Edge computing przetwarza dane bliżej miejsca, gdzie znajdują się urządzenia. To zmniejsza opóźnienia, zwiększa bezpieczeństwo i poprawia analitykę danych w czasie rzeczywistym. Oto bliższe spojrzenie na to, czym jest edge computing, jak działa i dlaczego jest kluczowy dla przyszłości Internetu Rzeczy (IoT).
Czym jest edge computing?
Edge computing to przesuwanie przetwarzania bliżej miejsca, gdzie dane są generowane, zamiast przesyłania wszystkich tych danych do scentralizowanego serwera w chmurze. Przenosząc przetwarzanie ze scentralizowanej chmury do węzła bliżej miejsca, gdzie dane są generowane, zmniejsza się odległość podróży danych, co oznacza szybsze działanie i mniejsze zużycie przepustowości.
Jak działa edge computing?
Edge computing składa się z urządzeń takich jak czujniki, bramy i serwery edge, które odbierają dane z IoT i innych urządzeń oraz przetwarzają je w czasie rzeczywistym. Te lokalne urządzenia wykonują ważne zadania, takie jak filtrowanie danych, agregacja i analiza. Dzięki wykonywaniu tych działań lokalnie, edge computing zapewnia, że tylko niezbędne dane są przesyłane do chmury w celu dalszego przetwarzania i przechowywania.
Korzyści edge computing w IoT
Zmniejszone opóźnienia
Jedną z najważniejszych zalet edge computing jest zmniejszenie opóźnień, czyli czasu między generowaniem danych a ich przetwarzaniem. Edge computing utrzymuje przetwarzanie danych bliżej źródła, co jest kluczowe dla aplikacji wymagających odpowiedzi w czasie rzeczywistym, takich jak pojazdy autonomiczne, automatyzacja przemysłowa i inteligentne miasta.
Zwiększone bezpieczeństwo i prywatność
Lokalizacja decyzyjna poprawia również bezpieczeństwo i prywatność: przechowywanie wrażliwych danych lokalnie zmniejsza ryzyko ich utraty lub ujawnienia podczas transmisji, a lokalne przetwarzanie umożliwia bardziej szczegółowe zabezpieczenia dostosowane do indywidualnych aplikacji i środowisk.
Zwiększona niezawodność
Na przykład, gdy używasz edge computing w systemie IoT, twoje aplikacje mogą działać z większą niezawodnością i odpornością, ponieważ dane są przetwarzane lokalnie, zamiast polegać na centralnym serwerze w chmurze. To będzie ważne dla monitorowania zdrowia, w przypadku awarii centralnego serwera w chmurze lub problemów z łącznością, a także dla systemów reagowania na sytuacje awaryjne, które zależą od łączności.
Optymalizacja przepustowości
Filtrowanie i przetwarzanie na edge znacznie zmniejsza ilość danych, które muszą być przesyłane do chmury, co reprezentuje znaczną oszczędność kosztów przepustowości i lepszą efektywność operacyjną, zwłaszcza w środowiskach o niskiej przepustowości.
Skalowalność
Dzięki edge computing, zadania przetwarzania mogą być rozproszone między różnymi urządzeniami, co ułatwia skalowalność. Systemy IoT mogą być rozszerzane bez przeciążania centralnych serwerów, co ułatwia wprowadzanie nowych urządzeń i aplikacji.
Zastosowania edge computing w IoT
Przemysłowy IoT
Edge computing pomaga również w automatyzacji w środowiskach przemysłowych, optymalizując maszyny i urządzenia do predykcyjnej konserwacji i większej wydajności. Kiedy dane są analizowane w bliskiej odległości od poszczególnych urządzeń, takie zadania jak zapobieganie awariom i poprawa bezpieczeństwa stają się łatwiejsze.
Inteligentne miasta
Dzięki edge computing możliwe są inteligentne miasta na mniejszą skalę: dane mogą być przetwarzane na brzegu sieci, dzięki czemu światła uliczne mogą być zarządzane w czasie rzeczywistym, zużycie energii może być optymalizowane w zależności od zapotrzebowania, a systemy bezpieczeństwa publicznego mogą reagować natychmiast. Lokalizowane przetwarzanie danych obywateli ma potencjał do tworzenia bardziej efektywnych i ekologicznych miast.
Opieka zdrowotna
Edge computing jest kluczowy dla zdalnego monitorowania pacjentów, telemedycyny i inteligentnych urządzeń medycznych w opiece zdrowotnej. Lokalne analizy danych pomagają w dostarczaniu krytycznych i terminowych ocen zdrowotnych do łatwego podejmowania decyzji o leczeniu pacjentów i pomagają w obniżeniu kosztów opieki zdrowotnej.
Handel detaliczny
Dla firm detalicznych edge computing może być używany do zarządzania zapasami, personalizacji marketingu i poprawy doświadczenia klienta. Indywidualne sklepy korzystają z aktualizacji stanów magazynowych w czasie rzeczywistym, spersonalizowanych ofert marketingowych i szybszych systemów punktów sprzedaży dzięki lokalnemu przetwarzaniu danych.
Pojazdy autonomiczne
Edge computing jest kluczowy dla pojazdów autonomicznych. Jak się okazuje, szybkość pojazdu zależy od przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Na przykład, jeśli samochód przed nami nagle hamuje, nasz pojazd musi zareagować natychmiast. Jeśli zbierasz dane z czujników z samochodu przed nami i przesyłasz je do centrum danych do przetwarzania, prawdopodobnie zderzysz się z nim zanim otrzymasz odpowiedź. Lokalna analiza danych z czujników zapewnia, że podjęto decyzję na czas, aby uniknąć wypadku. Innymi słowy, edge computing poprawia reakcję i bezpieczeństwo pojazdu autonomicznego.
Właśnie tutaj edge computing ma ogromne znaczenie, znacznie poprawiając kilka wskaźników, takich jak opóźnienia, bezpieczeństwo i niezawodność ekosystemu IoT. W miarę rozwoju IoT, edge computing prawdopodobnie zyska na znaczeniu, przynosząc nowe pomysły, innowacje i zastosowania w różnych branżach. Edge computing będzie istotny dla technologii IoT, a jego zrozumienie zapewni firmom i deweloperom przewagę konkurencyjną w przyszłości.
Artykuł autorstwa Magdy Dąbrowskiej, edytorki w firmie WeKnow Media
Skomentuj ten artykuł za pośrednictwem X: @IoTNow i odwiedź nasza strone IoT Now Polska
