Hva er databehandling på kanten?
Databehandling på kanten er et distribuert rammeverk for databehandling, som gjør det mulig for IoT-enheter å raskt behandle og bruke data på kanten av nettverket.
Databehandling på kanten forklart
Databehandling på kanten gjør det mulig for enheter på eksterne steder å behandle data på "kanten" av nettverket – enten på enheten eller en lokal server. Og når data må behandles i det sentrale datasenteret, overføres bare de viktigste dataene. Dermed minimeres ventetiden.
Hvorfor bruker bedrifter databehandling på kanten?
Bedrifter bruker databehandling på kanten til å forbedre responstidene til eksterne enheter, samt til å få en mer omfattende innsikt fra enhetsdata – til riktig tid. Databehandling på kanten gjør databehandling i sanntid mulig på steder der det normalt ikke ville vært gjennomførbart, og reduserer flaskehalser på nettverkene og datasentrene som støtter kantenheter.
Uten databehandling på kanten ville det enorme datavolumet generert av kantenheter overvelde de fleste av dagens forretningsnettverk, og påvirket alle operasjoner på nettverket. IT-kostnadene kan gå i været. Misfornøyde kunder kan ta virksomheten sin et annet sted. Verdifulle maskiner kan bli skadet eller være mindre produktive. Men det viktigste er at arbeidernes sikkerhet kan påvirkes i bransjer som er avhengige av intelligente sensorer for å holde dem trygge.
Hvordan fungerer databehandling på kanten?
For sanntidsfunksjonalitet på smartapper og IoT-sensorer, løser databehandling på kanten tre sammenknyttede utfordringer:
- Å koble en enhet til et nettverk fra en ekstern plassering.
- Langsom databehandling grunnet begrensninger i nettverk eller databehandlingen.
- Kantenheter som forårsaker problemer med nettverksbåndbredden.
Fremskritt innen nettverksteknologier, for eksempel trådløst 5G-nettverk, har gjort det mulig å løse disse utfordringene i global, kommersiell skala. 5G-nettverk kan håndtere store mengder data, som går til og fra enheter og datasentre, i nær sanntid. (Det finnes til og med et trådløst nettverk som bruker kryptovaluta, for å oppmuntre brukere til å utvide dekningen til områder som er vanskeligere å nå.)
Men fremskritt innen trådløs teknologi er bare én del av løsningen for å få databehandling på kanten skal fungere i stor skala. Å være selektiv om hvilke data som skal inkluderes og ekskluderes i datastrømmer over nettverk, er også avgjørende for å redusere ventetiden og skape resultater i sanntid.
Et eksempel på databehandling på kanten:
Et sikkerhetskamera i et eksternt lager bruker kunstig intelligens til å identifisere mistenkelig aktivitet, og sender bare disse spesifikke dataene til hoveddatasenteret for umiddelbar behandling. I stedet for at kameraet belaster nettverket 24 timer i døgnet ved å overføre alle opptakene hele tiden, sender det bare relevante videoklipp. Dette frigjør firmaets båndbredde og behandlingsressurser for databehandling i annen bruk.
Brukseksempler og eksempler for databehandling på kanten
Flere brukstilfeller for skybasert databehandling på kanten:
- En butikk som ligger 1000 kilometer fra selskapets hoveddatasenter bruker trådløse salgsstedsenheter til å umiddelbart behandle betalinger.
- En oljerigg midt på havet bruker IoT-sensorer og kunstig intelligens til å raskt oppdage utstyrsfeil – før ulykken inntreffer.
- Et vanningssystem på et avsidesliggende gårdsjorde justerer mengden vann det bruker i sanntid, ved å måle fuktnivåer.
Hvorfor er databehandling på kanten?
Fra trygghet på arbeidsplassen, til sikkerhet og produktivitet – fordelene ved databehandling på kanten er mange:
Offentlig sky
Mer effektiv drift. Databehandling på kanten hjelper virksomheter med å optimalisere den daglige driften, ved raskt å behandle store mengder data på eller i nærheten av de lokale stedene der dataene samles inn. Dette er mer effektivt enn å sende alle de innsamlede dataene til en sentralisert sky eller et primært datasenter flere tidssoner unna, da dette vil føre til store nettverksforsinkelser og ytelsesproblemer.
