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KI und Edge Computing: 7 Möglichkeiten, wie KI die Zukunft verändern kann

Edge Computing ist eine verteilte Informationstechnologiearchitektur, bei der Clientdaten an der Peripherie des Netzwerks so nahe wie möglich an der Ursprungsquelle verarbeitet werden. Der Schritt in Richtung Edge-Computing wird durch Mobile Computing, die sinkenden Kosten für Computerkomponenten und die schiere Anzahl vernetzter Geräte in der IoT-Welt vorangetrieben. Abhängig von der Implementierung können zeitkritische Daten in einer Edge-Computing-Architektur am Ursprungsort von einem intelligenten Gerät verarbeitet oder an einen Vermittlungsserver gesendet werden, der sich in unmittelbarer geografischer Nähe zum Client befindet. Weniger zeitkritische Daten werden zur Verlaufsanalyse, Big-Data-Analyse und Langzeitspeicherung an die Cloud gesendet.

 

Die intelligenten Geräte sind mit künstlicher Intelligenz (KI) noch intelligenter und eigenständiger geworden. Da die KI am Rande des Netzwerks schnell wächst, haben wir uns entschlossen, eine Liste zusammenzustellen, die Sie leicht durchblättern können, um zu sehen, wie sie die Zukunft des Edge-Computing verändert.

AI am Rande2

Kostensenkung und verbesserte Systemeffizienz

In einer Cloud-basierten Umgebung werden alle Daten in die Cloud übertragen, wo sie verarbeitet werden. Dank Edge-Computing gelangt nur ein kleiner Teil der Daten in die Cloud-Rechenzentren, während der große Teil davon auf die Knoten im Netzwerk verteilt bleibt Kantendatenbanken.

 

Bei der Verarbeitung der Daten nutzen die Softwaretools die Ressourcen des Edge-Computing-Netzwerks. Mit maschinellem Lernen und KI können diese Prozesse optimiert werden, um die Belastung von Cloud-Rechenzentren zu verringern.

 

In den meisten Fällen ist es viel effizienter, Daten in der Nähe der Quelle zu verarbeiten und nur die Daten, die über das Netzwerk einen Wert haben, an ein entferntes Rechenzentrum zu senden. Anstatt beispielsweise kontinuierlich Daten über den Ölstand im Motor eines Autos zu senden, sendet ein Fahrzeugsensor möglicherweise einfach regelmäßig eine Zusammenfassung der Daten an einen Remote-Server. Oder ein intelligenter Thermostat überträgt Daten möglicherweise nur, wenn die Temperatur außerhalb akzeptabler Grenzen steigt oder fällt. Oder eine intelligente Wi-Fi-Überwachungskamera, die auf eine Aufzugstür gerichtet ist, verwendet möglicherweise Kantenanalysen und überträgt Daten nur, wenn sich ein bestimmter Prozentsatz der Pixel zwischen zwei aufeinanderfolgenden Bildern erheblich ändert und Bewegung anzeigt.

 

Edge-Computing kann auch Remote-Büro- / Zweigstellenumgebungen und Organisationen mit einer geografisch verteilten Benutzerbasis zugute kommen. In einem solchen Szenario können an entfernten Standorten zwischengeschaltete Mikrodatencenter oder Hochleistungs-Raima-Server installiert werden, um Cloud-Dienste lokal zu replizieren. Dies verbessert die Leistung und die Fähigkeit eines Geräts, auf verderbliche Daten in Bruchteilen von Sekunden zu reagieren.

 

Mit der Zeit wird AI in der Lage sein, die für die Datenverarbeitung erforderliche Last effizient zu delegieren, wodurch die Cloud-Rechenzentren frei werden und für andere Aufgaben verfügbar gemacht werden.

 

Auf diese Weise reduziert AI die Kosten, die mit der ständigen Notwendigkeit verbunden sind, Daten von Geräten in die Cloud und umgekehrt zu übertragen, und verbessert die Systemeffizienz insgesamt.

