Das Wachstum des Internets der Dinge (IoT) hat zu einer entsprechenden Zunahme der am Netzwerkrand gesammelten Datenmenge geführt. Die Notwendigkeit, diese Datenmenge zu verwalten, hat wiederum zu einem raschen Anstieg der Anwendungsfälle für Edge Computing geführt.
Kurz gesagt, ist Edge Computing eine Verarbeitung, die so nah wie möglich an dem Prozess oder der Sache stattfindet, die von einem IoT Gerät überwacht wird. Edge Computing kann von Geräten durchgeführt werden, die direkt mit Sensoren verbunden sind, von
Router oder Gateways die Daten übertragen, oder durch kleine Installationen von Servern, die vor Ort in einem Schrank oder Gehäuse aufgestellt werden.
In den Anfängen der Expansion des Internets der Dinge bedeutete die relativ bescheidene Anzahl der angeschlossenen Geräte, dass Unternehmen es sich leisten konnten, alle Daten von IoT zur Verarbeitung, Analyse und Speicherung in die Cloud oder ein unternehmenseigenes Rechenzentrum zu schicken. Doch die jüngste Verbreitung von vernetzten Geräten in praktisch allen Branchen und die stetig wachsende Menge an Daten, die sie sammeln, machen diesen Ansatz unpraktisch. Daher wird Edge Computing benötigt.
Wir haben hier im Digi-Blog bereits mehrfach über Edge Computing gesprochen. Wir haben eine
edge computing definition und erläuterte seine geschäftlichen Vorteile in Bezug auf
Unternehmen sparen Bandbreite, Zeit und Geld. In diesem Artikel werden wir uns Beispiele für Edge Computing ansehen und untersuchen, wie sie auf den wachsenden Bedarf an Geräte- und Datenoptimierung am Netzwerkrand reagieren. Doch zunächst wollen wir uns einige der Faktoren ansehen, die das Wachstum dieser Technologie vorantreiben.
Haupttreiber für das Wachstum des Edge Computing
Es gibt mehrere Gründe, warum der Markt für Edge Computing schnell wächst. Neben der größeren Anzahl vernetzter Geräte gibt es drei Haupttreiber für das Wachstum des Edge-Computing:
- Latenz - Bei vielen zeitkritischen Anwendungen erfordert der zu überwachende Prozess eine Antwort in nahezu Echtzeit mit einer Latenz von nahezu null. In diesen Situationen ist ein Hin- und Rückweg der Daten zur und von der Cloud oder einem Unternehmensrechenzentrum unpraktisch.
- Bandbreite - Sowohl die physischen Grenzen der verfügbaren Bandbreite als auch die Kosten für die Übertragung großer Datenmengen machen Edge Computing zu einer attraktiven Alternative.
- Zuverlässigkeit - Netzüberlastungen können den Datenfluss unterbrechen, was zu inakzeptablen Unterbrechungen bei Anwendungsfällen wie Kassensystemen führt.
Im Durchschnitt handelt es sich bei den meisten Überwachungsdaten, die von IoT Sensoren erfasst werden, um Standard-"Heartbeat"-Daten, die lediglich anzeigen, dass die Systeme normal funktionieren. Es besteht keine Notwendigkeit, diese Art von Daten an die Cloud oder ein weit entferntes Unternehmensrechenzentrum zu übermitteln. Durch das Herausfiltern dieser unveränderlichen Heartbeat-Daten direkt am Netzwerkrand, in unmittelbarer physischer Nähe zu dem Ort, an dem die Daten erfasst werden, können Edge-Computing-Geräte das zu übertragende Datenvolumen erheblich reduzieren, wodurch Bandbreite eingespart und Latenzzeiten drastisch verringert werden.
Die Zahl der Anwendungsfälle für Edge Computing nimmt stetig zu, ebenso wie die Zahl der intelligenten Geräte, die eine Vielzahl von Verarbeitungsfunktionen am Edge ausführen können. Das Wachstum der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens erweitert ebenfalls das Spektrum der Anwendungsfälle für Edge-Computing.
Beispiele für Edge Computing
Beispiele für Edge Computing sind in einer Vielzahl von Anwendungen und Branchen zu finden. Es gibt auch eine ganze Reihe von Überschneidungen zwischen verschiedenen Edge-Computing-Anwendungsfällen. So ist beispielsweise die Edge-Computing-Funktionalität in autonomen Fahrzeugen eng mit der Edge-Computing-Funktionalität in Verkehrsmanagementanwendungen verbunden.
