IoT құрылғыларының жылдам кеңеюі, сондай-ақ олардың кеңейтілген есептеу мүмкіндіктері деректердің үлкен көлеміне әкелді. 5G желілері байланыстырылған мобильді құрылғылардың санын көбейткен сайын, деректер көлемі де арта береді.
Бұрынғы бұлттық пен AI-ның уәдесі деректерден әрекетке қабілетті түсініктер жасау арқылы инновацияларды автоматтандыру және жеделдету болатын.
Дегенмен, желілік және инфрақұрылымдық қуаттар төтенше көлемдер мен күрделіліктен асып түсті. деректер берілген қосылған құрылғылар арқылы. Барлық құрылғы деректері орталықтандырылған деректер орталығына немесе бұлтқа жіберілген кезде өткізу қабілеттілігі мен кешігу қиындықтары дамиды.
Жиектерді есептеу тиімдірек, өйткені деректер бастапқы нүктеге жақынырақ өңделеді және талданады. Деректер өңделетін бұлтқа немесе деректер орталығына желі арқылы тасымалданбағандықтан, кідіріс айтарлықтай төмендейді.
Бұл пост Edge computing қалай жұмыс істейтінін, оның неліктен маңызды екенін түсіндіреді және артықшылықтар мен кемшіліктері бар Edge есептеулерінің әртүрлі нұсқаларын ұсынады.
Edge computing дегеніміз не?
Edge computing — корпоративтік қолданбаларды IoT құрылғылары немесе жергілікті шеткі серверлер сияқты деректер көздеріне жақындататын бөлінген есептеу платформасы. Дереккөздегі деректерге бұл жақындық жылдамырақ түсініктер, жылдамырақ реакция уақыттары және өткізу қабілеттілігін арттыру сияқты маңызды бизнес артықшылықтарын қамтамасыз ете алады.
Ең қарапайым түрде, шеткі есептеулер мыңдаған миль қашықтықта болуы мүмкін орталық орынға сенбей, өңдеу мен деректерді сақтауды деректерді жинайтын құрылғыларға жақындатады.
Бұл деректердің, әсіресе нақты уақыттағы деректердің қолданба өнімділігін нашарлатуы мүмкін кідіріс мәселелеріне ұшырамауын қамтамасыз ету үшін жасалады. Сонымен қатар, өңдеуді жергілікті орындай отырып, кәсіпорындар орталықтандырылған немесе бұлтқа негізделген орынға жіберілетін деректер көлемін азайту арқылы ақша үнемдей алады.
Зауыт қабатындағы өнеркәсіптік жабдықты бақылайтын құрылғыларды немесе интернетке қосылған бейне камераны қарастырыңыз тікелей бейнені жібереді алыс кеңседен. Деректерді шығаратын бір құрылғы деректерді желі арқылы оңай жылжыта алатын болса да, бір уақытта деректерді тасымалдайтын құрылғылар саны өскен кезде проблемалар туындайды.
Бір тірі бейне камераны жүздеген немесе мыңдаған бірлікке көбейтіңіз. Кешігу сапаны нашарлатып қана қоймайды, сонымен қатар өткізу қабілеттілігінің төлемдері өте жоғары болуы мүмкін.
Бұл жүйелердің көпшілігі өңдеу мен сақтаудың жергілікті көзін қамтамасыз ететін шеткі есептеуіш жабдықтар мен қызметтерден пайда көреді. Мысалы, шеткі шлюз шеткі құрылғыдағы деректерді өңдей алады, содан кейін бұлтқа тек тиісті деректерді жібере алады. Нақты уақыттағы қолданба болған жағдайда, ол деректерді шеткі құрылғыға қайтара алады.
Edge есептеулері қалай жұмыс істейді?
Жиектің физикалық архитектурасы күрделі, бірақ негізгі концепция клиенттік құрылғылар жылдамырақ өңдеу және тегіс операциялар үшін жақын маңдағы жиек модуліне қосылуы болып табылады. IoT сенсорлары, қызметкердің компьютері, олардың соңғы смартфоны, қауіпсіздік камералары немесе тіпті жұмыс орнындағы демалыс бөлмесінің интернетке қосылған микротолқынды пеші шеткі құрылғылардың мысалдары болып табылады.
