KI-Edge-Inferenzcomputer
Der AI Edge Inference Computer nutzt die hohe Effizienz und Speicherskalierbarkeit von NVMe für dynamische, hochintelligente IoT-Implementierungen. Vier im laufenden Betrieb austauschbare NVMe-Einschübe bieten die notwendige Datenunterstützung für komplexe KI- und Machine-Learning-Anwendungen. Diese einzigartige Lösung gewährleistet die sofortige Verfügbarkeit von Daten und maximiert so den GPU-Durchsatz für ganzheitlichere KI- und Machine-Learning-Anwendungen in anspruchsvollen industriellen Umgebungen.
Schnelle Reaktionszeit
Netzwerkverkehr reduzieren
Weniger Abhängigkeit von der Cloud
Beschleunigen Sie die Kontrollzeit
Niedrigere Kosten
Mehr Sicherheit
Bildverarbeitungscomputer
Machine Vision Computer sind für maschinelles Sehen, Lernen und die Automatisierung industrieller Fabriken konzipiert. Jedes Modell verfügt über verschiedene Erweiterungssteckplätze, maximal fünf PCIe- und PCI-Steckplätze (gemischt).
Fabrikautomatisierung
Maschinelles Sehen
Militär und Verteidigung
Bewegungssteuerung
Digitale Überwachung
Lüfterloser Bordcomputer
Lüfterlose Fahrzeugcomputer sind für Edge-Computing-Anwendungen konzipiert, die sich in das CAN-Bus-Sensornetzwerk eines Transportfahrzeugs integrieren müssen. Speziell für den Einsatz im Fahrzeug entwickelt, zeichnen sich diese Edge-Computer durch hohe Stoß- und Vibrationsfestigkeit, verriegelbare M12-Steckverbinder und ein integriertes Zündungsmanagement aus.
Autonome Fahrzeuge
Maschinelles Lernen
Digitale Überwachung
IoT-Konnektivität
Massenverkehr
IP-geschützter wasserdichter Computer
Die WCO-Serie eignet sich ideal für Einsätze, bei denen ein ständiges Risiko des Kontakts mit Wasser besteht, wie z. B. in der Lebensmittelverarbeitung, bei digitalen Außenwerbeanlagen, Wasseraufbereitungsanlagen, im Bereich der natürlichen Ressourcen, im Gesundheitswesen sowie im Militär- und Verteidigungsbereich.
Laut Gartner, einem führenden IT-Forschungsunternehmen, „geht man davon aus, dass bis 2025 75 % der Daten außerhalb des zentralen Rechenzentrums oder der Cloud verarbeitet werden“.
Was ist ein Edge-Computer?
Ein Edge-Computer ist eine Rechenplattform, die sich physisch am oder in der Nähe des Datenerzeugungsortes befindet. Im Vergleich zum traditionellen Cloud-Computing ermöglicht Edge-Computer schnellere und effizientere Geschäftsprozesse, indem sie Daten direkt vor Ort verarbeiten, ohne sie über das Cloud-Netzwerk senden zu müssen. Dies führt zu Echtzeit-Entscheidungen und geringeren Bandbreitenlatenzen für zeitkritische Anwendungen. Da Edge-Computing zunehmend in anspruchsvolleren Umgebungen eingesetzt wird, ist eine robuste Konstruktion des Systems für erfolgreiche Implementierungen unerlässlich. Robuste Edge-Computer sind Schlüsselfaktoren für zukünftige Technologien in den Bereichen Industrieautomation, Smart Cities, Gesundheitswesen, Rohstoffgewinnung, Verteidigung und Telekommunikation.
Welche Arten von Edge-Computern gibt es?
Premio entwickelt und fertigt eine Vielzahl kundenspezifischer, hochzuverlässiger Edge-Computer der Weltklasse für Unternehmen mit besonderen Anforderungen. Zu den verschiedenen Edge-Computersystemen, die wir entwickeln und herstellen, gehören luftgekühlte Edge-Computer, lüfterlose industrielle Edge-Computer sowie robuste, lüfterlose Industriecomputer.
5 Schlüsselfunktionen des Edge Computing
1
Drahtlose Konnektivität
Der Zugriff auf WLAN, 4G LTE, Bluetooth und zukünftige 5G-Netze einschließlich GPS/GNSS-Ortung ermöglicht mehr Flexibilität und Möglichkeiten für Geräte, wichtige Datenpunkte für neue IoT-Technologien zu erfassen.