Hier sind einige der vielversprechendsten Beispiele für Edge Computing.
Autonome Fahrzeuge, Elektrofahrzeuge und Ladestationen
Um sicher zu funktionieren, müssen autonome Fahrzeuge Daten über ihren Standort, ihre Fahrtrichtung, ihre Geschwindigkeit, die Verkehrsbedingungen und vieles mehr sammeln und verarbeiten - und das alles in Echtzeit. Dazu ist eine ausreichende Onboard-Rechenkapazität erforderlich, damit jedes autonome Fahrzeug praktisch sein eigenes Netz darstellt. Edge-Computing-Geräte können Daten von Fahrzeugsensoren und -kameras erfassen, verarbeiten und innerhalb von Millisekunden und praktisch ohne Latenzzeit Entscheidungen treffen. Diese sofortige Entscheidungsfindung ist in autonomen Fahrzeugen aus offensichtlichen Sicherheitsgründen eine Notwendigkeit.
Edge-Computing-Funktionen wie Spurverlassenswarnung und Selbsteinparken sind bereits weit verbreitet. Und je mehr Fahrzeuge mit ihrer Umgebung interagieren können, desto größer wird der Bedarf an einem schnellen und reaktionsschnellen Netz. Autonome Fahrzeuge werden mit anderen Fahrzeugen zusammenarbeiten vernetzte FahrzeugeVerkehrsleitsysteme, straßenseitige Einheiten und Fußgänger auf stark befahrenen Straßen und an Kreuzungen.
Elektrofahrzeuge müssen kontinuierlich überwacht werden und können Edge Computing für die Verwaltung von Daten zur Unterstützung der vorausschauenden Wartung nutzen. Die Batterien von Elektrofahrzeugen müssen überwacht werden, da ihre Lebensdauer von den individuellen Gewohnheiten der Fahrer, der Verkehrsdichte in den Gebieten, in denen sie unterwegs sind, und der Häufigkeit des Aufladens abhängt. Edge Computing unterstützt die Datenaggregation, um verwertbare Daten für Leistung und Wartung zu melden.
Bei EV-Ladestationen kann Edge Computing die Echtzeitüberwachung und Datenaggregation einer Reihe von Nutzungs- und Verfügbarkeitsmetriken unterstützen, um die Optimierung von Ladestationen und die Planung der Platzierung zukünftiger Stationen zu erleichtern.
Verkehrsmanagement-Systeme
Unter Verkehrsmanagement Anwendungen, Kameras und Sensoren können in Verbindung mit Edge-Computing-Lösungen eingesetzt werden, um den Verkehrsfluss zu verbessern. Intelligente Verkehrssysteme erzeugen heute enorme Mengen an Daten und Warnungen, und dieser Trend wird sich noch beschleunigen, da sowohl 5G und vernetzte Fahrzeugtechnologieoder "V2X"-Kommunikation (vehicle-to-anything) ausgereift.
Hochentwickelte Systeme, wie Das Verkehrsmanagementsystem der Stadt New YorkSie können die Zeitsteuerung von Verkehrssignalen anpassen, die Öffnung und Schließung zusätzlicher Fahrspuren steuern, sicherstellen, dass die Kommunikation im Falle eines öffentlichen Notfalls fortgesetzt werden kann, und andere Maßnahmen in Echtzeit ergreifen, um Sicherheit und Komfort zu verbessern. Wie bereits erwähnt, werden intelligente Verkehrsmanagementsysteme eine Schlüsselrolle bei der Einführung autonomer Fahrzeuge spielen, bei denen eine Latenzzeit von nahezu Null entscheidend ist.
Öffentliche Nahverkehrssysteme
Unter Anwendungen für den öffentlichen NahverkehrMit Hilfe von Edge-Computing-Systemen, die in Bussen, Schienenpersonennahverkehrssystemen und Paratransit-Fahrzeugen installiert sind, können nur die Daten gesammelt und gesendet werden, die für die Unterstützung von Prozessen im Fahrzeug und für Erkenntnisse der Disponenten erforderlich sind.
So müssen beispielsweise verschiedene Arten von Daten an Fahrgastinformationssysteme, Flottenüberwachungs- und -verfolgungssysteme und intelligente Überwachungssysteme für Fahrzeuge und Bahnhöfe gesendet werden, um die Sicherheit von Fahrern und Fahrgästen zu gewährleisten. Informationen über Ankunftszeiten oder Verspätungen oder andere zeitkritische Informationen können über digitale Beschilderung oder mobile Anwendungen an die Fahrgäste weitergegeben werden.
