Przetwarzanie na krawędzi sieci i jego wpływ na przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym

W erze, gdy milisekundy mają znaczenie, edge computing zmienia sposób przetwarzania danych przez różne branże, tworząc bezprecedensowe możliwości dla podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Branże takie jak opieka zdrowotna, produkcja i transport – gdzie decyzje podjęte w ułamku sekundy mogą oznaczać różnicę między sukcesem a porażką – czerpią duże korzyści. Prognozy przewidują, że większość danych przedsiębiorstw będzie wkrótce przetwarzana na obrzeżach sieci, rynek doświadcza szybkiego wzrostu, ponieważ firmy starają się wyprzedzić konkurencję.

Co to jest Edge Computing?

Edge computing to forma rozproszonego przetwarzania danych, która przetwarza dane blisko ich źródła, jak na przykład urządzenia IoT lub lokalne serwery brzegowe. W porównaniu do tradycyjnych centrów danych lub przetwarzania w chmurze – które często polegają na odległych scentralizowanych centrach danych do przetwarzania danych – edge computing minimalizuje odległość, którą dane muszą pokonać. To sprawia, że edge computing jest niezwykle cenne dla aplikacji wymagających natychmiastowych odpowiedzi w czasie rzeczywistym.

Wzrost znaczenia przetwarzania na krawędzi sieci jest niezwykły. W 2018 roku tylko około 10% danych generowanych przez przedsiębiorstwa było przetwarzane na krawędzi. Gartner jednakże uważa, że do 2025 roku, co jest tuż za rogiem, 75% przetwarzania danych będzie miało miejsce na krawędzi. I, według Grand View Research, globalny rynek przetwarzania na krawędzi urośnie z roczną stopą wzrostu (CAGR) wynoszącą 37% od 2023 do 2030 roku, osiągając 140 miliardów dolarów do 2030 roku. Ten imponujący wzrost jest napędzany przez rozprzestrzenianie się urządzeń IoT, wdrażanie sieci 5G oraz rosnące zapotrzebowanie na przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym w wielu nowo powstających branżach. 

Sześć zalet przetwarzania na krawędzi, które przekształcają przetwarzanie w czasie rzeczywistym

Zalety przetwarzania danych na krawędzi przynoszą przekonujące korzyści i obejmują:

Zmniejszenie opóźnień: Przetwarzając dane w miejscu ich powstania lub w jego pobliżu, przetwarzanie na krawędzi redukuje czas potrzebny na przesłanie danych z magazynu danych lub czujników do przetwarzania i z powrotem. Jest to dar z niebios dla aplikacji o wysokich wymaganiach, takich jak robotyka w czasie rzeczywistym czy inteligentne systemy kontroli ruchu.

Optymalizacja zarządzania pasmem: Edge computing optymalizuje pasmo poprzez lokalne przetwarzanie i filtrowanie danych przed przesłaniem tylko niezbędnych informacji do scentralizowanych serwerów. Redukuje to obciążenie zasobów sieciowych i zapobiega przeciążeniom sieci, co jest szczególnie ważne wraz ze wzrostem liczby podłączonych urządzeń. 

Part Insights Experience

Access critical supply chain intelligence as you design.

Learn More

Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym: Bliskość obliczeń do źródeł danych umożliwia analizę i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym. W opiece zdrowotnej pozwala to na szybszą diagnozę i leczenie, poprawiając wyniki dla pacjentów. W produkcji, monitorowanie w czasie rzeczywistym może zapobiegać awariom sprzętu i optymalizować procesy produkcyjne. 

Systemy autonomiczne: Edge computing jest niezbędny dla funkcjonalności pojazdów autonomicznych i dronów. Przetwarzając dane z czujników lokalnie, te pojazdy i maszyny mogą nawigować samodzielnie i omijać przeszkody w czasie rzeczywistym. Poprawia to ich profil bezpieczeństwa i umożliwia rozwój bardziej zaawansowanych systemów autonomicznych. 

Zrównoważony rozwój: Edge computing przyczynia się do działań na rzecz zrównoważonego rozwoju poprzez redukcję zużycia energii. Lokalne przetwarzanie danych minimalizuje długodystansowe transfery danych, znacząco obniżając zużycie energii i emisję dwutlenku węgla. Przejście na edge computing jest zgodne z inicjatywami na rzecz bardziej ekologicznej infrastruktury IT, stanowiąc krok w dobrym kierunku w kierunku bardziej zrównoważonego IT.

Edge w akcji: Sześć branż korzystających z tej technologii

Automotive: Niskie opóźnienia w przetwarzaniu danych na krawędzi sieci są kluczowe w przemyśle motoryzacyjnym, szczególnie dla bezpiecznej pracy pojazdów autonomicznych. Platformy takie jak NVIDIA's DRIVE AGX umożliwiają pojazdom lokalne przetwarzanie danych z czujników, co pozwala na natychmiastową reakcję na zmieniające się warunki drogowe. Przetwarzanie na krawędzi sieci ułatwia również komunikację Vehicle-to-Everything (V2X), pozwalając samochodom na wymianę danych między sobą oraz z inteligentną infrastrukturą, co poprawia ogólne bezpieczeństwo na drogach i redukuje korki. 

Przemysłowy Internet Rzeczy: W środowiskach przemysłowych przetwarzanie danych na krawędzi sieci umożliwia monitorowanie i kontrolę maszyn w czasie rzeczywistym, co zwiększa efektywność operacyjną. Na przykład, urządzenia na krawędzi sieci mogą przetwarzać dane z czujników bezpośrednio na hali produkcyjnej, aby wykrywać anomalie i przewidywać potrzeby konserwacji, co prowadzi do zmniejszenia czasu przestoju. Zaawansowane systemy włączają również cyfrowe bliźniaki – wirtualne repliki fizycznych zasobów – które są potężnymi narzędziami do symulacji i analizy predykcyjnej, optymalizując procesy. 

Make cents of your BOM

Free supply chain insights delivered to your inbox

Learn More

Opieka zdrowotna: Edge computing przekształca opiekę zdrowotną, umożliwiając monitorowanie pacjentów i diagnostykę w czasie rzeczywistym. Platformy takie jak Edison od GE Healthcare wykorzystują edge computing do natychmiastowego przetwarzania danych z urządzeń medycznych, co pozwala na szybszą interwencję w krytycznych sytuacjach. Ta zdolność jest kluczowa w opiece intensywnej, gdzie bardziej terminowe reakcje mogą oznaczać różnicę między życiem a śmiercią. 

Niektóre zaawansowane systemy edge computing w opiece zdrowotnej włączają AI do bardziej złożonej analizy. Na przykład, cyfrowa platforma HealthSuite od Philipsa używa AI do analizy danych z obrazowania medycznego, pomagając radiologom szybciej i dokładniej wykrywać nieprawidłowości.

Inteligentne miasta: Edge computing jest kluczowym elementem inicjatyw inteligentnych miast, umożliwiając przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym z źródeł takich jak sygnalizacja świetlna, kamery i czujniki środowiskowe. Przepływ ruchu może być optymalizowany przez dostosowanie sygnałów drogowych w odpowiedzi na dane w czasie rzeczywistym. Miami-Dade na Florydzie używa Siemens Sitraffic do koordynacji sygnałów drogowych z przejściami dla pieszych i ścieżkami rowerowymi w czasie rzeczywistym. Celem jest złagodzenie korków, redukcja emisji dwutlenku węgla i poprawa jakości życia poprzez skrócenie czasu, który mieszkańcy Miami-Dade spędzają w ruchu o 15%.​ 

Handel detaliczny: W sektorze handlu detalicznego, edge computing umożliwia tworzenie nowych doświadczeń dla klientów, takich jak personalizacja w czasie rzeczywistym i targetowane reklamy. Urządzenia edge mogą analizować zachowania klientów w sklepie, a następnie oferować spersonalizowane rekomendacje i promocje na miejscu. Edge computing poprawia również zarządzanie zapasami poprzez przetwarzanie danych RFID w czasie rzeczywistym, zapewniając dokładne poziomy zapasów i bardziej efektywne uzupełnianie zapasów. 

Zarządzanie energią: W sektorze energetycznym, edge computing zwiększa efektywność inteligentnych sieci przez przetwarzanie danych z czujników użyteczności publicznej w czasie rzeczywistym. Lokalne przetwarzanie danych pozwala na szybsze reagowanie na wahania w zapotrzebowaniu na energię elektryczną, poprawiając efektywność energetyczną i redukując marnotrawstwo. Na przykład, platforma Ability^™ firmy ABB wykorzystuje edge computing do bardziej efektywnego integrowania źródeł energii odnawialnej z siecią oraz do równoważenia podaży energii z zapotrzebowaniem, pomagając zapewnić stabilne dostawy energii. 

Kształtowanie przyszłości edge computing

Edge computing szybko przekształca sposób przetwarzania danych w różnych branżach, umożliwiając tworzenie potężnej gamy szybszych, inteligentniejszych i bardziej efektywnych systemów. W miarę rozpowszechniania się edge computing, zobaczymy jeszcze więcej ekscytujących zastosowań. Głębsza integracja edge computing z 5G, AI i IoT będzie napędzać kolejną falę transformacji cyfrowej, tworząc niesamowite nowe systemy, które mogą przetwarzać i inteligentnie reagować na dane w czasie rzeczywistym.