Edge-Analysen sind eine Methode der Datenanalyse, die an oder in der Nähe der Quelle der Datengenerierung stattfindet, d. h. am Rand des Netzwerks und nicht in einem zentralisierten Datenverarbeitungs-Warehouse oder einer Cloud.
Dieser Ansatz ist besonders nützlich bei IoT-Anwendungen (Internet of Things), bei denen Geräte und Sensoren riesige Datenmengen generieren, die mit Echtzeitdatenanalysen verarbeitet werden müssen, um eine schnelle Entscheidungsfindung und schnelle Reaktionen zu ermöglichen.
Moderne Edge-Analysen stehen im Gegensatz zu herkömmlichen Cloud-basierten Analysen, bei denen Daten in der Regel aus verschiedenen Quellen gesammelt, zur Verarbeitung und/oder zum Storage in die Cloud gesendet und dann in Form von Analyseergebnissen an den Benutzer oder die Anwendung zurückgeschickt werden.
Diese Verarbeitung von Daten an der Quelle (mit Edge-Analysen) hilft Unternehmen, Latenzzeiten zu reduzieren, die Bandbreiteneffizienz zu verbessern und die Sicherheit zu verbessern. Diese Vorteile sind in Branchen wie Fertigung, Gesundheitswesen, Versorgungsunternehmen, Landwirtschaft und Telekommunikation von unglaublicher Bedeutung, die in der Lage sein müssen, riesige Datenmengen wirklich schnell zu verarbeiten, um mit den sich schnell entwickelnden Anforderungen ihrer Kunden Schritt zu halten.
Dieser Artikel befasst sich mit allen Dingen der Edge-Analyse, einschließlich dessen, was es ist, wie es funktioniert, seinen Vorteilen und seinen realen Anwendungen.
Wie funktioniert Edge Analytics?
Der Prozess der Edge-Analyse umfasst das Erfassen, Analysieren und Treffen von Entscheidungen über Daten an oder in der Nähe der Quelle der Datengenerierung, in der Regel auf Edge-Geräten oder Sensoren.
Hier ist eine Aufschlüsselung der einzelnen Schritte des Prozesses:
- Datenerfassung
Edge-Geräte wie IoT-Sensoren, Industriemaschinen oder mobile Geräte sammeln Daten aus ihrer Umgebung. Diese Daten können verschiedene Arten von Informationen wie Temperatur, Druck, Vibration, Standort, Bilder, Videos oder andere Sensorablesungen umfassen. Edge-Geräte sind mit Sensoren, Prozessoren und manchmal mit Storage-Funktionen ausgestattet, um Daten lokal zu erfassen und zu speichern.
- Daten-Vorverarbeitung
Sobald die Edge-Geräte die Daten sammeln, können sie Vorverarbeitungsaufgaben wie Filtern, Aggregation oder Komprimierung durchlaufen, um das Datenvolumen zu reduzieren oder seine Qualität zu verbessern. Diese Vorverarbeitungsaufgaben helfen dabei, die Daten zu optimieren, bevor sie zur Analyse gesendet werden, wodurch der Bandbreitenbedarf reduziert und die Effizienz nachfolgender Analysen verbessert wird.
- Datenanalyse
Edge-Geräte führen lokale Analysen der vorverarbeiteten Daten durch, um Erkenntnisse abzuleiten oder Muster zu erkennen. Analysetechniken können je nach Anwendung und Art der Daten variieren, können jedoch statistische Analysen, maschinelle Lernalgorithmen oder regelbasierte Verarbeitung umfassen.
Das Ziel der Datenanalyse an der Peripherie besteht darin, relevante Informationen zu extrahieren und umsetzbare Erkenntnisse in Echtzeit zu identifizieren.
- Entscheidungsfindung
Basierend auf den Ergebnissen der Datenanalyse können Edge-Geräte autonome Entscheidungen treffen oder Aktionen direkt an der Peripherie auslösen, ohne Daten an einen zentralen Server senden zu müssen. Entscheidungsprozesse können vordefinierte Regeln, Modelle für maschinelles Lernen oder Algorithmen sein, die in die Edge-Geräte programmiert sind.
