatkov poteka na napravi. To dosežemo tako, da inteligentno oblačnost - modeli ML, ki so jih usposobili v oblaku - pripeljemo do same robne naprave. To omogoča hitrejše odkrivanje nepravilnosti na podlagi velikega nabora podatkov o vadbi.

Medtem IBM Watson poroča o številnih primerih uporabe, vključno z analizo govora in pogovorov v okolju in napravi, analitiko s pomočjo dronov in video ter vzdrževanje in varnostno akustično analitiko.

"V vseh teh primerih robna analitika omogoča izboljšanje zmogljivosti, stroškov in zasebnosti z lokalnim delovanjem v napravah, " je dejal Bret Greenstein, podpredsednik IBM Watson IoT, Consumer Offerings. "Rast je navdušujoča, ko računalniška moč na robu raste, ML pa dozoreva in ustvarja bolj specializirane primere uporabe.

"Naprave lahko" razumejo ", kaj vidijo in slišijo, in to razumevanje uporabijo za boljše storitve in boljše odločitve. To se dogaja v realnem času. In ker se dejanski podatki lahko pretvorijo v vpogled v robno napravo, morda ne morajo podatke poslati v oblak, kar izboljša stroške in pomaga omogočiti nove oblike varstva zasebnosti."

Dodajanje novih slojev varovanja zasebnosti bi lahko daleč zmanjšalo obveznosti podjetja, hkrati pa podjetjem, ki še vedno zagotavljajo podatke, treba uspevati.

Edge Computing Apps po številkah

Glede na to, da je ročno računalništvo v povojih, ne preseneča, da je le nekaj aplikacij za računalništvo na robotih novo (39 odstotkov), kažejo v raziskavi TECHnalysis Research. Večina (61 odstotkov) je preseljenih aplikacij v oblaku. Kljub temu so naslednje računalniške aplikacije na zgornjem robu:

Operativna analitika (44 odstotkov)

Spremljanje procesov (35 odstotkov)

Spremljanje zaposlenih (32 odstotkov)

Oddaljeno spremljanje premoženja (28 odstotkov)

Skladnost na delovnem mestu / varnost (24 odstotkov)

Predvidevanje vzdrževanja (22 odstotkov)

Spremljanje fizičnih dobrin na kraju samem (20 odstotkov)

Po istem poročilu TECHnalysis Research je prvih pet razlogov za selitev aplikacij v oblak na rob izboljšanje varnosti, zmanjšanje stroškov, zmanjšanje zamud, izboljšanje lokalnega nadzora in zmanjšanje omrežnega prometa.

Z objektivom BI se učinkovitost in priložnosti izboljšujejo z robnim računalništvom. Zato je smiselno najprej preseliti aplikacije v oblaku ali vdelati analitiko v obstoječe IoT aplikacije, ki vas lahko najhitreje postavijo v najboljši položaj. Na primer, namesto da bi pretakali in analizirali vse podatke iz robotske enote na tovarniških tleh, lahko iztaknete flotsam, kar je na videz neskončna količina ponavljajočih se informacij, ki jih ustvari senzor.

Namesto tega se lahko robno računalništvo zabeleži in analizira samo "spremeni podatke", kar pomeni podatke, ki so na nek način drugačni od drugih podatkov, ki se pretakajo iz istega vira. Predstavljajte si na primer vetrnico v arktičnem krogu, ki poroča: "Dobro sem. Dobro sem. V redu sem. Rezilo se je obtičalo dve sekundi. V redu sem. V redu sem. Dobro sem." Malce o lepljenju rezila bi bili podatki o spremembi. Tako bi se zgodil tudi "premik vetra", ki bi lahko stroj sprožil in nabral več energije. Podatki o spremembah so podatkovne točke, ki imajo največji pomen ravno zato, ker beležijo spremembo.

V tem primeru aplikacije na robu delujejo le z ustreznimi podatki; nekateri bi ga imenovali "pametni podatki." Zakaj vreti morje, ko je mogoče opaziti pomembne podrobnosti? Pametne podatkovne aplikacije omogočajo uporabnost podatkov na zbirnem mestu in se lahko tudi odločijo, katere podatke bodo poslale v oblak za nadaljnje mešanje in analizo v tradicionalnih aplikacijah BI. Na ta način je optimiranje podatkovnih podatkov za največji poslovni učinek.

4 nasveti za vašo strategijo računalništva in računalništva

Relativno enostavno je skočiti na krog računalniškega trenda in se odločiti za začetek selitve aplikacij iz oblaka. Toda sprožiti ukrepanje brez strategije bi bila resna napaka. Se spomnite prvih dni IoT, ko so bile naključne stvari, kot so toasterji, hitro povezane v internet in nato ponosno prikazane na naslednjem CES?

