IoT-laitteiden nopea laajentuminen ja niiden kasvava laskentakapasiteetti ovat johtaneet valtaviin tietomääriin. Ja kun 5G-verkot lisäävät yhdistettyjen mobiililaitteiden määrää, datamäärät jatkavat kasvuaan.
Pilvi ja tekoäly lupasivat aiemmin, että ne automatisoivat ja nopeuttaisivat innovaatioita tuottamalla datasta käyttökelpoista tietoa.
Verkko- ja infrastruktuurikapasiteetit ovat kuitenkin syrjäytyneet poikkeuksellisen suurella ja monimutkaisuudella toimitetut tiedot kytkettyjen laitteiden kautta. Kaistanleveys- ja latenssiongelmat kehittyvät, kun kaikki laitteen tiedot siirretään keskitettyyn datakeskukseen tai pilveen.
Reunalaskenta on tehokkaampaa, koska dataa käsitellään ja analysoidaan lähempänä lähtöpistettä. Latenssi vähenee huomattavasti, koska dataa ei siirretä verkon kautta pilveen tai datakeskukseen käsiteltäväksi.
Tämä viesti selittää, kuinka Edge-laskenta toimii, miksi se on välttämätöntä, ja tarjoaa erilaisia edge-laskentatapauksia, joissa on etuja ja haittoja.
Mitä Edge-laskenta on?
Edge computing on hajautettu laskenta-alusta, joka tuo yrityssovellukset lähemmäksi tietolähteitä, kuten IoT-laitteita tai paikallisia reunapalvelimia. Tämä tiedon läheisyys sen lähteellä voi tarjota merkittäviä liiketoimintaetuja, kuten nopeammat oivallukset, nopeammat reaktioajat ja paremman kaistanleveyden saatavuuden.
Perustietonaan reunalaskenta tuo käsittelyn ja tietojen tallennuksen lähemmäksi tietoja kerääviä laitteita sen sijaan, että luottaisivat keskitettyyn sijaintiin, joka voi olla tuhansien kilometrien päässä.
Tämä tehdään sen varmistamiseksi, että tiedot, erityisesti reaaliaikaiset tiedot, eivät joudu latenssiongelmiin, jotka voivat heikentää sovelluksen suorituskykyä. Lisäksi suorittamalla käsittelyn paikallisesti yritykset voivat säästää rahaa vähentämällä keskitettyyn tai pilvipohjaiseen sijaintiin lähetettävän tiedon määrää.
Harkitse laitteita, jotka valvovat teollisuuslaitteita tehdaskerroksessa tai Internetiin kytkettyä videokameraa suoratoistaa live-videota kaukaisesta toimistosta. Vaikka yksittäinen dataa tuottava laite voi helposti siirtää dataa verkon yli, ongelmia syntyy, kun dataa samanaikaisesti lähettävien laitteiden määrä kasvaa.
Kerro yksi live-videokamera sadoilla tai tuhansilla yksiköillä. Viive ei ainoastaan heikennä laatua, vaan kaistanleveysmaksut saattavat nousta kohtuuttoman korkeiksi.
Monet näistä järjestelmistä hyötyvät reunalaskentalaitteistoista ja -palveluista, jotka tarjoavat paikallisen käsittely- ja tallennuslähteen. Esimerkiksi reunayhdyskäytävä voi käsitellä tietoja reunalaitteesta ja lähettää sitten vain asiaankuuluvat tiedot takaisin pilveen. Reaaliaikaisen sovelluksen tapauksessa se voi myös syöttää tietoja takaisin reunalaitteeseen.
Kuinka Edge-laskenta toimii?
Reunan fyysinen arkkitehtuuri on monimutkainen, mutta ydinkonsepti on, että asiakaslaitteet kytkeytyvät läheiseen reunamoduuliin nopeuttaakseen käsittelyä ja sujuvampaa toimintaa. Esimerkkejä reunalaitteista ovat IoT-anturit, työntekijän tietokone, viimeisin älypuhelin, valvontakamerat tai jopa työpaikan taukohuoneen internetyhteydellä varustettu mikroaaltouuni.
