Este nuevo servidor inteligente para gestión de redes inalámbricas perteneciente a la serie EIS-D210 es ideal en proyectos IoT en factorías, sector energético y agricultura.
Advantech ha anunciado una nueva generación de su serie Edge Intelligence Server EIS-D210 de conectividad inalámbrica.
Como los proyectos de ciudades inteligentes (Smart Cities) e Industry 4.0 instalan millones de sensores y dispositivos de Internet de las Cosas (IoT), las comunicaciones inalámbricas se convierten en un sector de rápido crecimiento y las redes wireless forman parte de cada aplicación.
La serie EIS-D210 integra un procesador Intel Celeron N3350, con LoRa/Wi-Fi/Bluetooth y software de sensado e inteligencia edge WISE-PaaS/EdgeSense. También puede contar con Microsoft Azure IoT Edge y AWS Greengrass a la hora de extender la inteligencia cloud a dispositivos edge y tomar decisiones en tiempo real.
Esta solución edge to cloud ayuda a simplificar el despliegue IoT, especialmente en proyectos smart factory, smart energy e intelligent agriculture que demandan gestión de redes de sensores inalámbricas.
Múltiples comunicaciones cableadas e inalámbricas con el servidor inteligente
Las unidades EIS-D210W disponen de un módulo WiFi (IEEE802.11a/b/g/n/ac de 2.4 / 5 GHz) y Bluetooth 4.1, mientras que los modelos EIS-D210L incorporan un módem de largo alcance LoRa privado.
Todos los servidores de la serie incluyen dos GbE, COM (RS-232/422/485), VGA/HDMI, cuatro USB 3.0 y puertos mPCIe, que se pueden ampliar para soportar 3G/4G LTE, así como diversas capacidades de conexión y soporte de periféricos para comunicaciones cableadas e inalámbricas.
Integración en el servidor inteligente de datos y gestión de dispositivos
El software WISE-PaaS/EdgeSense proporciona un IoT SDK y documentos para la integración de datos de sensor inalámbrico (LoRa, Wi-Fi y Bluetooth) y el soporte de protocolos (MQTT/OPC/Modbus) para adquisición de información de sensor / dispositivo. De esta forma, los clientes pueden incorporar integración de datos preprocesamiento de datos y análisis en sus aplicaciones.
Además, la posibilidad de pre-integración de Azure IoT Edge y AWS Greengrass garantiza que los dispositivos IoT responden rápidamente a eventos locales y minimiza el coste de transmisión de datos a la nube.
Y, tras el modelado de datos y el aprendizaje automático (machine learning), los resultados pueden volver al edge (IoT Edge/ Greengrass) para aportar previsiones en aplicaciones IoT.
