에지 컴퓨팅에 대해 이야기해 봅시다. 에지 컴퓨팅이란 정확히 무엇이며 이점은 무엇입니까?
에지 컴퓨팅은 계산 능력과 데이터 스토리지를 가져와 가능한 한 작업에 가까운 필요한 환경에 배치합니다. 많은 서비스가 클라우드에서 중앙 집중식 컴퓨팅을 사용하지만 기업은 점점 더 클라우드에서 에지 컴퓨팅으로 눈을 돌려 에지에서 대역폭, 보안, 대기 시간 및 비용과 클라우드의 빅 데이터 분석 사이의 균형을 제공하고 있습니다. 지난 10년 동안 많은 회사가 인프라 비용을 클라우드로 이전했습니다. 개인적인 관점에서도 대부분 Dropbox 또는 iCloud 계정을 가지고 있습니다. 이러한 회사는 클라우드에서 벗어나고자 하는 세 가지 주요 이유가 있습니다.
하나는 비용입니다. 현재 클라우드 기술 자체는 더 저렴할 수 있지만 많은 데이터를 저장하는 경우 데이터를 클라우드로 보내는 데 드는 대역폭 비용이 엄청날 수 있으며 업로드 및 특정 사용 사례에서 정체를 겪을 수 있습니다. 신뢰할 수 있거나 조절된 백홀이 없을 수 있습니다. 이제 많은 회사가 이 지식을 활용하고 그 결과를 비즈니스 프로세스에 다시 제공하는 계획 없이 클라우드에 데이터를 저장하고 있습니다. 두 번째 이유는 보안입니다. 이 회사들은 실제로 데이터가 어디로 가고 있고 어떤 일이 일어나고 있는지 파악하고 있습니까? 대부분의 경우 캡처된 데이터는 어디에나 있을 수 있는 타사 클라우드 스토리지 제공업체로 다시 전송됩니다. 마지막으로 대기 시간이 주요 고려 사항인 IoT 관점이 있습니다. 즉각적인 대응이 필요한 일이 발생하면 어떻게 됩니까? 처리를 위해 해당 문의를 다시 클라우드로 보낸 다음 응답을 다시 보내야 하는 경우 충분히 빠르지 않을 수 있습니다.
운송 분야에서 에지 컴퓨팅의 사용 사례는 무엇입니까?
제가 말했듯이, 우리는 에지 컴퓨터가 가능한 한 끝점에, 즉 작업이 발생하는 위치에 가까워지는 것을 보고 있습니다. 움직이는 기차는 실제로 정말 좋은 사용 사례입니다. 오늘날 스마트 기차를 타더라도 인터넷에 연결되어 있을 때만 스마트하기 때문입니다. 최신 열차에서도 현재 연결로 인해 문제가 발생할 수 있습니다.
에지 컴퓨팅은 네트워크를 열차에 배치합니다. 각 캐리지에 두 개의 에지 서버가 있으면 '무선 데이지 체인' 네트워크로 간주될 수 있는 것을 형성할 수 있습니다. 이것은 다음 객차와 다음 객차에 연결된 객차 내부에 적용 범위를 제공하므로 열차의 전체 길이를 실행하는 독립형 무선 네트워크를 제공합니다. 이제 이 네트워크는 필요한 클라우드에 대한 백홀 연결 없이 작동할 수 있으므로 현재 클라우드에서 실행 중인 애플리케이션을 이제 로컬 에지에 배포할 수 있습니다. Linux 기반 컴퓨팅 허브에서 도커 컨테이너로 실행되는 이러한 앱은 매우 다양할 수 있으며 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 이 산업에는 에지 컴퓨팅에 대한 많은 잠재력, 많은 새로운 사용 사례 및 비즈니스 사례가 있습니다.
한 가지 사용 사례는 예측 유지 관리입니다. 표준 Bluetooth 센서는 트랙 또는 캐리지 진동을 에지 컴퓨터에 전달할 수 있으며 기계 학습을 위한 로컬 처리를 사용하여 필요한 경우 클라우드 요약 정보로 다시 보낼 수 있습니다. 현재 많은 기차가 맹목적으로 데이터를 클라우드로 다시 보내는 셀룰러 센서를 사용합니다. 거기에 관련된 비용이 있습니다. Bluetooth 센서로 이동하면 가장자리에서 해당 데이터를 캡처할 수 있습니다. 기차가 하루 동안의 여행을 마치면 LAN에 연결한 다음 데이터를 전송하여 데이터를 전송할 수도 있습니다. 시간이 지남에 따라 진화하는 기계 학습 알고리즘 모델.
