La ora actuala volumul de date generate in companii e urias. Procesarea lor e foarte importanta si trebuie sa se faca intr-un mediu sigur, sa fie cat mai rapida si sa permita un management intuitiv si usor. Edge computing si platformele dedicate pentru implementari ale AI si solutiilor AI vor reprezenta viitorul nu atat de indepartat pentru analiza de date si pentru companiile care tin la aceste date si la integritatea, structura lor, la rezultatele procesarilor.
Termenul „edge computing” este relativ recent si se refera la un model care aduce laolalta puterea de calcul si stocarea de date, mai aproape de sursele datelor. La nivel general putem discuta despre orice fel de design care aduce puterea de calcul si dispozitive mai aproape de utilizator din punct de vedere fizic, asta pentru a se reduce latenta in comparatie cu aplicatii rulate in centre de cate centralizate. Sintagma „edge”, margine, nu e intamplatoare in conceptul de edge computing, procesarile se fac la „marginile” retelelor, cat mai aproape de un utilizator care solicita aceste actiuni.
Se primesc astfel si se proceseaza date cat mai aproape de sursa sau utilizatorul final. Sursa de date utilizeaza un senzor IoT, procesarile sunt locale, serverele sau alt hardware se afla in apropierea locatiei fizice a sursei de date. Important de retinut ca IoT si edge computing nu sunt sinonime si nu reprezinta acelasi lucru.
Prin anii 1990 se folosea pentru a descrie retele care asigurau livrarea de continut, site-uri sau content video de pe servere aflate in apropierea utilizatorilor. La inceputul anilor 2000 astfel de sisteme erau folosite pentru a gazdui si alte aplictii, ajungandu-se la edge computing in stadiu primitiv. Ideea este si era simpla: procesarea sa aiba loc cat mai repede, imediat ce era nevoie de ea. Uneori se va face uz de tehnologii de virtualizare pentru a simplifica implementarea si managementul aplicatilor pe servere dedicate edge computing.
Da, e complicat de inteles daca nu ai cunostinte de IT. Dar in termeni foarte simpli e vorba despre mutarea unei portiuni din stocare si resurse din centrele de date pentru a fi mai aproape de insasi sursa datelor. In loc sa ai date in format raw aruncate spre centrele de date pentru procesare si analize se recurge la procesare unde sunt generate datele. Doar rezultatul procesarilor este transmis inapoi la centrele de date pentru un review si alte interactiuni umane.
Procesarea despre care discutam presupune normalizare si analiza de date extrem de multe in cautarea unor informatii relevante, rezultatele acestor analize sunt trimise catre centrul de date principal. Ideal ar fi sa avem aceeasi locatie fizica unde sa poata fi implementat edge computing, rezolvi si problema unui volum de date urias de mutat, volum de date produs si consumat de organizatii si companii mamut.
Avand servere si stocare unde se genereaza datele, edge computing permite operare mai multor dispozitive pe un LAN mai mic si mai eficient, banda larga e folosita doar pentru dispozitive locale care genereaza date, latenta si congestia retelei sunt inexistente la nivel virtual. Se iau decizii in timp real inainte de a se trimite rezultatele sau doar date esentiale spre Cloud sau centre de date principale.
Asadar, tehnicile edge computing sunt utile cand se doreste colectarea de date, filtrarea, procesarea sau analiza la marginea retelelor, cat mai aproape de utilizator si sursa datelor.
Care ar fi beneficiile majore ale utilizarii edge computing in diferite domenii si industrii?
