إنترنت الأشياء وحوسبة الحافة

استخلاص الرؤى في الوقت الفعلي

ما يصل إلى 11.1 تريليون دولار/العام

سيكون لسوق إنترنت الأشياء تأثير اقتصادي محتمل بإجمالي مبلغ يتراوح بين 3.9 تريليونات دولار و11.1 تريليون دولار سنويًا بحلول عام 20251

و507.5 زيتابايت بحلول عام 2020

بحلول عام 2020، سيتم استخدام أكثر من خمسة ملايين من أجهزة الاستشعار الذكي وإنترنت الأشياء الأخرى في جميع أنحاء العالم، وستنتج ما لا يقل عن 507.5 زيتابايت من البيانات 2

47 مليار بحلول عام 2021

تشير التقديرات إلى أنه سيكون هناك 47 مليار جهاز متصل بحلول عام 2021 3

ما يجعل تحليلات الوقت الفعلي على الحافة ممكنةً أو حتى مفضلةً، ليس فقط الآن ولكن في السنوات القادمة، تتوفر إمكانية تنفيذ الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (ML). أصبح الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة أكثر تعقيدًا وتنوعًا وتطورًا بشكل متزايد لتمكين تحليلات الوقت الفعلي على الحافة وفي المركز وأخيرًا في السحابة للحصول على قيمة أكبر من جميع بيانات إنترنت الأشياء التي تم جمعها. يمكن إرسال البيانات إلى السحابة، حيث يمكن تدريب تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي لمراقبة الأنماط واكتساب رؤى من مجموعات البيانات الكبيرة بمرور الوقت.

المصدر: البيانات غير المُستغلة – الاستفادة بشكل أكبر من بيانات إنترنت الأشياء على الحافة وفي السحابة بقلم كريستوفر بيرغي (CHRISTOPHER BERGEY)، WESTERN DIGITAL (مدونة WESTERN DIGITAL، 5/6/18)

كيفية استخلاص قيمة من بيانات الحافة

يُقدم إنترنت الأشياء تحليلات الوقت الفعلي على حافة الشبكة

بالنسبة إلى العديد من تطبيقات إنترنت الأشياء، أصبح من الضروري فحص البيانات وتحليلها من حيث يتم إنشاؤها - بدءًا من أجهزة الاستشعار في السيارة، وكاميرات المراقبة، والطائرات بلا طيار، والأجهزة الشخصية، والروبوتات، والبوابات، وما إلى ذلك - وحتى تحويلها إلى هناك. يمكن أن تؤدي القدرة على تقديم تحليلات الوقت الفعلي على حافة الشبكة إلى تحسين الكفاءات التشغيلية، وتوفير قيادة أكثر أمانًا، وإنشاء بيئات أكثر أمانًا، والتنبؤ بموعد الصيانة القادمة، وتحديد سلوكيات شراء العملاء، وإتاحة عالم من الفرص.

يمثل زمن انتقال الشبكة تحديًا. يستغرق تخزين وإعادة توجيه البيانات التي توجد قيمتها الآن وقتًا طويلًا. يدير تخزين الحافة عمليات التقاط البيانات ويوفر إمكانات الحوسبة التي تجمع هذه البيانات وتحللها في الوقت الفعلي، لتقديم رؤى فورية وقابلة للتنفيذ على مستوى الجهاز.

قيمة تحليلات الحافة

توفر تحليلات الحافة قيمةً في الوقت الفعلي

يتفاعل الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) والتعرف على الصور والصوت والإيماءات وغيرها من التقنيات التي يتم استخدامها في أجهزة الحافة مع البيانات التي تم التقاطها في الوقت الفعلي لتقديم رؤى قيمة. يمكن نقل الاستيعاب الكامل للتحليلات إلى السحابة حيث يمكن استخدامها لمزيد من تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي لتعلم الآلة أو أرشفتها للاستخدام في المستقبل. تؤدي إمكانية الوصول إلى هذه المعلومات في الوقت الفعلي، في النهاية، إلى إنشاء أعمال أو عملية أو بيئة أكثر كفاءة وفعالية، ما يتيح فرصًا أكبر لتحقيق الدخل من تطبيق إنترنت الأشياء.

تمكين قوة البيانات وإمكانياتها على الحافة

تقدم شركة Western Digital قائمة مشاريع كبيرة للمنتجات بدءًا من الأجهزة إلى الأنظمة والمنصات المصممة لتمكين قوة البيانات وإمكانياتها المدفوعة بإنترنت الأشياء وحوسبة الحافة