IoT e Computação na Borda

Extraindo Percepções em Tempo Real

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Até US$11,1T/Ano

O mercado de IoT terá um impacto econômico potencial total de US$ 3,9 trilhões a US$ 11,1 trilhões por ano até 20251

507,5 ZB em 2020

Até 2020, mais de cinco milhões de sensores inteligentes e outros dispositivos IoT estarão em uso em todo o mundo e gerarão pelo menos 507,5 zettabytes de dados2

47B em 2021

Estima-se que haverá 47 bilhões de dispositivos conectados até 20213

O que torna a análise em tempo real na borda possível ou mesmo preferida, não apenas agora, mas nos próximos anos, é a possibilidade de conduzir inteligência artificial e aprendizado de máquina (ML). IA e ML estão se tornando cada vez mais complexos, versáteis e sofisticados para permitir análises em tempo real na borda, no hub e, por fim, na nuvem para obter mais valor de todos os dados de IoT coletados. Os dados podem ser enviados para a nuvem, onde o aprendizado de máquina e a IA podem ser treinados para observar padrões e obter percepções de grandes conjuntos de dados ao longo do tempo.

FONTE: UNTAPPED DATA – GETTING MORE FROM IOT DATA AT THE EDGE AND IN THE CLOUD POR CHRISTOPHER BERGEY, WESTERN DIGITAL (WESTERN DIGITAL BLOG, 5/6/18)

COMO EXTRAIR VALOR DOS DADOS DA BORDA

O IoT etá Impulsionando a Análise em Tempo Real na Borda da Rede

Para muitas aplicações de IoT, tornou-se fundamental que os dados sejam selecionados e analisados ​​onde são gerados - desde sensores em um carro, câmeras de vigilância, drones, dispositivos pessoais, robôs, gateways, etc. - e até mesmo transformados lá. A capacidade de fornecer análises em tempo real na borda da rede pode melhorar a eficiência operacional, proporcionar uma condução mais segura, criar ambientes mais seguros, prever manutenções futuras, identificar comportamentos de compra do cliente e possibilitar um mundo de oportunidades.

A latência da rede é um desafio. Demora muito para armazenar e encaminhar dados, cujo valor existe agora. O armazenamento de borda gerencia as capturas de dados e fornece os recursos de computação que agregam e analisam esses dados em tempo real, para fornecer percepções imediatas e acionáveis ​​no nível do dispositivo.

O VALOR DA ANÁLISE NA BORDA

A Análise na Borda Fornece Valor em Tempo Real

Inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina (ML), reconhecimento de imagem, voz e gestos e outras tecnologias implantadas em dispositivos de borda interagem com dados capturados em tempo real para fornecer percepções valiosas. A digestão completa da análise pode ser transferida para a nuvem, onde pode ser usada para treinar ainda mais os modelos de IA para aprendizado de máquina ou arquivada para uso futuro. A capacidade de acessar essas informações em tempo real, em última análise, cria um negócio, operação ou ambiente mais eficiente e eficaz, possibilitando maiores oportunidades de monetização do aplicativo IoT.

Habilitando o Poder e as Possibilidades dos Dados na Borda

A Western Digital oferece um extenso portfólio de produtos, de dispositivos a sistemas e plataformas projetados para permitir o poder e as possibilidades de dados orientados por IoT e computação de borda

Especialistas de IoT Concordam

Na visão da ABI Research, uma das tendências mais significativas na Internet das Coisas (ou no mundo conectado – a Internet de Todas as Coisas – como um todo) é a mudança no equilíbrio entre computação de borda e computação em nuvem. Os primeiros dias da IoT e seu precursor conceitual, M2M, foram caracterizados pelo papel crítico das plataformas de nuvem como facilitadores de aplicativos. Os sistemas inteligentes dependiam amplamente do nível da nuvem para sua inteligência, e os dispositivos reais dos quais eles consistem eram relativamente pouco sofisticados. Essa antiga premissa está sendo abalada, pois os recursos de computação no nível de borda avançam mais rapidamente do que os do nível de nuvem.

FONTE: EDGE ANALYTICS IN IOT, ABI RESEARCH, 2015

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Informações
1. Fonte: Unlocking the potential of the Internet of Things by James Manyika, Michael Chui, Peter Bisson, Jonathan Woetzel, Richard Dobbs, Jacques Bughin, and Dan Aharon (McKinsey Global Institute, junho de 2015)
2. Fonte: Edge computing: A cheat sheet by Mary Shacklett (TechRepublic, 21 de junho de 2017)
3. Fonte: IoT numbers vary drastically: devices and spending in 2020 por Dennis Knacke (We Speak IoT, 10/6/17)
4. Fonte: Gartner Says 8.4 Billion Connected “Things” Will Be in Use in 2017, Up 31 Percent From 2016, Press Release (Gartner, 2/7/17)
5. Fonte: Cisco Visual Networking Index: Forecast and Methodology, 2016–2021 (Cisco, 9/15/17)