Expansiunea rapidă a dispozitivelor IoT, precum și extinderea capacității lor de calcul, au dus la cantități masive de date. Și pe măsură ce rețelele 5G extind numărul de dispozitive mobile conectate, volumele de date vor continua să crească.
Promisiunea cloud și AI în trecut a fost că vor automatiza și accelera inovația prin generarea de informații acționabile din date.
Cu toate acestea, capacitățile de rețea și infrastructură au fost depășite de cantitatea și complexitatea extraordinare ale datele furnizate de dispozitivele conectate. Lățimea de bandă și dificultățile de latență apar atunci când toate datele dispozitivului sunt transmise către un centru de date centralizat sau cloud.
Edge computing este mai eficient, deoarece datele sunt procesate și analizate mai aproape de punctul de origine. Latența este mult redusă, deoarece datele nu sunt transportate printr-o rețea către un cloud sau un centru de date pentru a fi procesate.
Această postare va explica cum funcționează Edge computing, de ce este esențială și va oferi diverse exemple de Edge computing cu beneficii și contra.
Ce este Edge computing?
Edge computing este o platformă de calcul distribuită care pune aplicațiile corporative mai aproape de sursele de date, cum ar fi dispozitivele IoT sau serverele edge locale. Această apropiere a datelor la sursă poate oferi beneficii semnificative de afaceri, cum ar fi informații mai rapide, timpi de reacție mai rapidi și disponibilitate sporită a lățimii de bandă.
Cel mai elementar, edge computing aduce procesarea și stocarea datelor mai aproape de dispozitivele care colectează date, mai degrabă decât să se bazeze pe o locație centrală care poate fi la mii de mile distanță.
Acest lucru se face pentru a garanta că datele, în special datele în timp real, nu sunt supuse unor probleme de latență care ar putea afecta performanța aplicației. În plus, efectuând procesarea la nivel local, companiile pot economisi bani prin reducerea cantității de date care trebuie trimise la o locație centralizată sau bazată pe cloud.
Luați în considerare dispozitivele care monitorizează echipamentele industriale de la o fabrică sau o cameră video conectată la internet care transmite videoclipuri în direct dintr-un birou îndepărtat. În timp ce un singur dispozitiv care produce date poate muta cu ușurință datele într-o rețea, problemele apar atunci când numărul de dispozitive care transmit date în același timp crește.
Înmulțiți o singură cameră video în direct cu sute sau mii de unități. Nu numai că întârzierea ar degrada calitatea, dar taxele pentru lățimea de bandă ar putea deveni prohibitiv.
Multe dintre aceste sisteme beneficiază de hardware și servicii edge computing, care oferă o sursă locală de procesare și stocare. De exemplu, un gateway edge poate procesa date de la un dispozitiv edge și apoi transmite numai datele relevante înapoi în cloud. În cazul unei aplicații în timp real, aceasta poate, de asemenea, să transmită date înapoi către dispozitivul edge.
Cum funcționează Edge computing?
Arhitectura fizică a marginii este complexă, dar conceptul de bază este că dispozitivele client se conectează la un modul edge din apropiere pentru o procesare mai rapidă și operațiuni mai fluide. Senzorii IoT, computerul unui angajat, cel mai recent smartphone al acestora, camerele de securitate sau chiar cuptorul cu microunde conectat la internet din sala de pauză de la locul de muncă sunt exemple de dispozitive de vârf.
Un robot mobil autonom, cum ar fi un braț de robot într-o fabrică de automobile, poate fi utilizat ca dispozitiv de margine într-un context industrial. Ar putea fi o tehnologie chirurgicală de ultimă generație care permite chirurgilor să efectueze intervenții chirurgicale din locuri îndepărtate din domeniul sănătății. În cadrul unei infrastructuri edge-computing, gateway-urile edge sunt considerate dispozitive edge.
Modulele pot fi bine denumite servere edge sau edge gateway, în funcție de terminologia utilizată. În timp ce furnizorii de servicii vor instala mai multe gateway-uri sau servere edge pentru a activa o rețea edge (Verizon, de exemplu, pentru rețeaua sa 5G), organizațiile care intenționează să implementeze o rețea edge privată vor trebui, de asemenea, să ia în considerare acest echipament.