Reale Anwendungen von Edge Analytics
Sehen wir uns etwas genauer an, wie Edge-Analysen Branchen wie Fertigung, Gesundheitswesen und Transport mit bestimmten Anwendungsfällen verändern.
Produktion
Vorausschauende Wartung: Edge-Analysen ermöglichen es Herstellern, Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten, indem sie Sensordaten in Echtzeit analysieren. Beispielsweise kann ein Hersteller Edge-Analysen verwenden, um die Vibrationsmuster von Maschinen zu überwachen. Alle anormalen Muster können Wartungswarnungen auslösen, was proaktive Reparaturen ermöglicht und Ausfallzeiten minimiert.
Qualitätskontrolle: In Fertigungsprozessen können Edge-Analysen Sensordaten analysieren, um Fehler oder Anomalien in Echtzeit zu erkennen. In der Automobilfertigung können beispielsweise Edge Analytics Bilder von Fahrzeugteilen analysieren, um Fehler wie Kratzer oder Fehlausrichtungen an der Fertigungslinie zu erkennen, die Produktqualität sicherzustellen und Verschwendung zu reduzieren.
Prozessoptimierung: Edge-Analysen können Fertigungsprozesse optimieren, indem sie Daten von Sensoren analysieren, die in Produktionsausrüstung eingebettet sind. In der Halbleiterherstellung können Edge-Analysen beispielsweise Temperatur, Druck und andere Prozessparameter analysieren, um die Ausbeute zu optimieren und Fehler zu reduzieren.
Gesundheitswesen
Fernüberwachung von Patienten: Edge-Analysen ermöglichen die Echtzeitüberwachung der Vitalzeichen und Gesundheitsdaten von Patienten von tragbaren Geräten oder medizinischen Sensoren – dem medizinischen Internet der Dinge (mIoT). Gesundheitsdienstleister können diese Daten nutzen, um frühe Anzeichen von Gesundheitsproblemen oder Anomalien zu erkennen, was zeitnahe Interventionen und personalisierte Pflegepläne ermöglicht.
Notfallreaktion: In medizinischen Notfallsituationen können Edge-Analysen Daten von medizinischen Geräten und Sensoren analysieren, um Patienten basierend auf der Schwere ihrer Erkrankung zu priorisieren und zu triagieren. Beispielsweise können Edge-Analysen bei einem Ereignis von Massenunfällen Notfallhelfern dabei helfen, Patienten, die sofortige Aufmerksamkeit benötigen, schnell zu identifizieren.
Medizinische Bildgebungsanalyse: Edge-Analysen können medizinische Bildgebungsdaten wie Röntgenbilder oder MRT-Scans in Echtzeit analysieren, um Radiologen bei der Diagnose von Erkrankungen wie Frakturen, Tumoren oder Anomalien zu unterstützen. Dies kann die diagnostische Genauigkeit verbessern und die Zeit für die Interpretation medizinischer Bilder verkürzen.
Transportwesen
Vorausschauende Wartung für Fahrzeuge: Edge-Analysen ermöglichen es Transportunternehmen, den Zustand von Fahrzeugen in Echtzeit zu überwachen und den Wartungsbedarf basierend auf Sensordaten vorherzusagen. Edge-Analysen können beispielsweise Motorleistungsdaten analysieren, um Verschleißerscheinungen zu erkennen und Wartungsanforderungen vorauszusehen, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren und die Flotteneffizienz zu verbessern.
Datenverkehrsmanagement: Edge-Analysen können Daten von Verkehrssensoren, Kameras und GPS-Geräten analysieren, um die Verkehrsbedingungen in Echtzeit zu überwachen. Transportbehörden können diese Daten nutzen, um den Verkehrsfluss zu optimieren, Staus zu erkennen und die Straßensicherheit zu verbessern, indem sie unfallanfällige Bereiche oder gefährliche Straßenbedingungen identifizieren.
