IoT a edge computing

Získávání nových poznatků v reálném čase

Promluvte si s odborníkem

Až 11,1 bil. dolarů ročně

Trh internetu věcí bude mít do roku 2025 celkový potenciální ekonomický dopad 3,9 až 11,1 bilionu dolarů ročně1

507,5 ZB do roku 2020

Do roku 2020 se bude na světě používat více než pět milionů chytrých snímačů a jiných zařízení internetu věcí, které vygenerují minimálně 507,5 zettabajtů dat2

47 mld. do roku 2021

Odhaduje se, že do roku 2021 bude existovat 47 miliard připojených zařízení3

Tím, co umožňuje, nebo dokonce upřednostňuje edge analytiku v reálném čase, a to nejen dnes, ale i v budoucích letech, je možnost využívat umělou inteligenci (AI) a strojové učení (ML). Technologie AI i ML jsou stále složitější, univerzálnější a propracovanější, takže dovolují provádět analýzu v blízkosti zařízení v reálném čase, poté v lokálním centru a nakonec i v cloudu, a tak lépe vytěžit všechna nasbíraná data z internetu věcí (IoT). Data je možné odesílat do cloudu, kde lze strojové učení a umělou inteligenci vycvičit ke sledování vzorů a postupem času získávat z velkých datových souborů cenné poznatky.

ZDROJ: NEVYUŽITÁ DATA – JAK ZÍSKÁVAT VÍCE Z IOT DAT V EDGE A CLOUDU, AUTOR CHRISTOPHER BERGEY, WESTERN DIGITAL (BLOG WESTERN DIGITAL, 6. 5. 2018)

JAK VYUŽÍT EDGE DATA

IoT podporuje analýzu v reálném čase u koncových zařízení sítě

U mnoha aplikací internetu věcí se stalo nezbytným sledovat a analyzovat data přímo tam, kde vznikají – u automobilových snímačích, dohledových kamer, dronů, osobních zařízení, robotů, bran apod. – a dokonce je tam i upravovat. Schopnost zajišťovat analytiku v reálném čase u koncových zařízení sítě může zlepšovat provozní účinnost, zajišťovat bezpečnější řízení, vytvářet bezpečnější prostředí, předpovídat nezbytnou údržbu, identifikovat nákupní zvyky uživatelů a umožňovat svět plný příležitostí.

Síťová latence je velký problém. Odesílání a ukládání dat trvá moc dlouho, když je potřebujeme využívat hned. Edge úložiště umožňují sbírat data a poskytovat výpočetní schopnosti pro slučování a analýzu dat v reálném čase, aby bylo možné získávat okamžité poznatky pro rozhodování na úrovni zařízení.

PŘÍNOS EDGE ANALÝZY

Edge analýza přináší poznatky v reálném čase

Umělá inteligence (AI), strojové učení (ML), rozpoznávání obrazu, hlasu a gest i další technologie nasazované do koncových zařízení interagují s nasbíranými data v reálném čase a přinášejí cenné poznatky. Data pro komplexní analytiku je možné přenášet do cloudu, kde se dají využít k dalšímu trénování modelů AI pro strojové učení nebo archivovat pro budoucí využití. Schopnost přistupovat k těmto informacím v reálném čase vytváří v konečném důsledku efektivnější a účinnější podnikání, provoz nebo prostředí a umožňuje více příležitostí pro monetizaci aplikací internetu věcí.

Využití síly a možností edge dat

Společnost Western Digital nabízí rozsáhlé portfolio produktů od zařízení až po systémy a platformy, které jsou navržené k využití síly a možností dat podporovaných internetem věcí a edge computingem

Odborníci na IoT souhlasí

Podle názoru společnosti ABI Research je jedním z nejvýraznějších trendů v internetu věcí (nebo v propojeném světě jako celku, v internetu všeho) posun rovnováhy mezi edge computingem a cloudovým computingem. Na počátku IoT a jeho konceptuálního předchůdce M2M byla charakteristická důležitá role cloudových platforem, které umožňovaly IoT využívat. Inteligentní systémy se převážně spoléhaly na inteligenci na úrovni cloudu a samotná zařízení, ze kterých se skládaly, byla poměrně prostá. Tato stará premisa se dnes začíná nabourávat, protože výpočetní kapacity na edge úrovni se rozvíjejí rychleji než na cloudové úrovni.

ZDROJ: EDGE ANALYTIKA V IOT, ABI RESEARCH, 2015

Pomůžeme vám najít řešení vyhovující vašim potřebám

Kontaktujte mě

Výhledová prohlášení
Tato webová stránka může obsahovat výhledová prohlášení, například prohlášení o našem produktovém a technologickém portfoliu, kapacitách, schopnostech a jejich využití a uplatnění na trhu, o našich produktech, strategiích a příležitostech k růstu a o tržních trendech. Tato výhledová prohlášení jsou vystavená rizikům a nejistotám, které mohou způsobit zásadní odlišnost skutečných výsledků od výsledků uvedených nebo předpokládaných v těchto výhledových prohlášeních. Tato rizika a nejistoty jsou podrobněji probírána v podáních společnosti Western Digital Corporation určených pro Komisi pro kontrolu cenných papírů, mezi něž patří i naše poslední odevzdaná pravidelná zpráva, na kterou vám doporučujeme se zaměřit. Upozorňujeme čtenáře, aby se na tato výhledová prohlášení příliš nespoléhali. Nezavazujeme se tato výhledová prohlášení aktualizovat, aby odrážela následné události nebo okolnosti, pokud to není vyžadováno zákonem.

Upřesňující informace
1. Zdroj: Odhalení potenciálu internetu věcí, autoři James Manyika, Michael Chui, Peter Bisson, Jonathan Woetzel, Richard Dobbs, Jacques Bughin a Dan Aharon (McKinsey Global Institute, červen 2015)
2. Zdroj: Edge computing: praktický tahák, autorka Mary Shacklett (TechRepublic, 21. června 2017)
3. Zdroj: Čísla IoT se drasticky liší: zařízení a výdaje v roce 2020, autor Dennis Knacke (We Speak IoT, 6. 10. 2017)
4. Zdroj: Podle společnosti Gartner se bude v roce 2017 používat 8,4 miliard připojených „věcí“, o 31 procent víc než v roce 2016, tisková zpráva (Gartner, 7. 2. 2017)
5. Zdroj: Cisco Visual Networking Index: prognóza a metodologie, 2016–2021 (Cisco, 15. 9. 2017)