IoT cihazlarının hızla genişlemesi ve genişleyen hesaplama kapasiteleri, büyük miktarda veriyle sonuçlandı. 5G ağları bağlı mobil cihazların sayısını artırdıkça, veri hacimleri de artmaya devam edecek.
Geçmişte bulut ve yapay zekanın vaatleri, verilerden eyleme geçirilebilir içgörüler üreterek yeniliği otomatikleştirecekleri ve hızlandıracaklarıydı.
Ancak, ağ ve altyapı kapasiteleri, ağ ve altyapı kapasitelerinin olağanüstü miktarı ve karmaşıklığı nedeniyle geride kalmıştır. sağlanan veriler bağlı cihazlar tarafından. Tüm cihaz verileri merkezi bir veri merkezine veya buluta iletildiğinde bant genişliği ve gecikme süresi zorlukları gelişir.
Veriler, başlangıç noktasına daha yakın işlendiğinden ve analiz edildiğinden, uç bilgi işlem daha verimlidir. Veriler bir ağ üzerinden işlenmek üzere bir buluta veya veri merkezine taşınmadığından gecikme süresi büyük ölçüde azalır.
Bu gönderi, Edge bilişimin nasıl çalıştığını, neden gerekli olduğunu açıklayacak ve çeşitli Edge bilişim örneklerini avantajlar ve dezavantajlarla sağlayacaktır.
Kenar bilişim nedir?
Edge bilişim, kurumsal uygulamaları IoT cihazları veya yerel uç sunucular gibi veri kaynaklarına yaklaştıran dağıtılmış bir bilgi işlem platformudur. Verilere kaynağındaki bu yakınlık, daha hızlı içgörüler, daha hızlı tepki süreleri ve artan bant genişliği kullanılabilirliği gibi önemli ticari faydalar sağlayabilir.
En temelde, uç bilgi işlem, işleme ve veri depolamayı, binlerce kilometre uzakta olabilecek merkezi bir konuma güvenmek yerine, veri toplayan cihazlara yaklaştırır.
Bu, verilerin, özellikle gerçek zamanlı verilerin, uygulama performansını bozabilecek gecikme sorunlarına maruz kalmamasını garanti etmek için yapılır. Ayrıca, işlemeyi yerel olarak gerçekleştiren işletmeler, merkezi veya bulut tabanlı bir konuma gönderilmesi gereken veri miktarını azaltarak tasarruf edebilirler.
Bir fabrika katındaki endüstriyel ekipmanı izleyen cihazları veya internete bağlı bir video kamerayı düşünün. canlı video akışı uzak bir ofisten. Veri üreten tek bir cihaz bir ağda verileri kolaylıkla taşıyabilirken, aynı anda veri ileten cihazların sayısı arttığında sorunlar ortaya çıkar.
Tek bir canlı video kamerayı yüzlerce veya binlerce birim ile çarpın. Gecikme yalnızca kaliteyi düşürmekle kalmaz, aynı zamanda bant genişliği ücretleri aşırı derecede yüksek olabilir.
Bu sistemlerin çoğu, yerel bir işleme ve depolama kaynağı sağlayan uç bilgi işlem donanım ve hizmetlerinden yararlanır. Örneğin, bir uç ağ geçidi, bir uç cihazdan gelen verileri işleyebilir ve ardından yalnızca ilgili verileri buluta geri iletebilir. Gerçek zamanlı bir uygulama olması durumunda, verileri uç cihaza geri besleyebilir.
Edge bilişim nasıl çalışır?
Edge'in fiziksel mimarisi karmaşıktır, ancak temel konsept, istemci cihazlarının daha hızlı işleme ve daha sorunsuz işlemler için yakındaki bir uç modülüne bağlanmasıdır. IoT sensörleri, bir çalışanın bilgisayarı, en yeni akıllı telefonları, güvenlik kameraları ve hatta işyeri mola odasının internete bağlı mikrodalga fırını, uç cihazlara örnektir.
Bir otomobil fabrikasındaki robot kolu gibi otonom bir mobil robot, endüstriyel bağlamda bir uç cihaz olarak kullanılabilir. Cerrahların sağlık hizmetlerinde uzak yerlerden ameliyat yapmasına izin veren ileri teknoloji bir cerrahi teknoloji olabilir. Uç bilgi işlem altyapısı içinde uç ağ geçitleri uç cihazlar olarak kabul edilir.
Modüller, kullanılan terminolojiye bağlı olarak uç sunucular veya uç ağ geçitleri olarak adlandırılabilir. Hizmet sağlayıcılar, bir uç ağını etkinleştirmek için birden çok uç ağ geçidi veya sunucu kurarken (örneğin, 5G ağı için Verizon), özel uç ağı uygulamak isteyen kuruluşların da bu donanımı dikkate alması gerekecektir.
Normal bir yapılandırmada, veriler bir kullanıcının bilgisayarında veya herhangi bir başka istemci uygulamasında oluşturulur. Daha sonra verilerin depolandığı ve işlendiği internet, intranet, LAN vb. kanallar aracılığıyla sunucuya aktarılır. Bu, istemci-sunucu bilgi işlem için hala denenmiş ve gerçek bir yaklaşımdır.
Edge bilişimin arkasındaki fikir basittir: Verileri veri merkezine yaklaştırmak yerine, veri merkezi verilere daha yakın bir yere taşınır. Veri merkezinin depolama ve işleme kaynakları, veri kaynağına mümkün olduğunca yakın (tercihen aynı alanda) bulunur.
Edge bilişim neden önemlidir?
Günümüz bilişiminin çoğu uçta, hastaneler, fabrikalar ve perakende mağazaları gibi yerlerde, en hassas verileri işleyerek ve tutarlı ve güvenli bir şekilde çalışması gereken kritik görev aygıtlarına güç sağlayarak gerçekleşmektedir.
Bu konumlar, ağ bağlantısı gerektirmeyen düşük gecikmeli çözümler gerektirir. Edge'in müşteri katılımı ve pazarlamadan üretim ve arka ofis operasyonlarına kadar her sektörde ve işlevde bir şirketi bozma potansiyeli, onu bu kadar ilgi çekici yapan şeydir. Bu durumlarda, uç, proaktif ve uyarlanabilir iş süreçlerini sıklıkla gerçek zamanlı olarak etkinleştirerek yeni ve iyileştirilmiş kullanıcı deneyimleri sağlar.
İşletmeler, dijital dünyayı gerçek dünyaya getirmek için Edge'i kullanabilir. Web verilerini ve analitiği fiziksel kuruluşlara getirerek perakende deneyimlerini iyileştirmek. Çalışanların eğitilebileceği yöntemler ve robotların çalışanlara öğretebileceği senaryolar oluşturmak.
Güvenliğimizi ve konforumuzu ön planda tutan akıllı ayarlar oluşturmak. İşletmelerin en yüksek düzeyde güvenilirlik, gerçek zamanlı ve anında veri ihtiyacı ile uygulamaları yerinde çalıştırmasını sağlayan uç bilgi işlem, tüm bu durumlara benzer. Son olarak, bu, işletmelerin daha hızlı yenilik yapmalarını, yeni mal ve hizmetleri daha hızlı piyasaya sürmelerini ve yeni gelir akışları yaratmalarını sağlar.
Sınır bilişim ve AI/ML
Veri toplama ve gerçek zamanlı işlemeye verdiği önem ile uç bilgi işlem, veri yoğun akıllı uygulamaların başarılı olmasına yardımcı olabilir. Görüntü tanıma algoritmaları gibi yapay zeka/makine öğrenimi (AI/ML) işlemleri, veri kaynağına daha yakın bir yerde yürütülebilir ve büyük hacimli verileri merkezi bir veri merkezine taşıma ihtiyacını ortadan kaldırır.
Bu uygulamalar, kuruluşların daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilecek daha yüksek değerli bilgiler elde etmek için çok sayıda veri noktasını birleştirir. Bu özellik, müşteri hizmetleri, önleyici bakım, dolandırıcılık koruması, klinik karar verme ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli şirket etkileşimlerinde yardımcı olabilir.
Kuruluşlar, gelen her veri noktasını bir olay olarak değerlendirerek daha yüksek dereceli bilgiler elde etmek için veri noktalarını filtrelemek, analiz etmek, nitelemek ve birleştirmek için karar yönetimi ve AI/ML çıkarım yaklaşımlarını kullanabilir.
Veri yoğun uygulamalar, her biri BT ortamında ayrı bir yerde gerçekleştirilen aşamalara ayrılabilir. Veriler toplandığında, önceden işlendiğinde ve aktarıldığında, uç teknoloji devreye girer.
Daha sonra veriler kaydedilir, dönüştürülür ve genellikle genel veya özel bulut ortamında gerçekleştirilen mühendislik ve analitik aşamalarından geçtikten sonra makine öğrenimi modeli eğitimi için kullanılır. Ardından, aşağıdakilere hizmet eden ve izleyen çalışma zamanı çıkarım adımı için uca döndürülür. makine öğrenme modelleri.
Bu sayısız hedefe ulaşmak ve bu farklı aşamalar arasında bağlantı sağlamak için esnek, uyarlanabilir ve esnek bir altyapı ve uygulama geliştirme platformu gereklidir.