Autonome Fahrzeuge: Edge-Analysen spielen eine entscheidende Rolle bei der Ermöglichung autonomer Fahrzeuge, Entscheidungen auf der Grundlage von Sensordaten von Kameras, LiDAR, Radar und anderen integrierten Sensoren in Echtzeit zu treffen. Edge-Analysealgorithmen analysieren diese Daten, um Hindernisse, Fußgänger und andere Fahrzeuge zu erkennen, sodass autonome Fahrzeuge sicher und effizient navigieren können.
Während sich die Edge-Technologie weiterentwickelt, können wir weitere Fortschritte und Innovationen erwarten, die durch Edge-Analysen in einer Vielzahl von Sektoren vorangetrieben werden.
Bedeutung und Vorteile von Edge Analytics
Die Welt wird zunehmend datengesteuert, wobei immer mehr Daten überall generiert werden, auch an der Peripherie, und ein Großteil davon sind unstrukturierte Daten.
Mit Edge-Analysen können Unternehmen ihre zunehmend voluminösen Edge-Daten nutzen, indem sie:
- Echtzeit-Einblicke: Durch die Analyse von Daten in der Peripherie können Unternehmen Echtzeiteinblicke in ihren Betrieb gewinnen, was eine schnellere Entscheidungsfindung und Reaktion auf Ereignisse ermöglicht, sobald sie auftreten.
- Geringere Latenz: Edge-Analysen reduzieren die Latenz, die mit dem Senden von Daten an einen zentralen Ort zur Verarbeitung verbunden ist. Dies ist besonders bei Anwendungen von entscheidender Bedeutung, bei denen Echtzeitreaktionen entscheidend sind, z. B. in der Fertigung, im Gesundheitswesen und in autonomen Fahrzeugen.
- Bandbreiteneffizienz: Die Analyse von Daten an der Peripherie reduziert die Datenmenge, die über Netzwerke übertragen werden muss, spart Bandbreite und senkt die Kosten und den Energieverbrauch im Zusammenhang mit Datenübertragung und Storage.
- Verbesserte Sicherheit und Datenschutz: Edge-Analysen können die Sicherheit und den Datenschutz verbessern, indem sie sensible Daten lokal verarbeiten, ohne sie über potenziell unsichere Netzwerke übermitteln zu müssen. Dies ist besonders in Branchen wie Gesundheitswesen und Finanzen wichtig, in denen die Datenschutzbestimmungen streng sind.
- Skalierbarkeit: Edge-Analysen ermöglichen die verteilte Verarbeitung von Daten über mehrere Edge-Geräte hinweg und ermöglichen Skalierbarkeit, wenn Datenmengen und Verarbeitungsanforderungen wachsen.
Fazit
Edge-Analysen sind eine Methode der Datenanalyse, die an oder in der Nähe der Quelle der Datengenerierung stattfindet, wie z. B. IoT-Geräte, und nicht in zentralisierten Datenverarbeitungs-Warehouses oder in der Cloud. Dies ist besonders bei IoT-Anwendungen von Vorteil, bei denen eine schnelle Entscheidungsfindung und schnelle Reaktionen unerlässlich sind. Durch die Verarbeitung von Daten in der Peripherie können Unternehmen die Latenzzeit reduzieren, die Bandbreiteneffizienz verbessern und die Sicherheit verbessern.
Reale Anwendungen von Edge-Analysen erstrecken sich über verschiedene Sektoren. In der Fertigung ermöglicht es vorausschauende Wartung, Qualitätskontrolle und Prozessoptimierung. Im Gesundheitswesen erleichtert es die Fernüberwachung von Patienten, die Notfallreaktion und die medizinische Bildgebungsanalyse. Im Transportwesen unterstützt sie vorausschauende Wartung für Fahrzeuge, Verkehrsmanagement und autonomen Fahrzeugbetrieb.
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