◆ Detecção de anomalia embarcada

Detecção de anomalia que decide no próprio device.

O Lumen Edge roda dentro do equipamento que você fabrica — offline, em tempo real, sem nuvem e sem IA externa. Onde o coletor só mede, ele decide.

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Score de anomalia · ao vivo limiar 0.50 · 100 ms/div
Score
0.031
Limiar
0.50
Alarme
0
Época
0
Recursos

Feito pra viver dentro do hardware

Três coisas que um coletor de métricas não faz — e que resolvem o problema no edge industrial.

Embarcável

Binário estático em C, cerca de 3 MB, sem uma única dependência. Entra no firmware que você já compila — ARM, x86, Apple Silicon.

Autônomo

Decide no próprio device, offline. Sem nuvem, sem callback, sem IA externa paga. O dado sensível nunca sai do equipamento.

Leve

Cerca de 2% de um núcleo, sem GPU, sem alocar memória depois de iniciar. Roda ao lado da sua aplicação, não no lugar dela.

Evidência medida

Medições frias, não adjetivos

Benchmark contra o coletor padrão de mercado, numa anomalia temporal de casamento marginal — o caso difícil, onde um alarme por limiar simples cega.

0×
menos memória que o node_exporter — 3,0 vs 12,0 MiB
0×
binário menor que o coletor padrão de mercado
0.0×
a acurácia de detecção no caso difícil — F1 0,544 vs 0,241

Números de medições a frio no laboratório do motor. O que ainda não foi provado em campo está escrito, sem maquiagem, no material técnico enviado sob NDA.

Como funciona

Telemetria coleta. Ela não decide.

O node_exporter e afins entregam números crus; a decisão de “isso é uma anomalia?” fica pra nuvem, pra um humano de plantão ou pra um modelo pesado que não cabe no device. No gateway, no medidor, no CLP, na câmera de campo — nenhum dos três está disponível. O Lumen Edge fecha essa lacuna: detecta no próprio metal, em tempo real.

Duas semanas. No seu device. Sem custo.

A gente embarca o Lumen Edge no seu hardware, mede a detecção na sua carga real e você fica com os números. Se não provar valor, não avança.

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