Într-o configurație normală, datele sunt create pe computerul unui utilizator sau pe orice altă aplicație client. Acesta este apoi transferat pe server prin canale precum internetul, intranetul, LAN și așa mai departe, unde datele sunt stocate și procesate. Aceasta este încă o abordare încercată și adevărată a calculului client-server.
Ideea din spatele edge computing este simplă: în loc să mutați datele mai aproape de centrul de date, centrul de date este mutat mai aproape de date. Resursele de stocare și procesare ale centrului de date sunt situate cât mai aproape de sursa datelor (de preferință în aceeași zonă).
De ce este importantă Edge computing?
O mare parte din calculul de astăzi are loc la margine, în locuri precum spitale, fabrici și magazine cu amănuntul, procesând cele mai sensibile date și alimentând dispozitive esențiale care trebuie să funcționeze în mod constant și în siguranță.
Aceste locații necesită soluții cu latență scăzută care nu necesită o conexiune la rețea. Potențialul Edge de a perturba o companie în fiecare sector și funcție, de la implicarea clienților și marketing la operațiuni de producție și back-office, este ceea ce o face atât de intrigantă. În aceste situații, edge permite procese de afaceri proactive și adaptabile, frecvent în timp real, rezultând experiențe noi și îmbunătățite pentru utilizatori.
Companiile pot folosi Edge pentru a aduce lumea digitală în lumea reală. Îmbunătățirea experiențelor de vânzare cu amănuntul prin aducerea datelor web și a analizelor în unitățile fizice. Crearea de metode în care angajații pot fi instruiți și scenarii în care roboții pot învăța lucrătorii.
Crearea de setări inteligente care acordă prioritate siguranței și confortului nostru. Edge computing, care permite companiilor să opereze aplicații cu cele mai înalte niveluri de fiabilitate, în timp real și nevoi de date imediat la fața locului, este similară cu toate aceste cazuri. În cele din urmă, acest lucru permite întreprinderilor să inoveze mai rapid, să lanseze noi bunuri și servicii mai rapid și să creeze noi fluxuri de venituri.
Edge computing și AI/ML
Având accent pe colectarea datelor și procesarea în timp real, edge computing poate ajuta aplicațiile inteligente cu consum mare de date să aibă succes. Operațiunile de inteligență artificială/învățare automată (AI/ML), cum ar fi algoritmii de recunoaștere a imaginilor, pot fi efectuate mai eficient mai aproape de sursa de date, eliminând nevoia de a transporta volume mari de date către un centru de date centralizat.
Aceste aplicații combină un număr mare de puncte de date pentru a obține informații de valoare mai mare care pot ajuta întreprinderile să ia decizii mai bune. Această caracteristică poate ajuta la o varietate de interacțiuni ale companiei, inclusiv serviciul pentru clienți, întreținerea preventivă, protecția împotriva fraudelor, luarea deciziilor clinice și multe altele.
Organizațiile pot folosi abordări de management al deciziilor și de inferență AI/ML pentru a filtra, analiza, califica și combina punctele de date pentru a obține informații de ordin superior, considerând fiecare punct de date primit ca un eveniment.
Aplicațiile cu consum intens de date pot fi împărțite în faze, fiecare dintre acestea fiind realizată într-o locație separată din mediul IT. Când datele sunt colectate, preprocesate și transferate, tehnologia de vârf intră în acțiune.
Datele sunt apoi salvate, convertite și utilizate pentru formarea modelelor de învățare automată după ce trec prin etapele de inginerie și analiză, care sunt de obicei efectuate într-un mediu cloud public sau privat. Apoi este returnat la margine pentru pasul de inferență de rulare, care servește și monitorizează masina de învățare modele.
Pentru a îndeplini aceste numeroase obiective și a oferi conectivitate între aceste faze distincte, este necesară o infrastructură flexibilă, adaptivă și elastică și o platformă de dezvoltare a aplicațiilor.