Privat sky
Raskere responstid. Databehandling på kanten omgår sentraliserte sky- og datasentre, slik at bedrifter kan behandle data raskere og mer pålitelig – i sanntid eller noe i nærheten av det. Tenk på dataventetid, nettverksflaskehalser og redusert kvalitet på data, som kan oppstå når du prøver å sende informasjon fra tusenvis av sensorer, kameraer eller andre smarte enheter til et hovedkontor samtidig. I stedet gjør databehandling på kanten det mulig for enheter ved eller nær kanten av et nettverk å umiddelbart varsle nøkkelpersonell og utstyr om mekaniske feil, sikkerhetstrusler og andre kritiske hendelser. På denne måten kan vi treffe raskere tiltak.
Hybridsky
Bedre produktivitet blant ansatte. Databehandling på kanten gjør det mulig for bedrifter å levere dataene som arbeidere trenger til å fullføre jobboppgavene så effektivt som mulig. Og på smarte arbeidsplasser som drar nytte av automatisering og prediktivt vedlikehold, sørger databehandling på kanten for at utstyret som arbeidere trenger, kjører problemfritt – uten avbrudd eller enkle feil.
Offentlig sky
Forbedret sikkerhet på arbeidsplassen. I arbeidsmiljøer der ødelagt utstyr eller endringer i arbeidsforhold kan forårsake skader – eller noe enda verre – kan IoT-sensorer og databehandling på kanten bidra til å holde alle trygge. For eksempel kan vi på oljerigger, oljesamlebånd og andre eksterne, industrielle brukstilfeller, bruke prediktivt vedlikehold og sanntidsdata analysert på eller i nærheten av utstyrsområdet. Dette bidrar til å heve sikkerheten til arbeidere og minimere miljøpåvirkningen.
Privat sky
Funksjonalitet på steder langt unna. Databehandling på kanten gjør det enklere å bruke data som samles inn på eksterne steder der Internett-tilkoblingen er uregelmessig eller båndbredden er begrenset, for eksempel om bord på et fiskefartøy i Beringhavet eller på en vinmark i landlige områder av Italia. Driftsdata som vann- eller jordkvalitet kan kontinuerlig overvåkes av sensorer og håndteres ved behov. Når en Internett-tilkobling blir tilgjengelig, kan de relevante dataene overføres til et sentralt datasenter for behandling og analyse.
Hybridsky
Bedre sikkerhet. For bedrifter er sikkerhetsrisikoen ved å legge til tusenvis av Internett-tilkoblede sensorer og enheter i nettverket en reell bekymring. Databehandling på kanten bidrar til å redusere denne risikoen, ved å gjøre det mulig for bedrifter å behandle data lokalt og lagre dem i frakoblet modus. Dette reduserer mengden data som overføres over nettverket, og gjør virksomheter mindre sårbare overfor sikkerhetstrusler.
Offentlig sky
Datasuverenitet. Når organisasjoner samler inn, behandler, lagrer og på annen måte bruker kundedata, må organisasjoner følge personvernreglene i landet eller området der disse dataene samles inn i eller lagres på – for eksempel EUs personvernforordning (GDPR). Å flytte data til skyen eller et primært datasenter på tvers av landegrensene kan gjøre det vanskelig å overholde krav til datasuverenitet, men med databehandling på kanten kan bedrifter sørge for at de overholder lokale retningslinjer ved å behandle og lagre data i nærheten av stedet de ble samlet inn på.
Privat sky
Reduserte IT-kostnader. Med databehandling på kanten kan bedrifter optimalisere IT-utgiftene ved å behandle data lokalt i stedet for i skyen. I tillegg til å minimere selskapenes skybehandlings- og lagringskostnader, reduserer databehandling på kanten overføringskostnadene ved å bruke unødvendige data på eller i nærheten av plasseringen de samles inn på.
Hybridsky
Maskinvare og nettverk for databehandling på kanten
I databehandling på kanten er mye av behandlingskraften fysisk plassert i eller i nærheten av stedet dataene samles inn på. Databehandling på kanten består ofte av disse fysiske komponentene:
Offentlig sky
Kantenheter innbefatter smarte kameraer, termometere, roboter, droner, vibrasjonssensorer og andre IoT-enheter. Selv om enkelte enheter har innebygde funksjoner for databehandling, minne og lagring, er det ikke alltid slik.
Privat sky
Prosessorer er CPU-er, GPU-er og tilknyttet minne, som driver systemer for databehandling på kanten. Jo mer CPU-kraft et system for databehandling på kanten har, desto raskere kan det utføre oppgaver og desto flere arbeidsbelastninger kan det støtte.
