L'edge analytics è un metodo di analisi dei dati che avviene all'origine o in prossimità della stessa, ovvero all'edge della rete, anziché in un data-processing warehouse o cloud centralizzato.
Questo approccio è particolarmente utile nelle applicazioni IoT (Internet of Things), in cui i dispositivi e i sensori generano enormi quantità di dati che devono essere elaborati con l'analisi dei dati in tempo reale per consentire un processo decisionale e risposte rapidi.
I moderni analytics edge hanno un importante contrasto con i tradizionali analytics basati su cloud, in cui i dati vengono in genere raccolti da varie origini, inviati al cloud per l'elaborazione e/o lo storage e quindi inviati all'utente o all'applicazione sotto forma di risultati di analisi.
Questa elaborazione dei dati alla fonte (con gli analytics edge) aiuta le aziende a ridurre la latenza, migliorare l'efficienza della larghezza di banda e migliorare la sicurezza. Questi vantaggi sono di incredibile importanza in settori come la produzione, la sanità, i servizi pubblici, l'agricoltura e le telecomunicazioni, che devono essere in grado di elaborare enormi quantità di dati molto rapidamente per stare al passo con la domanda in rapida evoluzione dei loro clienti.
Questo articolo descriverà tutto ciò che è l'edge analytics, compresi cosa è, come funziona, i suoi vantaggi e le sue applicazioni nel mondo reale.
Come funziona l'edge analytics?
Il processo di edge analytics prevede la raccolta, l'analisi e il processo decisionale sui dati in corrispondenza o in prossimità dell'origine della generazione dei dati, in genere su dispositivi o sensori edge.
Ecco una descrizione dettagliata di ogni fase del processo:
- Raccolta dati
I dispositivi edge, come i sensori IoT, le macchine industriali o i dispositivi mobili, raccolgono i dati dall'ambiente circostante. Questi dati possono includere vari tipi di informazioni come temperatura, pressione, vibrazioni, posizione, immagini, video o altre letture dei sensori. I dispositivi edge sono dotati di sensori, processori e talvolta di funzionalità di storage per acquisire e archiviare i dati a livello locale.
- Pre-elaborazione dei dati
Una volta che i dispositivi edge raccolgono i dati, possono essere sottoposti a attività di pre-elaborazione come il filtraggio, l'aggregazione o la compressione per ridurre il volume dei dati o migliorarne la qualità. Queste attività di pre-elaborazione consentono di ottimizzare i dati prima che vengano inviati per l'analisi, riducendo i requisiti di larghezza di banda e migliorando l'efficienza dell'analisi successiva.
- Analisi dei dati
I dispositivi edge eseguono analisi locali sui dati pre-elaborati per ottenere informazioni approfondite o rilevare schemi. Le tecniche di analisi possono variare a seconda dell'applicazione e della natura dei dati, ma possono includere analisi statistiche, algoritmi di machine learning o elaborazione basata su regole.
L'obiettivo dell'analisi dei dati all'edge è quello di estrarre informazioni rilevanti e identificare informazioni approfondite fruibili in tempo reale.
- Processo decisionale
In base ai risultati dell'analisi dei dati, i dispositivi edge possono prendere decisioni autonome o attivare azioni direttamente sull'edge senza dover inviare dati a un server centralizzato. I processi decisionali possono essere regole predefinite, modelli di machine learning o algoritmi programmati nei dispositivi edge.
Applicazioni reali degli analytics edge
Vediamo un po' più a fondo come gli analytics edge stanno trasformando settori come la produzione, la sanità e i trasporti, con casi d'uso specifici.
Industria manifatturiera
Manutenzione predittiva: L'edge analytics consente ai produttori di prevedere i guasti delle apparecchiature prima che si verifichino analizzando i dati dei sensori in tempo reale. Ad esempio, un produttore potrebbe utilizzare gli edge analytics per monitorare i pattern di vibrazione dei macchinari. Qualsiasi pattern anomalo può attivare avvisi di manutenzione, consentendo riparazioni proattive e riducendo al minimo i downtime.
Controllo di qualità: Nei processi di produzione, gli edge analytics possono analizzare i dati dei sensori per identificare difetti o anomalie in tempo reale. Ad esempio, nella produzione automobilistica, gli edge analytics possono analizzare le immagini delle parti del veicolo per rilevare difetti come graffi o disallineamenti sulla linea di assemblaggio, garantendo la qualità del prodotto e riducendo gli sprechi.
Ottimizzazione dei processi: Gli analytics edge possono ottimizzare i processi di produzione analizzando i dati dei sensori integrati nelle apparecchiature di produzione. Ad esempio, nella produzione di semiconduttori, gli edge analytics possono analizzare temperatura, pressione e altri parametri di processo per ottimizzare la resa e ridurre i difetti.
Sanità
Monitoraggio remoto dei pazienti: L'edge analytics consente il monitoraggio in tempo reale dei segni vitali e dei dati sanitari dei pazienti da dispositivi indossabili o sensori medici, ovvero l'Internet of Things (mIoT) per la medicina. Gli operatori sanitari possono utilizzare questi dati per rilevare i primi segni di problemi di salute o anomalie, consentendo interventi tempestivi e piani di assistenza personalizzati.
