Аналітика на периферії дозволяє підприємствам, що прагнуть до інновацій та використовують дані, переходити до аналізу одразу після збору інформації пристроями Інтернету речей (IoT).
Традиційний підхід полягав у накопиченні даних з різноманітних джерел, їхньому зберіганні в хмарних або локальних сховищах та подальшому аналізі. Однак, така схема створює вузьке місце, що гальмує розвиток IoT та промислового Інтернету речей (IIoT).
Аналітика на периферії – це рішення цієї проблеми!
Ця стаття ознайомить вас із основними аспектами аналітики на периферії, що дозволить вам легко впроваджувати відповідні рішення та трансформувати свій цифровий бізнес.
Ознайомлення з аналітикою на периферії
Як випливає з назви, аналітика на периферії – це метод обробки даних безпосередньо на місці їхнього збору. “Периферія” в даному контексті означає джерело даних. У випадку IoT це можуть бути датчики, приводи, роботизовані маніпулятори, системи опалення, вентиляції, конвеєри, мережеві комутатори та інші інтелектуальні пристрої.
Програми аналітики на периферії обробляють дані в безпосередній близькості до пристроїв IoT, що збирають інформацію в режимі реального часу. Це забезпечує безперебійну роботу критично важливих бізнес-процесів без очікування вхідних даних з центрального сервера.
Іншими словами, збір, обробка, аналіз даних та відповідні дії, які відбуваються в межах “розумного” пристрою, є результатом периферійної аналітики. Прикладом є пристрої Amazon Echo або Nest Home.
Ці пристрої аналізують аудіозаписи ваших команд, перетворюють їх на машинну мову та шукають відповіді в Інтернеті. Далі, пристрій надає результати запиту, отримані з мережі.
Чому необхідна аналітика на периферії
Кількість “розумних” пристроїв у таких сферах, як енергетика, роздрібна торгівля, виробництво, безпека, логістика та автомобілебудування, постійно зростає. Проте, пропускна здатність Інтернету не завжди встигає за цим ростом, і часто є обмеженою.
Збір та передача терабайтів даних з пристроїв IoT до хмари займає значний час. Не кажучи вже про аналіз цих даних та відправку результатів назад до пристрою через ту саму мережу.
Це може призвести до перевантаження мережі та зупинки системи IoT!
Тому компаніям необхідно використовувати додатки та пристрої для аналітики на периферії. Інтелектуальні пристрої, для яких важливий час реакції, зможуть аналізувати зібрані дані на місці та миттєво реагувати.
Наприклад, автономний транспортний засіб повинен загальмувати, якщо виявить раптову перешкоду.
Він не може чекати обробки аудіовізуальних даних про перешкоду у хмарі. Замість цього, транспортний засіб повинен прийняти рішення про зміну напрямку або екстрене гальмування за частки секунди.
Як працює аналітика на периферії?
Аналітика на периферії зазвичай відстежує велику кількість пристроїв IoT. Програма аналітики контролює стан та продуктивність підключених пристроїв.
Якщо виявлено проблему, програма намагається усунути її локально. Якщо проблема не вирішується, програма зупиняє несправний пристрій та сповіщає технічний персонал.
В цій схемі ключову роль відіграють наступні пристрої:
- Датчики IoT збирають дані про навколишнє середовище (тиск, температуру, вологість, швидкість обертання тощо).
- Периферійні пристрої можуть бути спеціалізованими (наприклад, Sony REA-C1000) або “розумними” телефонами/планшетами для управління IoT пристроями.
- Периферійні шлюзи мають більшу потужність та пам’ять, ніж периферійні пристрої, та виконують роль посередників між хмарним сервером та пристроями IoT.
- Інтелектуальні приводи виконують завдання на основі аналітичних даних (наприклад, “розумні” клапани, перемикачі, роботизовані руки, системи керування конвеєрами та комп’ютерні команди).
На зображенні вище показано схематичну ілюстрацію застосування IBM IoT Edge Analytics у сфері управління готельним бізнесом.
Переваги
#1. Підвищена безпека
При аналітиці на периферії відсутня необхідність передачі даних до хмари. Необроблені дані залишаються на пристрої, де вони були створені. Це зменшує ризик злому або пошкодження даних під час передачі.
#2. Усунення затримок та аналіз даних майже в реальному часі
Деякі бізнес-процеси потребують негайного аналізу даних. Аналітика на периферії дозволяє приймати автономні рішення, визначаючи та збираючи статистичні дані безпосередньо з джерела.