- Autonomia-daca sunt restrictii de banda, daca nu se poate realiza conectarea perfecta din cauza unor caracteristici ale locatiei, zonei atunci edge computing te va salva. Nu se mai trimit atat de multe date, se rezolva totul local, ai nevoie de mai putina banda si timp de conectare, deci autonomia e garantata;
- Suveranitatea datelor-sa muti date extrem de multe nu e doar o problema de natura tehnica. Calatoria datelor peste hotare si granite de tot felul poate fi un risc un plus la adresa securitatii acestora, apar probleme legale. Edge computing te ajuta sa tii datele aproape de sursa lor, se respecta mai usor GDPR sau alte legi asemanatoare. Procesezi totul local si trimiti rezultate si mai putine date catre Cloud, centre de date primare, aflate in alte jurisdictii;
- Securitate imbunatatita-edge computing permite setarea unor masuri de securitate avansate la nivelul datelor. Orice fel de date care vor „traversa” reteaua spre Cloud, centre de date primare pot fi securizate prin criptari avansate, implementarea edge computing permite protejarea superioara in fata atacurilor hackerilor, chiar si cand dispozitivele IoT raman limitate la nivel de securitate;
- Asigurarea calitatii datelor-nu conteaza ce conexiune si ce fel de internet exista in zona, edge computing iti permite sa te bazezi pe date si pe calitatea lor;
- Optimizarea operatiunilor-se optimizeaza functionarea sistemelor IoT si dispozitivelor din locatii fizice;
- Productivitate mai buna pentru angajati;
- Control in timp real asupra datelor critice-e foarte important pentru cresterea vanzarilor si stabilitatea afacerilor;
- Optimizarea consumului de energie;
- Optimizarea spatiului.
Recent, Cognizant a lansat Cognizant Neuro Edge, platforma parte din suita Cognizant Neuro, cu scopul de a permite afacerilor din diferite industrii sa se bucure de beneficiile aduse de inteligenta artificiala si generativa via edge computing. Cognizant Neuro Edge va functiona cu cipuri si dispozitive, aplicatii, solutii de implementare business.
Noua platforma a reusit sa extinda capabilitatile Neuro AI, oferind solutii hibride Cloud+Edge AI pentru decizii instantanee si mai multe detalii din datele longitudinale. Industriile unde securitatea datelor si confidentialitatea sunt importante vor fi cele mai avantajate, acolo unde deciziile luate in timp real chiar sunt critice. Se reduc costurile operationale foarte mult, creste eficienta, se reduc si riscurile prin folosirea permanenta a platformei.
Neuro Edge faciliteaza interactiuni in timp real cu dispozitive, ajutand afacerile sa accelereze procesele de luare a deciziilor, reducandu-se costurile per afacere foarte mult in timp, stabilitatea operationala e mentinuta in limite normale chiar si cand exista banda redusa, limitari. Este esential pentru mediile hibrid si multi-Cloud, cu puterea de procesare, computationala amplasata direct la dispozitive.
In ce domenii, industrii s-ar putea folosi astfel de implementari edge computing?
- Sistemul de sanatate-asistarea doctorilor in timp real pentru luarea unei decizii cat mai bune pe baza unor diagnostice pornite de la niste senzori si date clare;
- Tehnologii medicale-ajustarea in timp real si operarea de dispozitive si recomandari bazate pe datele pacientilor;
- Energie-optimizarea operatiunilor in cadrul zonelor unde se genereaza energie, optimizarea raspunsului la schimbarile de vreme, de conditii meteo;
- Logistica-imbunatatirea performantei, procesari rapide date de la orice fel de vehicule folosite;
- Telecomunicatii-securitatea retelelor e mai buna, rezilienta si automatizarea sunt rapide, costurile cu operatiunile scad;
- Productie-prezicerea defectiunilor echipamentelor folosite pentru optimizarea timpilor de functionare si costurilor operationale;
- Retail-analiza de videoclipuri, continut video inteligenta pentru prevenirea furturilor si infractiunilor in timp real, imbunatatirea serviciilor clienti cu monitorizare in-store;
- Industria auto-transformarea experientei pasagerilor si soferilor cu recomandari in timp real in functie de context via conexiuni Cloud.
Neuro Edge de la Cognizant integreaza API-uri cu ecosistemul edge computing, ingloband senzori, furnizori de siliciu, dispozitive edge, aplicatii enterprise. Indiferent de scenariile industriale se va oferi o arhitectura de baza si aplicatii ilustrative personalizate. Agentii de monitorizare integrati vor permite urmarirea performantei si facilitatea imbunatatirilor din mers prin feedback permanent. Maximizarea impactului investitiei in AI si IoT va fi de acum o realitate pentru orice firme, companii.
Cognizant Neuro Edge va fi solutia ideala pentru imbunatatirea functionalitatii, reducerea latentei, securizarea AI cu niste capabilitati moderne si mereu in dezvoltare. Se va putea crea si gestiona orice aplicatie Edge AI mai rapid si mai usor, platforma va ajuta si la intelegerea inteligentei artificiale generative, permitand afacerilor sa se concentreze pe valoarea businessurilor detinute.