Intelligente Städte, saubere Energie und grüne Technologie
Die grüne Technologiebewegung wächst. Städte und intelligente Stromnetze können Edge-Computing-Geräte zur Überwachung öffentlicher Gebäude und Einrichtungen nutzen, um die Effizienz von Beleuchtung, Heizung, sauberer Energie und mehr zu steigern. Ein Beispiel:
- Intelligente Beleuchtungssteuerungen nutzen Edge-Computing-Geräte zur Steuerung einzelner Leuchten oder Leuchtengruppen, um die Effizienz zu maximieren und gleichzeitig die Sicherheit in öffentlichen Räumen zu gewährleisten.
- Solarfelder nutzen eingebettete Edge-Computing-Geräte, um Wetterveränderungen zu erkennen, die Positionierung anzupassen und Messwerte wie den Batterieverbrauch zu melden.
- Windparks nutzen Edge Computing für die Verbindung mit Mobilfunkmasten und die Weiterleitung von Sensordaten an Umspannwerke über Mobilfunk Router und Switches
Gesundheitswesen und medizinische Anwendungen
Die Gesundheitswesen und medizinische Industrie sammeln Patientendaten von Sensoren, Monitoren, Wearables und anderen Geräten, um dem medizinischen Personal genaue und zeitnahe Informationen über den Zustand der Patienten zu liefern.
Edge-Computing-Lösungen können diese Informationen an Dashboards weitergeben, um einen vollständigen Überblick über wichtige Indikatoren zu erhalten.
Edge-Computing-Lösungen, die mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen ausgestattet sind, können Ausreißerdaten identifizieren, so dass medizinisches Fachpersonal in Echtzeit und mit einem Minimum an Fehlalarmen auf gesundheitliche Bedürfnisse reagieren kann.
Edge Computing kann auch in der robotergestützten Chirurgie eingesetzt werden, wo eine Latenzzeit von nahezu Null erforderlich ist. Darüber hinaus können Edge-Computing-Geräte durch die lokale Verarbeitung von Daten dazu beitragen, Fragen des Datenschutzes und der Vertraulichkeit von Patienten zu klären.
Einzelhandelsanwendungen
Anwendungen für den Einzelhandel erzeugen riesige Datenmengen aus Kassensystemen, Warenbeständen, Sicherheitsvideos und anderen Geschäftsaktivitäten. Edge Computing kann dabei helfen, diese vielfältigen Daten zu analysieren und Probleme zu identifizieren, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern, sowie längerfristige Verkaufstrends und Geschäftsmöglichkeiten zu erkennen, z. B. die effektivsten Werbeaktionen in den Geschäften und die besten Produktkonfigurationen für bestimmte Standorte.
Edge Computing bietet auch die Möglichkeit, Kundeninformationen lokal zu verarbeiten, ohne dass die Daten die geografische Region, in der der Kunde lebt, verlassen, was im Hinblick auf Datenschutzbestimmungen wie die GDPR-Vorschriften der Europäischen Union ein immer wichtigeres Thema ist.
Industrielle Prozessüberwachung und vorbeugende Wartung
Die Anwendungsfälle in Industrie IoT (IIoT) werden mit den zunehmenden Fähigkeiten, der Sicherheit und der Komplexität von Geräten, Netzen und Fernverwaltungsfunktionen weiter zunehmen.
Sensoren und IoT Geräte in industriellen Anwendungen wie der Wasser- und Abwasserwirtschaft, der Öl- und Gasindustrie und in verarbeitenden Betrieben können eine Vielzahl von Metriken verfolgen und die Leistung von Maschinen überwachen. Die Edge-Computing-Architektur kann beispielsweise eine effiziente Kommunikation zwischen hochkomplexen SCADA-Systemen (Supervisory Control and Data Acquisition) unterstützen, um die großen Datenmengen von Sensoren und SPS (Programmable Logic Controllers) zu verwalten.
Digi Remote Manager® - die Remote-Geräteverwaltungsplattform von Digi ( IoT ) - ist eine Schlüsselkomponente für viele solcher Vorgänge. SCADA-Systeme werden häufig über Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure, Amazon Web Services und Google Cloud mit kritischen Business-Intelligence-Anwendungen integriert. Digi Remote Manager erleichtert diese Integration und stellt sicher, dass alle Daten an die richtige Anwendung weitergeleitet werden.