Hybridsky
Klynger/servere er grupper av servere som behandler data på en kantplassering, for eksempel på en fabrikk eller i kommersielt fiske. Kantklynger/-servere har ofte som oppgave å kjøre bedriftsapper, arbeidsbelastninger for bedrifter og en organisasjons delte tjenester.
Offentlig sky
Gatewayer er kantklynger/servere som utfører viktige nettverksfunksjoner, slik som å aktivere trådløs tilkobling, gi brannmurbeskyttelse og behandle og overføre data fra kantenheter.
Privat sky
Rutere er kantenheter som kobler til nettverk. En ruter på kanten kan for eksempel brukes til å koble en virksomhets lokalnett med WAN-er eller Internett.
Hybridsky
Brytere, som vi også kaller for tilgangsnoder, kobler sammen flere enheter for å opprette et nettverk.
Offentlig sky
Noder er et altomfattende begrep, som brukes til å beskrive kantenheter, servere og gatewayer som muliggjør databehandling på kanten.
Privat sky
Hybridsky
Hva er noen av egenskapene til maskinvare for databehandling på kanten?
Maskinvare for databehandling på kanten må være robust og pålitelig. Ofte må utstyret være i stand til å tåle ekstreme vær- og miljømessige forhold samt mekaniske påkjenninger. Det særlig viktig at det har følgende egenskaper:
Offentlig sky
Vifteløst og ventilløst. Pålitelighet er nøkkelen. Spesielt i bransjer der utstyrsfeil kan stoppe produksjonen og utgjøre en trussel for arbeidere, må maskinvare for databehandling på kanten være bestandig mot støv, smuss, fuktighet og andre ting som kan være til hinder.
Privat sky
Temperaturbestandig. Maskinvare for databehandling på kanten plasseres ofte ute i frostfulle, kalde og våte klima. Noen ganger blir det til og med plassert under vann. Det er i mange tilfeller helt essensielt å være i stand til å tåle temperaturer under null grader – og i noen tilfeller temperaturer nærme kokepunktet.
Hybridsky
Takler plutselige hendelser. Maskinvaren må være i stand til å tåle vibrasjoner og støt fra maskiner eller naturlige elementer. Det er viktig å bygge disse komponentene uten vifter, kabler og andre interne deler, som lett kan løsne eller gå i stykker.
Offentlig sky
Liten formfaktor. For kantdatamaskiner er «kompakt» et sentralt punkt. De må ofte passe inn i trange steder. Eksempler kan blant annet være smarte kameraer plassert på vegger, hyller og tak samt smarte termometere pakket i fraktemballasje.
Privat sky
Utstyrt med god lagringsplass. Datamaskiner på kanten som samler inn store mengder data fra kantenheter, kan kreve store mengder datalagring. De må også kunne få rask tilgang til og overføre store mengder data.
Hybridsky
Kompatibelt med nytt og eldre utstyr. Datamaskiner på kanten, spesielt de som opererer i produksjons- eller fabrikkområder, har vanligvis en rekke I I/U-porter, slik som USB, COM, Ethernet og generelle porter. Dette gjør dem i stand til å koble til både nytt og eldre produksjonsutstyr, maskineri, enheter, sensorer og alarmer.
Offentlig sky
Bygget med flere tilkoblingsalternativer. Datamaskiner på kanten støtter vanligvis både trådløs og kabelbasert tilkobling. Hvis tilkoblingen til trådløst Internett ikke er et alternativ på et eksternt, kommersielt område (slik som en gård eller et skip til sjøs), kan datamaskinen fortsatt koble til Internett for å overføre data.
Privat sky
Støtte for flere typer strøminntak. Datamaskiner på kanten støtter ofte en rekke strøminntak, for å imøtekomme det brede utvalget av strøminntak de kan støte på i eksterne plasseringer. De krever også vern mot overspenning og strømbeskyttelse, for å bidra til å forhindre elektrisk skade.
Hybridsky
Beskyttet mot cyberangrep. Kantenheter kan ofte ikke administreres av nettverksadministratorer like strengt som lokalt og i skyen, og pleier å være mer utsatt for ondsinnede aktører. For å beskytte dem mot skadelig programvare og andre cyberangrep, må kantenheter være utstyrt med sikkerhetsverktøy som brannmurer og nettverksbaserte systemer for inntrengingsregistrering.