Tudi pametni podatki vam ne morejo pomagati, če je vaša strategija nesmiselna ali manjka. Torej, tukaj je treba upoštevati štiri dejavnike, ki jih morate upoštevati pri oblikovanju vaše BI in ročne strategije.

1. Za dodatne priložnosti za pridobivanje podatkov ponovno ocenite svojo trenutno igro IoT. Na primer, lahko pridelovalec ali proizvajalec uporabi podatke iz svoje dobavne verige, kot so hladilniki in transportni senzorji, za vzpostavitev ali potrditev vira surovin. Takšne informacije, dodane v trajnostni blok verige, se lahko uporabijo pri trženju, da pritegnejo okolju ozaveščene potrošnike.

Prodajalec lahko v svoji prodajalni uporablja računalniški vid in robne računalnike za pregledovanje potrošnikov in prikaže 3D-predstavitev na kraju samem, kako bodo oblačila, ki jih gledalec, dejansko ustrezala. To bi lahko izboljšalo prodajo in odpravilo potrebo po garderobah ter s tem povezana vprašanja varnosti in zasebnosti. Podatki pa se lahko pošljejo tudi v oblak, da se zmešajo z drugimi podatki o potrošnikih in tako sporočijo večjo strategijo podjetja.

Poiščite priložnosti, da bi več izkoristili IoT, ki ga imate. Kaj še lahko storite s podatki, ki jih pridobiva? Katere druge podatke lahko uporabite za zbiranje in obdelavo?

2. Odločite se, katere aplikacije potrebujete ob robu. Morda boste morali preseliti aplikacijo, vdelati nekaj analitike ali celo napisati aplikacijo po meri; vse je odvisno od tega, kaj poskušate storiti. Naj vas poslovni cilji vodijo pri izbiri aplikacij.

Dobro mesto za izvedbo več o razvoju aplikacij za rob je konferenca OpenDev, ki jo organizira Fundacija OpenStack. OpenStack je projekt odprtokodnega računalništva v oblaku in ravno tako se zgodi, da je robniško računalništvo vroča tema tam. Dogaja se tudi, da je odprtokodni sistem v robu računalništva vroč, saj je skoraj v vseh računalnikih. Prav tako lahko razmislite o aplikacijah, ki jih ponujajo robni ponudniki računalništva in vgrajeni analitiki, ki jih ponujajo proizvajalci BI-jevih programov.

3. Izberite novo tehnologijo, ki jo želite uporabiti. Od prodajalcev lahko zaprosite, da vam predstavijo predstavitev, da boste imeli občutek, katero tehnologijo želite uporabljati, katere aplikacije so na voljo in nekaj napotkov o razvoju aplikacij za to. Na primer, Amazonova spletna storitev (AWS) in AWS Greengrass, Microsoft Azure IoT Edge ter Cisco in IBM Watson IoT ponujajo mešanico tehnologije in analitike ter aplikacij za robne računalnike IoT.

Prav tako lahko preverite široko paleto ponudnikov blockchain, CDN, peer-to-peer in drugih čistih ponudnikov. Vendar ne spreglejte tehničnih velikanov, kot so Dell Inc., IBM Corp. in Hewlett Packard Enterprise (HPE), ki so v svojo strojno opremo dodali dodatne zmogljivosti za shranjevanje in računalništvo ter analitiko, da bi jih pretvorili v robne naprave.

Spoznajte svoje možnosti, preden začnete resno ocenjevati prodajalce. Preden se začnete pogovarjati s prodajalci, se seznanite z vrstami IoT tehnike, ki jih vaše podjetje trenutno uporablja, in vrst, ki jih želi dodati. Tako je večja verjetnost, da boste ostali na poti.

4. Načrt za razvoj. Na poti do zrelosti je vzorec, ki mu sledijo vsi nezreli tehniki in trendi. Pričakujte, da se bo z BI in robom zgodil isti razvoj. Torej, da, verjetno bo prišlo do konsolidacije prodajalcev; ne pozabite na to

Poiščite tudi ločitev oblačne tehnologije od oblaka, tako da se lahko uporabljajo tudi na robu. Želeli boste videti takšno ločevanje, ki vam bo omogočilo največjo prožnost pri uporabi oblaka ali robov. To bo verjetno zmanjšalo stroške in povečalo učinkovitost s pametnejšimi aplikacijami iz raznovrstnega ekosistema in ne s strani enega samega ponudnika. Naredite svoj načrt kratkoročni in dolgoročni, da zagotovite, da se boste lahko prilagodili predvidljivim spremembam brez večje izgube pri prejšnjih naložbah.