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L’IoT a étendu la portée de la technologie au-delà des limites traditionnelles d’un centre de données. Maintenant que les appareils IoT ont inondé les bords du réseau, de nouvelles innovations aident les organisations à dépasser les limitations de connectivité, de sécurité et de calcul.

Les développements pour la périphérie et l’IoT, tels que l’IA, ont déplacé l’analyse des données pour traiter rapidement les données là où elles sont créées. Grâce à l’IA, les entreprises peuvent obtenir des informations exploitables essentielles pour explorer de nouveaux cas d’utilisation, augmenter leur automatisation et rester compétitives dans des secteurs en évolution rapide. Les professionnels de l’informatique peuvent utiliser ces avancées pour des produits ou des machines qui doivent prendre des décisions en temps réel ou pour améliorer l’expérience client avec des fonctionnalités réactives. La pandémie COVID-19 a également introduit le besoin de données de localisation et de capacité en temps réel pour alerter les gens d’une éventuelle exposition au virus et prendre les précautions nécessaires.

La technologie Edge et IoT peut améliorer la sécurité des employés et des consommateurs dans tous les secteurs, notamment la santé, l’automobile et la fabrication. Des informations rapides sur l’IA à la périphérie pourraient sauver des vies grâce à la surveillance des patients, aux décisions en une fraction de seconde dans les véhicules autonomes et aux prévisions de panne de machine dans une usine de fabrication.

Pour rendre ces cas d’utilisation possibles, les entreprises doivent mettre en œuvre l’architecture IoT de bord droit, qui comprend des capteurs, des actionneurs, des applications et des passerelles. Une architecture appropriée est essentielle pour gérer l’afflux de données IoT, les risques de sécurité supplémentaires introduits par les appareils de périphérie et tout effort futur pour faire évoluer les projets IoT.

Dans ce manuel, découvrez les éléments architecturaux dont les organisations ont besoin à la périphérie et comment le cycle de vie des données change lorsqu’elles sont utilisées à la périphérie. Ensuite, découvrez comment les algorithmes d’IA peuvent relever les défis que présentent l’architecture et le traitement des données de périphérie.