Autonomista mobiilirobottia, kuten autotehtaan robottikäsivartta, voidaan käyttää reunalaitteena teollisessa kontekstissa. Se saattaa olla huippuluokan kirurginen tekniikka, jonka avulla kirurgit voivat tehdä leikkauksia terveydenhuollon syrjäisistä paikoista. Reunalaskentainfrastruktuurissa reunayhdyskäytäviä pidetään reunalaitteina.
Moduuleja voidaan hyvin kutsua reunapalvelimiksi tai reunayhdyskäytaviksi käytetystä terminologiasta riippuen. Vaikka palveluntarjoajat asentavat useita reunayhdyskäytäviä tai palvelimia reunaverkon mahdollistamiseksi (Verizon esimerkiksi 5G-verkkoon), organisaatioiden, jotka aikovat ottaa käyttöön yksityisen reunaverkon, on myös harkittava tätä välinettä.
Normaalissa kokoonpanossa tiedot luodaan käyttäjän tietokoneelle tai muulle asiakassovellukselle. Sen jälkeen se siirretään palvelimelle esimerkiksi Internetin, intranetin, lähiverkon ja niin edelleen kautta, missä tiedot tallennetaan ja käsitellään. Tämä on edelleen hyväksi havaittu lähestymistapa asiakas-palvelin-laskentaan.
Reunalaskennan idea on yksinkertainen: sen sijaan, että data siirrettäisiin lähemmäs datakeskusta, datakeskus siirretään lähemmäs dataa. Konesalin tallennus- ja käsittelyresurssit sijaitsevat mahdollisimman lähellä tiedon lähdettä (mieluiten samalla alueella).
Miksi Edge-laskenta on tärkeää?
Suuri osa nykypäivän tietojenkäsittelystä tapahtuu reuna-alueilla, kuten sairaaloissa, tehtaissa ja vähittäiskaupoissa, ja niissä käsitellään kaikkein arkaluontoisimpia tietoja ja annetaan virtaa kriittisille laitteille, joiden on toimittava johdonmukaisesti ja turvallisesti.
Nämä paikat edellyttävät matalan viiveen ratkaisuja, jotka eivät vaadi verkkoyhteyttä. Edgen mahdollisuudet häiritä yritystä kaikilla aloilla ja toiminnoissa asiakkaiden sitouttamisesta ja markkinoinnista tuotantoon ja taustatoimintoihin tekee siitä niin kiehtovan. Näissä tilanteissa Edge mahdollistaa ennakoivat ja mukautuvat liiketoimintaprosessit, usein reaaliajassa, mikä johtaa uusiin ja parempiin käyttökokemuksiin.
Yritykset voivat tuoda digitaalisen maailman todelliseen maailmaan Edgen avulla. Vähittäiskaupan käyttökokemusten parantaminen tuomalla verkkodataa ja analytiikkaa fyysisiin tiloihin. Luodaan menetelmiä, joissa työntekijöitä voidaan kouluttaa, ja skenaarioita, joissa robotit voivat opettaa työntekijöitä.
Luomme älykkäitä asetuksia, jotka asettavat etusijalle turvallisuutemme ja mukavuutensa. Edge computing, jonka avulla yritykset voivat käyttää sovelluksia, joilla on korkein luotettavuus, reaaliaikainen ja tiedontarpeet välittömästi paikan päällä, on samanlainen kuin kaikissa näissä tapauksissa. Lopuksi tämä antaa yrityksille mahdollisuuden innovoida nopeammin, tuoda markkinoille uusia tavaroita ja palveluita nopeammin ja luoda uusia tulovirtoja.