 

Erweiterte Datenverarbeitung und die Bedeutung des Datenmanagements

Je mehr Geräte Sie in der Edge-Computing-Umgebung haben, desto mehr Daten müssen Sie verarbeiten. Unstrukturierte, ungenaue und inkonsistente Datenstandards können all diese Rechenleistung unbrauchbar machen und Ihnen verwertbare Erkenntnisse entziehen.

 

Da AI dazu dient, Dinge zu automatisieren und den Datenverarbeitungs-Workflow zu beschleunigen, müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Daten rund um die Uhr für die erweiterte Datenverarbeitung bereit sind.

 

Daher die Bedeutung des Datenmanagements. Das Datenkantenzentrum befindet sich nicht an einer Stelle. Es ist ein Netzwerk von Geräten. Ein DBMS wie Raima Database Manager wurde für Anwendungen auf Geräteebene entwickelt, die auf ungeraden Hardware- und Softwarekombinationen mit begrenzten Ressourcen ausgeführt werden. AI greift auf die Datenbank zu, um die Daten zu analysieren und Berichte zu erstellen.

 

Wenn Daten auf Tausende von Standorten und Knoten verteilt werden, werden sie selbst für KI zu komplex, um sie effizient zu analysieren. Innovationen bei Edge-Datenbanken und Datenverwaltungspraktiken ermöglichen es Betreibern und Entwicklern, eine ganzheitliche Sicht auf die Daten zu haben, selbst wenn diese überall verteilt sind.

 

Mit guten Datenverwaltungspraktiken und einer soliden Edge-Datenbank wird AI die Edge-Computing-Umgebungen zuverlässiger und effizienter machen. Beispielsweise kann AI Ressourcen automatisch zuweisen, um die erforderlichen Antwortzeiten einzuhalten, und die Daten bei Bedarf an Apps und Geräte zurückgeben.

 

Verbesserte Betriebszuverlässigkeit

Obwohl Edge Computing recht zuverlässig ist, weist es dennoch einige Mängel auf, die die Zuverlässigkeit des Edge Computing-Netzwerks stark beeinträchtigen. Die erste Herausforderung besteht darin, die optimale Netzwerkbandbreite aufrechtzuerhalten.

 

Wenn sich viele Daten im Netzwerk befinden und Unternehmen diese analysieren möchten, führt die Anforderung zu einer Verschiebung der Netzwerkbandbreite. Einige der Knoten werden möglicherweise herausgeschnitten, was zu einer ungenauen Datenanalyse führt.

 

Dann ist da noch die Frage des verteilten Rechnens. Das Netzwerk muss als großes Gehirn fungieren, damit der gesamte Betrieb zuverlässig ist. Eine ungleiche Computerverteilung bedeutet mehr Verarbeitungszeit, was sich in erhöhten Kosten niederschlägt. Durch die Verwendung einer Edge-Datenbank, in der die Daten lokal auf jedem Gerät gespeichert werden, können Sie die Datenintegrität auch dann sicherstellen, wenn das Netzwerk instabil ist.

 

AI ist verpflichtet, all diese Schmerzpunkte zu lösen. Durch das Erlernen der Muster und den Zugriff auf die Verarbeitungsleistung jedes Knotens im Edge-Computing-Netzwerk kann AI die Prozesse automatisch optimieren. Kombinieren Sie dies mit einem Kantendatenbank Effiziente und zuverlässige Verarbeitung der Daten, um eine optimale Bandbreitennutzung, eine optimierte Computerverteilung und keine Latenz im System zu erreichen.

 

Im Laufe der Zeit ist AI in der Lage, das komplizierte Design von Edge-Computing-Systemen und Datenanalysemustern zu lernen und Bandbreiten- und Verarbeitungsanforderungen vorherzusagen, um Ressourcen nahtlos zuzuweisen und das Edge-Computing-Netzwerk jederzeit betriebsbereit zu halten.