Оскільки обробка даних відбувається безпосередньо поруч з джерелом, це займає мінімум часу. Не потрібно передавати дані на віддалені сервери, що забезпечує миттєві результати.
У ситуаціях, як ідентифікація злочинців за допомогою відеоспостереження в реальному часі або аналіз даних з літака, важливо приймати рішення за лічені секунди. Аналітика на периферії дозволяє це зробити.
#3. Висока масштабованість
Зі зростанням компаній, збільшується обсяг даних, що створює додаткове навантаження на централізовану аналітику. Децентралізація обробки даних за допомогою периферійної аналітики дозволяє масштабувати процеси та покращити аналітичні можливості.
#4. Зменшення використання пропускної здатності
Передача даних з вихідних пристроїв на центральний сервер та назад використовує значну пропускну здатність. У багатьох віддалених місцях відсутня необхідна пропускна здатність мережі. У таких випадках периферійна аналітика зменшує навантаження на мережу.
#5. Зниження витрат
Традиційні методи аналізу великих даних потребують значних витрат. Навіть якщо компанії обробляють дані на своїх хмарних серверах або за допомогою публічних хмарних рішень, зберігання, обробка, аналітика та використання пропускної здатності є дорогими.
Периферійна аналітика використовує IoT пристрої або сусіднє обладнання для аналізу даних, що зменшує витрати на аналіз та пропускну здатність Інтернет-мережі.
Обмеження
#1. Безпека віддалених пристроїв
Аналітика на периферії захищає дані від кіберзагроз під час передачі, але віддалені пристрої все ще залишаються вразливими.
Існує ряд випадків злому камер відеоспостереження, і ваші пристрої також можуть стати жертвами таких атак. Якщо заходи кібербезпеки не поширюються на віддалені пристрої, захист основної системи не матиме сенсу.
#2. Втрата даних
Структура периферійної аналітики дозволяє використовувати тільки найважливіші дані для аналізу, ігноруючи решту.
Оскільки технологія зберігає лише релевантні дані на центральному сервері, вона може не підійти компаніям, яким потрібно зберігати всі необроблені дані.
#3. Сумісність пристрою та мережі
Аналітика на периферії є відносно новою технологією, тому можуть виникнути проблеми із сумісністю при використанні застарілих пристроїв та мережевих технологій. Це може призвести до необхідності придбання нових пристроїв, що збільшить витрати на впровадження.
Крім того, може знадобитися повне оновлення системи, що може порушити її роботу.
#4. Необхідність розробки власного рішення
На ринку існують різні аналітичні платформи. Однак, деяким компаніям може знадобитися власна, персоналізована платформа для периферійної аналітики, залежно від специфіки пристроїв, які потрібно аналізувати.
#5. Вибір відповідного програмного забезпечення
Деякі системи передають вихідні дані лише до хмари, позбавляючи компанії можливості бачити вихідні дані, на яких базується аналіз. Щоб уникнути цього, потрібно використовувати сучасне програмне забезпечення.
#6. Необхідність оцінки зручності використання
Технологія найкраще підходить для сценаріїв, що вимагають безпеки, ефективності та швидкого прийняття рішень. Тому компанії повинні оцінити свої потреби, перш ніж вибирати це рішення.
Приклади використання
Аналіз поведінки клієнтів
Роздрібні продавці збирають дані з камер у магазинах, датчиків паркування та тегів на кошиках. Завдяки аналітиці на периферії, ці компанії можуть використовувати ці дані для надання персоналізованих пропозицій своїм клієнтам, відповідно до їхньої поведінки.
Віддалений моніторинг та технічне обслуговування
Виробничі та енергетичні компанії потребують негайної реакції у випадку зупинки машин або необхідності технічного обслуговування. Замість централізованої аналітики, периферійна аналітика дозволяє швидше виявляти потенційні проблеми.
Інтелектуальне спостереження
Аналітика на периферії також корисна для виявлення порушників у реальному часі. Компанії можуть використовувати її для підвищення безпеки, обробляючи зображення з камер відеоспостереження для виявлення та відстеження підозрілої діяльності.
Прогнозування відмов
Збій обладнання IoT може мати серйозні наслідки. Аналітика на периферії дозволяє точно прогнозувати такі проблеми. Завдяки цьому, компанії можуть вживати профілактичних заходів та збільшувати час безвідмовної роботи.
