Google IoT प्लेटफ़ॉर्म की समीक्षा

दुनिया की बहुत सारी प्रमुख कंपनियाँ विविध परिचालन क्षेत्रों के लिए IoT समाधानों का प्रयोग और कार्यान्वयन करती हैं। उपभोक्ता और औद्योगिक उपयोग दोनों में IoT की मांग की वृद्धि स्पष्ट है।
इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) के लिए संभावित अनुप्रयोगों की विशाल गुंजाइश प्रदान करता है:

मूल लेख - Google IoT प्लेटफार्म: किसी भी परियोजना के लिए बहुत बढ़िया उपकरण

• औद्योगिक प्रक्रियाओं का अनुकूलन
• ऊर्जा संसाधनों का संरक्षण
• वायु, आर्द्रता, तापमान और पानी की गुणवत्ता जैसे पर्यावरणीय कारकों को प्रबंधित करें, जो मानव जीवन को सीधे प्रभावित करते हैं

IoT का परिचय दुनिया को बदल रहा है, जिससे हम में से प्रत्येक के लिए यह बेहतर है।

अधिक IoT समाधान कार्यान्वित किए जा रहे हैं, अधिक डेटा के लिए तीव्र विश्लेषण की आवश्यकता है और यहां तक ​​कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को भी प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने के लिए तेजी से। ऐसी जानकारी कंपनियों को वास्तविक समय में विचलन और तकनीकी टूटने की अनुमति देती है। उदाहरण के लिए, ऑटोमोटिव उद्योग क्रैश रोकथाम, ट्रैफ़िक रूटिंग और आंखों से दूर जाने वाली पहचान प्रणाली जैसी स्मार्ट तकनीकों का उपयोग करके ट्रैफ़िक सुरक्षा में सुधार करता है।

उपरोक्त सभी के साथ, IoT सिस्टम में वास्तविक समय निर्णय लेने की लागत, प्रपत्र कारक सीमाएं, डेटा स्थानांतरण विलंब और अन्य मानदंडों के साथ अभी तक सीमित है। Google क्लाउड IoT अंत उपकरणों पर मशीन सीखने का उपयोग करके और क्लाउड IoT कोर, क्लाउड IoT एज, एज टीपीयू जैसी सेवाओं को पेश करके मौजूदा स्थितियों को बदलने की कोशिश करता है।

क्लाउड IoT कोर

क्लाउड IoT कोर पूरी तरह से प्रबंधनीय सेवा है जो जल्दी और सुरक्षित रूप से एक अच्छे कई उपकरणों से डेटा को कनेक्ट, कॉन्फ़िगर और प्राप्त करने की अनुमति देता है। क्लाउड पब / सब का उपयोग करके, कोर विकेंद्रीकृत उपकरणों से डेटा को एक वैश्विक प्रणाली में विलय कर सकता है। यदि अन्य Google क्लाउड IoT सेवाओं के साथ संयुक्त, कोर वास्तविक समय में IoT डेटा एकत्र करने, विश्लेषण और कल्पना करने के लिए जटिल समाधान सुझाता है। यह बदले में, बहुक्रियाशील मॉडल बनाने की अनुमति देता है जो आपके व्यवसाय के लिए मूल्यवान डेटा का अनुकूलन या भविष्यवाणी करता है।

क्लाउड IoT कोर पारंपरिक MQTT और HTTP प्रोटोकॉल का समर्थन करता है, जो ग्राहकों को अपने IoT सिस्टम के निर्माण के लिए मौजूदा उपकरणों का भरपूर उपयोग करने की अनुमति देता है। यह सेवा Google के बुनियादी ढांचे में काम करती है जो कि जरूरत पड़ने पर एक लाख उपकरणों का संभावित कनेक्शन बनाते समय वास्तविक समय में स्वचालित रूप से मापती है।

कोर में शामिल हैं:

डिवाइस मैनेजर
कंसोल या सॉफ़्टवेयर के माध्यम से अलग डिवाइस सेट अप और प्रबंधित करें। कनेक्शन पर डिवाइस पहचान और प्रमाणीकरण तंत्र का उपयोग करें। आप प्रत्येक डिवाइस के तर्क को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं और क्लाउड का उपयोग करके इसे दूरस्थ रूप से नियंत्रित कर सकते हैं।

प्रोटोकॉल पुल
घटकों के भार संतुलन के लिए कनेक्शन समापन बिंदु, MQTT और HTTP का मूल समर्थन, पब / उप के लिए अल टेलीमेट्री को संग्रहीत करना सबसे अच्छी विशेषताएं हैं जो इसे प्रदान करता है।

क्लाउट IoT Core आगे के विश्लेषणों के लिए क्लाउड पब / सब में प्रकाशित डेटा एकत्र करता है। मशीन सीखने को लागू करने के लिए एक विशिष्ट विश्लेषण या क्लाउड मशीन लर्निंग इंजन का प्रदर्शन करने के लिए Google BigQuery का उपयोग करें। उसके बाद, आप Google डेटा स्टूडियो में विभिन्न रिपोर्ट और सूचनात्मक डैशबोर्ड का उपयोग करके परिणामों की कल्पना कर सकते हैं।

