A análise de borda é um método de análise de dados que acontece na fonte de geração de dados ou próximo a ela, ou seja, na borda da rede, em vez de em um armazém ou nuvem centralizado de processamento de dados.
Essa abordagem é particularmente útil em aplicativos de Internet das coisas (IoT, Internet of Things), onde dispositivos e sensores geram grandes quantidades de dados que precisam ser processados com análise de dados em tempo real para permitir tomadas de decisão e respostas rápidas.
A análise avançada de borda tem um contraste importante com a análise tradicional baseada em nuvem, em que os dados normalmente são coletados de várias fontes, enviados para a nuvem para processamento e/ou armazenamento e, em seguida, enviados de volta ao usuário ou aplicativo na forma de resultados de análise.
Esse processamento de dados na fonte (com análise de borda) ajuda as empresas a reduzir a latência, melhorar a eficiência da largura de banda e aumentar a segurança. Esses benefícios são de extrema importância em setores como fabricação, saúde, serviços públicos, agricultura e telecomunicações, que precisam ser capazes de processar grandes quantidades de dados muito rapidamente para acompanhar as demandas em rápida evolução de seus clientes.
Este artigo abordará tudo sobre análise de borda, incluindo o que é, como funciona, seus benefícios e seus aplicativos do mundo real.
Como funciona a análise de borda?
O processo de análise de borda envolve coletar, analisar e tomar decisões sobre dados na fonte de geração de dados ou perto dela, normalmente em dispositivos de borda ou sensores.
Veja um detalhamento de cada etapa do processo:
- Coleta de dados
Dispositivos de borda, como sensores IoT, máquinas industriais ou dispositivos móveis, coletam dados do ambiente ao redor. Esses dados podem incluir vários tipos de informações, como temperatura, pressão, vibração, localização, imagens, vídeos ou outras leituras de sensores. Os dispositivos de borda são equipados com sensores, processadores e, às vezes, recursos de armazenamento para capturar e armazenar dados localmente.
- Pré-processamento de dados
Depois que os dispositivos de borda coletam os dados, eles podem passar por tarefas de pré-processamento, como filtragem, agregação ou compactação, para reduzir o volume de dados ou melhorar sua qualidade. Essas tarefas de pré-processamento ajudam a otimizar os dados antes de serem enviados para análise, reduzindo os requisitos de largura de banda e melhorando a eficiência da análise subsequente.
- Análise de dados
Os dispositivos de borda realizam análise local nos dados pré-processados para obter insights ou detectar padrões. As técnicas de análise podem variar dependendo do aplicativo e da natureza dos dados, mas podem incluir análise estatística, algoritmos de aprendizado de máquina ou processamento baseado em regras.
O objetivo da análise de dados na borda é extrair informações relevantes e identificar insights acionáveis em tempo real.
- Tomada de decisão
Com base nos resultados da análise de dados, os dispositivos de borda podem tomar decisões autônomas ou acionar ações diretamente na borda sem a necessidade de enviar dados para um servidor centralizado. Os processos de tomada de decisão podem ser regras predefinidas, modelos de aprendizado de máquina ou algoritmos programados nos dispositivos de borda.
Aplicativos do mundo real da análise de borda
Vejamos um pouco mais como a análise de borda está transformando setores como fabricação, saúde e transporte, com casos de uso específicos.
Fabricação
Manutenção preditiva: A análise de borda permite que os fabricantes prevejam falhas de equipamentos antes que elas ocorram analisando os dados do sensor em tempo real. Por exemplo, um fabricante pode usar análise de borda para monitorar os padrões de vibração das máquinas. Qualquer padrão anormal pode acionar alertas de manutenção, permitindo reparos proativos e minimizando o tempo de inatividade.
Controle de qualidade: Em processos de fabricação, a análise de borda pode analisar dados de sensores para identificar defeitos ou anomalias em tempo real. Por exemplo, na fabricação automotiva, a análise de borda pode analisar imagens de peças de veículos para detectar defeitos como arranhões ou desalinhamentos na linha de montagem, garantindo a qualidade do produto e reduzindo o desperdício.
Otimização de processos: A análise de borda pode otimizar os processos de fabricação ao analisar dados de sensores integrados em equipamentos de produção. Por exemplo, na fabricação de semicondutores, a análise de borda pode analisar temperatura, pressão e outros parâmetros de processo para otimizar o rendimento e reduzir defeitos.