2
Mobilität und Remote-Bereitstellung
Fähigkeit zur Bereitstellung an verschiedenen mobilen und entfernten Standorten, dezentralisiert von Ressourcen in der Cloud.
3
Leistungsbeschleuniger
Die gesteigerte Prozessorleistung, GPU-basierte Inferenzanalyse und große Datenmengen ermöglichen die lokale Datenanalyse, ohne dass Daten über das Netzwerk in die Cloud verschoben werden müssen.
4
Vielfältige I/O-Anschlüsse sowie PCIe- und PCI-Erweiterungssteckplätze
Fähigkeit zur Anbindung an verschiedene ältere und moderne Geräte zur Datenerfassung in analogen und digitalen IoT-Signalen.
5
Robustheit und Hardwaresicherheit
Schutz vor Umwelteinflüssen und Faktoren, die empfindliche Computerkomponenten schädigen können. Edge-Computer zeichnen sich durch lüfterloses Design, einen breiten Betriebstemperaturbereich, einen großen Eingangsspannungsbereich sowie hohe Stoß- und Vibrationsfestigkeit aus.
Häufig gestellte Fragen
Ein robuster Edge-Computer ist ein lüfterloser Industriecomputer, der Rechenleistung und Datenspeicherung physisch näher an den Einsatzort einer Anwendung bringt, insbesondere unter rauen Bedingungen. Lokale IoT-Sensoren und -Geräte können Daten über diese Edge-Computer verarbeiten und so schnellere Reaktionszeiten mit geringerer Latenz erzielen, anstatt sie zur externen Verarbeitung an ein entferntes Cloud-Rechenzentrum zu senden. Robuste Edge-Computer sind widerstandsfähig und bewährt in extremen Umgebungen, in denen herkömmliche Computer aufgrund extremer Hitze oder Kälte, Staub oder Schmutz, Feuchtigkeit, stark schwankender Spannungen sowie Stößen oder Vibrationen ausfallen würden. Dank ihrer höheren Lebensdauer (mittlere Betriebsdauer zwischen Ausfällen) gewährleisten robuste Edge-Computer einen zuverlässigen, geschäftskritischen Betrieb für industrielle IoT-Anwendungssysteme.
Drahtlose Konnektivität
Der Zugriff auf drahtlose Datenkommunikation via Bluetooth, WLAN, Mobilfunk (4G LTE) und zukünftige Technologien ermöglicht die Integration robuster Edge-Computer in moderne Infrastrukturen, da die Anzahl drahtloser Sensoren und Geräte exponentiell wächst. Branchen, die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation, Echtzeit-Datenüberwachung, GPS/GNSS-Ortung und autonome Systeme benötigen, profitieren vom Einsatz drahtloser Technologien in Edge-Computern.
Mobilität und Remote-Bereitstellung
Robuste Edge-Computer zeichnen sich durch ihre kompakte Bauform und hohe Widerstandsfähigkeit aus und eignen sich daher ideal für mobile und dezentrale Anwendungen mit beengten Platzverhältnissen und rauen Betriebsbedingungen. Darüber hinaus verfügen sie über Überwachungsfunktionen, um Ausfallzeiten im Feld aufgrund fehlender technischer Unterstützung vor Ort zu minimieren.
Leistungsbeschleuniger
Die Steigerung der Rechenleistung ist ein wesentlicher Treiber für robustes Edge Computing. Leistungsstärkere Mikrochips (CPU, GPU, VPU) und schnellere Speichermedien ermöglichen IoT-Anwendungen die lokale Echtzeitverarbeitung über einen Edge-Computer, anstatt auf die Cloud für externe Berechnungen angewiesen zu sein.
Vielfältige I/O-Anschlüsse und Erweiterbarkeit
Die Flexibilität robuster Edge-Computer, sich mit einer Vielzahl älterer und moderner Geräte, Steuerungen oder Maschinen zu verbinden, ermöglicht die Erfassung wertvoller Dateneinblicke für konkrete Handlungsempfehlungen. Zu diesen Schnittstellen gehören COM, USB, GPIO/Digital I/O, LAN/PoE und Erweiterungsports in PCI/Mini-PCIe/PCIe.
