แนะ นำ

เสร็จสมบูรณ์เมื่อ

ระบบคลาวด์ทําให้การจัดเก็บข้อมูลและคํานวณมีต้นทุนที่เหมาะสมสําหรับนักพัฒนา IoT ในกรณีที่ง่ายที่สุด อุปกรณ์ IoT จะเชื่อมต่อกับระบบคลาวด์และยืนยันข้อมูล IoT ในระบบคลาวด์ อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถจัดการข้อมูล IoT ทั้งหมดในระบบคลาวด์ได้ คุณมักจะต้องการเวลาการตอบสนองอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับแอปพลิเคชันที่สําคัญต่อภารกิจ ถ้าคุณจัดเก็บข้อมูลทั้งหมดในระบบคลาวด์ จากนั้นการเดินทางไปกลับไปยังระบบคลาวด์และย้อนกลับจะทําให้เกิดเวลาแฝงสูง ซึ่งนําไปสู่เวลาการตอบสนองที่เพิ่มขึ้น

Azure IoT Edge นําความสามารถการคํานวณมาใกล้กับแหล่งข้อมูลมากขึ้น นั่นคืออุปกรณ์ Edge IoT Edge ให้ความสามารถในการย้ายปริมาณงานจากระบบคลาวด์ไปยังขอบ ในการทําเช่นนั้น IoT Edge จะเอาชนะปัญหาเวลาแฝงและเวลาตอบสนอง

ความสามารถในการย้ายปริมาณงานการคํานวณไปยังอุปกรณ์ Edge มีข้อดีอื่น ๆ เช่น การปรับใช้แอปพลิเคชันปัญญาประดิษฐ์บนอุปกรณ์ Edge แบบจําลองการเรียนรู้ของเครื่องสามารถรับการฝึกในระบบคลาวด์และปรับใช้บนอุปกรณ์ Edge ได้ IoT Edge ยังมีความสามารถในการทํางานในโหมดออฟไลน์และให้การรักษาความปลอดภัยพื้นฐานสําหรับการดําเนินการที่เชื่อถือได้ในกรณีดังกล่าว

สมมติว่า คุณเป็นแพทย์ที่เชี่ยวชาญในการรักษาโรคเบาหวาน คุณต้องการตรวจสอบระดับน้ําตาลในเลือดของผู้ป่วยและเตือนผู้ป่วยเมื่อมีการเปลี่ยนแปลงระดับน้ําตาลกลูโคสที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพของพวกเขา. ในกรณีนี้อุปกรณ์ IoT Edge จะตรวจสอบระดับน้ําตาลของผู้ป่วยและจัดเก็บข้อมูลบนอุปกรณ์เอง อุปกรณ์ส่งข้อมูลสรุปจากขอบไปยังระบบคลาวด์ อัลกอริทึมที่ทํางานบนอุปกรณ์ช่วยในการตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงในระดับน้ําตาลซึ่งอาจทําให้เกิดข้อกังวล หากระดับน้ําตาลกลูโคสมีความกังวล แพทย์จะได้รับการแจ้งเตือนจากอัลกอริทึมที่ทํางานบนอุปกรณ์ IoT Edge การแจ้งเตือนสามารถสร้างขึ้นได้อย่างรวดเร็วเพื่อตอบสนองต่อระดับน้ําตาลในการเปลี่ยนเนื่องจากอัลกอริทึมทํางานบนอุปกรณ์ Edge ดังนั้น จึงไม่จําเป็นต้องเชื่อมต่อกับระบบคลาวด์ ในลักษณะการบันทึกข้อมูลไปกลับไปยังระบบคลาวด์ นั่นก็คือเวลาแฝง การแจ้งเตือนนี้ช่วยให้แพทย์สามารถตอบสนองผู้ป่วยได้ทันที อุปกรณ์นี้ยังรองรับสถานการณ์ที่มีการเชื่อมต่อไม่ดี ข้อมูลถูกเก็บไว้อย่างปลอดภัยบนอุปกรณ์

รูปภาพตามสถานการณ์

โมดูลนี้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางการเรียนรู้ของวิศวกร AI Edge ในโมดูลนี้ เราสํารวจธีมที่ใช้วิศวกรรม เช่น การประมวลผล Edge ความปลอดภัย การปรับใช้ขนาดใหญ่ และการจัดการเวลาการตอบสนองตามข้อจํากัดของระบบและอุปกรณ์

วัตถุประสงค์การเรียนรู้

ในโมดูลนี้ คุณจะ:

• ประเมินสถานการณ์ที่ IoT Edge สามารถช่วยในการปรับใช้แอปพลิเคชัน IoT ไปยังระบบคลาวด์
• อธิบายส่วนประกอบของ IoT Edge
• แสดงรายการความสามารถของ IoT Edge สําหรับโซลูชัน IoT ในระบบคลาวด์

ข้อกําหนดเบื้องต้น

• ความรู้พื้นฐานของแอปพลิเคชัน IoT และฮับ IoT