24 Şubat 202610 mins

Edge AI İşleme vs Bulut Tabanlı Güvenlik Sistemleri: Performans, Gizlilik ve Maliyet Karşılaştırması

Edge AI ve bulut tabanlı güvenlik sistemlerini gecikme, gizlilik ve maliyete göre karşılaştırın. Tesisiniz için doğru mimariyi seçin.

Endüstriyel tesisler için edge AI işleme ve bulut tabanlı güvenlik sistemleri karşılaştırması

Edge AI İşleme vs Bulut Tabanlı Güvenlik Sistemleri: Performans, Gizlilik ve Maliyet Karşılaştırması

Endüstriyel ortamlar için yapay zeka güvenlik sistemleri değerlendirilirken, en kritik mimari kararlardan biri yapay zeka çıkarımının nerede gerçekleşeceğidir: ağın kenarındaki (edge) cihazda mı, yoksa bulutta mı?

Bu yalnızca teknik bir soru değildir. Yanıt, güvenlik sisteminizin bir pres makinesini zamanında durdurup durduramayacağını, operasyonel video görüntülerinizin tesisi terk edip etmeyeceğini ve internet bağlantısı kesildiğinde güvenlik izlemenizin ne olacağını doğrudan etkiler.

Pek çok kuruluş, bulutun her zaman daha güçlü, daha güvenilir ve daha ölçeklenebilir olduğunu varsayar. Kurumsal yazılım ve iş analitiği için bu varsayım çoğunlukla doğrudur. Sistemin bir forklift durdurması veya pres makinesini durdurması beklendiği endüstriyel güvenlik uygulamaları için doğru değildir.

Bu makale, edge AI işleme ve bulut tabanlı güvenlik sistemlerini endüstriyel güvenlik açısından önem taşıyan dört boyutta karşılaştırır: gecikme, güvenilirlik, gizlilik ve maliyet.

Edge AI İşleme Nedir?

Edge AI, yapay zeka çıkarımının kamerayla birlikte konumlandırılmış donanım üzerinde yerel olarak çalıştığına atıfta bulunur — kameranın içine gömülü ya da ona bağlı özel bir işlem biriminde.

Mimari

Video yerel olarak yakalanır, analiz edilir ve üzerine eylem gerçekleştirilir. İşleme hattı tamamen öz içeriklidir:

Kamera video karesi yakalar
Cihaz üstü yapay zeka modeli kareyi analiz eder (nesne tespiti, davranışsal analiz, bölge izleme)
Yerel olarak karar verilir — uyarı tetikleme, makine durdurma sinyali, erişim reddi
Yalnızca olay meta verisi (uyarı türü, zaman damgası, konum, kırpılmış görüntü) dışarıya iletilir

Temel Teknolojiler

Endüstriyel güvenlik için modern edge AI işleme genellikle şunlardan yararlanır:

GPU/TPU hızlandırma modülleri — Yüksek verimli çıkarım için NVIDIA Jetson serisi (Jetson Orin, Jetson Xavier NX); düşük güçlü uygulamalar için Google Edge TPU
Nicelleştirilmiş yapay zeka modelleri — Bulut ortamlarında eğitilmiş tam hassasiyetli modeller, edge donanımında verimli çalışacak şekilde sıkıştırılır ve nicelleştirilir (INT8 nicelleştirme genellikle model boyutunu 4x küçültürken %95'in üzerinde doğruluk oranını korur)
Açık model standartları — ONNX (Açık Sinir Ağı Değişim Formatı) ve TensorFlow Lite, bulut ortamlarında eğitilen modellerin edge donanımında verimli biçimde konuşlandırılmasını sağlar
Endüstriyel sertleştirilmiş gövdeler — Üretim ortamlarında çalışmak üzere paketlenmiş edge işleme donanımı: IP65+ toz ve su geçirmezlik, -20°C ile 60°C çalışma aralığı, titreşim toleransı

Edge AI Gecikme Profili

Kare yakalamadan uyarı/eyleme kadar tam tespit hattı:

Kare yakalama: ~17ms (60fps'te)
Yapay zeka modeli çıkarımı: 15-50ms (model karmaşıklığına bağlı)
Uyarı üretimi ve çıkış sinyali: 5-15ms
Toplam uçtan uca gecikme: 30-100ms

Bu gecikme deterministiktir — ağ koşullarına, bulut sunucu yüküne veya günün saatine göre değişmez. Edge cihaz Pazartesi saat 03.00'te de Perşembe öğleden sonra da aynı hızda işler.

Bulut Tabanlı Güvenlik İşleme Nedir?

Bulut tabanlı mimaride, kameralar video akışını yapay zeka çıkarımının çalıştığı uzak sunuculara aktarır. Sonuçlar yerel eylem için tesise geri iletilir.

