Chuyển đến nội dung chính

Sự tác động của IoT và dữ liệu cạnh biên đến vấn đề lưu trữ

IoT tạo ra thách thức đối với việc lưu giữ dữ liệu

Bộ phận IT và doanh nghiệp cần thảo luận về chính sách lưu giữ dữ liệu chẳng hạn như cảnh báo, có thể chỉ cần được giữ lại trong vài ngày hoặc vài giờ. Dữ liệu giám sát và mọi thông tin sẽ được phân tích, có thể có thời gian hoạt động trong nhiều tháng, lưu trữ trong nhiều năm.

Ngoài ra, có các loại dữ liệu được các công ty lưu lại ở cạnh biên. Một số thông tin chẳng hạn như các chỉ số từ cảm biến được cấu trúc và có thể nằm trong cơ sở dữ liệu.

Tuy nhiên, các hệ thống khác lại tạo ra một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc như video và nhiếp ảnh, có thể cũng có các file âm thanh. Các phòng IT sẽ cần phải tách biệt giữa việc lưu trữ thô và nhu cầu lưu trữ lâu dài với nhu cầu truy cập nhanh vào thông tin về dữ liệu để người dùng có thể tìm thấy được hình ảnh trong trường hợp xuất hiện lỗi hệ thống hoặc sự cố bảo mật.

Xử lý ở cạnh biên

Thay vì mua thêm dung lượng lưu trữ, các doanh nghiệp đang bắt đầu trở nên sáng suốt hơn trong cách họ sử dụng IoT và dữ liệu cạnh biên.

Cụ thể là lưu trữ và xử lý nhiều dữ liệu hơn ở cạnh biên, một cách khác là tập trung hơn vào phân tích dữ liệu và chuyển việc phân tích đến cạnh biên.

Các nhà sản xuất đang ngày càng tăng cường lắp đặt các thiết bị IoT với bộ nhớ cục bộ của riêng họ. Ví dụ, Western Digital tối ưu hóa thẻ SD để giám sát và xử lý dữ liệu được cục bộ hóa (localized). Điều này cho phép nhiều dữ liệu hơn được giữ trên thiết bị, cũng như đảm bảo rằng việc ghi hình vẫn tiếp tục nếu mạng bị mất kết nối.

Khi các thiết bị cạnh biên trở nên mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn, các doanh nghiệp có thể chọn giải pháp chỉ lấy thông tin của dữ liệu (metadata) và chỉ cần ghi lại dữ liệu thô nếu có sự kiện nào đó.

Nhận xét

Bài đăng phổ biến từ blog này

Ứng dụng AI tại biên và 3 điểm cần lưu ý khi triển khai

 Khi trí tuệ nhân tạo (AI) trưởng thành, việc ứng dụng nó sẽ tiếp tục tăng lên. Theo nghiên cứu gần đây, 35% tổ chức đang sử dụng AI, với 42% đã bắt đầu khám phá tiềm năng của nó. Mặc dù AI đã được nghiên cứu khá nhiều và triển khai mạnh mẽ trên các nền tảng đám mây, nhưng đối với các hệ thống biên thì AI vẫn là một công nghệ còn khá non trẻ và đang có một số thách thức riêng khi ứng dụng AI tại biên. AI đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ điều hướng trong ô tô đến theo dõi các bước chân đến trò chuyện với trợ lý kỹ thuật số. Mặc dù người dùng thường xuyên truy cập các dịch vụ này trên thiết bị di động, nhưng kết quả tính toán nằm trong việc sử dụng AI trên đám mây. Cụ thể hơn, một người yêu cầu thông tin và yêu cầu đó được xử lý bởi một mô hình học tập trung tâm trên đám mây, sau đó mô hình này sẽ gửi kết quả trở lại thiết bị cục bộ của người đó. AI ở biên ít được hiểu và ít được triển khai hơn so với AI trên đám mây. Ngay từ khi mới thành lập, các thuật toán và đổi ...

Sự khác biệt của AGV và AMR là gì?

  Tự động hóa hoạt động logistics nội bộ là một vấn đề rất được quan tâm đối với cả các công ty lớn và nhỏ. Tại sao phải sử dụng nguồn nhân lực thủ công để vận chuyển các nguyên vật liệu khi bạn có thể tự động hóa các nhiệm vụ này và để nhân viên tập trung vào các hoạt động có giá trị cao hơn? Bằng cách tự động hóa hoạt động vận chuyển hàng hoá & vật liệu, các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa năng suất và có thể lên lịch giao hàng hiệu quả hơn để giảm tắc nghẽn trong sản xuất. Cho đến thời gian gần đây, các phương tiện xe tự hành (AGV) truyền thống là lựa chọn duy nhất để tự động hóa các nhiệm vụ vận chuyển nội bộ. AGV là thiết bị cố định quen thuộc trong các cơ sở lắp đặt lớn, cố định, nơi có nhu cầu phân phối vật liệu nhất quán, lặp đi lặp lại và nơi có thể chấp nhận chi phí ban đầu lớn và lợi tức đầu tư (ROI) lâu dài. Tuy nhiên, ngày nay AGV đang bị thách thức bởi công nghệ phức tạp hơn, linh hoạt hơn và tiết kiệm chi phí hơn, đó là các rô bốt di động tự động (AMR). Mặc d...

Edge Ai có thể mang tới những lợi ích gì trong kỷ nguyên AIoT

  Edge AI là một mô hình điện toán mới kết hợp AI trong các khung điện toán biên. Bài viết này sẽ mang tới cho các bạn thông tin về một số lợi ích và trường hợp sử dụng của nó. Việc áp dụng điện toán biên đã chứng kiến mức tăng trưởng đáng kể trong những năm gần đây. Một báo cáo gần đây của Research and Markets ghi lại rằng quy mô thị trường điện toán biên toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 155,90 tỷ USD vào năm 2030. Một phần của những gì đã thúc đẩy sự phát triển của việc áp dụng điện toán cạnh trong các ngành công nghiệp là trí tuệ nhân tạo (AI). Với sự gia tăng của các ứng dụng IoT và dữ liệu kinh doanh, nhu cầu phát triển các thiết bị có thể xử lý thông tin nhanh hơn và thông minh hơn ngày càng tăng. Đây là nơi mà Edge AI đi vào cuộc sống. Việc tích hợp AI vào điện toán biên hoặc Edge AI đã giúp các thiết bị biên có thể sử dụng thuật toán AI để xử lý thông tin ở biên của thiết bị hoặc trên một máy chủ gần thiết bị, cắt giảm thời gian các thiết bị biên đưa ra quyết định....