Darüber hinaus unterstützt die Edge-Computing-Funktionalität das Management von Fehlererkennung und vorausschauender Wartung. Die Vorhersage, wann eine Maschine oder eine Komponente ausfallen wird, ermöglicht es den Fabrikbetreibern, Wartungsarbeiten durchzuführen oder ein Teil auszutauschen, bevor es zu einem Ausfall kommt, wodurch Kosten durch Produktivitätsverluste eingespart werden.
Wenn Sensoren eine Fehlfunktion oder Bedingungen erkennen, die auf einen bevorstehenden Ausfall hindeuten, können Edge-Computing-Geräte einen Aktor auslösen, der sofortige Korrekturmaßnahmen ergreift, z. B. die Durchflussrate einer Flüssigkeit anpasst oder die Bewegungen eines Industrieroboters ändert. Nach der Durchführung der Maßnahmen kann das Ergebnis zur Benachrichtigung oder für weitere Maßnahmen an die Cloud gemeldet werden. Edge Computing plus Cloud ermöglicht die Kommunikation zwischen Maschinen und IoT Sensoren, um die Qualitätskontrolle zu verbessern.
In der Öl- und Gasindustrie können Echtzeitreaktionen, die durch Edge Computing ermöglicht werden, verhindern, dass kleine Probleme zu katastrophalen Ausfällen führen. Öl- und Gasanlagen befinden sich oft an abgelegenen Standorten, und Edge Computing ermöglicht die analytische Verarbeitung in der Nähe der Anlage, was bedeutet, dass man weniger von der Qualität der Verbindung zu einem Rechenzentrum abhängig ist.
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Fertigung
Industriell IoT hat Millionen von vernetzten Geräten in Fertigungsanlagen hinzugefügt, um Daten über die Leistung der Produktionslinie und die Qualität der fertigen Produkte zu sammeln. Die geringe Latenzzeit von Edge Computing ermöglicht eine unmittelbare Reaktion auf Probleme am Fließband und trägt so zur Verbesserung von Qualität und Effizienz bei, während gleichzeitig der Bedarf an menschlicher Überwachung reduziert wird.
Ein weiterer Anwendungsfall für Edge Computing in der Fertigung ist die Qualitätssicherung. Vollständig autonome Montagelinien mit Robotern sind auf Edge-Computing-Lösungen in Verbindung mit KI und maschinellem Lernen angewiesen, um Produktionsfehler zu erkennen und die Produktqualität zu verbessern.
Landwirtschaft
Landwirte, die Präzisionslandtechnik kann Edge Computing nutzen, um Wachstumsbedingungen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Bodenfeuchtigkeit, Nährstoffgehalt und andere Messwerte zu verfolgen, um Entscheidungen über Bewässerung, Düngerausbringung und andere Aktivitäten zu treffen. Edge Computing ist nicht nur auf riesigen landwirtschaftlichen Flächen nützlich, sondern auch in Gewächshäusern und Hydrokulturanlagen, wo Sensoren den Betreibern eine genaue Überwachung der Inputs ermöglichen.
Die Aquakultur (Fischzucht) ist eine weitere Branche, in der die Datenverarbeitung vor Ort von entscheidender Bedeutung ist. Die präzise Überwachung komplexer Umgebungsvariablen ist für die Gesundheit der Fische unerlässlich, ebenso wie die richtige Fütterung und die Automatisierung, die das Rätselraten bei diesen Prozessen überflüssig macht, was Vitalität und Wachstum verbessert und gleichzeitig die Kosten senkt. Siehe die bioFeeder Fallstudie.
Sicherheit und Arbeitsschutz
Edge Computing kann Daten von Vor-Ort-Kameras, Sicherheitsvorrichtungen von Mitarbeitern und Sensoren nutzen, um Unternehmen dabei zu helfen, Folgendes zu verhindern unbefugter physischer Zugang zur Websiteund überwachen die Bedingungen am Arbeitsplatz, um sicherzustellen, dass die Mitarbeiter die festgelegten Sicherheitsrichtlinien einhalten. Dies ist besonders wichtig für Arbeitsplätze, die an gefährlichen oder abgelegenen Orten betrieben werden, wie z. B. auf einer Baustelle oder einer Ölplattform auf See.