Flexibilitatea de a furniza în mod optim sarcinile de lucru de captare a datelor și de inferență inteligentă la marginea unui mediu, procesarea datelor și încărcăturile de lucru de formare în medii cloud, precum și evenimentele de afaceri și sistemele de gestionare a informațiilor apropiate de utilizatorii de afaceri este oferită de un cloud hibrid. abordare, care oferă o experiență consecventă în cloud-urile publice și private.
Calcul de margine este o componentă crucială a conceptului de cloud hibrid, care își propune să ofere o experiență consecventă de aplicare și operare.
Cazuri de utilizare Edge Computing
Edge computing este folosit în multe dintre tehnologiile pe care le folosim astăzi pentru plăcere și afaceri, de la sisteme de livrare de conținut și tehnologie inteligentă la jocuri, 5G și întreținere predictivă. Serviciile de muzică și video în flux, de exemplu, memorează frecvent datele în cache pentru a reduce latența și pentru a oferi mai multă flexibilitate în rețea ca răspuns la nevoile de trafic ale utilizatorilor.
Edge computing permite producătorilor să monitorizeze mai atent operațiunile lor. Edge computing permite companiilor să monitorizeze cu atenție echipamentele și liniile de producție pentru eficiență și, în anumite situații, să prezică defecțiunile înainte ca acestea să apară, reducând costurile de nefuncționare.
Edge computing este, de asemenea, utilizat în asistența medicală pentru a îngriji mai bine pacienții, oferind medicilor mai multe informații în timp real asupra sănătății lor, fără a fi nevoiți să-și trimită datele la o bază de date terță parte pentru procesare. Corporațiile de petrol și gaze își pot supraveghea activele și pot preveni dificultățile costisitoare în alte locuri.
Tehnologiile Edge Computing sunt, de asemenea, folosite în crearea de case inteligente. Din ce în ce mai multe gadget-uri, în special asistenții vocali, trebuie să se conecteze și să analizeze datele într-o rețea restrânsă. Amazon Alexa și Google Assistant ar dura mult mai mult pentru a descoperi răspunsuri pentru consumatori dacă aceștia nu ar avea acces la putere de calcul descentralizată.
Un alt exemplu tipic de edge computing sunt automobilele conectate. Calculatoarele sunt instalate pe autobuze și căi ferate pentru a urmări circulația pasagerilor și furnizarea de servicii. Cu tehnologia la bordul vehiculelor lor, șoferii de livrare pot determina cele mai eficiente rute. Atunci când se utilizează o strategie de calcul edge, fiecare vehicul rulează pe aceeași platformă standardizată ca și restul flotei, îmbunătățind fiabilitatea serviciului și asigurând securitatea datelor la nivel general.
Un alt exemplu de edge computing sunt mașinile autonome, care gestionează o cantitate mare de date în timp real într-un mediu în care conectivitatea poate fi intermitentă. Vehicule autonome, cum ar fi mașinile cu conducere autonomă, analizează datele senzorilor de la bordul vehiculului pentru a reduce latența datorită volumului mare de date. Cu toate acestea, se pot conecta la un loc central pentru upgrade-uri de software prin aer.
Edge computing contribuie, de asemenea, la disponibilitatea continuă a serviciilor de internet populare. Rețelele de livrare de conținut (CDN) plasează serverele de date în apropierea locațiilor clienților, permițând site-urilor web aglomerate să se încarce rapid și permițând servicii de streaming video rapid.
Beneficii
- Edge computing poate duce la servicii mai ieftine, mai rapide și mai de încredere. Edge computing oferă consumatorilor o experiență mai rapidă și mai consistentă. Edge implică aplicații cu latență scăzută, foarte disponibile, cu monitorizare în timp real pentru companii și furnizori de servicii.
- Edge computing poate economisi costurile de rețea, poate evita limitele lățimii de bandă, poate scurta timpii de transmisie, poate elimina defecțiunile serviciului și vă oferă mai mult control asupra transferului de date sensibile. Timpii de încărcare sunt redusi, iar serviciile online sunt aduse mai aproape de utilizatori, permițând atât stocarea în cache dinamică, cât și statică.