Mimari

İşleme hattı ağ sınırını birden fazla kez geçer:

Kamera videoyu buluta aktarır (AWS, Azure, Google Cloud veya özel veri merkezi)
Bulut altyapısı videoyu alır ve işleme kuyruğuna ekler
Yapay zeka modeli videoyu bulut GPU altyapısında işler
Sonuçlar ağ aracılığıyla tesis sistemlerine geri döndürülür
Bulut kararına göre uyarı veya eylem tetiklenir

Bulut İşleme Gecikme Profili

Tespit hattı ağ sınırını birden fazla kez geçer:

Video kodlama ve yükleme: 50-200ms (bant genişliği ve sıkıştırmaya bağlı)
Buluta ağ iletimi: 10-50ms (İSS ve bulut bölgesine bağlı)
Bulut sunucu işleme kuyruğu: 10-100ms (yük altında değişken)
Sonucun tesise geri iletimi: 10-50ms
Toplam uçtan uca gecikme: Normal koşullarda 100-500ms; tıkanıklık sırasında 1.000ms+

Bu gecikme deterministik değildir — ağ koşullarına, bulut sunucu kullanımına ve İSS yönlendirmesine göre değişir.

Gecikme: Güvenlik Açısından Kritik Fark

Milisaniyelerin Neden Önemli Olduğu

Saatte 5 m/s hızla giden bir forklift, 200ms'de 1 metreyi geçer. Yaya uyarısı 500ms'de tetiklenirse forklift tehlikenin tespit edilebilir olduğu andan itibaren zaten 2,5 metre ilerlemiştir. 100ms'de tetiklenirse 0,5 metre ilerlemiştir — bir hız azaltma veya durdurma sinyali temas gerçekleşmeden çalışabilir.

10 Hz'de döngü yapan bir pres makinesi 100ms'de bir vuruş tamamlar. 500ms bulut gecikmesinde pres, el kalıp bölgesine girdikten bu yana zaten beş tam vuruş tamamlamıştır. 100ms edge gecikmesinde, durdurma sinyali ilk vuruşta — takım tezgahı temas noktasına inmeden önce — pres kontrol sistemine ulaşır.

İnsan tepki süresi 200-300ms'dir. Yapay zeka güvenlik sistemleri yalnızca bir insandan daha hızlı tepki verdiklerinde değer sağlar. 30-100ms'deki edge AI önemli ölçüde daha hızlıdır. Tipik koşullarda 300-500ms'deki bulut AI ise insan tepki eşiğinde veya altında kalır.

En Kötü Senaryo Bulut Gecikmeleri

Üretim vardiya değişimleri sırasında ağ tıkanıklığı, bulut sağlayıcı bakım pencereleri, İSS yönlendirme sorunları ve endüstriyel ekipmandan kaynaklanan tesis tarafı ağ interferansı, bulut gecikmesini 1.000ms'nin üzerine çıkarabilir.

Güvenlik Müdahalesi Eşiği

Makine durdurma veya gerçek zamanlı müdahale gerektiren güvenlik uygulamaları için gecikme eşiği yaklaşık 150ms'dir. Bu pencere içinde tutarlı biçimde uyarı veremeyen sistemler, birincil makine koruması katmanı olarak uygun değildir.

Edge AI işleme bu eşiğin çok altında çalışır: tutarlı olarak 30-100ms.
Bulut tabanlı işleme normal koşullarda bu eşikte veya üzerinde, yük altında ise önemli ölçüde üzerinde çalışır.

Gerçek zamanlı güvenlik müdahaleleri — pres güvenliği, robot hücresi koruması, forklift yakınlığı — için edge AI işleme tek mimari açıdan uygun seçimdir.

Ağ Güvenilirliği ve Kullanılabilirlik

Endüstriyel tesisler ofis ortamları değildir. Üretim fabrikalarındaki ağ altyapısı şu kaynaklı kesintilere maruz kalır:

Kaynak ekipmanı, değişken frekanslı sürücüler ve büyük motorlardan kablosuz ve zaman zaman kablolu ağları etkileyen RF gürültüsü üreten elektromanyetik girişim
Forkliftler, makine titreşimi veya rutin bakım faaliyetlerinden ağ kablolarına fiziksel hasar
Altyapı çalışması için yerel ağları devre dışı bırakan planlı bakım pencereleri
Tesisin kontrolü dışındaki internet bağlantısını etkileyen İSS kesintileri

Arıza Modu Karşılaştırması

Edge AI arıza senaryoları:

Tek kamera arızası: Birimi değiştirin; diğer tüm kameralar çalışmaya devam eder
Yerel depolama arızası: Gerçek zamanlı uyarılara etkisi yok
Ağ kesintisi: Sistem normal şekilde çalışmaya devam eder; yalnızca merkezi pano senkronizasyonu gecikmeli