Edge-Computing-Geräte können in Verbindung mit Videoüberwachung und biometrischem Scannen eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass nur befugte Personen eingeschränkte Bereiche betreten. Überwachungssysteme können von der geringen Latenz und der Zuverlässigkeit des Edge-Computing profitieren, da es oft notwendig ist, innerhalb von Sekunden auf Sicherheitsbedrohungen zu reagieren. Edge Computing senkt außerdem die Bandbreitenkosten bei der Videoüberwachung erheblich, da der Großteil des Überwachungsmaterials keine Reaktion erfordert. Sehen Sie eine Fallstudie.
Edge-Computing-Lösungen
Es gibt zwei große Kategorien von Nutzern, die Edge-Computing-Technologie benötigen:
- Netzwerkmanager und Systemintegratoren, die Drop-in-Konnektivität benötigen, um Geräte über ihre IoT Netzwerke zu verbinden und schnell Edge-Computing-Funktionen für eine optimale Systemleistung und Datenverwaltung einzurichten.
- Entwickler und Erstausrüster (OEMs), die Produkte mit eingebetteten Edge-Computing-Funktionen entwerfen und bauen und programmierbare Entwicklungsmodule, drahtlose Funkgeräte und Gateways benötigen, um eine schnelle Entwicklung und eine schnelle Markteinführung zu unterstützen.
Digi bietet Edge-Computing-Lösungen an, die die Bedürfnisse beider Benutzergruppen erfüllen.
Digi Edge Computing-Lösungen für Netzwerk-Manager und Systemintegratoren
Digi bietet Industrierouter, Unternehmens-Router, Transport-Routerund IoT Gateways die in der Lage sind, viele Anwendungsfälle für Edge Computing. Digi-Router können die Daten auch filtern und komprimieren, um die Bandbreitenanforderungen zu minimieren.
Digi IX40 ist eine 5G-Edge-Computing-Industrielösung IoT Mobilfunk Routerlösung, die speziell für Industrie 4.0 Anwendungsfälle in der industriellen Infrastruktur und der Fertigungsautomatisierung sowie in der Präzisionsüberwachung und -steuerung, in der Versorgungswirtschaft und im Verkehrsmanagement - mit industrietauglichen Komponenten, die den schwierigen Umgebungsbedingungen in vielen industriellen Umgebungen standhalten.
Die Digi TX64 5G Mobilfunk Router bietet schnelle Uplink-Geschwindigkeiten und ist damit ideal für anspruchsvolle Anwendungen im öffentlichen Nahverkehr, im Transportwesen und in mobilen Umgebungen. Digi TX64 5G bietet echtes Routing, Sicherheit und Firewall der Unternehmensklasse - mit integriertem VPN und zuverlässigem 4G-Failover für Gebiete mit begrenzter 5G-Abdeckung.
Die unternehmenstaugliche Digi EX50 5G Mobilfunk Router bietet eine zuverlässige Primär- oder Backup-Konnektivität für eine Vielzahl von Indoor-Edge-Computing-Anwendungsfällen mit einem erweiterten Betriebstemperaturbereich für den Einsatz in intelligenten Fabriken, Lagerhäusern, Baustellen oder Infrastrukturschuppen.
Digi Connect® Sensor XRT-M verbindet Sensoren, die in jeder industriellen Umgebung eingesetzt werden, um Sensormesswerte zu erfassen und zu übertragen und kritische Daten für Einblicke und Automatisierung weiterzuleiten, wie z. B. die Betätigung eines Schalters zum Schließen eines Ventils in einer Pipeline, wenn ein vordefinierter Schwellenwert erreicht wird. Diese Trigger-Funktionalität macht Digi Connect Sensor zu einer beliebten Wahl für Edge-Umgebungen.
Ein unverzichtbares Tool für die Bereitstellung und Optimierung eines Netzwerks mit Edge Computing ist Digi Remote Manager®, die zentrale Verwaltungs- und Steuerungsplattform, mit der Benutzer Gerätekonfigurationen bearbeiten, Firmware aktualisieren, Aufgaben planen und automatisieren können - alles von ihrem Desktop, Tablet oder Smartphone aus.
Digi Remote Manager unterstützt Fernverwaltung Ihres gesamten verteilten IoT Gerätenetzes, unabhängig davon, ob es sich bei Ihren Geräten um mobile Router in städtischen Nahverkehrssystemen oder um Industriegeräte auf Baustellen oder in SCADA-Systemen handelt. Mit Digi Remote Manager können Sie eine beliebige Anzahl von Geräten auf einmal konfigurieren, Ihr gesamtes Netzwerk im Auge behalten, Warnungen erhalten, automatisieren Sicherheitsüberwachungund etablieren Sie Ihre Edge-Computing-Funktionalität mit Leichtigkeit.