Edge computing & AI/ML
Tiedonkeruussa ja reaaliaikaisessa käsittelyssä painottuva reunalaskenta voi auttaa dataintensiivisiä älykkäitä sovelluksia menestymään. Tekoälyn/koneoppimisen (AI/ML) toiminnot, kuten kuvantunnistusalgoritmit, voidaan suorittaa tehokkaammin lähempänä tietolähdettä, jolloin valtavia tietomääriä ei tarvitse kuljettaa keskitettyyn datakeskukseen.
Nämä sovellukset yhdistävät suuren määrän datapisteitä saadakseen arvokkaampaa tietoa, joka voi auttaa yrityksiä tekemään parempia päätöksiä. Tämä ominaisuus voi auttaa erilaisissa yritysten vuorovaikutuksessa, mukaan lukien asiakaspalvelu, ennaltaehkäisevä ylläpito, petossuojaus, kliininen päätöksenteko ja paljon muuta.
Organisaatiot voivat käyttää päätöksenhallintaa ja AI/ML-päätelmälähestymistapoja datapisteiden suodattamiseen, analysoimiseen, pätevöittämiseen ja yhdistämiseen korkeamman tason tiedon saamiseksi pitämällä jokaista saapuvaa datapistettä tapahtumana.
Tietointensiiviset sovellukset voidaan jakaa vaiheisiin, joista kukin toteutetaan erillisessä paikassa IT-ympäristössä. Kun dataa kerätään, esikäsitellään ja siirretään, reunateknologia astuu toimintaan.
Tiedot tallennetaan, muunnetaan ja niitä käytetään koneoppimismallin koulutukseen sen jälkeen, kun ne ovat läpäisseet suunnittelu- ja analytiikkavaiheet, jotka yleensä suoritetaan julkisessa tai yksityisessä pilviympäristössä. Sitten se palautetaan reunaan suorituksenaikaista päättelyvaihetta varten, joka palvelee ja valvoo koneoppiminen malleja.
Näiden lukuisten tavoitteiden saavuttamiseksi ja liitettävyyden tarjoamiseksi näiden erillisten vaiheiden välillä tarvitaan joustava, mukautuva ja joustava infrastruktuuri- ja sovelluskehitysalusta.
Hybridipilvi tarjoaa joustavuuden tarjota optimaalisesti tiedonkeruun ja älykkäiden päätelmien työkuormitukset ympäristön reunalla, resurssiintensiivinen tietojenkäsittely- ja koulutustyökuormitus pilviympäristöissä sekä yritystapahtumat ja tiedonhallintajärjestelmät lähellä yrityskäyttäjiä. lähestymistapaa, joka tarjoaa yhtenäisen kokemuksen julkisissa ja yksityisissä pilvissä.
Reunalaskenta on keskeinen osa hybridipilvikonseptia, jonka tavoitteena on tarjota yhtenäinen sovellus- ja käyttökokemus.
Edge Computing -käyttötapaukset
Edge-laskentaa käytetään monissa teknologioissa, joita käytämme nykyään huvi- ja liiketoiminnassa sisällönjakelujärjestelmistä ja älykkäästä teknologiasta pelaamiseen, 5G:hen ja ennakoivaan ylläpitoon. Esimerkiksi musiikin ja videon suoratoistopalvelut tallentavat tietoja usein välimuistiin vähentääkseen viivettä ja tarjotakseen verkon joustavuutta käyttäjien liikenteen tarpeisiin.
Edge computing antaa valmistajille mahdollisuuden seurata toimintaansa tarkemmin. Edge computing antaa yrityksille mahdollisuuden seurata tarkasti laitteiden ja tuotantolinjojen tehokkuutta ja joissakin tilanteissa ennustaa vikoja ennen niiden ilmenemistä, mikä vähentää seisokkien kustannuksia.