Наразі аналітика на периферії здебільшого використовує спеціалізовані пристрої та програми для конкретних промислових застосувань. Нижче наведено деякі інструменти та пристрої, які демонструють цю тенденцію:
Пристрій Sony Edge Analytics
REA-C1000 від Sony є повнофункціональним пристроєм для аналітики на периферії. Він може підключатися до мережевих камер Sony для зйомки та аналізу презентацій в реальному часі для віддалених глядачів.
Пристрій має такі передові функції, як виділення рукописного тексту, накладання контенту, відстеження доповідача, розділення зображень та відстеження жестів аудиторії.
AWS IoT GreenGrass
AWS IoT GreenGrass є хмарним сервісом з відкритим кодом, що дозволяє розробляти, розгортати та керувати програмним забезпеченням для пристроїв IoT на периферії.
Сервіс забезпечує логіку та хмарну обробку даних для локальних пристроїв IoT, дозволяючи їм працювати в умовах низької або нестабільної пропускної здатності мережі.
HPE Edgeline
HPE Edgeline підходить для використання інтелектуальних пристроїв на виробничих підприємствах, нафтових вишках тощо. Він переносить передові програмні рішення та апаратне забезпечення операційних технологій (OT) безпосередньо на виробництво.
Таким чином, інтелектуальні пристрої отримують дані від локальної системи обробки, а не від хмарних серверів.
Intel IoT Developer Kit
Компанія Intel пропонує апаратне та програмне забезпечення для розробки інтелектуальних пристроїв на основі периферійної аналітики. Набір інструментів включає:
- Стек програмного забезпечення з драйверами, SDK, ОС, зразками та бібліотеками
- Розповсюдження Intel OpenVINO
- Intel Movidius VPU
- Intel Arria 10 FPGA
Azure IoT Edge
Azure IoT Edge надає аналітичні можливості та робочі навантаження штучного інтелекту на інтелектуальні пристрої на периферії. Платформа для розробки периферійної аналітики включає такі функції:
- Периферійне обладнання IoT від перевірених постачальників
- Середовище виконання
- Модуль бізнес-логіки для запуску програмного забезпечення на периферії
- Хмарний інтерфейс Azure
Аналітика на периферії проти традиційної аналітики
Основна відмінність між периферійною та традиційною аналітикою полягає у місці обробки даних.
У периферійних системах аналіз даних відбувається поблизу або безпосередньо на пристрої IoT. Традиційна аналітика відбувається на серверах, віддалених від пристроїв, що збирають дані.
Інші відмінності наведено в таблиці нижче:
| Характеристика/Функціональність | Аналітика на периферії | Традиційна аналітика |
| Вартість володіння | Висока | Низька |
| Затримка | Практично нульова | Зазвичай від низької до середньої. Може бути високою при перевантаженні сервера. |
| Сумісність пристроїв | Потребує специфічних рішень при зміні пристроїв. | Більшість програм для аналітики мають високу сумісність. |
| Швидкість аналізу даних | Швидша, ніж серверна аналітика | Повільніша, ніж периферійна аналітика |
| Конфігурація системи | Налаштування потрібно кожного разу при зміні марки/моделі пристрою. | Налаштування потрібне один раз. |
| Вразливість до загроз безпеки | Практично не піддається злому | Схильна до хакерських атак та фішингу |
| Втрата підключення | Системи IoT продовжують працювати | Системи IoT зупиняються |
| Аналітичні програми | Обмежений вибір на ринку | На ринку представлено багато серверних програм |
| Вартість сервера | Низька або відсутня | Висока |
Поширені питання
Що таке відеоаналітика на периферії?
Відеоаналітика на периферії – це обробка відеозображень безпосередньо поруч з джерелом, а не передача відеоданих на хмарний сервер. Камера або кодер обробляє зображення для створення метаданих, що дозволяє бізнесу швидше реагувати та зменшує необхідність у пропускній здатності.
В яких ситуаціях перевага надається аналітиці на периферії?
Аналітика на периферії найкраще підходить для ситуацій, коли потрібен контроль пристроїв, або коли мережеве підключення є нестабільним. Фінансові послуги та виробництво – це сфери, чутливі до затримок, де ця технологія є особливо корисною. Крім того, компаніям, що планують масштабувати свою діяльність, слід розглянути аналітику на периферії.
На завершення
Тепер ви знаєте про аналітику на периферії, її принципи роботи, переваги, інструменти та приклади використання.
Ви можете впевнено приймати рішення про модернізацію своїх систем IoT за допомогою передових аналітичних пристроїв.
Стаття також допоможе вам розробляти нові рішення IoT та IIoT, якщо ви інженер або розробник.
Далі, ви можете перевірити популярні пристрої IoT.