Top-Folien zu IOT Edge Computing und seinem Anwendungsfall in der Industrie [Kostenlose PPT und PDF]

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Was ist IoT Edge Computing?

Die Edge-Sensoren und -Geräte des Internets der Dinge (IoT) übertragen Echtzeitdaten an ein Netzwerk. IoT Edge Computing eliminiert Cloud-Latenzprobleme, indem Daten näher an ihrem Ursprungsort verarbeitet werden. Das IoT-Edge-Design verringert außerdem die Latenz und verbessert gleichzeitig die Sicherheit und das Benutzererlebnis.

Ein Hochdurchsatznetzwerk wie 5G kann mit IoT Edge genutzt werden, um riesige Datenmengen nahezu augenblicklich zu analysieren und dem Benutzer ein umfassenderes, immersiveres Erlebnis zu bieten.

Im Gegensatz dazu kann IoT Edge die Leistung von Maschinen und anderen Geräten verbessern, die Auswirkungen auf die menschliche Sicherheit haben, und die Sicherheit der Menschen auch dann gewährleisten, wenn nur kleine Datenmengen ausgetauscht werden.

Warum ist IOT Edge Computing wichtig?

Anstatt Daten weit weg zu senden, um sie von einem entfernten Server verarbeiten zu lassen, verarbeitet Edge Computing Daten nahe ihrer Quelle. Dadurch werden eine Reihe wichtiger Probleme angegangen, von denen viele mit der Latenz zusammenhängen, die dadurch entsteht, dass Daten große Entfernungen zurücklegen müssen.

Es könnten ernsthafte Sicherheitsbedenken bestehen, wenn ein Unternehmen beispielsweise Maschinen am Fließband einsetzt und deren Eingaben auf einem entfernten, cloudbasierten Server verarbeitet. Es könnte zu lange dauern, bis eine Eingabe von der Maschine empfangen, an den Cloud-Server übermittelt, verarbeitet und dann der entsprechende Befehl an die Maschine zurückgesendet wird.

Schwerwiegende Schäden können entstehen, wenn der Befehl lautet, die Maschine nicht mehr laufen zu lassen, weil ein menschliches Bein im Weg ist.

Mit IoT Edge müssen die Daten nur wenige Meter statt viele Kilometer zurücklegen, was wertvolle Zeit spart und die Sicherheit erhöht.

Diese Präsentation wird Ihnen helfen, Ideen zum IoT Edge Computing auf präzise und stilvolle Weise auszutauschen. Lassen Sie mich Ihnen einige Folien dieser vollständigen Präsentation zeigen.

Abdeckfolie

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Die Titelfolie ist eine wichtige Folie, da sie das Hauptthema vermittelt, das dem Betrachter einen Kontext bietet.

Eine gut gestaltete Titelfolie lockt den Betrachter an, fesselt die Aufmerksamkeit des Publikums und weckt seine Neugier, was es dazu anregt, die ganze Zeit über aufmerksam zu sein.

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Überblick über IoT-fähiges Edge Computing

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Diese Folie bietet einen umfassenden Überblick über die IoT-Nutzung im Edge Computing.

Einführung: Das IoT hat die Datenverarbeitung durch die Einführung eines verteilten Computing-Ansatzes verändert, insbesondere am Edge. Diese Technologie liefert Echtzeit-Einblicke durch die Analyse und Verarbeitung von Daten auf Geräteebene und bietet eine schnelle und zuverlässige Datenverarbeitung durch den Einsatz von IoT-Sensoren.

Beispiele für Edge Computing im IoT:

Verkehrsmanagement: Der Einsatz von IoT-Sensoren zur Verkehrssteuerung ist ein großartiges Beispiel für Edge Computing in Aktion. Dabei geht es um die Echtzeitverwaltung von Zusatzspuren, autonomem Fahrzeugverkehr und Busfrequenz. Einer der Hauptvorteile besteht darin, dass Daten nicht an zentrale Standorte gesendet werden müssen, was zu einer erheblichen Reduzierung der Bandbreitenkosten um 48 % führt.