Edge computing -tekniikkaa hyödynnetään myös terveydenhuollossa parantamaan potilaiden hoitoa, mikä tarjoaa lääkäreille enemmän reaaliaikaista tietoa heidän terveydestään ilman, että heidän tarvitsee lähettää tietojaan kolmannen osapuolen tietokantaan käsittelyä varten. Öljy- ja kaasuyhtiöt voivat pitää omaisuuttaan silmällä ja estää kalliita vaikeuksia muualla.
Edge-laskentateknologioita käytetään myös älykotien luomisessa. Yhä useammat gadgetit, erityisesti puheavustajat, tarvitsevat yhteyden ja analysoida tietoja rajoitetussa verkossa. Amazon Alexa ja Google Assistant kestäisivät paljon kauemmin löytää vastauksia kuluttajille, jos heillä ei olisi pääsyä hajautettuun laskentatehoon.
Toinen tyypillinen esimerkki reunalaskennasta on kytketyt autot. Linja-autoihin ja rautateille asennetaan tietokoneita matkustajien liikkumisen ja palvelutoimituksen seuraamiseksi. Ajoneuvojensa tekniikan avulla kuljettajat voivat määrittää tehokkaimmat reitit. Edistyksellistä laskentastrategiaa käytettäessä jokainen ajoneuvo toimii samalla standardoidulla alustalla kuin muu kalusto, mikä parantaa palvelun luotettavuutta ja takaa tietoturvan kaikkialla.
Toinen esimerkki reunalaskennasta ovat autonomiset autot, jotka käsittelevät valtavan määrän reaaliaikaista dataa ympäristössä, jossa liitettävyys voi olla ajoittaista. Autonomiset ajoneuvot, kuten itseajavat autot, analysoivat ajoneuvossa olevia anturitietoja vähentääkseen viivettä johtuen valtavasta datamäärästä. Ne voivat kuitenkin muodostaa yhteyden keskeiseen paikkaan ohjelmistopäivityksiä varten.
Edge computing edistää myös suosittujen Internet-palvelujen jatkuvaa saatavuutta. Sisällönjakeluverkot (CDN) sijoittavat tietopalvelimia lähelle asiakkaiden sijaintia, mikä mahdollistaa kiireisten verkkosivustojen nopean latauksen ja nopeat videon suoratoistopalvelut.
Hyödyt
- Edge-laskenta voi johtaa halvempiin, nopeampiin ja luotettavampiin palveluihin. Edge computing tarjoaa nopeamman ja johdonmukaisemman kokemuksen kuluttajille. Edge tarkoittaa alhaisen latenssin, erittäin saatavilla olevia sovelluksia, joissa on reaaliaikainen seuranta yrityksille ja palveluntarjoajille.
- Edge computing voi säästää verkkokustannuksia, välttää kaistanleveysrajoituksia, lyhentää lähetysaikoja, eliminoida palveluhäiriöitä ja antaa sinulle paremman hallinnan arkaluonteiseen tiedonsiirtoon. Latausajat lyhenevät ja verkkopalvelut tuodaan lähemmäs käyttäjiä, mikä mahdollistaa sekä dynaamisen että staattisen välimuistin.
- Reunojen tietojenkäsittely hyödyttää sovelluksia, jotka hyötyvät nopeammasta reaktioajasta, kuten lisätty todellisuus ja virtuaalitodellisuus.
- Kyky suorittaa paikan päällä suurdatan analytiikkaa ja aggregointia, mikä mahdollistaa lähes reaaliaikaisen päätöksenteon, on toinen reunalaskennan etu. Pitämällä kaiken käsittelytehon paikallisena, reunalaskenta vähentää entisestään todennäköisyyttä, että arkaluontoiset tiedot paljastuvat, jolloin yritykset voivat valvoa turvallisuusstandardeja ja noudattaa säännöksiä.