Das Beste von allem: Digi Remote Manager ist jetzt bei allen Digi Mobilfunk Routern, die auf dem DAL OS Betriebssystem basieren, mit einer Digi 360 SKU enthalten!
Digi Edge Computing-Lösungen für OEMs
Digi System-on-Module (SOMs), wie zum Beispiel das Digi ConnectCore® 8Xbieten mehrere Verarbeitungseinheiten, die in der Lage sind, KI- und Bildverarbeitungsaufgaben am Rande des Netzes auszuführen.
Bildverarbeitungslösungen können zum Beispiel bildbasierte Analysen für Anwendungen wie automatische Inspektion, Prozesssteuerung und Roboterführung in der Industrie durchführen.
Digi XBee® Eingebettete Geräte können so programmiert werden, dass sie verschiedene Funktionen am Rande ausführen. Diese kompakten, eingebetteten Modems können regelmäßig Messwerte erfassen und Maßnahmen einleiten, wenn bestimmte Schwellenwerte erreicht werden. Die Programmierbarkeit von MicroPython ermöglicht es Entwicklern auch, die Funktionalität von Edge-Computing-Geräten zu steuern.
Digi EX15 IoT Gateways sind All-in-One-Lösungen. Diese Geräte erfüllen Gateway-Funktionen, einschließlich der Aggregation von Daten, der Umwandlung vom analogen in das digitale Format und der Verschlüsselung vor der Übertragung über das Netzwerk, und fungieren außerdem als Mobilfunk Router, die überall eine sichere, dauerhafte Verbindung herstellen.
Eingebettete Sicherheit für Edge-Geräte
Wie überall ist auch im Edge-Bereich die Sicherheit ein wichtiger Aspekt. Die integrierten Funktionen und die Skalierbarkeit des Digi TrustFence® Sicherheits-Frameworks geben allen eingebetteten Lösungen von Digi ein leistungsfähiges Toolset für die Integration von Sicherheit in Edge-Computing-Implementierungen. Darüber hinaus haben OEMs, die mit Digi ConnectCore system-on-modules arbeiten, Zugang zu zwei wichtigen Mehrwertdiensten:
- Digi ConnectCore Security Services sind Dienste und Tools, mit denen Sie die Sicherheit Ihrer Geräte während des gesamten Produktlebenszyklus gewährleisten können.
- Digi ConnectCore Cloud Services ermöglichen es OEMs, vernetzte Geräte mit Remote-Dashboard-, -Service- und -Anwendungsfunktionen unter Verwendung von Digi ConnectCore system-on-modules (SOMs) zu erstellen.
Design-, Entwicklungs- und Implementierungsdienste für Edge Computing
Für diejenigen, die ihre Fähigkeiten mit zusätzlichen technischen oder Bereitstellungsressourcen erweitern müssen, bietet Digi unterstützende Dienstleistungen an.
- Digi Wireless Design Services bietet Designberatung, Produktentwicklung, Integration von Board-Support-Paketen, Unterstützung bei der Zertifizierung und andere Unterstützung bei der Markteinführung.
- Digi Professional Services kann Unternehmen bei der Implementierung praktisch aller Edge-Computing-Anwendungsfälle unterstützen, von der Python-Programmierung und BASH-Skripterstellung bis hin zur Gerätekonfiguration und Bereitstellung vor Ort.
Die von uns vorgestellten Beispiele für Edge Computing zeigen die Bandbreite dieses wachsenden Trends und die vielen vertikalen Branchen, die er unterstützt. Unsere Edge-Computing-Lösungen helfen Unternehmen, Industrieunternehmen und intelligenten Städten, eine bessere Leistung und Effizienz aus ihren IoT Implementierungen zu ziehen. Und Digi ist bereit, Ihnen bei jedem Aspekt Ihrer Edge-Computing-Planung zu helfen, von der Definition einer Strategie über die Programmierung von Edge-Intelligenz bis hin zum Aufbau Ihrer Lösung.
Nächste Schritte
Dieser Blogbeitrag wurde ursprünglich im September 2021 veröffentlicht und kürzlich mit neuen Digi-Lösungen und zugehörigen Ressourcen aktualisiert.