Rýchla expanzia zariadení internetu vecí, ako aj ich rozširujúca sa výpočtová kapacita, viedli k obrovskému množstvu dát. A keďže siete 5G rozširujú počet prepojených mobilných zariadení, objemy dát budú naďalej rásť.
Prísľub cloudu a AI v minulosti bol, že automatizujú a urýchľujú inovácie generovaním použiteľného prehľadu z údajov.
Sieťové a infraštruktúrne kapacity však boli predbehnuté mimoriadnym množstvom a zložitosťou poskytnuté údaje pripojenými zariadeniami. Problémy so šírkou pásma a latenciou vznikajú, keď sa všetky údaje zariadenia prenášajú do centralizovaného dátového centra alebo cloudu.
Edge computing je efektívnejší, pretože údaje sa spracúvajú a analyzujú bližšie k bodu pôvodu. Latencia sa výrazne zníži, pretože údaje sa neprenášajú cez sieť do cloudu alebo dátového centra na spracovanie.
Tento príspevok vysvetlí, ako funguje Edge computing, prečo je to nevyhnutné, a poskytne rôzne príklady Edge computingu s výhodami a nevýhodami.
Čo je to Edge computing?
Edge computing je distribuovaná výpočtová platforma, ktorá približuje podnikové aplikácie k zdrojom údajov, ako sú zariadenia internetu vecí alebo lokálne okrajové servery. Táto blízkosť k údajom pri ich zdroji môže poskytnúť významné obchodné výhody, ako sú rýchlejšie prehľady, rýchlejšie reakčné časy a zvýšená dostupnosť šírky pásma.
Vo svojej najzákladnejšej podobe prináša edge computing spracovanie a ukladanie údajov bližšie k zariadeniam, ktoré zhromažďujú údaje, namiesto toho, aby sa spoliehali na centrálne miesto, ktoré môže byť vzdialené tisíce kilometrov.
Toto sa robí s cieľom zaručiť, že údaje, najmä údaje v reálnom čase, nebudú vystavené problémom s oneskorením, ktoré by mohli zhoršiť výkon aplikácie. Navyše, lokálnym spracovaním môžu podniky ušetriť peniaze znížením množstva údajov, ktoré sa musia odosielať do centralizovaného alebo cloudového umiestnenia.
Zvážte zariadenia, ktoré monitorujú priemyselné zariadenia v továrni, alebo videokameru pripojenú na internet streamuje živé video zo vzdialenej kancelárie. Zatiaľ čo jedno zariadenie produkujúce dáta môže ľahko presúvať dáta cez sieť, problémy nastávajú, keď počet zariadení prenášajúcich dáta súčasne rastie.
Vynásobte jednu živú videokameru stovkami alebo tisíckami jednotiek. Nielenže by oneskorenie znížilo kvalitu, ale poplatky za šírku pásma by mohli byť neúmerne vysoké.
Mnohé z týchto systémov ťažia z okrajového výpočtového hardvéru a služieb, ktoré poskytujú lokálny zdroj spracovania a ukladania. Napríklad hraničná brána dokáže spracovať dáta z hraničného zariadenia a následne preniesť len relevantné dáta späť do cloudu. V prípade aplikácie v reálnom čase môže tiež dodávať údaje späť do okrajového zariadenia.
Ako funguje Edge computing?
Fyzická architektúra edge je zložitá, ale základný koncept spočíva v tom, že klientske zariadenia sa pripájajú k blízkemu okrajovému modulu pre rýchlejšie spracovanie a plynulejšie operácie. Senzory internetu vecí, počítač zamestnancov, ich najnovší smartfón, bezpečnostné kamery alebo dokonca mikrovlnná rúra na pracovisku pripojená na internet sú príkladmi okrajových zariadení.
Autonómny mobilný robot, ako napríklad rameno robota v automobilovom závode, sa môže použiť ako okrajové zariadenie v priemyselnom kontexte. Môže to byť špičková chirurgická technológia, ktorá umožňuje chirurgom vykonávať operácie zo vzdialených miest v zdravotníctve. V rámci infraštruktúry okrajových výpočtov sa okrajové brány považujú za okrajové zariadenia.
Moduly možno v závislosti od použitej terminológie označiť ako okrajové servery alebo okrajové brány. Zatiaľ čo poskytovatelia služieb nainštalujú viacero okrajových brán alebo serverov, aby umožnili okrajovú sieť (napríklad Verizon pre svoju 5G sieť), organizácie, ktoré majú v úmysle implementovať privátnu okrajovú sieť, budú musieť zvážiť aj toto zariadenie.