Fernüberwachung von Vermögenswerten: Eine weitere wichtige Anwendung von Edge Computing im IoT ist die Fernüberwachung von Vermögenswerten. Diese Anwendung verwendet eine Technik, die in Branchen wie der Öl- und Gasindustrie weit verbreitet ist, um Echtzeitanalysen durchzuführen, indem Daten in der Nähe der entfernten Anlage verarbeitet werden. Diese Taktik verringert den Bedarf an zentraler Cloud-Konnektivität und erhöht die Wirksamkeit und Reaktionsfähigkeit der Asset-Überwachung.

Beispiele wie Verkehrsmanagement und Anlagenüberwachung verdeutlichen praktische Vorteile, die für das Publikum leicht verständlich sind, wie etwa Kosteneinsparungen und erhöhte Effektivität. Es bietet dem Redner eine einfache und effektive Möglichkeit, den Wert und das Versprechen des IoT im Edge Computing zu erläutern.

Unterschied zwischen herkömmlichen und IoT-Edge-Computing-Funktionen

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Diese Folie zeigt den Unterschied zwischen traditionellen und technologiebasierten Edge-Computing-Funktionen, die Entwicklung und Fortschritt hervorheben. Es umfasst Funktionen wie:

Konsolidierte Workloads: Fragmentierte Workloads waren ein Merkmal des traditionellen Edge Computing. Konsolidierte Arbeitslasten werden jetzt durch technologiegesteuerte Lösungen ermöglicht, die auch die Ressourcennutzung und die betriebliche Effektivität verbessern.

Datenfilterung: Die Datenverwaltung war in der Vergangenheit schlecht. Die durch technologische Fortschritte ermöglichte erweiterte Datenfilterung ermöglicht eine genauere Analyse und Entscheidungsfindung und vermeidet gleichzeitig eine Datenüberflutung.

Offene Architektur:Modernes Edge Computing nutzt offene Architektur als Übergang von geschlossenen, proprietären Systemen und fördert so Interoperabilität und Skalierbarkeit für ein flexibleres und zukunftssichereres Ökosystem.

Diese Folie stellt konventionelle Methoden modernen technologischen Fortschritten gegenüber, um die Entwicklung des Edge Computing deutlich zu veranschaulichen. Die wichtigen Merkmale bieten konkrete Beispiele, die dem Präsentator helfen, die Entwicklung und den Nutzen zu veranschaulichen.

Schlüsselkomponenten des IoT Edge Computing

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Diese Folie zeigt Schlüsselkomponenten im Zusammenhang mit IOT und Edge Computing, um eine effektive Integration und Datenverarbeitung zu ermöglichen. Es umfasst Elemente wie:

Datenverwaltung und -analyse: Ermöglicht eine augenblickliche Datenanalyse am Netzwerkrand und ermöglicht so eine schnelle Entscheidungsfindung in Notfallsituationen.

Edge-Speicher und -Verwaltung: Dies bietet lokalen Speicher für effizientes Daten-Caching und -Management in verteilten Netzwerken.

Konnektivität und Kommunikation: Wi-Fi, Bluetooth und Mobilfunknetze werden für Konnektivität und Kommunikation unterstützt und sorgen so für starke Verbindungen für die Interaktion mit IoT-Geräten.

Edge-Geräte: Diese sind für die Nutzung von IoT-basierten Sensoren und Kameras zur Erfassung und Verarbeitung von Daten zuständig.

Diese Folie unterstützt den Präsentator bei der Darstellung wichtiger Punkte, indem sie wesentliche Elemente für die Kombination von IoT und Edge Computing klar darstellt.

Die visuelle Darstellung der Schlüsselkomponenten ermöglicht eine prägnante und gut strukturierte Präsentation und verbessert das Verständnis des Publikums für die Schlüsselkomponenten für eine effiziente Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung.

Edge-Computing-Technologien für die Netzwerkinfrastruktur

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Auf dieser Folie werden andere Edge-Computing-Technologien vorgestellt, die eine Datenanalyse in Echtzeit ermöglichen. Es umfasst Elemente wie Fog Computing, Cloud of Things, Cloudlets und Mikro-Rechenzentren.

Fog Computing: Fog Computing ist eine dezentrale Infrastruktur für die Datenverarbeitung, die sich bis zum Netzwerkrand erstreckt und die Datenverarbeitung optimiert, indem sie Verarbeitungs- und Speicherkapazitäten näher an die Datenquelle bringt. Dadurch besteht weniger Bedarf, Daten an entfernte Clouds zu senden, was die Produktivität erhöht und die Latenz verringert.

