RYCHLEJŠÍ PŘEHLED, MENŠÍ ŠÍŘKA PÁSMA A VYŠŠÍ BEZPEČNOST – to je příslib řešení pro zpracování hran internetu věcí (IoT). Tento příslib je však spojen s vyšší složitostí a náklady. Navíc, stejně jako u každé nově vznikající technologie, nejsou všechna řešení stejná. To je příležitost pro obchodní partnery, kteří mohou zákazníkům pomoci vyznat se v tomto šumu.
Typicky data ze zařízení IoT proudí do cloudu, kde se zpracovávají, což vyžaduje šířku pásma a čas. „Nemusí být praktické přenášet všechna tato data,“ říká Ramya Ravichandar, ředitelka produktového managementu společnosti FogHorn Systems Inc., která vyvíjí inteligentní software pro průmyslové a komerční řešení IoT v kalifornském Mountain View.
Naproti tomu zpracování na hraně umožňuje provádět analýzu IoT, interpretaci dat a další úkoly přímo na místě, říká Steve Hilton, prezident bostonské analytické společnosti MachNation, která rovněž provozuje testovací laboratoř pro platformy IoT. Toto uspořádání nabízí tři hlavní výhody, pokračuje: „
Ravichandar dodává, že zpracování na hraně umožňuje zachytit to, co nazývá „rychle se kazící poznatky“ – informace, které vyžadují okamžité jednání, abyste získali konkurenční výhodu. „Zpracování hran IoT je však nové a stále se rozvíjí,“ uznává. „Musíte být schopni spustit algoritmus na okraji, abyste ověřili, zda jsou data užitečná, kvůli starému problému ‚garbage in, garbage out‘.“
Praktické problémy mohou stát také v cestě, říká Hilton. „Zařízení edge jsou ve srovnání s jinými typy zařízení IoT relativně drahá a je třeba zajistit napájení klimatizací,“ vysvětluje. Dodává, že klíčové je mít správný software, protože 90 procent složitosti souvisí se softwarem. A konečně, zatímco cloudové zpracování může agregovat data z více zařízení a získat tak lepší celkový přehled o systému, „okrajová zařízení mají omezený pohled na systém.“
Váš software musí také běžet na malé ploše. „Pracujeme s procesory X86, ARM32 a ARM64 a obvykle máme k dispozici pouze 150 až 200 MB paměti,“ říká Ravichandar. „O dostupné výpočetní prostředky soupeří další aplikace, takže musíme software optimalizovat tak, aby běžel na co nejmenší ploše, abychom ho mohli umístit na okrajové zařízení.“
Ne všechno „edge processing“ je také stejné. Ravichandar říká, že někteří výrobci tvrdí, že jejich řešení zpracovávají data IoT na úrovni zařízení, ale ve skutečnosti je posílají zpět do místního datového centra. To je sice rychlejší než čekat na odezvu z cloudu, ale „edge processing“ znamená zpracování ze zařízení, takže doporučuje ověřit si to u výrobců.
Zejména malým a středním firmám Hilton doporučuje spolupracovat se společností poskytující služby IoT nebo s dodavatelem řešení podporujících platformu IoT (PES), který jim pomůže s nasazením řešení IoT edge. „Tyto typy společností mají předem připravená řešení IoT, která odpovídají požadovaným případům použití jejich zákazníků,“ vysvětluje. „Přesto není snadné najít společnosti poskytující služby nebo dodavatele PES, kteří nabízejí řešení IoT pro malé a střední podniky.“
Těžko se hledají i osvědčené technické strategie řešení problémů IoT edge. „IoT je trochu jako Divoký západ a neexistují žádné standardní způsoby, jak věci dělat,“ říká Hilton. „Existuje spousta osvědčených postupů, ale ty jsou velmi závislé na architektuře, kterou si zákazník pro své řešení IoT vybere. A architektur IoT jsou desítky.“
Tato složitost bude některé podniky odrazovat od toho, aby se při zpracování, analýze a vizualizaci dat spoléhaly na okrajová zařízení IoT. Výzkum společnosti MachNation totiž předpovídá, že do roku 2026 bude polovina všech nasazení IoT představovat hybridní kombinaci edge zpracování a cloudového zpracování. Přinejmenším v některých případech však výhody zpracování informací co nejblíže k akci ospravedlní související náklady a nepohodlí.
Obrázek: istock
.