Edge становится умнее:ИИ теперь главная нагрузка

Искусственный интеллект и машинное обучение, которые когда-то использовались в основном на суперкомпьютерах мира, теперь являются главными кандидатами для развертывания на периферии.

В последнее время большое внимание уделяется «пограничным» и последствиям распространения вычислительной мощности, логики и связанных данных между миллионами и миллиардами устройств, которые в настоящее время все чаще подключаются по всему миру. Пару десятилетий назад Скотт Макнили, председатель Sun Microsystems, повторял мантру «Сеть — это компьютер».

Само собой разумеется, что многие из приложений, которые когда-то считались наиболее подходящими только для мощных централизованных систем, теперь могут быть распределены по «сети». Искусственный интеллект и машинное обучение, которые когда-то использовались в основном на суперкомпьютерах мира, теперь являются главными кандидатами для развертывания на периферии.

См. также: Интеллектуальные граничные вычисления обеспечивают прорывные инновации

Это один из выводов недавнего опроса 1652 разработчиков, проведенного Eclipse Foundation, в ходе которого изучалась техническая программа Интернета вещей. Фактически, искусственный интеллект и машинное обучение в настоящее время являются наиболее часто используемыми рабочими нагрузками для периферийных вычислений. Почти треть разработчиков, 30%, называют ИИ своей рабочей нагрузкой на периферийных вычислениях. Другие передовые функции представляют собой более традиционные приложения, которые можно ассоциировать с периферийными системами:логика управления (29%), обмен данными между несколькими узлами (27%) и объединение датчиков (объединение и фильтрация данных) (27%).

Пограничные приложения используют открытый исходный код

Опрос также показал, что граничные вычисления все чаще строятся на основе открытого исходного кода. Ведущими операционными системами, поддерживающими эти приложения, являются Linux (43%), за ними следует FreeRTOS (35%). Еще 31% развертывают Windows на своих пограничных системах, которые в опросе определяются как «ограниченные устройства» и «пограничные узлы». Тем не менее в последнее время Windows набирает обороты в периферийных системах — использование Windows выросло с 20 % в 2019 году до 31 % в 2020 году, что авторы опроса связывают с внедрением Azure IoT.

Приложения, связанные с блокчейном, набирают силу в периферии. Распределенные реестры выросли до 22% в 2020 году — по сравнению с 14% в 2019 году. Это демонстрирует актуальность рабочей группы Eclipse TangleEE для рынка. Tangle — это виртуальный механизм для объединения всех устройств, датчиков и систем в распределенную, но подотчетную сеть, которая позволяет отслеживать их и обмениваться информацией безопасным образом. Это технология распределенного реестра для Интернета вещей, за исключением накладных расходов и сложностей, связанных с блокчейном.

Опрос также показывает, что сельскохозяйственные приложения лидируют в инициативах IoT. Сельское хозяйство выходит на первое место (с 21% в 2019 г. до 26% в 2020 г.) по отраслевым направлениям. «Рост умного земледелия отражает рост внедрения решений на основе IoT для повышения урожайности, снижения затрат, сокращения отходов и других движущих факторов», — заявляют авторы опроса. дополнительные отраслевые приложения, включая промышленную автоматизацию, образование, автомобилестроение, подключенные/умные города, делят второе место с 21% каждое.

Удивительно, но меньше интереса к домашней автоматизации (с 22% в 2019 году до 19% в 2020 году). «Потребители могли быть обожжены поставщиками, которые внезапно прекратили выпуск своих продуктов и услуг или внезапно начали взимать плату за них, когда они ранее были бесплатными», — предполагают исследователи.