 

Echtzeitvorhersagen möglich gemacht

Stellen Sie sich vor, Sie könnten alle Daten im Edge-Computing-Netzwerk nutzen, um sofort einen aufschlussreichen Bericht zu erstellen. Diese Arten von Anforderungen benötigen Zeit, wenn Sie die Daten in einer Edge-Datenbank nicht vorverarbeiten. Das Abrufen der Daten von Knoten zu einem Cloud-System, um sie zu verarbeiten, beansprucht die Ressourcen des Edge-Computing-Netzwerks und nimmt Zeit in Anspruch.

 

Dank KI und lokalen Datenbankverwaltungssystemen können Edge-Computing-Netzwerke eine Leistung erbringen erweiterte Datenverarbeitung um Echtzeitvorhersagen basierend auf den von Ihnen eingegebenen Parametern zu liefern.

Cloud-Netzwerklatenz

Stellen Sie Offline-Fähigkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit sicher

Die meisten Anwendungen verlieren irgendwann ihre Internetverbindung und viele Anwendungsfälle erfordern Offline-Funktionen - zum Beispiel autonome Fahrzeuge, kritische Anwendungen, z. B. Edge-Datenbanken ermöglichen es Anwendungen, immer zu funktionieren - unabhängig davon, ob das Gerät mit dem Internet verbunden ist oder nicht nahtlose Benutzererfahrung. Gleichzeitig stellen Edge-Datenbanken wie RDM sicher, dass Daten zuverlässig gespeichert werden und bei ACID-konformen Transaktionen, dem Goldstandard in der Datenverwaltung, niemals verloren gehen.

 

AI hat seine Rolle in der Datensicherheit gefunden und wird Unternehmen dabei helfen, die Herausforderungen der Edge-Computing-Sicherheit zu bewältigen. Mit der Fähigkeit, Schwachstellen und Schwachstellen im Netzwerk zu identifizieren und sofort zu warnen, wenn eine ausgenutzt wird, wird KI Edge-Computing-Netzwerke sicherer machen. Kombinieren Sie KI mit einem schnellen und sicheren Datenbanksystem, um Ihre Daten jederzeit sicher zu halten.

 

5G, Edge-Datenbanken und Quantum Computing zur Steigerung der KI-Effizienz

5G- und Quantencomputertechnologien sind nur einen Schritt von unserem Leben entfernt. 5G ist in einigen Teilen der Welt bereits verfügbar, und die Edge-Datenbanken werden immer wichtiger.

 

Wir wissen, dass 5g die Netzwerkabdeckung und Reaktionsfähigkeit erhöht und gleichzeitig die Latenz verringert. Dies führt zu einer immensen Datenmenge am Rand. Das sichere Speichern und Verarbeiten dieser Daten in einer schnellen Kantendatenbank ist von entscheidender Bedeutung.

 

5G, Edge-Datenbanken und Quantencomputer ermöglichen es AI, in Edge-Computing-Umgebungen noch effizienter zu arbeiten, indem Aufgaben delegiert, die Bandbreite optimiert, Echtzeitvorhersagen geliefert und die Sicherheit des Systems erhöht werden.

 

AI wird ohne Zweifel eine zentrale Rolle in Edge-Computing-Netzwerken spielen. Die Komplexität des Edge-Computing wächst mit der Anzahl der Knoten und der Datenmenge.

 

Dank Edge-Datenbanken und der Fähigkeit von AI, zu lernen und sich anzupassen, werden wir eine erhöhte Betriebssicherheit von Edge-Computing-Netzwerken, eine erweiterte Datenverarbeitung in Echtzeit und ein sichereres Edge-Computing feststellen. Lerne mehr über Raimas Kantendatenbank und laden Sie eine kostenlose Testversion herunter.