Гранична аналітика стосується підходу до обробки та аналізу даних на «краї» мережі, поблизу джерела даних. Ця методологія дозволяє аналізувати та відповідати в реальному часі, дозволяючи організаціям використовувати миттєву інформацію для покращення прийняття рішень.
Походження та поява Edge Analytics
Концепція периферійної аналітики виникла в середині 2010-х років у тандемі з поширенням пристроїв Інтернету речей (IoT). Оскільки ці пристрої генерували величезні обсяги даних, традиційний підхід, орієнтований на хмару, зіткнувся з проблемами ефективної обробки, аналізу та використання цих даних у режимі реального часу. Таким чином, виникла концепція обробки даних поблизу їх джерела, тобто на «краї» мережі.
Розуміння Edge Analytics: детальне дослідження
Edge analytics використовує розширені алгоритми штучного інтелекту та машинного навчання (ML) для обробки та аналізу даних у момент їх створення. Це децентралізований підхід, який зменшує потребу в передачі величезних обсягів необроблених даних через мережу, зменшуючи затримку та дозволяючи негайно діяти на основі отриманої інформації.
Цей підхід особливо корисний у сценаріях, де швидкість і затримка є вирішальними. Це також зменшує навантаження на мережеві ресурси, оскільки для подальшого аналізу або зберігання потрібно передавати лише оброблені відповідні дані.
Внутрішня робота Edge Analytics
По суті, гранична аналітика працює шляхом розгортання інструментів обробки даних і алгоритмів аналітики безпосередньо на пристроях, що створюють дані, або локальних серверах, а не передачі всіх необроблених даних на центральний сервер або хмару для аналізу.
- Генерація даних: пристрої або датчики IoT генерують дані.
- Локальна обробка: дані негайно обробляються локально за допомогою інструментів крайової аналітики.
- Аналіз: вдосконалена аналітика та алгоритми ШІ аналізують оброблені дані в режимі реального часу.
- Дії: на основі отриманої інформації можна вжити негайних заходів без будь-якої значної затримки.
- Передача: лише необхідні або відповідні дані надсилаються через мережу на центральний сервер або хмару для подальшого використання.
Основні функції Edge Analytics
- Аналіз у режимі реального часу: оскільки аналіз відбувається на джерелі даних, це дозволяє негайно отримати інформацію та вжити заходів.
- Зменшена затримка: зводячи до мінімуму потребу в передачі даних перед аналізом, периферійна аналітика значно зменшує затримку.
- Ефективність мережі: мінімізує перевантаження мережі за рахунок зменшення обсягу даних, які необхідно передати.
- Безпека та конфіденційність: локальна обробка даних може покращити безпеку та конфіденційність, оскільки конфіденційну інформацію не потрібно надсилати через мережу.
Типи Edge Analytics
В основному існує два типи Edge Analytics:
- Preventive Edge Analytics: Прогнозні моделі використовуються на межі мережі, щоб передбачити результати та вжити превентивних дій.
- Гранична аналітика в реальному часі: Аналітика в режимі реального часу виконується на межі мережі, щоб забезпечити миттєве розуміння.
| Тип | характеристики |
|---|---|
| Превентивний Edge Analytics | Використовує прогностичні моделі, превентивні дії |
| Гранична аналітика в реальному часі | Надає миттєве розуміння |
Застосування та проблеми Edge Analytics
Edge analytics знаходить все більше застосування в багатьох сферах, таких як виробництво, охорона здоров’я, транспорт, роздрібна торгівля тощо. Це дозволяє здійснювати моніторинг у режимі реального часу та приймати рішення, що може значно підвищити ефективність і результати.
Однак периферійна аналітика створює деякі проблеми, наприклад забезпечення безпеки даних на межі та управління інтеграцією периферійної аналітики з традиційними централізованими системами. Рішення передбачають суворі протоколи безпеки на периферії та використання периферійних обчислювальних платформ, які можна легко інтегрувати з існуючою інфраструктурою.
Edge Analytics і подібні умови
Edge analytics часто порівнюють з іншими методами обробки даних, такими як хмарні обчислення та туманні обчислення. Ось коротке порівняння:
| термін | Місце обробки даних | швидкість | Навантаження мережі | Безпека |
|---|---|---|---|---|
| Edge Analytics | На джерелі даних | Високий | Низький | Високий |
| Хмарні обчислення | Централізовані сервери | Середній | Високий | Середній |
| Fog Computing | Межа мережі та централізовані сервери | Середній | Середній | Середній |
Майбутні перспективи Edge Analytics
Гранична аналітика, яка обіцяє обробку даних у реальному часі та зменшене навантаження на мережу, готова зіграти значну роль у майбутньому аналізу даних. Оскільки IoT продовжує розвиватися та розвиваються такі технології, як 5G та штучний інтелект, потенційні додатки та можливості периферійної аналітики зростатимуть експоненціально.
Проксі-сервери та Edge Analytics
Проксі-сервери можуть відігравати важливу роль у контексті периферійної аналітики, забезпечуючи рівень безпеки та контролю. Їх можна використовувати для керування потоком даних між периферійними пристроями та мережею, контролю надсилання даних і забезпечення безпечної передачі. Це може бути особливо корисним у ситуаціях, коли задіяні конфіденційні дані.
Пов'язані посилання
Щоб отримати додаткові відомості про Edge Analytics, зверніться до таких ресурсів:
