Die vinnige uitbreiding van IoT-toestelle, sowel as hul toenemende berekeningskapasiteit, het groot hoeveelhede data tot gevolg gehad. En namate 5G-netwerke die aantal gekoppelde mobiele toestelle uitbrei, sal datavolumes aanhou styg.
Die belofte van wolk en KI in die verlede was dat hulle innovasie sou outomatiseer en bespoedig deur uitvoerbare insig uit data te genereer.
Netwerk- en infrastruktuurvermoëns is egter verbygesteek deur die buitengewone hoeveelheid en kompleksiteit van data verskaf deur gekoppelde toestelle. Bandwydte en vertragingsprobleme ontwikkel wanneer alle toesteldata na 'n gesentraliseerde datasentrum of die wolk oorgedra word.
Edge computing is meer doeltreffend aangesien data nader aan die punt van oorsprong verwerk en ontleed word. Latency word aansienlik verminder aangesien data nie oor 'n netwerk na 'n wolk of datasentrum vervoer word om verwerk te word nie.
Hierdie pos sal verduidelik hoe Edge-rekenaarwerk werk, hoekom dit noodsaaklik is, en verskeie gevalle van Edge-rekenaarwerk met voordele en nadele verskaf.
Wat is Edge computing?
Edge computing is 'n verspreide rekenaarplatform wat korporatiewe toepassings nader plaas aan databronne soos IoT-toestelle of plaaslike randbedieners. Hierdie nabyheid aan data by sy bron kan aansienlike besigheidsvoordele bied soos vinniger insigte, vinniger reaksietye en groter bandwydte beskikbaarheid.
Op sy mees basiese, bring edge computing verwerking en databerging nader aan die toestelle wat data versamel, eerder as om op 'n sentrale ligging staat te maak wat duisende kilometers ver kan wees.
Dit word gedoen om te verseker dat data, veral intydse data, nie aan vertragingskwessies onderwerp word wat toepassingswerkverrigting kan benadeel nie. Verder, deur die verwerking plaaslik uit te voer, kan besighede geld bespaar deur die hoeveelheid data te verminder wat na 'n gesentraliseerde of wolkgebaseerde ligging gestuur moet word.
Oorweeg toestelle wat industriële toerusting op 'n fabrieksvloer monitor of 'n internetgekoppelde videokamera wat stroom lewendige video van 'n verafgeleë kantoor. Terwyl 'n enkele toestel wat data produseer maklik data oor 'n netwerk kan skuif, ontstaan probleme wanneer die aantal toestelle wat data op dieselfde tyd oordra, toeneem.
Vermenigvuldig 'n enkele lewendige videokamera met honderde of duisende eenhede. Nie net sal die vertraging die kwaliteit verswak nie, maar bandwydtekoste kan buitensporig hoog word.
Baie van hierdie stelsels baat by randrekenaarhardeware en -dienste, wat 'n plaaslike bron van verwerking en berging bied. Byvoorbeeld, 'n randpoort kan data vanaf 'n randtoestel verwerk en dan slegs die relevante data terug na die wolk oordra. In die geval van 'n intydse toepassing, kan dit ook data terugvoer na die randtoestel.
Hoe werk Edge-rekenaarwerk?
Die rand se fisiese argitektuur is kompleks, maar die kernkonsep is dat kliënttoestelle aan 'n nabygeleë randmodule koppel vir vinniger verwerking en gladder bedrywighede. IoT-sensors, 'n werknemer se rekenaar, hul mees onlangse slimfoon, sekuriteitskameras, of selfs die werkplek se breekkamer se internetgekoppelde mikrogolfoond is voorbeelde van randtoestelle.
'n Outonome mobiele robot, soos 'n robotarm in 'n motoraanleg, kan as 'n randtoestel in 'n industriële konteks gebruik word. Dit kan 'n hoë-end chirurgiese tegnologie wees wat chirurge in staat stel om operasies te doen vanaf afgeleë plekke in gesondheidsorg. Binne 'n randrekenaarinfrastruktuur word randpoorte beskou as randtoestelle.
Daar kan wel na die modules verwys word as edge servers of edge gateways, afhangende van die terminologie wat gebruik word. Terwyl diensverskaffers veelvuldige randpoorte of bedieners sal installeer om 'n randnetwerk (Verizon, byvoorbeeld, vir sy 5G-netwerk) moontlik te maak, sal organisasies wat van plan is om 'n private randnetwerk te implementeer ook hierdie toerusting moet oorweeg.
In 'n normale konfigurasie word data op 'n gebruiker se rekenaar of enige ander kliënttoepassing geskep. Dit word dan na die bediener oorgedra via kanale soos die internet, intranet, LAN, ensovoorts, waar die data gestoor en verwerk word. Dit is steeds 'n beproefde benadering tot kliënt-bediener rekenaars.
Die idee agter edge computing is eenvoudig: in plaas daarvan om data nader aan die datasentrum te skuif, word die datasentrum nader aan die data verskuif. Die stoor- en verwerkingshulpbronne van die datasentrum is so na as moontlik aan die bron van die data geleë (verkieslik in dieselfde area).
Waarom is Edge-rekenaars belangrik?
Baie van vandag se rekenaars vind plaas op die rand, in plekke soos hospitale, fabrieke en kleinhandelwinkels, wat die mees sensitiewe data verwerk en missiekritieke toestelle aandryf wat konsekwent en veilig moet werk.
Hierdie liggings noodsaak oplossings met 'n lae latensie wat nie 'n netwerkverbinding benodig nie. Edge se potensiaal om 'n maatskappy oor elke sektor en funksie heen te ontwrig, van klantbetrokkenheid en bemarking tot vervaardiging en agterkantoorbedrywighede, is wat dit so intrigerend maak. In hierdie situasies maak edge proaktiewe en aanpasbare besigheidsprosesse moontlik, dikwels intyds, wat nuwe en verbeterde gebruikerservarings tot gevolg het.
Besighede kan Edge gebruik om die digitale wêreld in die regte wêreld te bring. Verbetering van kleinhandelervarings deur webdata en -analise na fisiese ondernemings te bring. Die skep van metodes waarin werknemers opgelei kan word en scenario's waarin robotte werkers kan leer.
Die skep van intelligente instellings wat ons veiligheid en gemak prioritiseer. Edge computing, wat ondernemings in staat stel om toepassings met die hoogste vlakke van betroubaarheid, intydse en databehoeftes onmiddellik op die terrein te bedryf, is soortgelyk aan al hierdie gevalle. Laastens stel dit besighede in staat om vinniger te innoveer, nuwe goedere en dienste vinniger bekend te stel en nuwe inkomstestrome te skep.
Edge computing & AI/ML
Met sy klem op data-insameling en intydse verwerking, kan edge computing data-intensiewe intelligente toepassings help om suksesvol te wees. Kunsmatige intelligensie/masjienleer (AI/ML) bedrywighede, soos beeldherkenningsalgoritmes, kan meer effektief nader aan die databron uitgevoer word, wat die behoefte uitskakel om groot volumes data na 'n gesentraliseerde datasentrum te vervoer.
Hierdie toepassings kombineer 'n groot aantal datapunte om hoërwaarde-inligting te kry wat ondernemings kan help om beter besluite te neem. Hierdie kenmerk kan help met 'n verskeidenheid maatskappyinteraksies, insluitend kliëntediens, voorkomende instandhouding, bedrogbeskerming, kliniese besluitneming, en meer.
Organisasies kan besluitbestuur en KI/ML-afleidingsbenaderings gebruik om datapunte te filter, te ontleed, te kwalifiseer en te kombineer om hoër-orde inligting af te lei deur elke inkomende datapunt as 'n gebeurtenis te beskou.
Data-intensiewe toepassings kan in fases verdeel word, wat elkeen op 'n aparte plek in die IT-omgewing uitgevoer word. Wanneer data ingesamel, vooraf verwerk en oorgedra word, kom edge-tegnologie in werking.
Die data word dan gestoor, omgeskakel en vir masjienleermodelopleiding gebruik nadat hulle deur ingenieurs- en ontledingstadia gegaan het, wat gewoonlik in 'n publieke of private wolkomgewing uitgevoer word. Dan word dit na die rand teruggekeer vir die looptydafleidingstap, wat die dien en monitor machine learning modelle.