Robustheit und Hardwaresicherheit
Robuste Edge-Computer zeichnen sich durch ihre Langlebigkeit und Zuverlässigkeit im 24/7-Betrieb unter rauen Umgebungsbedingungen aus. Speziell für den Einsatz in anspruchsvollen Umgebungen entwickelt, verfügen sie über ein lüfterloses Design, einen breiten Betriebstemperaturbereich, einen weiten Eingangsspannungsbereich sowie Stoß- und Vibrationsfestigkeit. Neben der erhöhten Robustheit ist kryptografische Sicherheit unerlässlich, um die digitale Datenkommunikation zwischen den Geräten vor externen Angriffen zu schützen.
- Intelligente Überwachung für Transportdienstleistungen
- Datenüberwachung in extremen Umgebungen
- IoT-Gateways mit hoher Dichte
- Industrie- und Fertigungsautomatisierung
- Intelligente Landwirtschaft
- Autonome Navigation und Robotik
- Solarnetzsteuerung und Kommunikation
- Datenerfassung für die vorausschauende Wartung
- Intelligente Verkehrssysteme und -management
Echtzeitverarbeitung und -analyse
IoT-Anwendungen nutzen robustes Edge-Computing, um Daten aufgrund der physischen Nähe mit schnelleren Reaktionszeiten und geringer Latenz zu verarbeiten und zu analysieren.
Sicherheit
Groß angelegte Einzelangriffe auf Rechenzentren können die Fülle an privaten Daten, die auf den Servern gespeichert sind, massiv zerstören. Das verteilte Paradigma des Edge Computing ist jedoch in der Lage, den Gesamtschaden durch ausreichende Sicherheitsmaßnahmen zu minimieren.
Flexibilität beim Einsatz
Die Skalierbarkeit und Vielseitigkeit robuster Edge-Computer erleichtern Unternehmen die Integration in ihre Betriebsabläufe. Die verbesserten Rechen-, Speicher- und Analysefunktionen bei gleichzeitig kleinerem Platzbedarf ermöglichen den Einsatz robuster Edge-Computer in verschiedenen Umgebungen nahe der Datenquelle.
Zuverlässigkeit
Rugged Edge-Computer sind robust genug, um eine missionskritische Zuverlässigkeit für den Dauerbetrieb zu gewährleisten und sind zudem in der Lage, ohne Cloud-Server zu funktionieren.
Kosteneinsparungen für Unternehmen
Durch die Nutzung der lokalen Datenverarbeitung am Netzwerkrand müssen Unternehmen nicht mehr auf das Senden von Daten über Netzwerke in die Cloud angewiesen sein, wodurch Kosten für Bandbreite und Datenmanagement eingespart werden.
Im Vergleich zu aktuellen Edge-Computing-Modellen bieten robuste Edge-Computer eine höhere Langlebigkeit und Widerstandsfähigkeit, um auch unter extremen Bedingungen optimale Ergebnisse zu erzielen. Einige Edge-Computing-Modelle bestehen aus Mini-Rechenzentren mit deutlich gesteigerter Rechenleistung, die jedoch nicht für den mobilen Einsatz geeignet sind, wo robuste Edge-Computer integriert werden könnten.
Die Leistungsfähigkeit von Edge-Computing-Lösungen reicht von der einfachen Ereignisfilterung bis hin zur Verarbeitung komplexer Ereignisse oder Stapelverarbeitung.
Rugged Edge-Computer bieten gegenüber typischen Embedded-Computern mehrere Vorteile, darunter ihre robuste Bauweise, höhere Verarbeitungsleistung und breitere Anschlussmöglichkeiten für die Gerätekommunikation.
Robuste Edge-Computer zeichnen sich durch ihre Leistungsfähigkeit bei mobilen und Remote-Einsätzen aus, indem sie spezialisierte Software wie Windows 10 IoT mit gerätespezifischen Funktionen nutzen, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern, z. B. durch langfristige Wartungskanäle, um zu verhindern, dass unwichtige Updates Edge-Anwendungen unterbrechen.
Edge Computing analysiert Daten von Sensoren und Geräten, um Erkenntnisse und Handlungsempfehlungen lokal zu gewinnen, ohne die Cloud für die Verarbeitung nutzen zu müssen. Dies ermöglicht Echtzeitreaktionen mit geringerer Latenz für zeitkritische Anwendungen wie die autonome Navigation. Zudem bietet Edge Computing eine höhere Effizienz, indem große Datensätze lokal verarbeitet und vor der Übertragung in die Cloud komprimiert werden. Dadurch werden Netzwerkverkehr und Bandbreite eingespart.