엣지 인텔리전스: 정의, 애플리케이션, 구성 요소 및 이점

엣지 인텔리전스는 엣지 컴퓨팅이 더욱 발전한 것입니다. 이를 통해 스마트 센서 노드는 추가 필터링을 위해 데이터를 게이트웨이로 보내고 마지막으로 클라우드나 기타 스토리지 시스템으로 데이터를 보내는 옵션을 통해 로컬에서 결정을 내릴 수 있습니다. 엣지 인텔리전스는 인공지능과 엣지컴퓨팅을 결합해 더 이상 클라우드에 의존하지 않고, 로컬에서 정보를 직접 감지하고, 실시간 의사결정 애플리케이션을 통해 환경 변화에 빠르게 대응한다. 이 기술의 출현은 다양한 산업 분야에서 보다 효율적인 데이터 처리와 보다 빠른 의사 결정 능력을 제공할 것입니다.

엣지 인텔리전스 기반 애플리케이션

기계 학습 측면

머신 러닝(ML)은 데이터 스트림의 패턴과 이상 징후를 감지하여 적절한 대응을 트리거하는 엣지 인텔리전스의 핵심입니다. ML에는 공장, 스마트 시티, 스마트 그리드, 증강 및 가상 현실, 연결된 차량, 의료 시스템을 비롯한 광범위한 애플리케이션이 있습니다. ML 모델은 클라우드에서 학습된 후 엣지 장치에 인텔리전스를 제공하는 데 사용됩니다.

머신러닝은 기능적인 AI를 만드는 효과적인 방법입니다. AI 개체의 분류 및 예측에는 의사결정 트리, 베이지안 네트워크, K-평균 클러스터링과 같은 ML 기술이 사용됩니다. 딥러닝은 인공 신경망을 사용하여 이미지 분류, 얼굴 인식 등의 작업을 수행합니다.

인공 지능 측면

제조 분야에서는 기계 학습이 매우 인기를 얻었으며, 인공 지능은 소셜 미디어 콘텐츠, 비즈니스 정보학, 온라인 쇼핑 기록 등에서 수집된 빅 데이터에 더 많이 적용됩니다. 분석을 위해 IoT 장치에서 클라우드로 대량의 데이터를 전송하는 것은 비용이 많이 들고 비효율적입니다. 엣지 인텔리전스는 처리를 위해 네트워크 코어에서 네트워크 엣지로 클라우드 서비스를 푸시합니다. 엣지 노드 센서는 스마트폰이나 기타 모바일 장치일 수 있습니다.

그 중 실시간 영상 분석은 엣지 컴퓨팅에서 매우 인기 있는 애플리케이션이 될 것으로 예상됩니다. 컴퓨터 비전을 기반으로 구축된 애플리케이션인 실시간 비디오 분석은 감시 카메라에서 캡처한 고화질 비디오를 지속적으로 수집합니다. 이러한 애플리케이션은 비디오를 분석하기 위해 높은 계산, 높은 대역폭 및 낮은 대기 시간이 필요합니다. 이는 클라우드의 AI를 엣지를 포괄하는 게이트웨이로 확장함으로써 달성할 수 있습니다.

에지 인텔리전스의 이점

1. 낮은 대기 시간 인텔리전스

클라우드 컴퓨팅이나 중앙 집중식 시스템에는 항상 대기 시간 문제가 있었습니다. 데이터를 캡처하여 중앙 위치로 전송하고 처리하고 응답하는 데는 시간이 걸리며 실시간 의사 결정이 용이하지 않습니다.

에지 인텔리전스의 핵심 이점은 대기 시간을 줄여 실행 가능한 이벤트를 거의 실시간으로 실행하여 전체 시스템 성능을 향상시키는 것입니다. 이는 또한 클라우드 컴퓨팅과 중앙 집중식 시스템이 관련 없는 원시 데이터를 처리할 필요 없이 고도로 구조화되고 컨텍스트가 풍부하며 실행 가능한 데이터를 처리할 수 있게 해줍니다. 이러한 방식으로 에지뿐만 아니라 전체 시스템 전반에 걸쳐 대기 시간이 향상됩니다.

