Искусственный интеллект и периферийные вычисления: 7 способов, которыми искусственный интеллект может изменить будущее
Граничные вычисления — это распределенная архитектура информационных технологий, в которой клиентские данные обрабатываются на периферии сети, как можно ближе к исходному источнику. Переход к периферийным вычислениям обусловлен мобильными вычислениями, снижением стоимости компьютерных компонентов и огромным количеством сетевых устройств в мире Интернета вещей. В зависимости от реализации, чувствительные ко времени данные в архитектуре граничных вычислений могут обрабатываться в точке происхождения интеллектуальным устройством или отправляться на промежуточный сервер, расположенный в непосредственной географической близости от клиента. Данные, которые менее чувствительны ко времени, отправляются в облако для исторического анализа, анализа больших данных и долгосрочного хранения.
Интеллектуальные устройства стали еще более интеллектуальными и автономными благодаря искусственному интеллекту (ИИ). Поскольку ИИ быстро растет на границе сети, мы решили составить список, который вы можете легко просмотреть и увидеть, как он меняет будущее периферийных вычислений.
Снижение расходов и повышение эффективности системы
В облачной среде все данные отправляются в облако, где они обрабатываются. Благодаря граничным вычислениям только небольшая часть данных попадает в облачные центры обработки данных, в то время как большая их часть остается распределенной по узлам в сети, находящимся в пограничных базах данных .
При обработке данных программные средства используют ресурсы периферийной вычислительной сети. С помощью машинного обучения и искусственного интеллекта эти процессы можно оптимизировать, чтобы снизить нагрузку на облачные центры обработки данных.
В большинстве случаев гораздо эффективнее обрабатывать данные рядом с их источником и отправлять только те данные, которые имеют ценность по сети, в удаленный центр обработки данных. Например, вместо постоянной передачи данных об уровне масла в двигателе автомобиля автомобильный датчик может просто периодически отправлять сводку данных на удаленный сервер. Или умный термостат может передавать данные только в том случае, если температура повышается или опускается за допустимые пределы. Или интеллектуальная камера безопасности Wi-Fi, нацеленная на дверь лифта, может использовать краевую аналитику и передавать данные только тогда, когда определенный процент пикселей значительно изменяется между двумя последовательными изображениями, указывая на движение.
Граничные вычисления также могут принести пользу средам удаленных офисов / филиалов и организациям с географически разнесенной базой пользователей. В таком сценарии промежуточные центры микроданных или высокопроизводительные серверы Raima могут быть установлены в удаленных местах для локальной репликации облачных сервисов, повышая производительность и способность устройства работать со скоропортящимися данными за доли секунды.
Со временем ИИ сможет эффективно делегировать нагрузку, необходимую для обработки данных, что освободит облачные центры обработки данных и сделает их доступными для других задач.
Таким образом, ИИ снизит расходы, связанные с постоянной необходимостью передачи данных с устройств в облако и наоборот, и повысит эффективность системы в целом.
Расширенная обработка данных и важность управления данными
Чем больше у вас устройств в среде периферийных вычислений, тем с большим объемом данных вам придется иметь дело. Стандарты неструктурированных, неточных и непоследовательных данных могут сделать всю эту вычислительную мощность бесполезной и лишить вас полезной информации.
Поскольку ИИ предназначен для автоматизации и ускорения рабочего процесса обработки данных, компании должны обеспечивать готовность данных для расширенной обработки данных в режиме 24/7.
Отсюда важность управления данными. Пограничный центр обработки данных находится не в одном месте. Это сеть устройств. СУБД, такая как Raima Database Manager, предназначена для периферийных приложений уровня устройства, работающих на нечетных комбинациях оборудования и программного обеспечения с ограниченными ресурсами. ИИ обращается к базе данных для анализа данных и создания отчетов.
Когда данные распределяются по тысячам сайтов и узлов, они становятся слишком сложными даже для ИИ, чтобы эффективно их анализировать. Нововведения в пограничных базах данных и методах управления данными позволяют операторам и разработчикам иметь целостное представление о данных, даже если они разбросаны повсюду.
При наличии передовых методов управления данными и надежной пограничной базы данных ИИ сделает периферийные вычислительные среды более надежными и эффективными. Например, ИИ сможет автоматически распределять ресурсы, чтобы соответствовать требуемому времени отклика, и возвращать данные в приложения и устройства, когда это необходимо.
