Розумніші пристрої, зеленіше майбутнє: покращення стійкості через інновації - javascript.org.ua

🌍 Стійкий перехід за допомогою Edge Computing та AI

Ріст кількості підключених пристроїв призвів до безпрецедентного вибуху даних, більшість з яких обробляється та зберігається в величезних хмарних дата-центрах. Однак ці установи споживають величезну кількість енергії та води, що робить їх значними джерелами викидів парникових газів і навантаження на навколишнє середовище.

⚡ Хмарні дата-центри зараз споживають стільки енергії, скільки деякі країни, і очікується, що попит зросте на 10% щорічно. Технологічний прогрес привів нас до цього перехрестя, але він також містить ключ до вирішення цих проблем. Edge computing та edge AI забезпечують трансформаційний перехід, децентралізуючи обробку даних і наближаючи прийняття інтелектуальних рішень до їх джерела. Ці технології мають потенціал зменшити як енергоємне передавання даних, так і залежність від дата-центрів, доводячи, що інструменти прогресу можуть також бути інструментами збереження.

🤖 Що таке Edge Computing та Edge AI?

Edge Computing децентралізує обробку даних, виконуючи її на місці або поблизу джерела, зменшуючи потребу в енергоємних хмарних дата-центрах і мінімізуючи передачу даних.
Edge AI ґрунтується на цьому підході, дозволяючи пристроям аналізувати дані в реальному часі та приймати інтелектуальні рішення без залежності від зовнішніх систем.

Разом ці технології дозволяють галузям працювати більш ефективно, знижувати витрати та зменшувати негативний вплив на навколишнє середовище.

📈 Екологічна ціна цифрової епохи

Цифрова революція принесла безпрецедентну зв'язність і інновації, але її екологічний слід зростає.

⚡ Споживання енергії: Типові дата-центри споживають електрику, еквівалентну енергоспоживанню 50 000 домогосподарств щорічно, а світове використання досягло 200 терават-годин (TWh) — споживання енергії деяких країн. (1,2)
🌫️ Викиди парникових газів: Хмарні обчислення спричиняють 2.5%–3.7% світових викидів парникових газів, що більше, ніж у комерційній авіації (2.4%). (3)
💧 Споживання води: Нові дата-центри використовують величезні кількості води для охолодження. Тільки дата-центри Google спожили 5 мільярдів галонів прісної води в 2022 році, що на 20% більше, ніж у попередньому році. (4)

Ці цифри підкреслюють нагальну потребу в стійких альтернативах, оскільки мільярди підключених пристроїв призводять до експоненційного зростання даних. Традиційний підхід, орієнтований на хмару, не є сталим.

🌟 Edge Computing та AI: Ігрова зміна для стійкості

Edge computing та AI вирішують ці проблеми стійкості, поєднуючи децентралізовану обробку даних з інтелектуальними рішеннями. Аналізуючи дані ближче до джерела — чи то на виробничому майданчику, у транспортному засобі чи на віддаленому об'єкті — ці технології можуть значно зменшити потребу в енергоємній передачі даних і централізованій обробці.

Ключові переваги для стійкості:

· 📡 Зменшення передачі даних і споживання енергії.

· ⚙️ Більш ефективне використання ресурсів.

· 🔋 Потенціал для продовження терміну служби обладнання та мінімізації електронних відходів.

· 💧 Зменшена залежність від водоемких систем охолодження в великих дата-центрах.

Edge computing та AI означають перехід від енергоємної централізації до стрункого, локалізованого інтелекту — роблячи їх основою для стійкої цифрової трансформації.

Stream Analyze: Стійкість у дії

Stream Analyze поєднує потужність edge computing і edge AI, щоб допомогти бізнесам досягати своїх цілей стійкості. Ось як це працює:

🌐 Мінімізація залежності від хмари: Завдяки обробці даних на місці, платформа Stream Analyze зменшує передачу даних більше ніж на 99% порівняно з хмарними рішеннями. Це значно знижує споживання енергії та води, зазвичай асоційоване з хмарним зберіганням та обробкою.
(5)
⚡ Енергоефективний дизайн: Stream Analyze включає ультраефективний оптимізатор запитів та компілятор, використовуючи в 60 разів менше рядків коду, ніж аналогічні інструменти, такі як TensorFlow Lite. Цей спрощений дизайн значно знижує споживання енергії на будь-якому пристрої чи машині, де він використовується. (6)
⏩ Швидке впровадження моделей: Інтерактивність платформи дозволяє бізнесам впроваджувати AI моделі за лічені хвилини, а не місяці. Це не лише пришвидшує інновації, а й знижує екологічний слід від тривалих циклів розробки.
🔋 Подовження терміну служби апаратного забезпечення: Максимізуючи можливості існуючих пристроїв, Stream Analyze мінімізує потребу в частих замінах апаратного забезпечення, допомагаючи знизити електронні відходи.

Stream Analyze є прикладом того, як бізнеси можуть досягати своїх цілей стійкості, одночасно підвищуючи ефективність та інновації.

💰 Досягнення заощаджень: Практичний приклад

Edge AI не лише знижує споживання енергії та викиди парникових газів — воно також приносить значні заощадження. Ось як:

📊 Вартість хмарної аналітики

Для 1,000 пристроїв, що передають 1 ГБ/день, витрати накопичуються швидко:

Мобільні дані:
365,000 ГБ/рік (1 ГБ/день на пристрій × 1,000 пристроїв × 365 днів).
При €1.00/ГБ, це становить €365,000 на рік.
Хмарні обчислення:
При €13/пристрій на місяць за зберігання даних та ЦП, вартість складе €156,000 на рік для всього парку пристроїв.