Edge Computing: следующая революция в эффективности тракинга

По мере продвижения технологий растет возможность оптимизации операций в тракинговой отрасли.

Недавние технологические разработки в тракинге включают мандат FMCSA 2017 года по электронным устройствам логирования (ELD). Перевозчики всех размеров внезапно ожидались иметь продвинутую систему для мониторинга локаций водителей и часов сервиса. Но мандат также представил возможность апгрейда технологии в отрасли, которую большинство считают архаичной в лучшем случае.

В ответ ELD-вендоры начали появляться для встречи новому маркетплейсу. Большинство выбрали cloud-computing модель, где мандатные данные собираются удаленно, передаются через интернет-соединение на внешний сервер и возвращаются пользователю после обработки.

В то же время другая технология появилась на ELD-маркете: edge computing. В отличие от облачных вычислений, она переносит логику и обработку данных с централизованного сервера на самую дальнюю точку (или край) сети. В edge computing модели данные собираются, обрабатываются и анализируются в точке ближайшей к их происхождению, с результатами затем передаваемыми в облако для просмотра, репортинга и шеринга. Edge computing технология работает бесшовно даже когда сетевое соединение недоступно.

Edge computing модель дает улучшения для live data computing. С обработкой данных у источника, используя огромные объемы энергоэффективной вычислительной мощности на краю экосистемы сети, инherent латентность сети значительно улучшается, и требования к передаче данных и мощность снижаются.

Edge Computing для телематики

Клиенты телематики имеют возможность для значительного улучшения производительности и пользовательского опыта с новой распределенной edge computing архитектурой.

В edge computing-дизайне системе весь сбор и обработка телематики данных происходит внутри кабины транспортного средства. Эта offline computing архитектура более надежна чем предыдущее поколение cloud computing, которое часто ломается когда сетевой сервис недоступен или есть проблемы на облачном сервере.

Чтобы понять рационал для edge computing, рассмотрим недавний реальный пример cloud computing провала. В конце 2019 и начале 2020 клиенты двух крупнейших телематических провайдеров флога управления, Qualcomm Inc. и Omnitracs, репортированно пережили ELD-аутеджи, затрагивающие сотни тысяч транспортных средств и водителей. Инциденты такого типа не затрагивают edge computing телематические системы, которые непрерывно собирают и обрабатывают live данные в кабине независимо от доступности сетевого соединения или сервера в облаке. В результате флога менеджеры могут быть уверены, что данные от источника водителя будут точными и легко доступными.

Edge computing предоставляет ресурсы для поддержки ELD compliance в любое время, с полной видимостью в флога операции. Часто флоги теряют видимость когда водитель проезжает через удаленную локацию вне зоны сотовой связи. С edge computing устройством, как только сеть и сервис становятся доступными, данные синхронизируются и передаются в облако для шеринга, просмотра и репортинга. Флога менеджеры могут коммуницировать с водителями, ревьюить часы-сервиса данных и оптимизировать backhaul возможности в реальном времени.

Нужен ли вам edge computing система для ELD и флога управления? Короткий ответ — да. Edge computing телематика дает real-time видимость, со всем сбором и обработкой данных происходящей в кабине. Эта offline computing архитектура более надежна чем предыдущее поколение cloud computing, которое часто ломается когда сетевой сервис недоступен или есть проблемы на облачном сервере.

Решение проблемы латентности

Латентность — задержка между запросом данных и началом передачи. Латентность edge computing технологии в кабине более чем в 15 раз меньше чем у 4G LTE сети. Многие legacy флога-провайдеры все еще имеют сотни тысяч единиц на 3G, что в два раза медленнее 4G LTE.

С edge computing технологией в кабине данные могут быть закреплены через биометрику (отпечатки пальцев или распознавание лица). Дополнительно, риски безопасности значительно снижены, так как атакующему нужно одновременно атаковать множественные мобильные edge computing системы для значимого влияния на бизнес.

С edge computing ошибки передачи значительно снижены. Правильно спроектированные edge computing ELD и флога-менеджмент системы полностью редундантны, со всеми данными позитивно валидируемыми перед входом в system of record базу данных.

Используя суперкомпьютерную мощность сегодняшних самых продвинутых смартфонов, компании могут получить более низкий total cost of ownership для их ELD и флога-менеджмент технологии. Ушли дни покупки дорогих, ненадежных и проприетарных железок. Дополнительно, установки edge computing систем могут быть сделаны за лишь 10 секунд, означая что флога-владелец не выводит грузовики из сервиса на день или более при установке железа.

С edge computing больше нет нужды в дорогих проприетарных железках, залоченных в одиночное приложение. Системы могут быть построены на стандартных iOS или Android устройствах, для снижения стоимости и улучшения пользовательского опыта.

По недавнему отчету Gartner, только 10% enterprise систем сейчас используют edge computing, но его использование предсказано к росту до 75% к 2025. Следующее поколение провайдеров флога-менеджмент систем уже предлагают edge computing. Принимая технологию, которая быстрее, надежнее, безопаснее и доступнее, флоги могут фокусироваться на том, что действительно важно — ведении бизнеса и перевозке фрахта.

Кен Эванс — основатель и CEO Konexial, провайдера технологий для тракеров.