{"id":25407,"date":"2020-10-28T15:34:32","date_gmt":"2020-10-28T21:34:32","guid":{"rendered":"https:\/\/goldenti.com\/site\/?p=25407"},"modified":"2020-10-28T15:34:34","modified_gmt":"2020-10-28T21:34:34","slug":"los-analisis-de-vanguardia-impulsaran-una-computacion-mas-inteligente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goldenti.com\/site\/los-analisis-de-vanguardia-impulsaran-una-computacion-mas-inteligente\/","title":{"rendered":"Los an\u00e1lisis de vanguardia impulsar\u00e1n una computaci\u00f3n m\u00e1s inteligente"},"content":{"rendered":"\n<p>Muchos casos de uso de an\u00e1lisis y aprendizaje de m\u00e1quinas se conectan a datos almacenados en almacenes de datos o lagos de datos, ejecutan algoritmos en conjuntos de datos completos o en un subconjunto de los mismos, y calculan los resultados en arquitecturas de nubes. Este enfoque funciona bien cuando los datos no cambian con frecuencia.&nbsp;\u00bfPero qu\u00e9 pasa si los datos cambian con frecuencia?<\/p>\n\n\n\n<p>Hoy en d\u00eda,&nbsp;cada vez son m\u00e1s las empresas que necesitan procesar datos y calcular an\u00e1lisis en tiempo real. El IOT impulsa gran parte de este cambio de paradigma, ya que la transmisi\u00f3n de datos desde los sensores requiere de un procesamiento y an\u00e1lisis inmediato para controlar los sistemas posteriores.&nbsp;El an\u00e1lisis en tiempo real tambi\u00e9n es importante en muchas industrias, incluyendo la salud, los servicios financieros, la fabricaci\u00f3n y la publicidad, donde peque\u00f1os cambios en los datos pueden tener importantes impactos financieros, de salud, seguridad y otros negocios.<\/p>\n\n\n\n<p>Para poder permitir la anal\u00edtica en tiempo real&nbsp;es importante comprender las consideraciones de dise\u00f1o para la anal\u00edtica de punta. Los casos de uso de la computaci\u00f3n de borde, como los aviones no tripulados aut\u00f3nomos, las ciudades inteligentes, la gesti\u00f3n de cadenas de tiendas y las redes de juegos de realidad aumentada, tienen como&nbsp;objetivo el despliegue de una anal\u00edtica de borde a gran escala y altamente fiable.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Edge analytics, streaming analytics, y edge computing<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Variosparadigmas diferentes de an\u00e1lisis, de aprendizaje autom\u00e1tico y de computaci\u00f3n de punta est\u00e1n relacionados con la anal\u00edtica de punta:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>El&nbsp;edge analyticsse refiere a los&nbsp;algoritmos de an\u00e1lisis y aprendizaje autom\u00e1tico&nbsp;desplegados en la infraestructura fuera de la infraestructura de la nube y \u201cen el borde\u201d en la infraestructura localizada geogr\u00e1ficamente.<\/li><li>El&nbsp;streaming analytics&nbsp;se refiere a la anal\u00edtica decomputaci\u00f3n en tiempo real a medida que los datos son procesados. El an\u00e1lisis de flujo se puede hacer en la nube o en el borde, dependiendo del caso de uso.<\/li><li>El&nbsp;procesamiento de eventos&nbsp;es una forma de procesar datos y tomar decisiones en tiempo real.&nbsp;<\/li><li>El&nbsp;edge computing&nbsp;se refiere a laimplementaci\u00f3n de la computaci\u00f3n en los dispositivos de bordey en la infraestructura de la red.<\/li><li>Lafog&nbsp;computaci\u00f3n computing&nbsp;es una&nbsp;arquitectura m\u00e1s generalizada que divide la computaci\u00f3n entre entornos de computaci\u00f3n de borde, de borde cercano y de nube.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Al dise\u00f1ar soluciones que requieren edge analytics,&nbsp;los arquitectos deben tener en cuenta las limitaciones f\u00edsicas y energ\u00e9ticas, los costes y la fiabilidad de la red, las consideraciones de seguridad y los requisitos de procesamiento.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>Razones para desplegar analytics&nbsp;<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Las aplicaciones que impactan la seguridad humana y requieren resistencia en la arquitectura de la computaci\u00f3n son un&nbsp;caso de uso para el edge analytics. Las&nbsp;aplicaciones que requieren baja latencia entre las fuentes de datos como los sensores de IOT y la infraestructura de computaci\u00f3n anal\u00edtica son un segundo caso de usoque a menudo requiere el an\u00e1lisis de borde. Algunos ejemplos de estos casos de uso incluyen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><strong>Autom\u00f3viles aut\u00f3nomos<\/strong>, m\u00e1quinas automatizadas, o cualquier transporte donde los sistemas de control est\u00e1n automatizando toda o partes de la navegaci\u00f3n.<\/li><li><strong>Edificios inteligentes&nbsp;<\/strong>que tienen controles de seguridad en tiempo real y quieren evitar tener dependencias de la infraestructura de redes y nubes para permitir que las personas entren y salgan del edificio con seguridad.<\/li><li><strong>Ciudades inteligentes&nbsp;<\/strong>que rastrean el transporte p\u00fablico, despliegan medidores inteligentes para la facturaci\u00f3n de servicios p\u00fablicos y soluciones inteligentes de manejo de desechos.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Seg\u00fan Achal Prabhakar, vicepresidente de ingenier\u00eda de Landing AI, una empresa industrial de inteligencia artificial con soluciones centradas en la visi\u00f3n por computadora. \u201cLas plantas de fabricaci\u00f3n son muy diferentes de las aplicaciones anal\u00edticas convencionales y por lo tanto requieren repensar la IA incluyendo el despliegue. Una gran \u00e1rea de enfoque para nosotros es el despliegue de complejos modelos de visi\u00f3n de aprendizaje profundo con aprendizaje continuo directamente en las l\u00edneas de producci\u00f3n utilizando dispositivos capaces pero de vanguardia\u201d.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>La pr\u00f3xima frontera en analytics<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p>Los casos de uso m\u00e1s comunes para el&nbsp;edge analytics&nbsp;hoy en d\u00eda son las funciones de procesamiento de datos, incluyendo el filtrado y la agregaci\u00f3n de datos. Pero a medida que m\u00e1s compa\u00f1\u00edas despliegan sensores de IOT a escala, la necesidad de aplicar algoritmos anal\u00edticos, de aprendizaje autom\u00e1tico y de inteligencia artificial en tiempo real requerir\u00e1 m\u00e1s despliegues en el borde.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Las posibilidades en el edge hacen que el futuro de la computaci\u00f3n inteligente sea muy emocionante, ya que los sensores se vuelven m\u00e1s baratos, las aplicaciones requieren m\u00e1s an\u00e1lisis en tiempo real, y el desarrollo de algoritmos optimizados y rentables para el borde se vuelve m\u00e1s f\u00e1cil.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>-IDG.es<\/p>\n\n\n\n<p>Fuente: cio.com.mx<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Muchos casos de uso de an\u00e1lisis y aprendizaje de m\u00e1quinas se conectan a datos almacenados en 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