Om hierdie talle doelwitte te bereik en konnektiwiteit tussen hierdie afsonderlike fases te bied, is 'n buigsame, aanpasbare en elastiese infrastruktuur- en toepassingsontwikkelingsplatform nodig.
Die buigsaamheid om die datavaslegging en intelligente afleidingswerkladings aan die rand van 'n omgewing optimaal te voorsien, die hulpbron-intensiewe dataverwerking en opleidingswerkladings oor wolkomgewings heen, en die besigheidsgebeurtenisse en insigbestuurstelsels naby sakegebruikers word verskaf deur 'n hibriede wolk benadering, wat 'n konsekwente ervaring oor publieke en private wolke bied.
Edge computing is 'n deurslaggewende komponent van die hibriede wolkkonsep, wat daarop gemik is om 'n konsekwente toepassings- en bedryfservaring te bied.
Edge Computing Gebruik gevalle
Edge computing word gebruik in baie van die tegnologieë wat ons vandag vir plesier en besigheid gebruik, van inhoudafleweringstelsels en slim tegnologie tot speletjies, 5G en voorspellende instandhouding. Stroom musiek en video dienste, byvoorbeeld, kas data gereeld om latensie te verminder en bied meer netwerkbuigsaamheid in reaksie op gebruikersverkeerbehoeftes.
Edge computing stel vervaardigers in staat om hul bedrywighede noukeuriger na te gaan. Edge computing stel besighede in staat om toerusting en vervaardigingslyne noukeurig te monitor vir doeltreffendheid en, in sekere situasies, foute te voorspel voordat dit voorkom, wat stilstandkoste verminder.
Edge computing word ook in gesondheidsorg gebruik om pasiënte beter te versorg, wat dokters meer intydse insig in hul gesondheid bied sonder om hul data aan 'n derdeparty-databasis in te dien vir verwerking. Olie- en gaskorporasies kan hul bates dophou en duur probleme op ander plekke voorkom.
Edge rekenaartegnologieë word ook gebruik in die skepping van slim huise. Al hoe meer toestelle, veral stemassistente, moet data in 'n beperkte netwerk koppel en ontleed. Amazon Alexa en Google Assistant sal baie langer neem om antwoorde vir verbruikers te vind as hulle nie toegang tot gedesentraliseerde rekenaarkrag het nie.
Nog 'n tipiese voorbeeld van randberekening is gekoppelde motors. Rekenaars word op busse en spoorweë geïnstalleer om passasiersbeweging en dienslewering op te spoor. Met die tegnologie aan boord van hul voertuie kan afleweringsbestuurders die doeltreffendste roetes bepaal. Wanneer 'n vooruitstrewende rekenaarstrategie gebruik word, loop elke voertuig op dieselfde gestandaardiseerde platform as die res van die vloot, wat diensbetroubaarheid verbeter en datasekuriteit oor die hele linie verseker.
Nog 'n voorbeeld van edge computing is outonome motors, wat 'n groot hoeveelheid intydse data hanteer in 'n omgewing waar konnektiwiteit intermitterend kan wees. Outonome voertuie, soos selfbesturende motors, ontleed sensordata aan boord van die voertuig om latensie te verminder as gevolg van die blote volume data. Hulle kan egter aan 'n sentrale plek koppel vir sagteware-opgraderings oor die lug.
Edge computing dra ook by tot die volgehoue beskikbaarheid van gewilde internetdienste. Inhoudafleweringsnetwerke (CDN's) plaas databedieners naby kliënte se liggings, wat besige webwerwe vinnig laat laai en vinnige videostroomdienste moontlik maak.
Voordele
- Edge computing kan lei tot goedkoper, vinniger en meer betroubare dienste. Edge computing bied 'n vinniger, meer konsekwente ervaring vir verbruikers. Edge impliseer lae-latency, hoogs beskikbare programme met intydse monitering vir maatskappye en diensverskaffers.
- Edge computing kan netwerkkoste bespaar, bandwydtelimiete vermy, transmissietye verkort, diensfoute uitskakel en jou meer beheer oor die sensitiewe data-oordrag gee. Laaitye word verminder, en aanlyndienste word nader aan gebruikers gebring, wat beide dinamiese en statiese kas moontlik maak.
- Rekenaar aan die rand bevoordeel toepassings wat voordeel trek uit 'n vinniger reaksietyd, soos verhoogde realiteit en virtuele realiteit.
