MALA ŠKOLA IoT: Evolucija IoT mrežne arhitekture
Pogledajmo malo evoluciju mrežnih arhitektura IoT-a. Razvoj IoT mrežnih arhitektura uglavnom se bavi načinom na koji se podaci generiraju, obrađuju, prikupljaju i koriste za pametnije algoritme.
Početak – IoT i Cloud Computing
Početni razvoj IoT -a (Internet of Things) nastao je primjenom senzora i IoT uređaja koji su korišteni za prikupljanje podataka radi vrijednih uvida. Prikupljanje podataka za analizu i dalje je korisno u doba digitalne transformacije zbog svoje vrijednosti za uvide.
S velikim skupom podataka, aplikacije novog doba mogu iskoristiti inteligenciju strojeva, uvide u stvarnom vremenu i na kraju izbjeći velike rizike unaprijed.
Glavna prednost IoT-a je mogućnost prikupljanja i pristupa podacima radi boljeg uvida, ali u stvarnom vremenu. Stoga, sa sve većim brojem senzora i IoT uređaja koji dolaze na mrežu, veliki podaci i njihova važnost nastavit će upravljati kritičnim okvirima za pohranu radi boljeg prikupljanja podataka.
Nakon što se podaci generiraju i prikupe, često se premještaju u veće podatkovne centre radi dodatne obrade koja je postala poznata kao “oblak”. Računarstvo u oblaku iz centraliziranog podatkovnog centra korisno je za obradu podataka zbog svoje sposobnosti pružanja beskonačne količine računalnih resursa i mogućnosti skladištenja velikog kapaciteta koje hrane modele za duboko učenje.
Iako je vrlo korisno, računalstvo u oblaku često je rezervirano za obuku novih AI modela za strojnu inteligenciju. Uvidi u stvarnom vremenu i sposobnost donošenja odluka zahtijevaju računalne resurse još bliže mjestu generiranja podataka, eliminirajući probleme s kašnjenjem pri pristupu resursima u oblaku. Edge Computing je novi okvir za brzu i točnu obradu podataka u neposrednoj blizini IoT senzora i uređaja.
Transformacijski pomak – od oblaka do ruba
Tvrtke prebacuju svoje računalno opterećenje s oblaka na rub kako bi smanjile zahtjev za kašnjenjem za pristup oblaku.
Edge arhitekture koriste rubna računala koja su postavljena izravno gdje senzori i IoT uređaji prikupljaju podatke. Raspoređivanje upravo tamo gdje se podaci generiraju smanjuje povratnu latenciju u oblak i omogućuje lokalnim aplikacijama da se izvode u stvarnom vremenu s nevjerojatnim performansama.
Štoviše, rubno računanje značajno smanjuje količinu podataka poslanih u oblak filtriranjem sirovih podataka prije slanja na dodatnu obradu. Ovaj proces značajno olakšava korištenje propusnosti i štedi radna opterećenja koja zahtijevaju resurse oblaka.
Porast AIoT-a i umjetna inteligencija u IoT uređajima
U ranim fazama IoT uređaji bili su prilično jednostavni. Na primjer, daljinski prekidač za uključivanje/isključivanje ili temperaturni senzor koji bi slao upozorenje kada su parametri izvan normalnog radnog stanja.
Kako je tehnologija napredovala, ti su IoT senzori evoluirali u pametnije uređaje koji su bili sposobni biti svjesni svog okruženja, razumjeti obrasce podataka i izvoditi radnje za donošenje odluka radi optimizacije novih radnih opterećenja i aplikacija. Kako bi se postigla ova razina optimizacije, nova arhitektura poznata kao Umjetna inteligencija stvari (AIoT) postaje sve popularnija u različitim aplikacijama i njihovoj podatkovnoj infrastrukturi za rubno računanje.
AIoT ugrađuje AI algoritme u IoT uređaje kako bi olakšao automatizaciju i strojnu inteligenciju bez ikakve ljudske intervencije. S integriranim AI modelima u IoT uređaje i rubnim računalnim platformama, ovi novi inteligentni uređaji pružaju nove razine optimizacije i učinkovitosti u mnogim računalnim aplikacijama.