Offentlig sky
Manipuleringstrygg. Enheter for databehandling på kanten ofte brukes på steder der de ikke konsekvent kan overvåkes, og derfor må de bygges sikre mot tyveri, hærverk og uautorisert, fysisk tilgang.
Privat sky
Hybridsky
Databehandling i skyen vs. skybasert databehandling på kanten vs. databehandling i nettåken
Databehandling på kanten og databehandling i nettåken er nærliggende teknologier for databehandling, som bidrar til å flytte innsamlet data fra IoT-enheter på eksterne steder, til en bedriftssky. Nå skal vi utforske hvordan databehandling på kanten er forskjellig fra databehandling i nettåken og databehandling i skyen, og hvordan disse tre fungerer sammen:
Databehandling i skyen gjør det mulig for bedrifter å lagre, behandle og ellers arbeide med dataene deres på eksterne servere som driftes over Internett. Kommersielle leverandører av databehandling i skyen, slik som Microsoft Azure, tilbyr digitale plattformer for databehandling samt samlinger av tjenester, som bedrifter kan bruke til å redusere eller eliminere deres fysiske IT-infrastruktur og tilknyttede kostnader. Databehandling i skyen gjør det også mulig for organisasjoner å levere trygge funksjoner for eksternt arbeid til deres ansatte, lettere skalere data og apper samt dra nytte av IoT.
Databehandling på kanten gjør det mulig å registrere, behandle og analysere data i de ytterste delene av organisasjonens nettverk: "kanten." Dette gjør det mulig for organisasjoner og bransjer å arbeide med hastedata i sanntid, noen ganger uten å engang kommunisere med et hoveddatasenter. Ofte skjer det bare å ved sende de mest relevante dataene til det hoveddatasenteret for raskere behandling. Dette hindrer primære databehandlingsressurser, slik som skynettverk, fra å bli påvirket av irrelevante data – noe som reduserer ventetiden på hele nettverket. Det reduserer også nettverkskostnadene.
Tenk på en oljeborerigg, som opererer midt i havet. Sensorer som sporer informasjon som drilldybde, overflatetrykk og viskositet, kan bidra til å kjøre maskineriet jevnt samt bidra til å holde både arbeidere og miljøene trygge. Hvis du vil gjøre dette uten å unødig redusere hastigheten på nettverket, sender sensorene bare data om kritiske vedlikeholdsbehov, utstyrsfeil og arbeidssikkerhet over nettverket. Dette gjør det mulig å identifisere og reagere på problemer i nær sanntid.
Databehandling i nettåken gjør det mulig å lagre data midlertidig, slik at de kan analyseres i et databehandlingslag mellom skyen og kanten. Dette kan være nyttig når ikke er mulig å behandle kantdata, på grunn av begrensninger for databehandling i kantutstyr.
Fra netttåken kan relevante data sendes til skyservere for langsiktig lagring, fremtidig analyse og bruk. Ved ikke å sende alle enhetsdataene fra kanten til å behandles i et hoveddatasenter, gjør databehandling i nettåken det mulig for bedrifter å redusere noe av belastningen på skyserverne sine. Dette bidrar til å optimalisere IT-effektiviteten.
Tenk på et selskap for entreprenørselskap, som bruker smartenheter til å automatisere temperaturstyringen, ventilasjonen, belysningen, sprinkleranlegg samt brann- og sikkerhetsalarmer i alle bygningene. I stedet for at sensorene kontinuerlig overfører data til hoveddatasenteret, har selskapet en server i hver bygnings kontrollrom.Denne håndterer umiddelbare problemer, og sender bare aggregerte data til hoveddatasenteret når nettverkstrafikken og databehandlingsressurser har overflødig kapasitet. Laget for databehandling i nettåken gjør det mulig for selskapet å maksimere IT-effektiviteten – uten å ofre ytelsen.
Det er viktig å være oppmerksom på at databehandling på kanten ikke er avhengig av databehandling i nettåken. Databehandling i nettåken er ganske enkelt et ekstra alternativ, som hjelper bedrifter med å oppnå mer hastighet, ytelse og effektivitet i visse scenarioer for databehandling på kanten.