V normálnej konfigurácii sa dáta vytvárajú na PC užívateľa alebo akejkoľvek inej klientskej aplikácii. Potom sa prenesie na server cez kanály ako internet, intranet, LAN atď., kde sa dáta uložia a spracujú. Toto je stále osvedčený prístup k počítaču klient-server.
Myšlienka edge computingu je jednoduchá: namiesto presunu dát bližšie k dátovému centru sa dátové centrum premiestni bližšie k dátam. Úložné a spracovateľské zdroje dátového centra sú umiestnené čo najbližšie k zdroju dát (najlepšie v rovnakej oblasti).
Prečo je Edge computing dôležitý?
Veľká časť dnešnej výpočtovej techniky sa odohráva na okraji, na miestach, ako sú nemocnice, továrne a maloobchodné predajne, pričom spracovávajú najcitlivejšie údaje a napájajú kritické zariadenia, ktoré musia fungovať konzistentne a bezpečne.
Tieto miesta si vyžadujú riešenia s nízkou latenciou, ktoré nevyžadujú sieťové pripojenie. Vďaka potenciálu Edge narušiť spoločnosť v každom sektore a funkcii, od zapojenia zákazníkov a marketingu až po výrobné a back-office operácie, je taký zaujímavý. V týchto situáciách edge umožňuje proaktívne a prispôsobiteľné obchodné procesy, často v reálnom čase, čo vedie k novým a vylepšeným užívateľským skúsenostiam.
Firmy môžu použiť Edge na prenesenie digitálneho sveta do reálneho sveta. Zlepšenie maloobchodných skúseností prenesením webových údajov a analýz do fyzických prevádzok. Vytváranie metód, v ktorých môžu byť zamestnanci vyškolení, a scenárov, v ktorých môžu roboty učiť pracovníkov.
Vytváranie inteligentných nastavení, ktoré uprednostňujú našu bezpečnosť a pohodlie. Edge computing, ktorý umožňuje podnikom prevádzkovať aplikácie s najvyššou úrovňou spoľahlivosti, v reálnom čase a dátových potrieb okamžite na mieste, je podobný všetkým týmto prípadom. Napokon to umožňuje podnikom rýchlejšie inovovať, rýchlejšie uvádzať na trh nový tovar a služby a vytvárať nové zdroje príjmov.
Edge computing & AI/ML
So svojím dôrazom na zhromažďovanie údajov a spracovanie v reálnom čase môže edge computing pomôcť k úspechu inteligentných aplikácií náročných na dáta. Operácie umelej inteligencie/strojového učenia (AI/ML), ako sú algoritmy na rozpoznávanie obrázkov, možno efektívnejšie vykonávať bližšie k zdroju údajov, čím sa eliminuje potreba prenášať obrovské objemy údajov do centralizovaného dátového centra.
Tieto aplikácie kombinujú veľké množstvo údajových bodov, aby získali informácie s vyššou hodnotou, ktoré môžu pomôcť podnikom pri prijímaní lepších rozhodnutí. Táto funkcia môže pomôcť s rôznymi interakciami spoločnosti, vrátane zákazníckeho servisu, preventívnej údržby, ochrany pred podvodmi, klinického rozhodovania a ďalších.
Organizácie môžu použiť riadenie rozhodovania a prístupy AI/ML inferencie na filtrovanie, analýzu, kvalifikáciu a kombinovanie údajových bodov na odvodenie informácií vyššieho rádu tým, že každý prichádzajúci údajový bod považujú za udalosť.
Dátovo náročné aplikácie možno rozdeliť do fáz, z ktorých každá sa vykonáva na samostatnom mieste v IT prostredí. Keď sa údaje zhromažďujú, predspracujú a prenesú, do činnosti vstupuje špičková technológia.
Údaje sa potom uložia, skonvertujú a použijú na trénovanie modelu strojového učenia po prechode inžinierskymi a analytickými fázami, ktoré sa bežne vykonávajú vo verejnom alebo súkromnom cloudovom prostredí. Potom sa vráti na okraj pre krok inferencie za behu, ktorý slúži a monitoruje strojové učenie modely.