Bulut tabanlı güvenlik arıza senaryoları:

İnternet kesintisi: Güvenlik izleme tamamen durur
Bulut sağlayıcı olayı (AWS/Azure kesintileri tüm müşterileri eş zamanlı etkiler): Güvenlik işlevi çevrimdışı
İSS yönlendirme sorunları: Değişken performans düşüşü veya tam kayıp

Edge AI işleme %99,99'un üzerinde çalışma süresi sağlar. Bulut tabanlı sistemler pratik olarak en iyi ihtimalle %99,9 ile sınırlıdır ve arıza zamanlaması tahmin edilemez.

Veri Gizliliği ve Yasal Uyum

GDPR ve KVKK Sonuçları

Hem GDPR (Madde 25 — Tasarımla Veri Koruma) hem de Türkiye'nin KVKK'sı kapsamında, iş yeri videosu kişisel veri teşkil eder.

Bulut tabanlı işleme uyum karmaşıklığı yaratır:

Video, yabancı yargı bölgelerinde olabilecek harici sunuculara aktarılır (GDPR Madde 46, uluslararası transferler için uygun güvenceler gerektirir)
Bulutta depolanan video, kapsamlı ihlal yanıtı kapasitesi gerektiren merkezi kişisel veri oluşturur
Video Türkiye topraklarını terk ettiğinde KVKK sınır ötesi transfer kısıtlamaları uygulanır

Edge işleme uyum basitliği sağlar:

Video tesisi terk etmez — tesis içi işleme GDPR'nin veri minimizasyonu ve depolama sınırlama ilkelerini karşılar
Yalnızca olay meta verisi (biyometrik olmayan: uyarı türü, bölge, zaman damgası) iletilir
Veri kalıcılığı açıktır — veri tesis donanımındadır
Çalışan iletişimi basittir: izleme yereldir, harici veri işleyici dahil değildir

Endüstriyel Fikri Mülkiyet Koruması

Üretim hattı görüntüleri, tescilli üretim süreçlerini, takım tezgahı yapılandırmalarını, üretim hızlarını ve kalite kontrol yöntemlerini ortaya çıkarabilir. Edge işleme, bu operasyonel bilginin tesisin fiziksel güvenlik sınırı dışında hiçbir zaman var olmamasını sağlar.

Toplam Sahip Olma Maliyeti

Edge AI Sistem Maliyetleri

Tek seferlik sermaye maliyetleri (kamera/bölge başına):

Kamera + edge işleme birimi: Bölge başına 2.000-5.000$
Kurulum ve yapılandırma: 1.000-2.000$
Yazılım lisansları: Tipik olarak donanıma dahil

Yıllık yinelenen maliyetler:

Destek ve bakım anlaşmaları: Tipik olarak donanım maliyetinin yıllık %15-20'si
Kamera başına video işleme ücreti yok
Minimum bant genişliği (yalnızca olay meta verisi)

5 yıllık TCO (10 kameralı kurulum): ~50.000-125.000$

Bulut Tabanlı Güvenlik Sistem Maliyetleri

Kamera başına aylık yinelenen maliyetler:

Bulut video işleme aboneliği: 100-500 $/ay (ör. AWS Lookout for Vision: ~0,24$ /dakika; Azure Video Indexer: ~1$/saat)
İnternet bant genişliği yükseltmesi (gerekirse): Tesis genelinde 200-500$/ay
Video arşivleri için bulut depolama: Kamera başına 10-50$/ay

5 yıllık TCO (10 kameralı kurulum): ~68.000-270.000$

TCO Özeti

10 veya daha fazla kameralı kurulumlarda — tipik endüstriyel güvenlik ölçeği — edge AI işleme, eşdeğer bulut tabanlı sistemlere kıyasla sürekli olarak daha düşük 5 yıllık toplam sahip olma maliyeti sunar. Bulutun edge'den daha pahalı hale geldiği kesişim noktası tipik olarak operasyonun 2-3. yılları arasında gerçekleşir.

Bulut İşlemenin Mantıklı Olduğu Durumlar

Bulut tabanlı güvenlik işleme, sınırlamalarının güvenlik açısından kritik olmadığı belirli kullanım durumları için uygundur:

Güvenlik analitiği ve raporlama — Birden fazla tesisten olay verisi toplama, uyum raporları üretme ve tesis geneli eğilimleri belirleme bulut platformlarına uygundur.

Yapay zeka modeli eğitimi ve güncellemeleri — Yeni tespit modelleri eğitmek edge donanımının verimli sağlayamayacağı önemli işlem gücü gerektirir. Bulut platformları model geliştirme için doğru ortamdır; eğitilen modeller ardından edge cihazlara dağıtılır.