इसके अलावा, कोर के लिए विभिन्न उपकरणों के कनेक्शन को सरल और तेज करने के लिए, आप Google IoT की प्रोविजनिंग सेवा का लाभ उठा सकते हैं। यह ग्राहकों और निर्माताओं दोनों की मदद करता है। यह सेवा सुरक्षित रूप से उपकरणों का प्रावधान करने के लिए हार्डवेयर-स्तरीय विश्वसनीय सुरक्षा (उर्फ क्रिप्टो चिप या सिक्योर एलीमेंट (एसई)) का उपयोग करती है। यह लाखों उपकरणों को सही कोर में व्यवस्थित करने की अनुमति देता है जिसमें कोई मानवीय हस्तक्षेप नहीं है।

क्लाउड IoT एज

Google क्लाउड डेटा प्रोसेसिंग का विस्तार करने के लिए उपयोगी उपकरण और एज डिवाइस पर मशीन लर्निंग का उपयोग करना जैसे कि स्वचालित संदेश लाइनें, टर्बोमैचैनेरी आदि। इसके साथ, डिवाइस अपने सेंसर डेटा का उपयोग करके वास्तविक समय में कार्य कर सकते हैं और स्थानीय स्तर पर परिणामों की भविष्यवाणी कर सकते हैं। एज लिनक्स आधारित ऑपरेटिंग सिस्टम पर काम कर सकता है। इसमें दो रनटाइम घटक (कनेक्ट और एमएल) और एएसआईसी चिप कस्टम हार्डवेयर त्वरक (टीपीयू) शामिल हैं।

• एज कनेक्ट - क्लाउड, सॉफ़्टवेयर और माइक्रोप्रोग्राम अपडेट, कोर डेटा ट्रांसफर प्रबंधन के लिए एज डिवाइस के सुरक्षित कनेक्शन के लिए।
• एज एमएल - मशीन सीखने के लिए ऑन-डिवाइस इंट्रेंस फॉर टेंसोरफ्लो लाइट मॉडल। लाभ: प्रसंस्करण शक्ति वृद्धि, कम विलंबता, बहुमुखी प्रतिभा, और बहुत कुछ।
• एज टीपीयू - किनारे पर TensorFlow Lite मॉडल चलाने के लिए AI चिप। अत्यधिक प्रभावी, अनुकूलित और उपयोग की एक किस्म है। क्लाउड टीपीयू के साथ उपयोग किए जाने पर एक बड़ा धन हो सकता है।

लाभ:

1. छवियों, वीडियो, इशारों, ध्वनियों और आंदोलनों के किनारे-स्थानीय प्रसंस्करण। कच्चे डेटा को क्लाउड पर भेजने से अधिक प्रभावी है।
2. बड़ी मात्रा में - संभावित गोपनीय - डेटा भेजने की आवश्यकता है।
3. JSON वेब टोकन का उपयोग करके किनारे वाले उपकरणों को प्रमाणित करना। टीएलएस स्टैक आपसी प्रमाणीकरण से अधिक कुशल है।

IoT एज के माध्यम से डाटा प्रोसेसिंग कैसे काम करती है:

एज टीपीयू के कुछ अधिक भत्ते

TensorFlow Lite मशीन लर्निंग मॉडल के लिए, एप्लिकेशन-विशिष्ट एकीकृत सर्किट एज टीपीयू चिप एक नया होना चाहिए। यह विशेष रूप से इसके लिए बनाया गया है:

• बादल में तेजी से एमएल की तैयारी।
• बढ़त उपकरणों पर तेज़ एमएल एनालिटिक्स।
• स्थानीय वास्तविक समय के स्मार्ट निर्णय लेने के लिए सेंसर को सक्षम करना।
• उच्च दक्षता के साथ किनारे पर सटीक एआई लॉन्च करना।

आपस में जुड़े उपकरणों के लिए तेजी से बढ़ती आवश्यकता के साथ, गोपनीयता, कम निवासी समय और उच्च क्षमता की आवश्यकता होती है, एआई उपकरणों को किनारे के उपकरणों में लॉन्च करना आम होता जा रहा है। एज टीपीयू इसके लिए एकदम सही है क्योंकि यह भौतिक संसाधनों और ऊर्जा की कम खपत पर उच्च दक्षता प्रदान करता है।

एज टीपीयू देव बोर्ड

बेस बोर्ड जो सभी आवश्यक किनारे कनेक्शन प्रदान करता है। आप मॉड्यूल (एसओएम) सर्किट पर सिस्टम को माउंट या डिस्चार्ज कर सकते हैं और एज टीपीयू मॉड्यूल को अपने उपकरणों में एकीकृत कर सकते हैं।

एज टीपीयू एक्सेलेरेटर

USB डिवाइस जो एज TPU कोप्रोसेसर को सिस्टम में जोड़ता है। टाइप-सी कनेक्टर से लैस, एक्सेलेरेटर को तेजी से एमएल आउटपुट के लिए किसी भी लिनक्स-आधारित सिस्टम से जोड़ा जा सकता है। मामले में बोर्ड कनेक्टर छेद जैसे रैप्सबेरी पाई शामिल हैं।



इस तरह, आप एक बौद्धिक प्लेटफ़ॉर्म बना सकते हैं, जो वास्तविक समय में विभिन्न घटकों और समग्र विनिर्माण दक्षता की निगरानी करेगा, अपने सेंसर का उपयोग करके।