Na splnenie týchto početných cieľov a ponúknutie konektivity medzi týmito odlišnými fázami je potrebná flexibilná, prispôsobivá a elastická infraštruktúra a platforma na vývoj aplikácií.
Hybridný cloud poskytuje flexibilitu optimálneho poskytovania pracovných zaťažení zberu údajov a inteligentného odvodzovania na okraji prostredia, náročných zdrojov spracovania údajov a školiacich pracovných zaťažení naprieč cloudovými prostrediami a systémov správy obchodných udalostí a prehľadov v blízkosti podnikových používateľov. prístup, ktorý poskytuje konzistentné skúsenosti naprieč verejnými a súkromnými cloudmi.
Výpočty hrán je kľúčovou súčasťou konceptu hybridného cloudu, ktorého cieľom je poskytnúť konzistentné aplikačné a prevádzkové skúsenosti.
Prípady použitia Edge Computing
Edge computing sa používa v mnohých technológiách, ktoré dnes používame na zábavu a podnikanie, od systémov doručovania obsahu a inteligentných technológií až po hry, 5G a prediktívnu údržbu. Napríklad služby streamovania hudby a videa často ukladajú údaje do vyrovnávacej pamäte, aby sa znížila latencia a poskytla sa väčšia flexibilita siete v reakcii na potreby prevádzky používateľov.
Edge computing umožňuje výrobcom dôkladnejšie kontrolovať svoje operácie. Edge computing umožňuje podnikom starostlivo monitorovať efektivitu zariadení a výrobných liniek a v určitých situáciách predvídať chyby skôr, ako k nim dôjde, čím sa znížia náklady na prestoje.
Edge computing sa využíva aj v zdravotníctve na lepšiu starostlivosť o pacientov a ponúka lekárom lepší prehľad o ich zdraví v reálnom čase bez toho, aby museli odosielať svoje údaje do databázy tretej strany na spracovanie. Ropné a plynárenské spoločnosti môžu dohliadať na svoje aktíva a predchádzať nákladným ťažkostiam na iných miestach.
Technológie Edge computing sa využívajú aj pri vytváraní inteligentných domácností. Čoraz viac zariadení, najmä hlasových asistentov, potrebuje pripojiť a analyzovať údaje v obmedzenej sieti. Amazon Alexa a Google Assistant by trvalo oveľa dlhšie, kým by našli odpovede pre spotrebiteľov, ak by nemali prístup k decentralizovanému výpočtovému výkonu.
Ďalším typickým príkladom edge computingu sú prepojené automobily. Počítače sú inštalované v autobusoch a železniciach na sledovanie pohybu cestujúcich a poskytovanie služieb. S technológiou na palube svojich vozidiel môžu vodiči dodávky určiť najefektívnejšie trasy. Pri použití stratégie edge computingu každé vozidlo beží na rovnakej štandardizovanej platforme ako zvyšok vozového parku, čím sa zlepšuje spoľahlivosť služieb a zaisťuje bezpečnosť údajov vo všetkých oblastiach.
Ďalším príkladom edge computingu sú autonómne autá, ktoré spracovávajú obrovské množstvo údajov v reálnom čase v prostredí, kde môže byť konektivita prerušovaná. Autonómne vozidlá, ako sú autá s vlastným pohonom, analyzujú údaje zo senzorov na palube vozidla, aby znížili latenciu v dôsledku obrovského objemu údajov. Môžu sa však pripojiť k centrálnemu miestu pre aktualizáciu softvéru vzduchom.
Edge computing tiež prispieva k trvalej dostupnosti populárnych internetových služieb. Siete na doručovanie obsahu (CDN) umiestňujú dátové servery blízko miest zákazníkov, čo umožňuje rýchle načítanie vyťažených webových stránok a umožňuje rýchle služby streamovania videa.
Výhody
- Edge computing môže viesť k lacnejším, rýchlejším a spoľahlivejším službám. Edge computing poskytuje spotrebiteľom rýchlejší a konzistentnejší zážitok. Edge znamená aplikácie s nízkou latenciou a vysokou dostupnosťou s monitorovaním v reálnom čase pre spoločnosti a poskytovateľov služieb.
- Edge computing môže ušetriť sieťové náklady, vyhnúť sa obmedzeniam šírky pásma, skrátiť prenosové časy, eliminovať zlyhania služieb a poskytnúť vám väčšiu kontrolu nad prenosom citlivých údajov. Časy načítania sú skrátené a online služby sú priblížené používateľom, čo umožňuje dynamické aj statické ukladanie do vyrovnávacej pamäte.