Çok tesisli panolar — Birden fazla tesis genelinde merkezi görünürlük bulut altyapısında çalışabilir; her tesisin edge AI işleme olay verileri merkezi görünüme beslenir.

Zaman Açısından Kritik Olmayan KKD Uyumu — KKD tespitinin makine durdurma sinyali yerine amir bildirimleri ürettiği senaryolarda (özellikle ofis geçiş alanları veya düşük riskli bölgeler), bulut işlemenin gecikmesi kabul edilebilir düzeyde kalabilir.

Hibrit Mimari: Pratik Öneri

Endüstriyel güvenlik için en etkili mimari hibrit edge-bulut düzenidir: tüm gerçek zamanlı güvenlik işlevleri için edge AI, analitik ve merkezi yönetim için bulut.

Edge işleme tüm gerçek zamanlı tespitleri, makine durdurma sinyallerini, yerel uyarıları ve PLC entegrasyonunu — ağ bağlantısından bağımsız olarak — yönetir
Bulut/merkezi sunucu olay verisi toplamayı, panoları, çok tesisli analitiği, uyum raporlamasını ve model güncellemelerini yönetir
Veri akışı olay tabanlıdır — yalnızca güvenlik olay meta verisi ve inceleme görüntüleri buluta iletilir; video tesisi terk etmez

ISEE Vision'ın platformu bu hibrit mimari üzerine inşa edilmiştir. ISEE-CAM, makine durdurma işlevleri için doğrudan PLC entegrasyonuyla edge'de çıkarım çalıştırır. Olay verisi merkezi panolara beslenir. Model güncellemeleri güvenli güncelleme kanalları aracılığıyla edge cihazlara gönderilir.

Mimari Karar Çerçevesi

Gereksinim	Edge AI	Bulut	Hibrit
Makine durdurma / pres koruması	✅ Gerekli	❌ Yetersiz gecikme	✅ Edge yönetir
Gerçek zamanlı forklift-yaya uyarıları	✅ Gerekli	⚠️ Sınırda gecikme	✅ Edge yönetir
KKD uyumu amir bildirimleri	✅ Çalışır	✅ Çalışır	✅ Her ikisi
Çok tesisli uyum panosu	⚠️ Yalnızca yerel	✅ Doğal kapasite	✅ Bulut toplama
GDPR/KVKK uyumu	✅ Optimal	⚠️ Karmaşık	✅ Edge riski azaltır
Ağ kesintisinde çalışma süresi	✅ Etkilenmez	❌ Çevrimdışı	✅ Edge etkilenmez
5 yıllık TCO (10+ kamera)	✅ Daha düşük	⚠️ Daha yüksek	✅ Edge donanım + minimal bulut
Model eğitimi ve güncellemeleri	⚠️ Sınırlı işlem	✅ Ölçeklenebilir	✅ Bulut eğitir, edge dağıtır
Donanım olmadan hızlı kurulum	❌ Donanım gerekli	✅ Yalnızca yazılım	⚠️ Edge donanımı gerekli

Sonuç

Edge AI işleme ile bulut tabanlı güvenlik sistemleri arasındaki seçim, temelde güvenlik sisteminin ne yapması gerektiği sorusuna dayanır.

Sistem bir makineyi durdurması, forklift operatörünü uyarması veya yaralanmadan önce vince sinyal vermesi gerekiyorsa, ağ koşullarından bağımsız olarak tutarlı biçimde 150 milisaniyenin altında yanıt vermesi gerekir. Bu, ONNX veya TensorFlow Lite aracılığıyla dağıtılan nicelleştirilmiş modeller kullanan NVIDIA Jetson gibi edge donanımında çalışan cihaz üstü yapay zeka çıkarımını zorunlu kılar.

Sistem öncelikle uyum raporlamasını, güvenlik eğilimi analizini veya çok tesisli gözetimi destekliyorsa, küçük ölçekte cazip kamera başına maliyetle bulut işleme uygulanabilir bir yaklaşımdır.

Makine koruması, forklift yakınlığı veya makine kontrol sinyalleri gerektiren tüm uygulamaları içeren endüstriyel güvenlik kurulumlarının büyük çoğunluğu için, hibrit mimari hem edge AI'ın gerçek zamanlı güvenlik performansını hem de bulut altyapısının analitik kapasitelerini sunar.

Tesisiniz için edge AI ve bulut işleme arasında karar vermeye mi çalışıyorsunuz? Güvenlik gereksinimleriniz ve operasyonel ortamınızla uyumlu mimari değerlendirmesi için ISEE Vision'ın teknik ekibiyle görüşün.

İlgili içerik: