Internet der Dinge vs. Edge Computing: Datenverarbeitung in Echtzeit

 

Neuere iPhones haben spezielle Chips, um Authentifizierungsdaten im Gerät zu speichern, fern von Apple-Servern; Nvidia hat es neuen Pixel-Telefonen ermöglicht, Bilder direkt auf dem Gerät zu verarbeiten. Dies sind nur zwei Beispiele für den relativ neuen Trend in der Datenverarbeitung. In der Vor-Edge-Ära gab es auch Computing, aber es hat sich viel geändert, additionally wie hat Edge Computing die Technologie modernisiert? Digital Pills

Edge Computing führte das Konzept der Verwendung von „Gateway-Servern, Cloudlets, Nebelknoten und Mikrodatenzentren“ ein, die allesamt sehr fortschrittliche und ausgeklügelte Technologien sind, um die Vorteile von Edge Computing zu steigern. Laut den Autoren des DATAVERSITY®-Artikels mit dem Titel Why You Should Be Experimenting with Edge Computing Right Now befindet sich Edge Computing in einer Übergangsphase – es hebt dort ab, wo die vorherige Entwicklung der Analytics-Technologie aufgehört hat. Edge ist auch in voller Verhandlung zwischen Risiken und Belohnungen.

Edge Computing bietet eine bessere Alternative für die Verwaltung von Rechenressourcen und ermöglicht es einer typischen Cloud-Umgebung, ihre eigenen Ressourcen zu optimieren. Während Edge Analytics wird die Verarbeitungskontrolle aller Anwendungen, Dienste und Daten von der Cloud an den Netzwerkrand verlagert, wo physischer Kontakt mit der Datenquelle hergestellt wird. Edge Analytics wurde von Serveranbietern wie Intel oder Cisco übernommen, sodass Unternehmen ihre Daten nahe an ihrem „Ursprung“ vorverarbeiten können. KDNuggets Beitrag The Evolution of IoT Edge Analytics: Strategies of Major Players hilft beim Verständnis der Marktstrategie und Positionierung von Clusteranalysen mit Servern, die von großen Playern übernommen werden. Das Highlight von Edge Analytics besteht darin, das Analysemodell an einem Ort zu „erstellen“ und es dann an einem anderen Ort oder an mehreren verschiedenen Orten auszuführen.

Viele Unternehmen nutzen ihre Server heute als Edge-Geräte, become zu mehr Speicherplatz, mehr Rechenleistung und verbesserten Analysefunktionen führt. Viele Leute denken fälschlicherweise, dass Edge Computing nur intestine für IoT Analytics ist. Es ist nicht wahr. Edge Analytics wurde auch für andere Analyseformen wie Video Analytics erfolgreich eingesetzt.

Edge-Computing für das Internet der Dinge (IoT)

Die verbesserte Verarbeitungsleistung durchschnittlicher Computergeräte ist eine große Erleichterung für Analytics-Benutzer, da diese Geräte Rechenzentren entlasten. Darüber hinaus werden vernetzte Geräte häufig verwendet, um Geschäftsprozesse in der Cloud oder in Geräteumgebungen auszuführen. Edge Computing ermöglicht ein robustes Computing-Ökosystem, in dem End-to-End-verbundene Geräte in der Lage sind, fortschrittliche Analyseanwendungen und -dienste eigenständig auszuführen. Um zu verstehen, wie Edge Computing die Verarbeitungslast basierend auf der relativen Effizienz auf CPUs und GPUs integrieren und verteilen kann, lesen Sie Warum Edge Computing für das IoT von entscheidender Bedeutung ist.

Kurz gesagt, Edge-Geräte sammeln Daten und ermöglichen eine „Analyseumgebung“, die es Unternehmen ermöglicht, intelligente Geräte, Gateways und die Cloud zu nutzen, um maximale Geschäftsleistung und -effizienz zu erzielen.

Ein maßgeblicher Artikel von Networked World bietet eine hilfreiche Diskussion über Edge Computing und wie es das Netzwerk (verbundene Umgebung) verändert. Im Falle des IoT wird ein Großteil des Datenverkehrs von den Geräten direkt in Echtzeit auf den Geräten verwaltet und verarbeitet, um Geschäftsprozesse zu erleichtern, während sie auftreten. In diesem Szenario haben die Daten keine Zeit, um in entfernte Rechenzentren oder Cloud-basierte Setups zu verschieben. Der Datenstapel wird in „kritisch“, der lokal bleibt, und „unkritisch“, der in ein zentrales Datenrepository gefiltert wird, getrennt. In vielen Fällen sammeln, verarbeiten und kompilieren Edge-Geräte Daten und senden die kompilierten Daten dann an zentrale Knoten.

Eine Anmerkung für die Zukunft: Das oft als „Fog“ bezeichnete Edge Gateway ist im Wesentlichen eine Pufferzone zwischen dem Datenverarbeitungsort und den Datenspeichergeräten im Netzwerk.

Edge Computing und IoT im Jahr 2018: Der Weg nach vorne

Wie bereits erläutert, ist Edge Computing keine neue Computerumgebung, Fog Computing jedoch schon. Allerdings erhöhen Edge und Fog die Trends hauptsächlich aufgrund der massiven Datenmengen typischer IoT-Geräte. Beim industriellen (sensorintensiven) IoT müssen Daten

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