LoRaWAN® どこにでも現れています, f農場や工場から都市までエスと病院. 超長距離トランスミッションをサポートする信頼性の高い低電力ネットワークとして, 多くのIoTシステムに最適です. しかし、デバイスの数が増えるにつれて, そして、ユースケースはより厳しいものになります, 問題があります: 従来のクラウドファーストモデルはうまくスケーリングしません. レイテンシー株式会社緩める, 帯域幅が高価になる, そしてプライバシーの懸念が忍び寄る. だからこそエッジコが必要なのですコンピューター. すべてをクラウドに送信する代わりに, データをソースに近いところで処理する. より速いです, 痩せた, そして多くの場合, より賢い.
エッジコンピューティングとは?
エッジコンピューティング データが生成される場所の近く、つまりネットワークのエッジで処理と意思決定を行うことを意味します。. それは、 センサー 自体, 地元の ゲートウェイ, または近くのサーバー. 目標は、すべてのデータ ポイントを遠くのクラウド サーバーにプッシュすることを避けることです。. その代わり, 役に立つものは残しておく, 残りを捨てる, 必要に応じて迅速に行動します.
LoRaWAN® にエッジ コンピューティングが必要な理由?
帯域幅のボトルネック
大規模な展開の場合, 何百、何千もの LoRaWAN® デバイス で報告するかもしれない. すべてのメッセージをクラウドに転送するとコストがかかる. ネットワークが混雑する. 何かを与えなければなりません.
レイテンシの制限
交通管制や機械の警報などのリアルタイム システムは、クラウドの往復を何秒も待つことができません。. エッジ コンピューティングはミリ秒以内に応答します. これにより、時間に敏感なアプリケーションでも LoRaWAN® を使用できるようになります.
データ過負荷
すべてのデータが同様に役立つわけではありません. センサーは継続的に報告する可能性があります, しかし、ほとんどの値はほとんど変化しません. エッジデバイスはノイズを除去できる, 傾向を要約する, 上流に送信される量を削減します.
コストのかかるクラウド運用
クラウド プラットフォームはストレージに料金を請求します, 計算する, と帯域幅. 生のセンサーデータのストリーミング 24/7 請求書がすぐに貯まる. エッジ コンピューティングは、重要なものだけをプッシュすることで役立ちます.
プライバシーの強化 & 安全
データを移動するとリスクが生じる. 機密データがサイトから出ない場合, それはすでに安全です. エッジノードでも暗号化を追加できます, スクラブ識別子, ローカルでアクセス制御を適用します.
エッジ コンピューティングが LoRaWAN® にどのように役立つか
ローカルデータの前処理 & フィルタリング
エッジノードはしきい値をチェックできます, ロジックを実行する, そして異常を検出する. 何も面白いことがなかったら, クラウドに通知する必要はありません. ローカルでログを記録するだけです. 温度の急上昇など、何かが異常な場合、それが作用したりエスカレートしたりする可能性があります.
超低遅延制御 & オートメーション
迅速に反応する必要があるシステム向け, 安全遮断や機械調整など, エッジ コンピューティングによりほぼ即時の応答が可能になります. リモートサーバーとのやり取りが不要.
大幅なコスト削減
送信されるデータ量が減れば、請求されるデータ量も減ります. クラウド ストレージをスケールアップしたり、繰り返しの計算を行う必要はありません。, 価値の低いメッセージ. 産業環境における大規模な LoRaWAN® 導入に特に役立ちます.
セキュリティの強化 & プライバシー
Edge は、サイトを離れる前にデータを匿名化または暗号化できます。. また、誰が何にアクセスするかについてより厳格な制御を適用することもできます。, そしていつ. 規制産業向け, これは大きな勝利だ.
オフライン復元力 & 信頼性
ネットワーク障害. クラウドプラットフォームがダウンする. ただし、エッジノードは動作し続けることができます. 彼らは収集を続けることができます, 処理, 停止中であってもローカルで意思決定を行うことができます.
高度なエッジインテリジェンス (AI/ML)
エッジでの AI の実行が現実になりつつある. モデルはパターンを検出できる, 失敗を予測する, クラウドを必要とせずにイベントを分類したり、. まだ早いです, しかし、一部の商用デバイスではすでに起こっています.
LoRaWAN® とエッジ コンピューティングの応用
スマートシティ
街灯からゴミ箱まで 大気質センサー—都市は迅速な対応を必要としています, 信頼できる洞察. エッジは、LoRaWAN® を故障させることなくスケールアップするのに役立ちます. ローカル処理によりアラートが迅速化される, より低い帯域幅の使用, クラウドへの依存関係が少なくなる.
スマート農業オートメーション
現場では安定したインターネットが不足していることが多い. エッジコンピューティングによりセンサーが水分を分析できるようになります, 天気, またはローカルの害虫データ. これを LoRaWAN® の範囲と組み合わせる, 遠隔地でもリアルタイムの農場自動化が可能です.
コールドチェーンのモニタリング
ワクチンや食品などの生鮮品は一貫した冷蔵保管が必要です. エッジコンピューティングは冷蔵庫の故障をリアルタイムで検出し、アラートをトリガーできます. LoRaWAN® はメッセージを確実に通過させます, 広い施設内でも.
スマートビルディング
ビルシステム - HVAC, 点灯, 占有率 - 大量のデータを生成する. エッジ コンピューティングによりクラウド トラフィックが削減され、高速なローカル制御が可能になります. LoRaWAN® は、イーサネットやネットワークのないエリアへの到達を支援します。 Wi-Fi.
資産管理
エッジ処理により、資産が移動すべきでないときに移動しているかどうかをチェックできます, または長期間行方不明になっている. それを組み合わせる GPS または BLE LoRaWAN® 経由のデータ, スケーラブルです, 低電力トラッキング.
LoRaWAN®とエッジコンピューティングの今後の動向
AI アット・ザ・エッジが主流に
軽量モデルを実行できるデバイスが増える. 検出するだけではなく, でも理解する ある第二幕. すべてローカルで. それが次の飛躍です.
高度に特化されたエッジ ハードウェア
専用のチップとデバイスを期待する. 低消費電力, より多くのコンピューティング. 現場環境向けに設計.
5GとLoWAND
競争ではなく補完的. 5G は大量のトラフィックを処理します. LoRaWAN® ハンドル幅広, まばらな範囲. 一緒に, ハイブリッド アーキテクチャを強化します.
グリーンエッジコンピューティング
効率が重要. エッジはデータの移動を減らし、エネルギー使用量を削減します. 低消費電力 AI と持続可能なインフラストラクチャへのさらなる注目が期待される.
結論
LoRaWAN® は強力です. エッジコンピューティングでよりスマートに. 一緒に, 通常のコスト削減というトレードオフを伴うことなく、IoT を拡張するのに役立ちます。, より良い速度, より強力なプライバシー. より多くのユースケースが出現するにつれて, このデュオは、IoT システムの次の波がどのように構築されるかを定義する可能性があります. すべてにクラウドが必要なわけではない. 時々, ローカルに考えるのが賢明な選択だ.
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