Was ist Edge Analytics?

Edge Analytics ermöglicht es data driven Unternehmen, ihre Daten direkt zu analysieren, nachdem sie von IoT erfasst worden sind. Es hilft, Engpässe bei der Datenverarbeitung zu beseitigen.

Erfahren Sie mehr über Edge Analytics, seine Vorteile und konkrete Anwendungsfälle, um diesen neuen Datentrend besser zu verstehen.

Beschleunigen Sie die Datenverarbeitung und -analyse, und reduzieren Sie die Anzahl der Schritte zwischen der Erfassung und der Nutzung Ihrer Datenbestände: Das ist das Versprechen von Edge Analytics. Bei dieser Methode der Datenverarbeitung geht es vor allem um die Nähe zur Datenquelle. Sie vermeidet alle Schritte, die mit dem Senden von Daten an ein Datenverarbeitungszentrum verbunden sind.

Wie Edge Analytics funktioniert

Edge Analytics folgt einer ganz anderen Logik als die herkömmliche Datenanalyse, bei der die Daten in der Regel an ein entferntes Verarbeitungszentrum, z. B. einen Server oder eine Cloud, übertragen werden und die Analyse durchgeführt wird. Bei Edge Analytics sammeln angeschlossene Geräte oder Sensoren, die sich am Rande des Netzwerks befinden, Daten in Echtzeit von verschiedenen Quellen wie Industriemaschinen, Fahrzeugen, Überwachungsgeräten, IoT usw.

Die gesammelten Rohdaten werden lokal vorverarbeitet - sie werden dann gefiltert und für die sofortige Analyse vorbereitet. Der Zweck dieser lokalen Vorverarbeitung besteht darin, die Daten zu bereinigen, zu sampeln, zu normalisieren und zu komprimieren, um die zu übertragende Datenmenge zu reduzieren und ihre Qualität vor der Analyse zu gewährleisten. Nach Abschluss dieser Vorphase erfolgt die Datenanalyse ebenfalls vor Ort, am Rande des Netzes, unter Verwendung von Algorithmen und Modellen, die zuvor auf lokalen Geräten oder Servern eingesetzt wurden.

Mit Edge Analytics können Sie Ihre Datenanalysestrategie feinabstimmen , indem Sie nur wesentliche Daten oder außergewöhnliche Ereignisse an ein entferntes Verarbeitungszentrum übertragen. Das Ziel? Reduzieren Sie die Anforderungen an die Netzwerkbandbreite und sparen Sie Speicherressourcen.

Was sind die Vorteile von Edge Analytics?

Wenn die Nähe zwischen der Datenquelle und den Mitteln zu ihrer Verarbeitung und Analyse der Hauptvorteil von Edge Analytics zu sein scheint, können Sie von fünf Hauptvorteilen profitieren:

Beschleunigung der Entscheidungsfindung in Echtzeit

Eine geringere Entfernung zwischen dem Ort, an dem die Daten gesammelt werden, und dem Ort, an dem sie verarbeitet und analysiert werden, bedeutet eine Zeitersparnis auf zwei Ebenen. Da Edge Analytics die Daten am Netzwerkrand verarbeitet, wo sie generiert werden, ermöglicht dies eine Analyse in Echtzeit und eliminiert die Latenzzeit, die mit dem Senden von Daten an einen entfernten Standort verbunden ist. Ein weiterer Vorteil dieser Echtzeitdimension ist, dass sie eine autonome Datenanalyse ermöglicht.

Verringerung der Latenzzeit zwischen Datenerfassung und -analyse

Edge Analytics verspricht eine Echtzeit-Nutzung Ihrer Datenbestände, da die Datenverarbeitung lokal erfolgt. Bei Anwendungen, die schnelle Reaktionen erfordern, wie dem Internet der DingeIoT) oder industriellen Steuerungssystemen (z. B. Produktion oder vorausschauende Wartung), reduziert die Datenverarbeitung vor Ort die Latenzzeit drastisch und optimiert die Verarbeitungszeiten.

Begrenzung der Anforderungen an die Netzwerkbandbreite

Die herkömmliche Datenanalyse beruht fast immer auf der Übertragung großer Datenmengen an ein entferntes Datenverarbeitungszentrum. Das Ergebnis: eine intensive Nutzung der Netzwerkbandbreite. Dies gilt insbesondere dann, wenn Ihr Unternehmen große Datenmengen mit hoher Geschwindigkeit generiert. Edge Analytics hat den Vorteil, dass die zu übertragende Datenmenge reduziert wird, da ein Teil der Analyse lokal durchgeführt wird. Nur wesentliche Informationen oder relevante Analyseergebnisse werden übertragen, was die Belastung des Netzes verringert.

Optimieren Sie Datensicherheit und Vertraulichkeit

Wie Sie wissen, sind nicht alle Daten gleich kritisch. Einige sensible Daten können aus Sicherheits- oder Vertraulichkeitsgründen nicht außerhalb des lokalen Netzwerks übertragen werden. Mit Edge Analytics können diese Daten lokal verarbeitet werden, was die Sicherheit und Vertraulichkeit erhöhen kann, da die Übertragung sensibler Daten an externe Standorte vermieden wird.

Machen Sie sich auf den Weg zur Scalability

Da mit Edge Analytics ein Teil der Datenanalyse lokal durchgeführt werden kann, ermöglicht es eine erhebliche Verringerung der Netzlast. Auf diese Weise erleichtert Edge Analytics die scalability durch die Vermeidung von Bandbreitenengpässen und ebnet den Weg für die Vervielfachung von IoT ohne das Risiko einer Netzwerküberlastung.

Die Datenanalyse kann auf mehrere Verarbeitungsknoten verteilt werden, was eine horizontale scalability ermöglicht. Das Hinzufügen neuer Geräte oder Server am Rande des Netzwerks erhöht die Gesamtverarbeitungskapazität und ermöglicht es Ihnen, die wachsende Nachfrage zu bewältigen, ohne die zentralisierte Verarbeitungsarchitektur neu konfigurieren zu müssen.

Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle für Edge Analytics?

Obwohl das Phänomen der Edge-Analytics relativ neu ist, wird es in vielen Geschäftsbereichen bereits massiv eingesetzt.

Fertigung

Edge ist in der Fertigung und der industriellen Automatisierung bereits weit verbreitet. Es hilft insbesondere bei der Überwachung von Produktionsmitteln in Echtzeit, um Ausfälle zu erkennen, die Produktion zu optimieren, die Wartung zu planen oder sogar die Gesamteffizienz von Anlagen und Prozessen zu verbessern.

Gesundheitswesen

Im Bereich des Gesundheitswesens und der Telemedizin wird Edge Analytics in vernetzten medizinischen Geräten eingesetzt, um die Vitalwerte von Patienten zu überwachen, Anomalien zu erkennen und das medizinische Personal in Echtzeit zu alarmieren.

Intelligente Städte und Mobilität

Edge Analytics eignet sich auch gut für die Bereiche urbane Mobilität und intelligente Städte. Bei der Entwicklung des autonomen Stadtverkehrs können Echtzeitanalysen zum Beispiel Hindernisse erkennen, die Straßenumgebung interpretieren und autonome Fahrentscheidungen treffen.

Sicherheit und Bewachung

Auch der Überwachungs- und Sicherheitssektor hat sich Edge Analytics zu eigen gemacht und ermöglicht die Echtzeitanalyse von Videoströmen zur Erkennung von Bewegungen oder zur Gesichtserkennung.

Über Actian Corporation

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