- Calculul la periferie aduce beneficii aplicațiilor care beneficiază de un timp de reacție mai rapid, cum ar fi realitatea augmentată și realitatea virtuală.
- Capacitatea de a face analiză și agregare a datelor mari la fața locului, care permite luarea deciziilor aproape în timp real, este un alt avantaj al calculului de vârf. Păstrând întreaga putere de procesare la nivel local, edge computing scade și mai mult șansa ca datele sensibile să fie expuse, permițând companiilor să aplice standardele de securitate și să respecte regulile de reglementare.
- Fiabilitatea și economiile de costuri asociate cu edge computing beneficiază clienții întreprinderi. Site-urile regionale pot continua să funcționeze independent de un site de bază, menținând puterea de procesare la nivel local, chiar dacă site-ul de bază scade din orice motiv. Prin menținerea capacității de procesare de calcul mai aproape de sursa sa, costul plății pentru lățimea de bandă pentru transportul datelor între site-urile centrale și regionale este redus considerabil.
- O platformă de vârf poate ajuta la operațiuni și la uniformitatea dezvoltării aplicațiilor. Spre deosebire de un centru de date, acesta ar trebui să ofere interoperabilitate pentru a satisface o diversitate mai largă de medii hardware și software. Într-un ecosistem deschis, o abordare avantajoasă bună permite, de asemenea, produse de la mulți furnizori să funcționeze împreună.
Inconvenientele
- Edge computing extinde suprafața globală de atac a unei rețele. Atacurile cibernetice pot folosi dispozitive de vârf ca punct de intrare, permițând unui atacator să injecteze software rău intenționat și să infecteze rețeaua.
- Din păcate, construirea securității eficiente într-un context distribuit este o provocare. Majoritatea procesării datelor are loc în afara liniei directe de vedere a echipei de securitate și a serverului central. Când corporația adaugă un nou echipament, suprafața de atac se extinde și ea.
- Costul edge computing este o altă problemă majoră. Configurarea infrastructurii este costisitoare și complicată, cu excepția cazului în care o corporație lucrează cu un partener local. Cheltuielile de întreținere sunt adesea costisitoare, deoarece echipa trebuie să păstreze multe dispozitive în stare de funcționare excelentă în diferite locații.
Provocări
- Poate fi mai dificil să extindeți serverele edge la un număr de site-uri mici decât să adăugați aceeași capacitate la un singur centru de date de bază. Site-urile fizice au mai multe cheltuieli generale, ceea ce poate fi o provocare pentru întreprinderile mai mici de gestionat.
- Instalațiile Edge Computing sunt de obicei situate în locații îndepărtate, cu puține sau deloc cunoștințe tehnologice la îndemână. Dacă ceva nu merge bine la fața locului, veți avea nevoie de o infrastructură care poate fi reparată rapid de către forță de muncă locală netehnică și apoi controlată central de un grup mic de profesioniști.
- Pentru a ușura gestionarea și a permite o depanare mai rapidă, procedurile de gestionare a site-ului trebuie să fie foarte repetabile pe toate site-urile de calcul edge. Când software-ul este implementat diferit în fiecare locație, apar probleme.
- Locațiile marginale sunt adesea mai puțin sigure decât site-urile de bază în ceea ce privește securitatea fizică. O abordare marginală trebuie să țină cont de posibilitatea unor evenimente răuvoitoare sau neintenționate.
Concluzie
Având în vedere că Internetul lucrurilor și edge computing sunt încă la început, întregul lor potențial este încă departe. În același timp, ei grăbesc schimbările digitale într-o varietate de industrii, precum și modifică viața de zi cu zi a oamenilor din întreaga lume.
Până în 2025, experții se așteaptă ca 75% din procesarea datelor să aibă loc în afara unui centru de date sau a unui cloud obișnuit. Obțineți un avans cu edge computing pentru a descoperi noi posibilități de afaceri, a îmbunătăți eficiența operațională și a oferi experiențe consistente pentru consumatori.
Lasă un comentariu