Cloudlets: Am Netzwerkrand unterstützen kleine, mobilfreundliche Cloud-Dateneinheiten ressourcenintensive mobile Apps. Cloudlets verbessern die Leistung von Anwendungen, die schnellen Zugriff auf Daten benötigen, indem sie umfangreiche Ressourcen mit minimaler Latenz bereitstellen.

Mikro-Rechenzentren: Günstig gelegene kleine Rechenzentren, die kleine Unternehmen mit den Grundelementen versorgen können. Aufgrund ihrer kompakten Größe, die die Bereitstellung und Verwaltung vereinfacht, sind sie eine praktikable Lösung für die lokale Datenverarbeitung und -speicherung.

Cloud der Dinge: Aufbau einer virtualisierten Cloud-Architektur, um Cloud-bezogene Funktionen näher an der Datenquelle auszuführen und Cloud-Dienste am Rande zu ermöglichen. Beispiele dafür sind die Erstellung von Verkehrswarnungen, die schnelle Umleitung und die Optimierung des Verkehrsflusses.

Dank der wirkungsvollen Einführung und Beschreibung vieler Edge-Computing-Technologien auf dieser Folie kann der Vortragende einige Optionen für die Echtzeit-Datenverarbeitung veranschaulichen.

Es hilft, schwierige Konzepte in einfache Schritte zu gliedern, damit das Publikum die Vorteile und Anwendungen jeder Technologie verstehen kann.

Edge Computing in der Banken- und Finanzbranche

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Diese Folie stellt eine Anwendung von IoT und Edge Computing im Bankensektor zur Verbesserung von Geschwindigkeit und Skalierbarkeit dar. Es verwaltet die Datenverteilung mit verbesserter Geschwindigkeit und Sicherheit.

Anwendungen:

Geldautomatensicherheit: Durch die Reduzierung der menschlichen Beteiligung und den Wegfall der Notwendigkeit, Daten an die Cloud zu senden, verbessert ATM Security die Sicherheit. Das Herunterfahren des Systems unter ungewöhnlichen Umständen wird durch Automatisierung ermöglicht. Ein Beispiel ist die Echtzeit-Video-Feed-Analyse mit Integration der ATM-Bilderkennung.

Datenschutz: Reduziert die Abhängigkeit von Cloud-Speicher durch den Einsatz von IoT-Geräten für Edge Computing, was die Gefahr von Datendiebstahl und -lecks um 68 % verringert.

Diese Folie ist ein effektives Hilfsmittel, um zu veranschaulichen, wie Edge Computing und IoT in der Bankenbranche kombiniert werden. Es gibt einen prägnanten Überblick über die Vorteile, insbesondere in Bezug auf die Sicherheit von Geldautomaten und den Datenschutz, was die Fähigkeit des Moderators verbessert, das Publikum von diesen Vorteilen zu überzeugen.

Durch das strukturierte Layout und die klaren Punkte wird eine nahtlose und ansprechende Darstellung ermöglicht, die die Möglichkeiten für mehr Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit in Bankprozessen verdeutlicht.

IoT Edge Computing im Einzelhandel

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Diese Folie stellt den Einsatz von IoT-basierten Geräten im Edge Computing im Einzelhandel zur Steigerung der betrieblichen Effizienz dar. Es umfasst Elemente wie Big Data, Datenanalyse und Bestandsverwaltung.

Der Einsatz im Einzelhandel verlängert die Lebensdauer von Geschäften durch die Verbesserung von Abläufen und Prozessen.

Big Data und Analysen:

Dies ermöglicht es dem Unternehmer, seine Abläufe zu optimieren und seinen Kunden qualitativ hochwertigere Dienstleistungen anzubieten.

Diese sind unerlässlich, da sie eine schnelle Datenerfassung und -analyse am Rande des Ladens ermöglichen, wodurch Verzögerungen vermieden werden. Einzelhändler können einfach Big Data und KI-Geräte nutzen, um aufschlussreiche Informationen zu erhalten, die effizientere Einzelhandelsabläufe ermöglichen.

Bestandsverwaltung:

IoT ermöglicht eine hervorragende Bestandsverwaltung und ermöglicht es Unternehmen, die Erwartungen ihrer Kunden genau zu erfüllen.

