Hotline: 0964.238.397 Chào mừng bạn đã đến với Công ty TNHH Thương mại và Dịch vụ Điện tử tương lai Việt Nam

Edge Analytics là gì

Edge Analytics là gì

10:41:5111/03/2021

Các thiết bị IoT đang hỗ trợ các thương hiệu với nhiệm vụ thu thập dữ liệu theo những cách mới và sáng tạo. Nhưng với 55 tỷ thiết bị IoT được dự đoán sẽ có mặt trong các hộ gia đình và doanh nghiệp trên toàn thế giới vào năm 2025, các thương hiệu phải đối mặt với tình trạng quá tải dữ liệu mà họ chưa từng thấy. Đó là lý do tại sao chúng ta thấy sự xuất hiện của Edge Analytics.

 

Edge Analytics là gì

Edge Analytics liên quan đến việc thu thập và phân tích dữ liệu tại chính cảm biến, thiết bị hoặc điểm tiếp xúc thay vì đợi dữ liệu được gửi trở lại đám mây hoặc máy chủ. Edge Analytics là quá trình thu thập, phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu từ thiết bị IoT trong cùng một môi trường vật lý đã tạo ra dữ liệu.

Đám mây không tham gia vào quá trình phân tích dữ liệu và tất cả công việc được thực hiện trên các thiết bị IoT nhúng.

 

Edge Analytics cung cấp khả năng tạo thông tin chi tiết hữu ích trong thời gian thực trực tiếp từ các thiết bị IoT tạo ra dữ liệu. Ví dụ trong sản xuất, điều này có thể có tác động đến những thứ khác nhau, từ kiểm soát chất lượng đến an toàn. Dữ liệu có thể được thu thập và phân tích trực tiếp ngay lập tức và được xử lý theo thời gian thực. 

 

Sự khác biệt giữa Edge Analytics và Edge Computing

Edge Analytics và Edge Computing không loại trừ nhau, đúng hơn chúng là hai mặt của cùng một đồng tiền. Edge Computing sử dụng các thiết bị để hoạt động như một máy tính để ghi lại các sự kiện, thực hiện giao tiếp giữa các thiết bị và theo dõi vị trí. Edge Analytics tận dụng cùng các thiết bị đó và sử dụng chúng để xử lý dữ liệu đã được tính toán và biến nó thành thông tin có thể hành động trực tiếp trên thiết bị đó.

 

Trong khi Edge Computing có thể thực hiện một số chức năng phân tích, Edge Analytics còn tiến xa hơn một bước nữa bằng cách thu thập nhiều dữ liệu hơn và áp dụng các phân tích phức tạp hơn.

 

Ví dụ về máy cảm biến điện áp tận dụng Edge Analytics. Edge Computing có thể áp dụng thuật toán tắt máy nếu cảm biến cho biết nguồn điện không cung cấp điện áp cần thiết dựa trên hai hoặc ba lần đọc cảm biến cuối cùng. Edge Analytics có thể thực hiện phân tích dài hạn về điện áp được thu thập trong tháng trước và cố gắng dự đoán các dị thường điện áp nếu có thể trong tương lai gần.

 

Lợi ích của Edge Analytics

Lợi ích của Edge Analytics có 2 mặt. Thứ nhất là thu được kết quả theo thời gian thực từ các thiết bị IoT để trực quan hóa và thông tin chi tiết. Thứ hai là giảm đáng kể lượng dữ liệu truyền lên đám mây.

 

Cách tiếp cận này đặc biệt quan trọng đối với các kết nối cần quan tâm về chi phí và băng thông tổng thể, đồng thời cũng có giá trị cao đối với các vấn đề phân tích IoT theo thời gian thực.

 

Đương nhiên, khi hàng trăm triệu thiết bị IoT được kết nối được bật trên khắp thế giới, việc tận dụng sức mạnh xử lý biên để giảm chi phí và băng thông là hoàn toàn hợp lý.

 

Trí thông minh tính toán của Edge Analytics mở rộng khả năng dự đoán bằng cách nhanh chóng chuyển những thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu thành hành động. Khả năng này giúp dự đoán và ngăn ngừa sự cố tài sản và giảm đáng kể chi phí bảo trì.

 

Edge Analytics mang lại khả năng bảo mật cao hơn cho dữ liệu của bạn so với các nhà cung cấp đám mây tập trung. Vi phạm dữ liệu rất phổ biến khi giao dịch với các nhà cung cấp đám mây tập trung. Dữ liệu có thể bị chặn qua đường dây, bị tấn công hoặc do thiếu bảo mật. Với Edge Analytics, dữ liệu của bạn vẫn ở nơi bạn biết là nó được kiểm soát, trong tường lửa của riêng bạn.

 

Hạn chế của Edge Analytics

Edge Analytics là một công nghệ tương đối mới. Không phải tất cả phần cứng hiện tại đều có khả năng lưu trữ dữ liệu của chúng hoặc thực hiện các xử lý và phân tích phức tạp. Tuy nhiên, chúng ta có thể mong đợi các nhà sản xuất phần cứng sẽ thay đổi trong những năm tới.

 

Có hai câu hỏi cần cân nhắc trước khi đầu tư vào Edge Analytics. Câu hỏi đầu tiên cần xem xét là liệu có hợp lý hay không khi đầu tư vào phân tích cho một ứng dụng nhất định? Nói chung, nó phù hợp nhất với các tình huống cần tối ưu hóa khi kết hợp giữa tốc độ, hiệu quả và bảo mật. Câu hỏi thứ hai là làm thế nào để xây dựng một ứng dụng IoT có chứa một số yếu tố của trí thông minh cạnh? Vì vẫn còn tương đối sớm khi áp dụng của kiến ​​trúc điện toán cạnh, nên có rất nhiều rào cản thực tế mà các kỹ sư cần phải vượt qua trong quá trình triển khai thành công một ứng dụng IoT loại này.

Đối tác

Chúng tôi rất tự hào vì là đối tác chiến lược của các nhà cung cấp hàng đầu

Gọi ngay
SMS
Liên hệ