2. 저대역폭 데이터 저장

모든 IoT 모델에서 수천 개의 엣지 장치에서 수집된 모든 데이터를 전송하기 위한 대역폭 요구 사항은 매우 높습니다. 이러한 장치의 수가 증가하면 기하급수적으로 증가할 것입니다. 원격 사이트 위치에는 클라우드 서버와 데이터 및 분석을 주고받을 수 있는 대역폭조차 없을 수도 있습니다. 엣지 인텔리전스는 분석을 수행하고 필요한 조치를 취하는 데 도움이 됩니다. 나중에 수집할 수 있는 데이터, 메타데이터 및 운영 보고서를 저장할 수 있습니다.

3. 선형 확장성

Edge 인텔리전스 아키텍처는 IoT 배포가 증가함에 따라 선형적으로 확장될 수 있습니다. 엣지 인텔리전스 아키텍처는 배포된 장치의 컴퓨팅 성능을 활용합니다. 딥 러닝 및 머신 러닝 모델을 실행하는 데 드는 무거운 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 엣지 장치가 지능형 기능을 수행하는 주요 부담을 공유하므로 중앙 집중식 클라우드 시스템에 대한 부담을 덜어줍니다.

4. 운영 비용 절감

엣지 인텔리전스는 시간에 민감한 데이터를 로컬에서 작동하므로 콘텐츠가 풍부한 데이터를 중앙 시스템에 제공하므로 클라우드 공간을 많이 절약할 수 있습니다. 이는 또한 운영 비용을 절감합니다. 엣지 인텔리전스는 연결된 모든 IoT 장치에 대한 작업을 실시간으로 추진하므로 전문가가 장치를 보다 효율적으로 배포하고 유지 관리할 수 있습니다.

Edge Intelligence Architecture Components

에지 인텔리전스 아키텍처의 4가지 주요 구성 요소는 에지 캐싱, 에지 트레이닝, 에지 추론 및 에지 오프로딩입니다.

1. 엣지 캐싱

엣지 인텔리전스에서 엣지 캐싱은 주로 최종 사용자와 그 주변 환경에서 엣지 디바이스로 들어오는 분산 데이터를 처리합니다. 이 데이터 외에도 엣지 디바이스 자체에서 생성된 데이터도 엣지 캐시에 속합니다. 또한, 모바일 센서는 환경 데이터를 수집하고 처리하여 합리적인 장소에 저장하여 인공지능 알고리즘이 사용자에게 서비스를 제공할 수 있도록 합니다.

이 모듈은 완전한 엣지 데이터 스토리지 관리를 담당합니다.

2. 엣지 트레이닝

현재까지 지능형 엣지에 배포된 AI 모델의 훈련은 대부분 중앙 집중화되었습니다. 우리는 강력한 GPU가 장착된 강력한 중앙 서버에서 딥 러닝 모델을 훈련하고 호환되는 엣지 SDK 및 런타임 환경을 사용하여 엣지 장치에 이식합니다. 이는 클라우드 연결 또는 기타 IO 인터페이스를 사용하여 에지 장치에 대한 모델 재교육 및 배포를 제어하는 ​​가장 좋은 방법으로 남아 있습니다. 하지만 진정한 엣지 인텔리전스 아키텍처를 위해서는 엣지 트레이닝을 구현해야 합니다.

에지 훈련은 데이터에 배포된 모델에 대한 최적의 가중치 및 편향 값을 학습하거나 가장자리에 캡처된 훈련 데이터에서 숨겨진 패턴을 식별하는 프로세스를 의미합니다.

3. 에지 추론

에지 추론은 에지 장치에서 출력을 계산하여 테스트 데이터 세트에서 훈련된 모델 또는 알고리즘의 성능을 평가하는 프로세스입니다.

4. 에지 오프로딩

에지 오프로딩은 에지 인텔리전스의 또 다른 중요한 기능으로, 에지 장치는 에지 트레이닝, 에지 캐싱 또는 에지 추론과 같은 특정 작업을 네트워크의 다른 에지 장치로 오프로드할 수 있습니다. 이는 엣지 장치가 지능형 생태계를 만드는 분산 컴퓨팅 패러다임과 유사합니다. 엣지 오프로드는 다른 세 가지 구성 요소 위에 있는 추상적인 서비스 계층이므로 독립형 엣지 장치의 단점을 극복하기 위한 오류 방지 전략도 제공하는 것이 매우 중요합니다. 체계적이고 효과적인 구현을 통해 엣지 인텔리전스는 엣지 환경에서 사용 가능한 리소스를 최대한 활용할 수 있습니다.

위 내용은 엣지 인텔리전스: 정의, 애플리케이션, 구성 요소 및 이점의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!