Bir ortamın ucunda veri yakalama ve akıllı çıkarım iş yüklerini, bulut ortamları genelinde kaynak yoğun veri işleme ve eğitim iş yüklerini ve iş kullanıcılarına yakın iş olayları ve içgörü yönetim sistemlerini en iyi şekilde sağlama esnekliği bir hibrit bulut tarafından sağlanır. Genel ve özel bulutlarda tutarlı bir deneyim sağlayan yaklaşım.
Kenar hesaplama tutarlı bir uygulama ve operasyon deneyimi sağlamayı amaçlayan hibrit bulut konseptinin önemli bir bileşenidir.
Edge Computing Kullanım senaryoları
Sınır bilişim, içerik dağıtım sistemlerinden akıllı teknolojiye, oyun, 5G ve kestirimci bakıma kadar bugün zevk ve iş için kullandığımız birçok teknolojide kullanılmaktadır. Akışlı müzik ve video hizmetleri, örneğin, gecikmeyi azaltmak ve kullanıcı trafiği ihtiyaçlarına yanıt olarak daha fazla ağ esnekliği sağlamak için verileri sıklıkla önbelleğe alır.
Kenar bilişim, üreticilerin operasyonlarını daha yakından kontrol etmelerini sağlar. Sınır bilişim, işletmelerin ekipmanı ve üretim hatlarını verimlilik açısından dikkatli bir şekilde izlemesine ve belirli durumlarda arızaları oluşmadan önce tahmin etmesine, böylece arıza süresi maliyetlerini düşürmesine olanak tanır.
Edge bilişim, hastalara daha iyi bakım sağlamak için sağlık hizmetlerinde de kullanılıyor ve doktorlara verilerini işlemek için üçüncü taraf bir veritabanına göndermek zorunda kalmadan sağlıkları hakkında daha gerçek zamanlı bilgiler sunuyor. Petrol ve gaz şirketleri varlıklarına göz kulak olabilir ve başka yerlerde maliyetli zorlukları önleyebilir.
Akıllı evlerin oluşturulmasında uç bilgi işlem teknolojileri de kullanılmaktadır. Gittikçe daha fazla gadget'ın, özellikle sesli asistanların, sınırlı bir ağdaki verileri bağlaması ve analiz etmesi gerekiyor. Merkezi olmayan bilgi işlem gücüne erişimleri olmasaydı, Amazon Alexa ve Google Asistan'ın tüketiciler için yanıtları keşfetmesi çok daha uzun sürerdi.
Kenar hesaplamanın bir başka tipik örneği, bağlantılı otomobillerdir. Yolcu hareketini ve hizmet sunumunu izlemek için otobüslere ve demiryollarına bilgisayarlar kurulur. Araçlarında bulunan teknoloji ile teslimat sürücüleri en etkili rotaları belirleyebilir. Bir uç bilgi işlem stratejisi kullanıldığında, her araç filonun geri kalanıyla aynı standartlaştırılmış platformda çalışarak hizmet güvenilirliğini artırır ve tüm alanlarda veri güvenliğini sağlar.
Uç bilgi işlemin bir başka örneği, bağlantının kesintili olabileceği bir ortamda büyük miktarda gerçek zamanlı veriyi işleyen otonom arabalardır. Otonom araçlarKendi kendini süren otomobiller gibi, veri hacmi nedeniyle gecikmeyi azaltmak için araçtaki sensör verilerini analiz eder. Bununla birlikte, kablosuz olarak yazılım yükseltmeleri için merkezi bir yere bağlanabilirler.
Uç bilgi işlem, popüler internet hizmetlerinin sürekli kullanılabilirliğine de katkıda bulunur. İçerik dağıtım ağları (CDN'ler), veri sunucularını müşterilerin konumlarının yakınına yerleştirerek yoğun web sitelerinin hızlı bir şekilde yüklenmesine ve hızlı video akışı hizmetlerine olanak tanır.
Faydaları
- Uç bilgi işlem, daha ucuz, daha hızlı ve daha güvenilir hizmetlerle sonuçlanabilir. Sınır bilişim, tüketiciler için daha hızlı ve daha tutarlı bir deneyim sağlar. Edge, şirketler ve hizmet sağlayıcılar için gerçek zamanlı izleme ile düşük gecikmeli, yüksek oranda kullanılabilir uygulamalar anlamına gelir.
- Sınır bilişim ağ maliyetlerinden tasarruf edebilir, bant genişliği sınırlarından kaçınabilir, iletim sürelerini kısaltabilir, hizmet hatalarını ortadan kaldırabilir ve hassas veri aktarımı üzerinde size daha fazla kontrol sağlayabilir. Yükleme süreleri azaltılır ve çevrimiçi hizmetler kullanıcılara daha yakın hale getirilerek hem dinamik hem de statik önbelleğe almaya olanak sağlanır.