승객에게도 혜택이 있나요?
전적으로. IoT 생산성, 승객 경험 및 운영 사이에는 많은 응용 프로그램이 있습니다.
승객이 자전거나 짐을 가지고 기차에 탑승할 때, 그들은 대부분 근처에 앉아서 그것을 지켜볼 수 없습니다. 여기서 개념은 휴대전화에 스마트 티켓이 있는 경우 수하물 선반이나 자전거 보관소에 도착하면 스캔할 QR 코드 또는 바코드가 있어 IP 카메라에 대한 직접 링크를 얻을 수 있다는 것입니다. 따라서 열차의 길이에 따라 어디에서나 감지된 활동을 휴대전화에서 직접 볼 수 있습니다. 이는 승객에게 마음의 평화를 제공할 뿐만 아니라 운영자에게는 잠재적인 비용 절감을 의미합니다. 현재 일부 열차 CCTV의 문제는 모든 지능이 카메라에 있다는 것입니다. 새 모델이 정기적으로 출시되고 새로운 수정이 필요할 수도 있기 때문에 최신 상태를 유지하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. 저비용 IP 액세스 카메라를 사용함으로써 이제 모든 인텔리전스가 에지 컴퓨터에서 컨테이너화된 애플리케이션으로 실행되고 있으며 새로운 기능이 개발되면 쉽게 업데이트할 수 있습니다.
열차의 다른 잠재적인 응용 프로그램은 통신 및 안내 방송입니다. 두 사람이 FaceTime이나 Whatsapp을 통해 대화를 나누려면 서로 바로 옆에 앉아 있어도 대화는 구름 어딘가를 통과해야 합니다. 지역화되고 안전한 네트워크를 사용하면 대화가 기차 객차의 경계를 벗어나지 않으며 클라우드 연결에 의존하지 않습니다. 이를 통해 경비원은 스마트폰만 사용하여 운전자 및 다른 직원과 직접 대화하거나 문자를 보내거나 영상 통화를 할 수 있습니다.
로컬 네트워크의 특성으로 인해 보다 정확하게 파악하고 구체적으로 확인할 수 있으므로 경비원은 더 이상 마차의 지정된 단일 지점에서 안내 방송을 하는 데 얽매이지 않고 이제 스마트폰에서 안내 방송을 하고 메시지를 모든 마차로 보낼지 여부를 선택할 수 있습니다. , 단 하나의 객차 또는 특정 객차의 좌석 옆에 있는 스피커 한 세트.
이러한 사용 사례는 직원이 서로 및 승객과 의사 소통하는 방법에 대해 훨씬 더 똑똑해지는 데 도움이 될 것입니다.
이론상으로는 기차에 하나의 메시를 두고 기차역에 다른 메시를 두어 기차가 역에 정차할 때 두 메시가 함께 결합되어 플랫폼의 경비원, 운전사 및 직원 간의 통신을 가능하게 할 수 있습니다.
에지 컴퓨팅은 분명히 엄청난 잠재력을 가지고 있지만 이 산업의 개발 주기와 새로운 기술을 채택하는 방법에 대한 귀하의 견해는 무엇입니까?
10년 전 자동차 산업의 모습과 비교해 보겠습니다. 공급업체의 경우 자동차 설계실 근처에 도달하는 데 시간이 걸렸지만 한 번 들어가면 몇 세대 동안 있었습니다. 기술 수용이 급속히 가속화되고 있는 가운데 커넥티드 및 자율주행 차량의 출현으로 상황이 많이 바뀌었습니다. 특히 소비자 수요에 따라 철도가 뒤따를 수 있다고 생각합니다.
보다 민첩하고 파괴적인 회사가 업계의 일부가 되는 분명한 추세가 있으며, 그들은 사양을 충족하고 규정을 준수하는지 확인하기 위해 노력하고 있습니다.
지난 20년 동안 기술은 인쇄물과 영화에서 음악에 이르기까지 모든 것을 혼란에 빠뜨렸습니다. 일부는 중단을 잘 처리했고 다른 일부는 파산했습니다. 운송 산업은 지난 30년 동안 다음 30년을 위해 행해 온 것과 동일한 아이디어를 완고하게 유지할 수 없습니다. 에지 컴퓨팅은 스마트 도시와 동일한 네트워크 아키텍처를 사용하는 전송 네트워크 – 제공할 수 있는 상호 운용성 수준은 좋은 것일 수 있습니다.
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원천: 지능형 운송