Brukseksempler og eksempler for databehandling på kanten
IoT-enheter og databehandling på kanten transformerer rakst måten bransjer over hele verden arbeider med data på. Dette er noen av de mest kjente brukstilfellene for kantdatabehandling i bedrifter:
Databehandling på kanten for filialer. Smarte enheter og sensorer reduserer antall ressurser som kreves for å holde firmaets andre kontorer gående. Tenk på Internett-tilkoblede HVAC-kontroller, sensorer som oppdager når kopimaskiner krever reparasjoner og sikkerhetskameraer. Ved å sende bare de mest viktige enhetsvarslingene til et firmas hoveddatasenter, bidrar databehandling på kanten til å forhindre overbelastning og forsinkelse på serveren, samtidig som responstiden ved problemer økes betydelig.
Databehandling på kanten for produksjon. Sensorer på fabrikkgulv kan brukes til å overvåke utstyr for rutinemessige vedlikeholdsbehov og feil, i tillegg til å holde arbeiderne trygge. I tillegg kan smartutstyr i fabrikker og lagre øke produktiviteten, redusere produksjonskostnadene og gjøre kvalitetskontroller. Å holde data og analyse på fabrikkgulvet, i stedet for å sende dem til et hoveddatasenter, kan videre bidra til å unngå dyre – og potensielt – farlige forsinkelser.
Databehandling på kanten for energisektoren. Kraft- og nettselskaper bruker IoT-sensorer og databehandling på kanten til å øke effektiviteten, automatisere strømnettet, forenkle vedlikehold og gjøre opp for mangler i nettverkstilkoblingen på eksterne plasseringer. Tårn, vindfarmer, oljerigger og andre eksterne energikilder kan utstyres med vær- og klimabestandige IoT-enheter. Disse enhetene kan behandle data på eller i nærheten av energiområdet, og bare sende de mest relevante dataene til hoveddatasenteret. I olje- og gasssektorene gir IoT-sensorer og databehandling på kanten viktige sikkerhetsvarsler i sanntid, som varsler nøkkelpersonell om nødvendige reparasjoner og farlige utstyrsfeil som kan føre til eksplosjoner eller andre angrep.
Databehandling på kanten for gårder. Databehandling på kanten kan bidra til å øke effektiviteten og avkastningen i jordbruket. Værbestandige IoT-sensorer og -droner kan hjelpe gårdsbrukere med å overvåke temperaturen og ytelsen til utstyr, analysere vann, lys og andre miljødata, optimalisere mengden vann og næring som brukes på avlinger samt gjøre innhøstinger mer effektive. Databehandling på kanten gjør bruk av IoT-teknologi mer kostnadseffektivt – selv på eksterne steder der nettverkstilkoblingen er begrenset.
Databehandling på kanten for detaljhandelen. Store forhandlere samler ofte inn massive mengder data i individuelle butikker. Ved å bruke databehandling på kanten kan forhandlere hente rikere forretningsinnsikt og reagere på dem i sanntid. Forhandlere kan for eksempel samle inn data om kundetrafikk, spore salg på ulike salgssteder og overvåke hvor godt kampanjer gjør det på tvers av alle butikkene. Disse lokale dataene kan de bruke til å administrere lagerbeholdningen mer effektivt samt treffe raskere og mer informerte forretningsbeslutninger.
Databehandling på kanten for helsetjenester. Bruken av databehandling på kanten i helsesektoren er omfattende. Temperatursensorer som leveres med vaksiner kan bidra til å påse at de opprettholder integriteten i hele forsyningskjeden. Utstyr for medisinsk hjemmebehandling, slik som smarte CPAP-maskiner og hjertemonitorer, kan samle inn pasientdata og sende relevant informasjon til en pasients lege- og helsenettverk. Sykehus kan bedre betjene pasienter ved å bruke IoT-teknologi til å spore pasientenes vitale tegn samt for å spore plasseringen av utstyr, slik som rullestoler og bårer.
Databehandling på kanten for selvkjørende kjøretøy. Selvkjørende biler, taxier og lastebiler har så godt som ingen feilmargin. Databehandling på kanten gjør det mulig for dem å reagere umiddelbart og riktig på trafikksignaler, veiforhold, hindringer, gående og andre kjøretøy i sanntid.
Tjenester for databehandling på kanten
Etter hvert som skybasert databehandling på kanten har fått stor vekst, har også typene relaterte tjenester som støtter bruken økt. Dagens tjenester for databehandling på kanten strekker seg langt utover enheter og nettverk å inkludere løsninger på:
- Kjør kunstig intelligens, analyse og andre forretningsfunksjoner på IoT-enheter.
- Konsolider kantdata i stor skala og eliminer datasiloer.
- Distribuer, administrer og bidra til å sikre belastinger for databehandling på kanten eksternt.