Risposta alle emergenze: Nelle situazioni mediche di emergenza, gli edge analytics possono analizzare i dati provenienti da dispositivi e sensori medici per assegnare priorità e classificare i pazienti in base alla gravità della loro condizione. Ad esempio, in caso di incidente di massa, gli edge analytics possono aiutare i soccorritori a identificare rapidamente i pazienti che richiedono attenzione immediata.
Analisi di imaging medico: Gli edge analytics possono analizzare i dati di imaging, come radiografie o scansioni RM, in tempo reale per aiutare i radiologi a diagnosticare condizioni come fratture, tumori o anomalie. Ciò può migliorare la precisione diagnostica e ridurre il tempo necessario per interpretare le immagini mediche.
Trasporti
Manutenzione predittiva per i veicoli: L'edge analytics consente alle aziende di trasporti di monitorare le condizioni dei veicoli in tempo reale e prevedere le esigenze di manutenzione in base ai dati dei sensori. Ad esempio, gli edge analytics possono analizzare i dati sulle performance del motore per rilevare i segni di usura e prevedere i requisiti di manutenzione, riducendo i downtime non pianificati e migliorando l'efficienza del parco macchine.
Gestione del traffico: Gli analytics edge possono analizzare i dati provenienti da sensori di traffico, telecamere e dispositivi GPS per monitorare le condizioni del traffico in tempo reale. Le autorità di trasporto possono utilizzare questi dati per ottimizzare il flusso di traffico, rilevare la congestione e migliorare la sicurezza stradale identificando le aree soggette a incidenti o condizioni stradali pericolose.
Veicoli autonomi: L'edge analytics svolge un ruolo cruciale nel consentire ai veicoli autonomi di prendere decisioni in tempo reale basate sui dati dei sensori provenienti da telecamere, LiDAR, radar e altri sensori integrati. Gli algoritmi di edge analytics analizzano questi dati per rilevare ostacoli, pedoni e altri veicoli, consentendo ai veicoli autonomi di muoversi in modo sicuro ed efficiente.
Man mano che la tecnologia edge continua a evolversi, possiamo aspettarci ulteriori progressi e innovazioni guidati dagli analytics edge in un'ampia gamma di settori.
Importanza e vantaggi dell'edge analytics
Il mondo sta diventando sempre più incentrato sui dati, con sempre più dati generati ovunque, anche all'edge, e gran parte sono dati non strutturati.
L'edge analytics consente alle aziende di sfruttare i loro dati edge sempre più voluminosi tramite:
- Informazioni approfondite in tempo reale: Analizzando i dati all'edge, le organizzazioni possono ottenere informazioni approfondite in tempo reale sulle loro operazioni, consentendo un processo decisionale e una risposta più rapidi agli eventi man mano che si verificano.
- Latenza ridotta: L'edge analytics riduce la latenza associata all'invio dei dati a una posizione centralizzata per l'elaborazione. Ciò è particolarmente cruciale nelle applicazioni in cui la risposta in tempo reale è cruciale, come nel settore manifatturiero, sanitario e dei veicoli autonomi.
- Efficienza della larghezza di banda: L'analisi dei dati all'edge riduce la quantità di dati che devono essere trasmessi sulle reti, risparmiando larghezza di banda e riducendo i costi e il consumo energetico associati al trasferimento e allo storage dei dati.
- Sicurezza e privacy migliorate: Gli analytics edge possono migliorare la sicurezza e la privacy elaborando i dati sensibili a livello locale, senza la necessità di trasmetterli su reti potenzialmente non sicure. Ciò è particolarmente importante in settori come la sanità e la finanza, dove le normative sulla riservatezza dei dati sono severe.
- Scalabilità: L'edge analytics consente l'elaborazione distribuita dei dati su più dispositivi edge, consentendo la scalabilità man mano che i volumi di dati e i requisiti di elaborazione aumentano.
Conclusione
L'edge analytics è un metodo di analisi dei dati che si verifica all'origine o in prossimità della stessa, come i dispositivi IoT, invece che nei data-processing warehouse centralizzati o nel cloud. È particolarmente vantaggioso nelle applicazioni IoT in cui il processo decisionale e le risposte rapide sono essenziali. Elaborando i dati all'edge, le aziende possono ridurre la latenza, migliorare l'efficienza della larghezza di banda e aumentare la sicurezza.
Le applicazioni di edge analytics nel mondo reale si estendono a vari settori. Nella produzione, consente la manutenzione predittiva, il controllo qualità e l'ottimizzazione dei processi. Nel settore sanitario, facilita il monitoraggio remoto dei pazienti, la risposta alle emergenze e l'analisi dell'imaging medico. Nel settore dei trasporti, supporta la manutenzione predittiva dei veicoli, la gestione del traffico e il funzionamento dei veicoli autonomi.
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