- Reunalaskentaan liittyvät luotettavuus ja kustannussäästöt hyödyttävät yritysasiakkaita. Alueelliset toimipaikat voivat jatkaa toimintaansa ydinpaikasta riippumatta pitämällä prosessointitehon paikallisena, vaikka ydinkeskus katkeaisi jostain syystä. Kun laskennan prosessointikapasiteetti pidetään lähempänä lähdettä, kaistanleveyden maksaminen tiedon siirtämiseksi ydin- ja alueellisten toimipisteiden välillä pienenee huomattavasti.
- Edestakainen alusta voi auttaa toimintojen ja sovelluskehityksen yhdenmukaistamisessa. Toisin kuin palvelinkeskukset, sen tulisi tarjota yhteentoimivuus, jotta se pystyy palvelemaan laajempaa laitteisto- ja ohjelmistoympäristöjä. Avoimessa ekosysteemissä hyvä reunalähestymistapa mahdollistaa myös useiden toimittajien tuotteiden toiminnan yhdessä.
haittoja
- Edge computing laajentaa verkon yleistä hyökkäyspintaa. Kyberhyökkäykset voivat käyttää reunalaitteita sisääntulopisteenä, jolloin hyökkääjä voi ruiskuttaa haittaohjelmia ja saastuttaa verkon.
- Valitettavasti tehokkaan tietoturvan rakentaminen hajautetussa kontekstissa on haastavaa. Suurin osa tietojen käsittelystä tapahtuu turvatiimin ja keskuspalvelimen suoran näkökentän ulkopuolella. Kun yhtiö lisää uuden kaluston, myös hyökkäyspinta laajenee.
- Reunalaskennan hinta on toinen tärkeä kysymys. Infrastruktuurin rakentaminen on kallista ja monimutkaista, ellei yritys tee yhteistyötä paikallisen reunakumppanin kanssa. Ylläpitokulut ovat usein kalliita, koska tiimin on pidettävä monet laitteet erinomaisessa toimintakunnossa eri paikoissa.
Haasteet
- Reunapalvelimien skaalaaminen useisiin pieniin sivustoihin voi olla vaikeampaa kuin saman kapasiteetin lisääminen yhteen ydinpalvelinkeskukseen. Fyysisillä toimipaikoilla on enemmän yleiskustannuksia, mikä voi olla haastavaa pienille yrityksille.
- Edge-laskentalaitteistot sijaitsevat yleensä kaukaisissa paikoissa, joissa on vain vähän tai ei ollenkaan teknistä tietämystä. Jos jokin menee pieleen paikan päällä, tarvitset infrastruktuurin, jonka ei-tekninen paikallinen työvoima voi korjata nopeasti ja jota pieni ryhmä ammattilaisia ohjaa keskitetysti.
- Hallinnan helpottamiseksi ja nopeamman vianmäärityksen mahdollistamiseksi sivuston hallintamenettelyjen on oltava erittäin toistettavissa kaikissa reunalaskentasivustoissa. Kun ohjelmisto toteutetaan eri tavalla kussakin paikassa, syntyy ongelmia.
- Edge-sijainnit ovat usein fyysisen turvallisuuden kannalta vähemmän turvallisia kuin ydinsivustot. Reunalähestymistavan on otettava huomioon ilkeiden tai tahattomien tapahtumien mahdollisuus.
Yhteenveto
Koska esineiden internet ja reunalaskenta ovat vielä lapsenkengissään, niiden täysi potentiaali on vielä kaukana. Samalla ne kiihdyttävät digitaalista muutosta useilla toimialoilla sekä muuttavat ihmisten jokapäiväistä elämää kaikkialla maailmassa.
Asiantuntijat odottavat vuoteen 2025 mennessä, että 75 prosenttia tietojenkäsittelystä tapahtuu tyypillisen datakeskuksen tai pilven ulkopuolella. Pääset etumatkan reunalaskentaan löytääksesi uusia liiketoimintamahdollisuuksia, parantaaksesi toiminnan tehokkuutta ja tarjotaksesi yhtenäisiä kuluttajakokemuksia.
Jätä vastaus