Автономды мобильді роботты, мысалы, автомобиль зауытындағы робот қолын өнеркәсіптік контексте шеткі құрылғы ретінде пайдалануға болады. Бұл хирургтарға денсаулық сақтаудағы шалғай жерлерден операция жасауға мүмкіндік беретін жоғары сапалы хирургиялық технология болуы мүмкін. Шеттік-есептеу инфрақұрылымында шеткі шлюздер шеткі құрылғылар болып саналады.
Қолданылатын терминологияға байланысты модульдерді шеткі серверлер немесе шеткі шлюздер деп атауға болады. Қызмет провайдерлері шеткі желіні қосу үшін бірнеше шеткі шлюздерді немесе серверлерді орнататын болса да (Verizon, мысалы, оның 5G желісі үшін), жеке шеткі желіні жүзеге асырғысы келетін ұйымдар да осы жабдықты қарастыруы керек.
Қалыпты конфигурацияда деректер пайдаланушының компьютерінде немесе кез келген басқа клиенттік қолданбада жасалады. Содан кейін ол деректер сақталатын және өңделетін интернет, интранет, LAN және т.б. сияқты арналар арқылы серверге тасымалданады. Бұл әлі де клиент-серверді есептеуге сыналған және шынайы тәсіл.
Шеттік есептеулердің идеясы қарапайым: деректерді деректер орталығына жақындатудың орнына, деректер орталығы деректерге жақынырақ ауыстырылады. Деректер орталығының сақтау және өңдеу ресурстары деректер көзіне мүмкіндігінше жақын орналасқан (дәлірек сол аймақта).
Неліктен Edge есептеулері маңызды?
Бүгінгі есептеулердің көп бөлігі шет жағында, ауруханалар, зауыттар және бөлшек сауда дүкендері сияқты жерлерде орын алады, ең құпия деректерді өңдейді және тұрақты және қауіпсіз жұмыс істеуі керек миссия үшін маңызды құрылғыларды қуаттайды.
Бұл орындар желі қосылымын қажет етпейтін аз кідіріс шешімдерін қажет етеді. Edge компаниясының тұтынушыларды тарту мен маркетингтен бастап өндіріс пен бэк-офистік операцияларға дейінгі барлық секторлар мен функциялар бойынша жұмысына кедергі келтіру әлеуеті оны соншалықты қызықты етеді. Мұндай жағдайларда Edge жиі нақты уақыт режимінде белсенді және бейімделетін бизнес процестеріне мүмкіндік береді, нәтижесінде жаңа және жақсартылған пайдаланушы тәжірибесі пайда болады.
Кәсіпорындар сандық әлемді нақты әлемге енгізу үшін Edge-ті пайдалана алады. Жеке мекемелерге веб-деректер мен аналитиканы енгізу арқылы бөлшек сауда тәжірибесін жақсарту. Қызметкерлерді оқытуға болатын әдістерді және роботтар жұмысшыларды үйрете алатын сценарийлерді құру.
Қауіпсіздік пен жайлылықты бірінші орынға қоятын интеллектуалды параметрлерді жасау. Кәсіпорындарға сенімділіктің жоғары деңгейлері бар қолданбаларды, нақты уақыт режимінде және дереу сайтта деректерді қажет ететін қолданбаларды басқаруға мүмкіндік беретін Edge computing осы жағдайлардың барлығына ұқсас. Ақырында, бұл бизнеске инновацияларды жылдамырақ енгізуге, жаңа тауарлар мен қызметтерді тезірек іске қосуға және жаңа кіріс ағындарын жасауға мүмкіндік береді.
Жиекті есептеулер және AI/ML
Деректерді жинауға және нақты уақытта өңдеуге баса назар аудара отырып, шеткі есептеулер деректерді көп қажет ететін интеллектуалды қолданбалардың табысқа жетуіне көмектеседі. Кескінді тану алгоритмдері сияқты жасанды интеллект/машинаны оқыту (AI/ML) операциялары деректер көзіне жақынырақ тиімдірек орындалуы мүмкін, бұл деректердің үлкен көлемін орталықтандырылған деректер орталығына тасымалдау қажеттілігін болдырмайды.
Бұл қолданбалар кәсіпорындарға жақсырақ шешім қабылдауға көмектесетін құнды ақпарат алу үшін көптеген деректер нүктелерін біріктіреді. Бұл мүмкіндік тұтынушыларға қызмет көрсету, профилактикалық қызмет көрсету, алаяқтықтан қорғау, клиникалық шешім қабылдау және т.б. қоса, компанияның әртүрлі өзара әрекеттесуіне көмектесе алады.
Ұйымдар әрбір кіріс деректер нүктесін оқиға ретінде қарастыру арқылы жоғарырақ ақпарат алу үшін деректер нүктелерін сүзу, талдау, біліктілік және біріктіру үшін шешімдерді басқару және AI/ML қорытынды тәсілдерін пайдалана алады.
Мәліметтерді көп қажет ететін қолданбаларды фазаларға бөлуге болады, олардың әрқайсысы АТ ортасында бөлек жерде жүзеге асырылады. Деректер жиналып, алдын ала өңделген және тасымалданған кезде шеткі технология іске қосылады.
Содан кейін деректер әдетте жалпыға ортақ немесе жеке бұлттық ортада орындалатын инженерлік және аналитикалық кезеңдерден өткеннен кейін сақталады, түрлендіріледі және машиналық оқыту үлгісін оқыту үшін пайдаланылады. Содан кейін ол қызмет ететін және бақылайтын орындалу уақытын шығару қадамының шетіне қайтарылады машина оқыту модельдер.
Осы көптеген мақсаттарға қол жеткізу және осы ерекше фазалар арасындағы байланысты ұсыну үшін икемді, бейімделгіш және икемді инфрақұрылым мен қолданбаларды әзірлеу платформасы қажет.
Ортаның шетіндегі деректерді жинау және интеллектуалды қорытынды жұмыс жүктемелерін оңтайлы қамтамасыз ету икемділігі, бұлттық орталардағы ресурсты көп қажет ететін деректерді өңдеу және оқыту жұмыс жүктемелері және бизнес пайдаланушыларға жақын бизнес оқиғалары мен түсінікті басқару жүйелері гибридті бұлт арқылы қамтамасыз етіледі. жалпыға ортақ және жеке бұлттарда тұрақты тәжірибені қамтамасыз ететін тәсіл.
Жиектерді есептеу гибридті бұлт тұжырымдамасының маңызды құрамдас бөлігі болып табылады, ол дәйекті қолдану мен жұмыс тәжірибесін қамтамасыз етуге бағытталған.
Edge Computing қолдану жағдайлары
Edge computing біз бүгін ләззат пен бизнес үшін қолданатын көптеген технологияларда, мазмұнды жеткізу жүйелері мен смарт технологиядан ойын ойнауға, 5G және болжамды қызмет көрсетуге дейін қолданылады. Ағынды музыка және бейне қызметтері, мысалы, кідірісті азайту және пайдаланушы трафигі қажеттіліктеріне жауап ретінде көбірек желі икемділігін қамтамасыз ету үшін деректерді жиі кэштейді.
Жиектерді есептеу өндірушілерге олардың жұмысын мұқият бақылауға мүмкіндік береді. Edge computing бизнеске жабдықты және өндірістік желілерді тиімділік үшін мұқият бақылауға және белгілі бір жағдайларда ақауларды олар пайда болғанға дейін болжауға мүмкіндік береді, осылайша тоқтап қалу шығындарын азайтады.
Edge computing емделушілерге жақсырақ күтім жасау үшін денсаулық сақтау саласында да қолданылады, бұл дәрігерлерге өз деректерін өңдеу үшін үшінші тарап дерекқорына жібермей-ақ олардың денсаулығы туралы нақты уақыт режимінде көбірек түсінік береді. Мұнай-газ корпорациялары өз активтерін қадағалап, басқа жерлерде қымбат тұратын қиындықтардың алдын алады.
Edge есептеуіш технологиялары смарт үйлерді құруда да қолданылады. Көбірек гаджеттер, әсіресе дауыстық көмекшілер, шектеулі желіде деректерді қосу және талдау қажет. Amazon Alexa және Google Assistant тұтынушылардың орталықтандырылмаған есептеу қуатына қол жеткізе алмаған жағдайда жауаптарын табу үшін әлдеқайда көп уақыт алады.
Жиектерді есептеудің тағы бір типтік мысалы қосылған автомобильдер болып табылады. Автобустар мен темір жолдарда жолаушылар қозғалысы мен қызмет көрсетуді бақылау үшін компьютерлер орнатылған. Көліктеріндегі технологияның көмегімен жеткізу жүргізушілері ең тиімді бағыттарды анықтай алады. Үздік есептеулер стратегиясын қолданғанда, әрбір көлік флоттың қалған бөлігі сияқты стандартталған платформада жұмыс істейді, бұл қызмет сенімділігін арттырады және бүкіл тақтадағы деректер қауіпсіздігін қамтамасыз етеді.
Жиынтық есептеулердің тағы бір мысалы, байланыс үзіліс болуы мүмкін ортада нақты уақыттағы деректердің үлкен көлемін өңдейтін автономды автомобильдер. Автономды көлік құралдары, мысалы, өздігінен жүретін автомобильдер, деректер көлемінің көп болуына байланысты кідірісті азайту үшін көлік бортындағы сенсор деректерін талдаңыз. Дегенмен, олар әуе арқылы бағдарламалық құралды жаңарту үшін орталық орынға қосыла алады.
Edge computing танымал интернет қызметтерінің үздіксіз қолжетімділігіне де ықпал етеді. Мазмұнды жеткізу желілері (CDN) деректер серверлерін тұтынушылар орналасқан жерлерге жақын орналастырады, бұл бос емес веб-сайттарды жылдам жүктеуге және жылдам бейне ағыны қызметтерін қосуға мүмкіндік береді.
артықшылықтары
- Edge есептеулері арзанырақ, жылдамырақ және сенімдірек қызметтерге әкелуі мүмкін. Edge computing тұтынушылар үшін жылдамырақ, тұрақты тәжірибені қамтамасыз етеді. Edge компаниялар мен қызмет жеткізушілері үшін нақты уақыттағы мониторингі бар төмен кідіріс, жоғары қолжетімді қолданбаларды білдіреді.
- Жиектерді есептеу желі шығындарын үнемдеуге, өткізу қабілеттілігі шектеулеріне жол бермеуге, жіберу уақытын қысқартуға, қызмет ақауларын жоюға және құпия деректерді тасымалдауды көбірек басқаруға мүмкіндік береді. Жүктеу уақыты қысқарады және онлайн қызметтер динамикалық және статикалық кэштеуге мүмкіндік беретін пайдаланушыларға жақындатылады.
- Шеттегі есептеулер қосымша шындық пен виртуалды шындық сияқты жылдамырақ реакция уақытын пайдаланатын қолданбаларға пайда әкеледі.
- Нақты уақыт режимінде шешім қабылдауға мүмкіндік беретін үлкен деректердің орнында аналитикасын және біріктіруін орындау мүмкіндігі шеттік есептеулердің тағы бір артықшылығы болып табылады. Барлық осы өңдеу қуатын жергілікті сақтай отырып, шеткі есептеулер құпия деректердің шығу мүмкіндігін одан әрі азайтады, бұл бизнеске қауіпсіздік стандарттарын орындауға және реттеу ережелерін сақтауға мүмкіндік береді.