Повышенная эксплуатационная надежность
Несмотря на свою надежность, периферийные вычисления все же имеют некоторые недостатки, которые сильно влияют на надежность сети граничных вычислений. Первая проблема — поддержание оптимальной пропускной способности сети.
Когда в сети много данных и компании хотят их проанализировать, запрос приведет к изменению пропускной способности сети. Некоторые узлы могут оказаться вырезанными, что приведет к неточному анализу данных.
Тогда есть вопрос о распределенных вычислениях. Сеть должна функционировать как большой мозг, чтобы вся операция была надежной. Неравномерное распределение вычислений означает большее время обработки, что приводит к увеличению затрат. Используя пограничную базу данных, в которой данные хранятся локально на каждом устройстве, вы можете гарантировать целостность данных, даже если сеть нестабильна.
ИИ обязательно устранит все эти болевые точки. Изучая шаблоны и имея доступ к вычислительной мощности каждого узла в сети граничных вычислений, ИИ может автоматически оптимизировать процессы. Объедините это с пограничной базой данных для эффективной и надежной обработки данных, чтобы добиться оптимального использования полосы пропускания, оптимизированного распределения вычислений и отсутствия задержек в системе.
Со временем ИИ способен изучать сложный дизайн систем пограничных вычислений, шаблоны анализа данных и прогнозировать требования к пропускной способности и обработке, чтобы беспрепятственно выделять ресурсы и поддерживать постоянную работоспособность сети граничных вычислений.
Прогнозы в реальном времени стали возможными
Представьте, что у вас есть возможность использовать все данные в сети пограничных вычислений для мгновенного создания подробного отчета. Эти типы запросов требуют времени, если вы не обрабатываете данные в пограничной базе данных заранее. Вытягивание данных из узлов в облачную систему для их обработки увеличивает ресурсы периферийной вычислительной сети и требует времени.
Благодаря искусственному интеллекту и системам управления локальными базами данных периферийные вычислительные сети смогут выполнять расширенную обработку данных для предоставления прогнозов в реальном времени на основе введенных вами параметров.
Обеспечение автономной работы, надежности и безопасности
Большинство приложений в какой-то момент потеряют подключение к Интернету, и во многих случаях потребуется автономная работа — например, автономные транспортные средства, критические приложения, например, пограничные базы данных позволяют приложениям всегда работать — независимо от того, подключено устройство к Интернету или нет, обеспечивая безупречный пользовательский интерфейс. В то же время пограничные базы данных, такие как RDM, гарантируют, что данные надежно хранятся и никогда не будут потеряны с помощью транзакций, совместимых с ACID, золотого стандарта в управлении данными.
Искусственный интеллект нашел свою роль в защите данных и поможет организациям решать сложные задачи безопасности периферийных вычислений. Благодаря способности выявлять слабые места и уязвимости в сети и немедленно предупреждать об их использовании, ИИ сделает периферийные вычислительные сети более безопасными. Объедините ИИ с быстрой и безопасной системой баз данных, чтобы ваши данные всегда были в безопасности.
5G, пограничные базы данных и квантовые вычисления для повышения эффективности искусственного интеллекта
Технологии 5G и квантовые вычисления находятся в одном шаге от того, чтобы войти в нашу жизнь. 5G уже доступен в некоторых частях мира, и пограничные базы данных становятся более важными.
Мы знаем, что 5g увеличивает покрытие сети и скорость отклика, снижая при этом задержку. Это приведет к огромному количеству данных на периферии, и безопасное хранение и обработка этих данных в высокоскоростной пограничной базе данных будет иметь решающее значение.
5G, пограничные базы данных и квантовые вычисления позволят ИИ быть еще более эффективным в периферийных вычислительных средах с точки зрения делегирования задач, оптимизации полосы пропускания, предоставления прогнозов в реальном времени и повышения безопасности системы.
ИИ, без сомнения, будет играть ключевую роль в периферийных вычислительных сетях. Сложность периферийных вычислений растет с увеличением количества узлов и объема данных.
Благодаря пограничным базам данных и способности ИИ учиться и адаптироваться, мы увидим повышение эксплуатационной надежности сетей периферийных вычислений, усовершенствованную обработку данных в реальном времени и более безопасные периферийные вычисления. Узнайте больше о пограничной базе данных Raima и загрузите бесплатную пробную версию.