IoT und Edge Computing

Erkenntnisgewinn in Echtzeit

Mit einem Experten sprechen

Bis zu 11,1 Billionen US-Dollar/Jahr

Im Jahr 2025 werden die potenziellen gesamtwirtschaftlichen Auswirkungen des IoT-Markts zwischen 3,9 Billionen US-Dollar und 11,1 Billionen US-Dollar pro Jahr liegen1

507,5 ZB bis 2020

Im Jahr 2020 werden weltweit über 5 Millionen Smart-Sensoren und andere IoT-Geräte im Einsatz sein und mindestens 507,5 Zettabyte an Daten generieren2

47 Mrd. bis 2021

Im Jahr 2021 wird es schätzungsweise 47 Milliarden vernetzte Geräte geben3

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) macht die Echtzeitanalyse am Netzwerkrand heute und in Zukunft nicht nur möglich, sondern oft sogar zur bevorzugten Lösung. KI und ML werden immer komplexer, vielseitiger und raffinierter, um Echtzeitanalysen am Netzwerkrand, auf dem Hub und letztlich in der Cloud zu ermöglichen. So lässt sich höherer Nutzen aus allen erfassten IoT-Daten ziehen. Daten können in die Cloud gesendet werden, wo entsprechend trainierte ML- und KI-Algorithmen nach Mustern Ausschau halten und im Laufe der Zeit Erkenntnisse aus großen Datensätzen gewinnen.

QUELLE: UNTAPPED DATA – GETTING MORE FROM IOT DATA AT THE EDGE AND IN THE CLOUD VON CHRISTOPHER BERGEY, WESTERN DIGITAL (WESTERN DIGITAL BLOG, 06.05.2018)

NUTZEN AUS EDGE-DATEN ZIEHEN

IoT kurbelt Echtzeitanalyse am Netzwerkrand an

Für viele IoT-Anwendungen ist es inzwischen essenziell, dass die Daten schon am Ort ihrer Erfassung überprüft, analysiert und sogar umgewandelt werden – also in Fahrzeugsensoren, Überwachungskameras, Drohnen, personenbezogenen Geräten, Robotern, Gateways usw. Die Fähigkeit zur Echtzeitanalyse am Netzwerkrand (Edge) ermöglicht eine höhere Betriebseffizienz, eine höhere Fahr- und Umgebungssicherheit, die bessere Planbarkeit von nötigen Wartungen, die Erkennung des Kaufverhaltens von Kunden und unzählige neue Geschäftschancen.

Netzwerklatenz ist eine echte Herausforderung. Daten besitzen schon bei ihrer Erfassung einen Wert – dieser geht jedoch bei einer zu langsamen Speicherung und Weiterleitung verloren. Edge-Speicher managen die Datenerfassung und stellen Rechenressourcen bereit, die diese Daten in Echtzeit aggregieren und analysieren – für sofortige und praktisch nutzbare Erkenntnisse auf Geräteebene.

DER MEHRWERT VON EDGE-ANALYSEN

Edge-Analyse bietet Mehrwert in Echtzeit

Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen (ML), die Bild-, Stimm- und Gestenerkennung und andere auf Edge-Geräten bereitgestellte Technologien interagieren in Echtzeit mit den erfassten Daten, um wertvolle Erkenntnisse zu liefern. Analyseergebnisse können vollständig in die Cloud übertragen und dort entweder zum weiteren Training von KI-Modellen für maschinelles Lernen genutzt oder zur zukünftigen Verwendung archiviert werden. Durch die Möglichkeit, in Echtzeit auf diese Daten zuzugreifen, werden Geschäfte, Betriebsabläufe und Umgebungen effizienter und effektiver und die Monetarisierungsmöglichkeiten der IoT-Anwendung erweitert.

Vollen Nutzen aus Edge-Daten ziehen

Western Digital bietet ein umfassendes Produktportfolio mit Geräten, Systemen und Plattformen, die darauf ausgelegt sind, vollen Nutzen aus den per IoT und Edge Computing gewonnenen Daten zu ziehen.