- Uçta bilgi işlem, artırılmış gerçeklik ve sanal gerçeklik gibi daha hızlı tepki süresinden yararlanan uygulamalara fayda sağlar.
- Neredeyse gerçek zamanlı karar vermeye olanak tanıyan yerinde büyük veri analitiği ve toplama kapasitesi, uç bilgi işlemin bir başka avantajıdır. Tüm bu işlem gücünü yerel tutarak, uç bilgi işlem, hassas verilerin açığa çıkma şansını daha da azaltır ve işletmelerin güvenlik standartlarını uygulamasına ve düzenleyici kurallara uymasına olanak tanır.
- Uç bilgi işlemle ilişkili güvenilirlik ve maliyet tasarrufları, kurumsal müşterilere fayda sağlar. Bölgesel siteler, çekirdek site herhangi bir nedenle çökse bile, işlem gücünü yerel tutarak çekirdek siteden bağımsız olarak çalışmaya devam edebilir. Bilgi işlem işleme kapasitesini kaynağına daha yakın tutarak, çekirdek ve bölgesel siteler arasında veri taşımak için bant genişliği için ödeme maliyeti önemli ölçüde azaltılır.
- Bir uç platform, işlemlere ve uygulama geliştirme tekdüzeliğine yardımcı olabilir. Bir veri merkezinin aksine, daha geniş bir donanım ve yazılım ortamı çeşitliliğine hitap etmek için birlikte çalışabilirlik sunmalıdır. Açık bir ekosistemde, iyi bir uç yaklaşımı, birçok tedarikçinin ürünlerinin birlikte çalışmasına da olanak tanır.
Dezavantajları
- Kenar bilişim, bir ağın genel saldırı yüzeyini genişletir. Siber saldırılar, uç cihazları bir giriş noktası olarak kullanabilir ve bir saldırganın kötü amaçlı yazılım enjekte etmesine ve ağa bulaşmasına izin verebilir.
- Ne yazık ki, dağıtılmış bir bağlamda etkili güvenlik oluşturmak zordur. Veri işlemenin çoğu, güvenlik ekibinin ve merkezi sunucunun doğrudan görüş alanı dışında gerçekleşir. Şirket yeni bir ekipman parçası eklediğinde saldırı yüzeyi de genişler.
- Kenar bilişimin maliyeti bir başka önemli sorundur. Bir şirket yerel bir uç ortağıyla çalışmadıkça altyapıyı kurmak pahalı ve karmaşıktır. Bakım masrafları, ekibin çeşitli yerlerde birçok cihazı mükemmel çalışır durumda tutması gerektiğinden genellikle pahalıdır.
Zorluklar
- Uç sunucuları birkaç küçük siteye ölçeklendirmek, aynı kapasiteyi tek bir çekirdek veri merkezine eklemekten daha zor olabilir. Fiziksel sitelerin daha fazla ek yükü vardır ve bu da küçük işletmelerin üstesinden gelmesi zor olabilir.
- Uç bilgi işlem kurulumları, tipik olarak, eldeki teknolojik bilgi birikiminin çok az olduğu veya hiç olmadığı uzak konumlarda bulunur. Sahada bir şeyler ters giderse, teknik olmayan yerel işgücü tarafından hızla düzeltilebilecek ve daha sonra küçük bir profesyoneller grubu tarafından merkezi olarak kontrol edilebilecek bir altyapıya ihtiyacınız olacaktır.
- Yönetimi kolaylaştırmak ve daha hızlı sorun giderme sağlamak için site yönetimi prosedürleri, tüm uç bilgi işlem sitelerinde yüksek oranda tekrarlanabilir olmalıdır. Yazılım her lokasyonda farklı şekilde uygulandığında problemler ortaya çıkar.
- Uç konumlar, fiziksel güvenlik açısından genellikle çekirdek sitelerden daha az güvenlidir. Bir uç yaklaşımı, kötü niyetli veya kasıtsız olayların olasılığını hesaba katmalıdır.
Sonuç
Nesnelerin İnterneti ve uç bilişimin henüz emekleme aşamasında olduğu düşünüldüğünde, tam potansiyelleri hala çok uzakta. Aynı zamanda, çeşitli endüstrilerde dijital değişimi hızlandırmakta ve tüm dünyada insanların günlük yaşamlarını değiştirmektedir.
2025 yılına kadar uzmanlar, veri işlemenin %75'inin tipik bir veri merkezinin veya bulutun dışında gerçekleşmesini bekliyor. Yeni iş olanaklarını keşfetmek, operasyonel verimliliği artırmak ve tutarlı tüketici deneyimleri sağlamak için uç bilgi işlem ile bir adım önde başlayın.
Yorum bırak