- Výpočtová technika na okraji prináša výhody aplikáciám, ktoré ťažia z rýchlejšieho reakčného času, ako je napríklad rozšírená realita a virtuálna realita.
- Schopnosť vykonávať analýzu a agregáciu veľkých dát na mieste, čo umožňuje rozhodovanie takmer v reálnom čase, je ďalšou výhodou edge computingu. Tým, že sa všetok tento výpočtový výkon udržiava na lokálnom mieste, edge computing ďalej znižuje možnosť odhalenia citlivých údajov, čo umožňuje podnikom presadzovať bezpečnostné štandardy a dodržiavať regulačné pravidlá.
- Spoľahlivosť a úspory nákladov spojené s edge computingom prinášajú výhody podnikovým zákazníkom. Regionálne lokality môžu pokračovať v prevádzke nezávisle od hlavnej lokality tým, že sa výkon spracovania udržiava na miestnej úrovni, a to aj v prípade, že jadro lokality z akéhokoľvek dôvodu nefunguje. Udržaním výpočtovej kapacity bližšie k zdroju sa výrazne znížia náklady na platbu za šírku pásma na prenos údajov medzi hlavnými a regionálnymi lokalitami.
- Okrajová platforma môže pomôcť s jednotnosťou operácií a vývoja aplikácií. Na rozdiel od dátového centra by mal ponúkať interoperabilitu, aby vyhovoval širšej rozmanitosti hardvérových a softvérových prostredí. V otvorenom ekosystéme dobrý prístup na hraniciach tiež umožňuje, aby produkty od mnohých dodávateľov fungovali spoločne.
Nevýhody
- Edge computing rozširuje celkový útočný povrch siete. Kybernetické útoky môžu využívať okrajové zariadenia ako vstupný bod, čo útočníkovi umožňuje vstreknúť škodlivý softvér a infikovať sieť.
- Žiaľ, vybudovanie efektívnej bezpečnosti v distribuovanom kontexte je náročné. Väčšina spracovania údajov prebieha mimo priamej viditeľnosti bezpečnostného tímu a centrálneho servera. Keď korporácia pridá nový kus vybavenia, rozšíri sa aj útočná plocha.
- Ďalším veľkým problémom sú náklady na edge computing. Nastavenie infraštruktúry je drahé a komplikované, pokiaľ korporácia nespolupracuje s lokálnym okrajovým partnerom. Náklady na údržbu sú často drahé, pretože tím musí udržiavať veľa zariadení vo vynikajúcom prevádzkovom stave na rôznych miestach.
Výzvy
- Rozšírenie okrajových serverov na množstvo malých lokalít môže byť náročnejšie ako pridanie rovnakej kapacity do jedného jadrového dátového centra. Fyzické stránky majú väčšiu réžiu, čo môže byť pre menšie podniky náročné.
- Inštalácie Edge Computing sa zvyčajne nachádzajú na vzdialených miestach s malými alebo žiadnymi technologickými znalosťami. Ak sa na mieste niečo pokazí, budete potrebovať infraštruktúru, ktorú môže rýchlo opraviť netechnická miestna pracovná sila a potom ju centrálne ovládať malá skupina profesionálov.
- Na uľahčenie správy a umožnenie rýchlejšieho riešenia problémov musia byť postupy správy lokality vysoko opakovateľné na všetkých okrajových počítačových lokalitách. Keď je softvér na každom mieste implementovaný inak, vznikajú problémy.
- Okrajové miesta sú z hľadiska fyzickej bezpečnosti často menej bezpečné ako hlavné lokality. Okrajový prístup musí počítať s možnosťou zlomyseľných alebo neúmyselných udalostí.
záver
Vzhľadom na to, že internet vecí a edge computing sú ešte len v plienkach, ich plný potenciál je ešte ďaleko. Zároveň urýchľujú digitálne zmeny v rôznych odvetviach a menia každodenný život ľudí na celom svete.
Do roku 2025 odborníci očakávajú, že 75 % spracovania údajov bude prebiehať mimo typického dátového centra alebo cloudu. Získajte náskok s edge computingom, aby ste objavili nové obchodné možnosti, zlepšili prevádzkovú efektivitu a poskytli konzistentné spotrebiteľské skúsenosti.
Nechaj odpoveď