- Optimaliser kostnadene ved å kjøre løsninger på kanten.
- Gjør det mulig for enheter å reagere raskere på lokale endringer.
- Sørg for at enhetene fungerer pålitelig etter lengre, frakoblede perioder.
De nyeste løsningene omfatter tjenester for å integrere databehandling på kanten med vanlige teknologier, slik som databaser, operativsystemer, cybersikkerhet, blokkjedehovedbøker og infrastrukturadministrasjon – for å nevne noen.
Eksempler på tjenester for databehandling på kanten fra Microsoft Edge:
Azure IoT Edge
Gi kantenheter tilgang til skyintelligens og analyse.
Azure Stack Edge
Ta med Azure Compute, lagring og intelligens til kanten med Azure-administrerte enheter.
Azure Sphere
Koble sikkert til MCU-drevne enheter fra silisium til skyen.
Azure SQL Edge
Få datainnsikt i sanntid for IoT-servere, gatewayer og enheter.
Azure Data Box
Flytt lagrede data eller data som er i bruk raskt og kostnadseffektivt, til Azure og databehandling på kanten.
Azure Network Function Manager
Distribuer og administrer 5G- og SD-WAN-nettverksfunksjoner på kantenheter.
Windows for IoT
Bygg intelligente grenseløsninger med utviklerverktøy, støtte og sikkerhet i foretaksklassen.
Avere vFXT for Azure
Kjør filbaserte arbeidsbelastninger med høy ytelse i skyen.
Azure Front Door
Få raskere, mer pålitelig og sikrere levering for skyinnhold med intelligent trusselbeskyttelse.
Konfidensiell Azure-hovedbok
Lagre ustrukturerte metadata i en blokkjede, ved hjelp av en REST API-administrert tjeneste.
Et notat om kunstig intelligens og tjenester for analyse av databehandling på kanten
Tjenester for kunstig intelligens og analyse for kanten er spesielt verdifulle for å forbedre automatisering, produktivitet, vedlikehold og sikkerhet. Her er bare ett eksempel: Distribusjon av prediktive modeller til fabrikkkameraer kan bidra til å oppdage problemer i kvalitetskontroll og sikkerhet. I dette tilfellet utløser løsningen et varsel. Dataene behandles lokalt. Dette gjør det mulig å utføre en umiddelbar handling. Du kan også dem til skyen for umiddelbar analyse, før du gjør utfører handlingen.
Vanlige spørsmål
-
Databehandling på kanten er en nettverksteknologi som gjør det mulig for enheter på eksterne steder å behandle data og utføre handlinger i sanntid. Det fungerer ved å minimere nettverksventetiden, ved å behandle de fleste dataene på "kanten" av nettverket – for eksempel på selve enheten eller på en server i nærheten. Bare de mest relevante dataene sendes til hoveddatasenteret, hvor de nesten øyeblikkelig blir behandlet.
-
"Skybasert databehandling på kanten" egentlig det samme som "databehandling på kanten". Begge deler har samme betydning: å aktivere enheter på eksterne plasseringer, for å behandle data og utføre handlinger i sanntid ved å minimere nettverksventetiden.
-
Teknologi for databehandling på kanten har nettverksløsninger og maskinvare som gjør det mulig å bruke smarte enheter i eksterne eller utfordrende miljøer, uten en fullstendig tilkobling til et sentralt nettverk. Nettverksløsninger innbefatter teknologier som 5G samt løsninger som bidrar til å redusere ventetiden, ved å minimere mengden data som sendes over nettverket. Vanlige kantenheter er kameraer, sensorer, servere, prosessorer, brytere og rutere, som kobles over nettverket til et sentralt datasenter. I mange tilfeller kjører kantenheter kunstig intelligens lokalt og sender bare visse kritiske data til det primære datasenteret for ytterligere behandling.
-
Databehandling på kanten brukes ofte for steder som fabrikkgulv, utstillingslokaler for detaljhandel, fraktcontainere, sykehus, anleggsområder, energinett og gårder – og til og med den internasjonale romstasjonen. Med andre ord der enheter eller sensorer må arbeide i sanntid, men bare ha en begrenset tilkobling til et primært datasenter. Det gjør det mulig for bedrifter å gjøre ting som å bruke sensorer for å påse at maskiner fungerer trygt og effektivt, for å oppdage når lagerbeholdningen har lite plass, øke eller redusere vanningen på gårder basert på fuktigheten, og å oppdage når arbeidere kan være i fare.