- Die vermoë om grootdata-analise en samevoeging op die perseel te doen, wat byna intydse besluitneming moontlik maak, is nog 'n voordeel van randrekenaarkunde. Deur al daardie verwerkingskrag plaaslik te hou, verminder randrekenaarwerk die kans dat sensitiewe data blootgelê word verder, wat besighede in staat stel om sekuriteitstandaarde af te dwing en aan regulatoriese reëls te voldoen.
- Die betroubaarheid en kostebesparings verbonde aan randrekenaarkunde bevoordeel ondernemingskliënte. Streeksterreine kan voortgaan om onafhanklik van 'n kernperseel te funksioneer deur verwerkingskrag plaaslik te hou, selfs al gaan die kernperseel om enige rede af. Deur rekenaarverwerkingskapasiteit nader aan sy bron te hou, word die koste om vir bandwydte te betaal om data tussen kern- en streekwebwerwe te vervoer aansienlik verlaag.
- 'n Randplatform kan help met eenvormigheid van bedrywighede en toepassingsontwikkeling. In teenstelling met 'n datasentrum, moet dit interoperabiliteit bied om voorsiening te maak vir 'n groter verskeidenheid hardeware- en sagteware-omgewings. In 'n oop ekosisteem laat 'n goeie randbenadering ook produkte van baie verskaffers saam funksioneer.
nadele
- Edge computing brei 'n netwerk se algehele aanvaloppervlak uit. Kuberaanvalle kan randtoestelle as 'n toegangspunt gebruik, wat 'n aanvaller toelaat om kwaadwillige sagteware in te spuit en die netwerk te besmet.
- Ongelukkig is die opbou van effektiewe sekuriteit in 'n verspreide konteks uitdagend. Die meeste dataverwerking vind plaas buite die direkte siglyn van die sekuriteitspan en die sentrale bediener. Wanneer die korporasie 'n nuwe stuk toerusting byvoeg, brei die aanvalsoppervlak ook uit.
- Die koste van edge computing is nog 'n groot probleem. Die opstel van die infrastruktuur is duur en ingewikkeld, tensy 'n korporasie saam met 'n plaaslike randvennoot werk. Onderhoudsuitgawes is dikwels duur aangesien die span baie toestelle op verskeie plekke in 'n uitstekende werkende toestand moet hou.
Uitdagings
- Dit kan moeiliker wees om randbedieners uit te skaal na 'n aantal klein werwe as wat dit is om dieselfde kapasiteit by 'n enkele kerndatasentrum te voeg. Fisiese terreine het meer bokoste, wat uitdagend kan wees vir kleiner besighede om te hanteer.
- Edge-rekenaarinstallasies is tipies op verafgeleë plekke geleë met min of geen tegnologiese kennis byderhand. As iets op die terrein verkeerd loop, sal jy 'n infrastruktuur nodig hê wat vinnig deur nie-tegniese plaaslike arbeid reggestel kan word en dan sentraal beheer kan word deur 'n klein groepie professionele persone.
- Om bestuur te vergemaklik en vinniger foutsporing moontlik te maak, moet werfbestuurprosedures hoogs herhaalbaar wees oor alle randrekenaarwerwe. Wanneer sagteware op elke plek verskillend geïmplementeer word, ontwikkel probleme.
- Randliggings is dikwels minder veilig as kernwerwe in terme van fisiese sekuriteit. 'n Randbenadering moet rekening hou met die moontlikheid van kwaadwillige of onbedoelde gebeurtenisse.
Gevolgtrekking
Aangesien die Internet van Dinge en edge computing nog in hul kinderskoene is, is hul volle potensiaal nog ver weg. Terselfdertyd bespoedig hulle digitale verandering in 'n verskeidenheid nywerhede, sowel as om mense se daaglikse lewens regoor die wêreld te verander.
Teen 2025 verwag kenners dat 75% van dataverwerking buite 'n tipiese datasentrum of wolk sal plaasvind. Kry 'n voorsprong met edge computing om nuwe besigheidsmoontlikhede te ontdek, bedryfsdoeltreffendheid te verbeter en konsekwente verbruikerservarings te verskaf.
Lewer Kommentaar