Der Einsatz intelligenter Videoerkennung im Geschäft, um beispielsweise den Lagerbestand im Auge zu behalten, hilft dabei, Lieferengpässe schnell zu erkennen und zu beheben und so einen unterbrechungsfreien Betrieb und eine höhere Kundenzufriedenheit sicherzustellen.

Diese Folie beschreibt klar und prägnant die Vorteile des IoT und konzentriert sich auf die Steigerung der Produktivität durch Big-Data-Analysen und effizientes Bestandsmanagement.

Aufgrund des konkreten Beispiels für den Einsatz intelligenter Videoerkennung zur Bestandsüberwachung ist das Publikum engagierter und sich der Möglichkeit einer verbesserten Einzelhandelsleistung bewusster.

Kurz gesagt

Dieser Blog untersucht das Transformationspotenzial des IoT Edge Computing und seine bedeutenden Anwendungen in einer Reihe von Bereichen. Wir haben untersucht, wie der Einsatz von Big-Data-Analysen und die Optimierung des Bestandsmanagements die betriebliche Effizienz im Einzelhandel verbessern können.

Darüber hinaus verspricht die Einführung von Edge Computing und IoT im Bankensektor eine Verbesserung der Sicherheit und des Datenschutzes und gleichzeitig eine wesentliche Umgestaltung der aktuellen Verfahren.

IoT Edge Computing verbessert das Verkehrsmanagement und die Anlagenüberwachung im Transportsektor und zeigt, wie die Echtzeit-Datenverarbeitung am Edge diese wichtigen Systeme optimieren kann.

IoT-Edge-Computing verändert die Lage grundlegend, indem es Branchen ermöglicht, den Wert von Daten bereits zum Zeitpunkt der Generierung zu nutzen. Die Anwendungen sind zahlreich und vielversprechend, von der Verbesserung der Sicherheit bis zur Neuerfindung der Bestandsverwaltung!

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FAQs

Was ist IoT Edge Computing und wie unterscheidet es sich vom herkömmlichen Cloud Computing?

Beim IoT-Edge-Computing geht es um die lokale Verarbeitung und Analyse von Daten, näher an ihrer Quelle, innerhalb von IoT-Geräten oder Gateways. Dies steht im Gegensatz zum herkömmlichen Cloud Computing, bei dem Daten zur Verarbeitung an zentrale Cloud-Server gesendet werden. Edge Computing bietet schnellere Reaktionszeiten, reduzierte Latenz und geringere Datenübertragung und ist somit ideal für Echtzeitanwendungen oder Anwendungen mit geringer Latenz.

Wie verbessert IoT Edge Computing die Datensicherheit und den Datenschutz in verschiedenen Branchen?

IoT-Edge-Computing minimiert die Notwendigkeit, sensible Daten an zentrale Cloud-Server zu übertragen, und reduziert so die potenziellen Schwachstellen. Durch die Datenverarbeitung und -analyse am Rande wird sichergestellt, dass kritische Informationen in einer sicheren lokalen Umgebung verbleiben, wodurch der Datenschutz verbessert und die mit Datenübertragungen über Netzwerke verbundenen Risiken gemindert werden.

Was sind die Hauptvorteile der Implementierung von IoT Edge Computing in industriellen Umgebungen?

IoT Edge Computing optimiert Industrieabläufe, indem es eine Datenanalyse in Echtzeit, eine schnellere Entscheidungsfindung und eine verbesserte betriebliche Effizienz ermöglicht. Es reduziert die Bandbreitennutzung, erhöht die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit, ermöglicht Offline-Funktionalität und erleichtert die autonome Entscheidungsfindung am Edge, was zu Kosteneinsparungen und einem widerstandsfähigeren betrieblichen Ökosystem führt.

Wie trägt IoT Edge Computing zu Energieeffizienz und Nachhaltigkeit bei?

IoT Edge Computing hilft bei der Energieoptimierung, indem es die lokale Verarbeitung von Daten von Sensoren und Geräten in Energiesystemen ermöglicht. Echtzeitanalysen und Entscheidungsfindung am Edge ermöglichen einen effizienten Energieverbrauch, weniger Abfall und mehr Nachhaltigkeit. Dies führt zu einem grüneren und umweltfreundlicheren Ansatz für das Energiemanagement.