Área da saúde
Monitoramento remoto de pacientes: A análise de borda permite o monitoramento em tempo real dos sinais vitais e dados de saúde dos pacientes a partir de dispositivos vestíveis ou sensores médicos: a Internet das Coisas médica (mIoT, Medical Internet of Things). Os profissionais de saúde podem usar esses dados para detectar sinais iniciais de problemas de saúde ou anomalias, permitindo intervenções oportunas e planos de cuidados personalizados.
Resposta a emergências: Em situações médicas de emergência, a análise de borda pode analisar dados de dispositivos e sensores médicos para priorizar e triar pacientes com base na gravidade de sua condição. Por exemplo, em um evento de vítima em massa, a análise de borda pode ajudar os socorristas a identificar rapidamente pacientes que precisam de atenção imediata.
Análise de imagiologia médica: A análise de borda pode analisar dados de imagiologia médica, como raios-X ou exames de RM, em tempo real para ajudar os radiologistas a diagnosticar condições como fraturas, tumores ou anormalidades. Isso pode melhorar a precisão do diagnóstico e reduzir o tempo necessário para interpretar imagens médicas.
Transporte
Manutenção preditiva para veículos: A análise de borda permite que as empresas de transporte monitorem a condição dos veículos em tempo real e prevejam as necessidades de manutenção com base nos dados do sensor. Por exemplo, a análise de borda pode analisar os dados de desempenho do motor para detectar sinais de desgaste e prever os requisitos de manutenção, reduzindo o tempo de inatividade não planejado e melhorando a eficiência da frota.
Gerenciamento de tráfego: A análise de borda pode analisar dados de sensores de tráfego, câmeras e dispositivos GPS para monitorar as condições de tráfego em tempo real. As autoridades de transporte podem usar esses dados para otimizar o fluxo de tráfego, detectar congestionamentos e melhorar a segurança nas estradas identificando áreas propensas a acidentes ou condições perigosas das estradas.
Veículos autônomos: A análise de borda desempenha um papel crucial para permitir que veículos autônomos tomem decisões em tempo real com base em dados de sensores de câmeras, LiDAR, radar e outros sensores integrados. Os algoritmos de análise de borda analisam esses dados para detectar obstáculos, pedestres e outros veículos, permitindo que veículos autônomos naveguem com segurança e eficiência.
À medida que a tecnologia de borda continua evoluindo, podemos esperar ver mais avanços e inovações impulsionadas pela análise de borda em uma ampla variedade de setores.
Importância e benefícios da análise de borda
O mundo está se tornando cada vez mais orientado por dados, com cada vez mais dados sendo gerados em qualquer lugar, incluindo na borda, e grande parte deles são dados não estruturados.
A análise de borda permite que as empresas aproveitem seus dados de borda cada vez mais volumosos por meio de:
- Insights em tempo real: Ao analisar dados na borda, as organizações podem obter insights em tempo real sobre suas operações, permitindo tomadas de decisão e respostas mais rápidas aos eventos conforme eles ocorrem.
- Latência reduzida: A análise de borda reduz a latência associada ao envio de dados para um local centralizado para processamento. Isso é particularmente crucial em aplicativos em que a resposta em tempo real é essencial, como em fabricação, saúde e veículos autônomos.
- Eficiência da largura de banda: Analisar dados na borda reduz a quantidade de dados que precisa ser transmitida por redes, economizando largura de banda e reduzindo custos e uso de energia associados à transferência e ao armazenamento de dados.
- Segurança e privacidade aprimoradas: A análise de borda pode aumentar a segurança e a privacidade ao processar dados confidenciais localmente, sem a necessidade de transmiti-los por redes potencialmente inseguras. Isso é especialmente importante em setores como saúde e finanças, onde as regulamentações de privacidade de dados são rígidas.
- Escalabilidade: A análise de borda permite o processamento distribuído de dados em vários dispositivos de borda, permitindo escalabilidade conforme os volumes de dados e os requisitos de processamento aumentam.
Conclusão
A análise de borda é um método de análise de dados que ocorre na fonte de geração de dados ou próximo a ela, como dispositivos IoT, em vez de em armazéns centralizados de processamento de dados ou na nuvem. É particularmente vantajoso em aplicativos IoT, onde a tomada de decisão e as respostas rápidas são essenciais. Ao processar dados na borda, as empresas podem reduzir a latência, melhorar a eficiência da largura de banda e aumentar a segurança.
Aplicativos do mundo real de análise de borda abrangem vários setores. Na fabricação, ela permite manutenção preditiva, controle de qualidade e otimização de processos. Na área da saúde, facilita o monitoramento remoto de pacientes, a resposta a emergências e a análise de imagiologia médica. No setor de transporte, ela oferece suporte à manutenção preditiva para veículos, gerenciamento de tráfego e operação de veículos autônomos.
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