- Шеткі есептеулермен байланысты сенімділік пен шығындарды үнемдеу кәсіпорын тұтынушыларына пайда әкеледі. Аймақтық тораптар, тіпті негізгі торап қандай да бір себептермен жұмыс істемей қалса да, өңдеу қуатын жергілікті сақтау арқылы негізгі тораптан тәуелсіз жұмысын жалғастыра алады. Есептеуді өңдеу сыйымдылығын оның көзіне жақынырақ ұстау арқылы негізгі және аймақтық тораптар арасында деректерді тасымалдау үшін өткізу қабілетін төлеу құны айтарлықтай төмендейді.
- Жиек платформасы операциялар мен қолданбаларды әзірлеудің біркелкілігіне көмектесе алады. Деректер орталығынан айырмашылығы, ол аппараттық және бағдарламалық орталардың кең әртүрлілігін қамтамасыз ету үшін өзара әрекеттесуді ұсынуы керек. Ашық экожүйеде жақсы шеткі тәсіл көптеген жеткізушілердің өнімдерінің бірге жұмыс істеуіне мүмкіндік береді.
кемшіліктер
- Жиекті есептеулер желінің жалпы шабуыл бетін кеңейтеді. Кибершабуылдар кіру нүктесі ретінде шеткі құрылғыларды пайдалана алады, бұл шабуылдаушыға зиянды бағдарламалық құралды енгізуге және желіні жұқтыруға мүмкіндік береді.
- Өкінішке орай, бөлінген контексте тиімді қауіпсіздікті құру қиын. Деректерді өңдеудің көпшілігі қауіпсіздік тобының және орталық сервердің тікелей көру сызығынан тыс жерде жүзеге асырылады. Корпорация жаңа жабдықты қосқанда, шабуыл беті де кеңейеді.
- Жиектерді есептеудің құны тағы бір маңызды мәселе. Егер корпорация жергілікті серіктеспен жұмыс істемесе, инфрақұрылымды орнату қымбат және күрделі. Техникалық қызмет көрсету шығындары жиі қымбатқа түседі, өйткені команда көптеген құрылғыларды әртүрлі орындарда тамаша жұмыс тәртібінде ұстауы керек.
шақырулар
- Бір негізгі деректер орталығына бірдей сыйымдылықты қосудан гөрі шеткі серверлерді бірнеше кішкентай сайттарға кеңейту қиынырақ болуы мүмкін. Физикалық сайттарда көбірек шығындар бар, бұл кішігірім бизнес үшін қиын болуы мүмкін.
- Жиектерді есептеу қондырғылары әдетте қолында технологиялық білімі аз немесе мүлдем жоқ алыс жерлерде орналасады. Егер сайтта бірдеңе дұрыс болмаса, сізге техникалық емес жергілікті жұмыс күші арқылы тез жөнделетін, содан кейін мамандардың шағын тобы орталықтан басқарылатын инфрақұрылым қажет болады.
- Басқаруды жеңілдету және жылдамырақ ақауларды жоюды қосу үшін торапты басқару процедуралары барлық шеттік есептеу тораптарында жоғары қайталанатын болуы керек. Бағдарламалық жасақтама әр жерде әр түрлі орындалса, проблемалар туындайды.
- Жиек орындары физикалық қауіпсіздік тұрғысынан негізгі сайттарға қарағанда жиі қауіпсіз емес. Үздік тәсіл қасақана немесе күтпеген оқиғалардың мүмкіндігін ескеруі керек.
қорытынды
Заттардың интернеті мен шеткі есептеулер әлі қалыптасу кезеңінде екенін ескерсек, олардың толық әлеуеті әлі де алыс. Бір мезгілде олар әртүрлі салалардағы цифрлық өзгерістерді жеделдетуде, сондай-ақ бүкіл әлемдегі адамдардың күнделікті өмірін өзгертуде.
2025 жылға қарай сарапшылар деректерді өңдеудің 75%-ы әдеттегі деректер орталығынан немесе бұлттан тыс жерде болады деп болжайды. Жаңа бизнес мүмкіндіктерін ашу, операциялық тиімділікті арттыру және тұтынушылардың тұрақты тәжірибесін қамтамасыз ету үшін шеткі есептеулерді басынан бастаңыз.
пікір қалдыру