A função que os dispositivos de computação levam em consideração na criação de uma base para gerenciar dados de rota e processo

Por Jason Khoo, SolidRun

Outrora uma tecnologia emergente, os dispositivos IoT estão se tornando mais comuns em aplicações de consumo e industriais. Um dos principais benefícios da IoT é o incrível volume de dados que podem ser coletados para insights vitais de negócios, mas esses dados são praticamente inúteis sem poder de computação suficiente.

Todos os dispositivos de computação têm limitações inerentes como resultado de elétrons se movendo na velocidade da luz. Dispositivos e componentes podem ficar menores, mas há um limite para o quão pequeno qualquer componente pode ser.

À medida que as demandas de processamento de dados crescem e evoluem, as empresas precisarão de soluções de poder de computação para gerenciar, rotear e processar dados para obter insights acionáveis.

Capacidade finita de dispositivos de computação

Todos os dispositivos de computação são limitados pelo poder de processamento e densidade de memória, que determinam a velocidade de transmissão e processamento de informações.

Os eletrônicos computam pelo fluxo de elétrons, então eles só são capazes de calcular tão rápido quanto um elétron pode se mover através da matéria. No entanto, as informações podem ser transmitidas mais rapidamente do que os elétrons podem se mover, e a fiação eletrônica já está repleta de elétrons.

Quando os interruptores transistorizados de processamento de informações estão ligados, eles regulam os sinais nos fios. Os elétrons precisam se mover de um lado do transistor para o outro para serem processados. A velocidade do relógio de um dispositivo de computação, medida em megahertz ou gigahertz, estima a rapidez com que um computador pode processar informações, o que é influenciado pela distância e pela velocidade da luz.

Essa distância pode ser minimizada, permitindo que os sinais percorram distâncias mais curtas e abordando essas limitações. No entanto, os componentes de computação não podem ser infinitamente minimizados, razão pela qual as redes de supercomputadores são frequentemente usadas para lidar com grandes volumes de dados.

Os supercomputadores não são ideais para todas as aplicações. Com os dispositivos IoT instalados, as empresas precisam de maneiras práticas de processar grandes volumes de dados e obter insights importantes a partir deles. Os centros de armazenamento de dados centralizados baseados em nuvem, o padrão ouro para computação, não são mais uma solução viável.

Quando os dados precisam viajar da borda da rede, onde os dispositivos estão localizados, para um armazenamento de dados centralizado, isso pode causar latência, congestionamento de rede, vulnerabilidades de segurança e outras preocupações.

Edge Computing como solução de processamento de dados

Edge Computing tornou-se uma opção viável para coleta e processamento de dados em dispositivos IoT. Os dispositivos estão localizados na borda da rede e a computação de borda aplica o poder de processamento na fonte.

Assim, em vez de os dados terem que viajar para o hub de dados centralizado, às vezes a quilômetros do próprio dispositivo, eles podem ser processados ​​e analisados ​​na borda. Apenas os insights mais valiosos são enviados de volta ao núcleo para avaliação humana e tomada de decisões.

Isso permite que dispositivos IoT em ambientes remotos funcionem e forneçam informações de dados que podem ser acessadas e executadas em tempo real para operações de missão crítica.

Benefícios e limitações do Edge Computing vs. Computação em Nuvem

A computação em nuvem tem sido favorável para armazenamento e processamento de dados. O sistema centralizado é grande, escalável e distribuído, tornando-o uma boa opção para implantações de IoT. Ele também é fornecido com provedores de nuvem, tornando a configuração rápida e fácil para as empresas.

No entanto, o núcleo de computação em nuvem pode estar a centenas de quilômetros do dispositivo IoT, causando atrasos nas transferências de dados que podem comprometer a pontualidade e o valor dos insights. Se os dados não puderem ser usados ​​para ação em tempo real, há pouco benefício em obtê-los rapidamente.

A computação de borda aborda esses problemas mantendo-se próximo à fonte de dados e minimizando a distância que os dados precisam percorrer. Os dados podem ser processados ​​e analisados ​​perto do dispositivo IoT, filtrando dados brutos para que apenas os insights mais valiosos sejam enviados ao núcleo para interações humanas.

Com uma combinação de computação de borda, computadores de placa única i.MX 8 (SBCs) e computação em nuvem, as empresas podem garantir os recursos de processamento de dados mais eficientes e granulares em uma rede distribuída para insights em tempo real com latência e congestionamento mínimo.

Casos de uso de computação de borda

Saúde: a IoT está revolucionando a saúde. Sensores e dispositivos médicos coletam dados valiosos sobre os pacientes e fornecem informações imediatas para ajudar os médicos a tomar decisões críticas que salvam vidas. Com tanto em jogo, a computação de borda é importante para o processamento de dados em tempo real.

Transporte: Veículos semiautônomos e autônomos estão chegando ao mainstream, mas dependem de dados do próprio veículo, da área, condições de tráfego, condições climáticas e outras informações ambientais para tomar decisões críticas. Para que os veículos autônomos funcionem corretamente, os dados devem ser analisados ​​rapidamente, sem atrasos na rede.

Otimização de rede – Um dos desafios significativos da computação em nuvem é a tensão na rede devido à latência e ao congestionamento à medida que grandes volumes de dados são transferidos e processados. A computação de borda, como o i.MX 6, pode otimizar o desempenho da rede monitorando as condições do usuário e determinando o melhor caminho para o tráfego da rede, semelhante à forma como os padrões de tráfego são priorizados e otimizados para limitar os congestionamentos.

Varejista: os dados são valiosos para os varejistas para ajudá-los com vendas, informações de clientes e outras informações vitais de negócios. A computação de borda permite que as empresas analisem dados de várias fontes com eficiência, fornecendo aos proprietários de empresas os insights necessários para se adaptar às condições em mudança.

Poder computacional para processamento de dados IoT

A IoT é promissora para usos industriais, mas as enormes quantidades de dados que ela fornece podem sobrecarregar os dispositivos de computação e limitar os insights. Dados brutos não são nada sem análises, e a computação de borda garante que os dados possam ser processados ​​perto da fonte para obter insights rápidos e valiosos que orientam as decisões de negócios.

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Jason Khoo é o Diretor de SEM da SolidRun, que é uma desenvolvedora líder global de sistemas embarcados e soluções de rede, focada em uma ampla gama de produtos flexíveis, poderosos e eficientes em termos de energia que ajudam OEMs em todo o mundo a simplificar o desenvolvimento de aplicativos enquanto superam desafios de implementação. .

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