Kas yra „Edge Computing“? | CB įžvalgų tyrimai

Kartais greitesnis duomenų apdorojimas yra prabanga – kitu metu tai lemiamas aspektas priimant sprendimus tiek verslui, tiek žmonėms, ypač krizės metu.

Pavyzdžiui, finansinių paslaugų srityje prekybininkams dažnai reikia priimti sprendimus realiuoju laiku, atsižvelgiant į įvykius ar didelius rinkos pokyčius, o bet koks duomenų skaičiavimo atsilikimas gali sukelti milžinišką pinigų praradimą.

Visoje sveikatos priežiūros srityje nešiojamieji kompiuteriai (įskaitant nešiojamus EKG prietaisus ir temperatūros stebėjimo jutiklius) yra vis svarbesni renkant paciento duomenis. Padidėjus pacientų duomenų stacionarams, net ir mažiausias vėlavimas apdoroti gali būti gyvybės ar mirties klausimas.

Nors didžioji dalis prijungtų įrenginių duomenų apdorojimo pramonės šakose dabar vyksta debesyje, duomenų siuntimas pirmyn ir atgal per centrinį serverį gali užtrukti per kelias sekundes – tam taip pat reikia daug brangios infrastruktūros. Iki 2024 m. Pasaulyje kiekvieną dieną bus sukurta maždaug 149 zetabaitai – ekvivalentas daugiau nei 149 t gigabaitams.

Kai tiek daug daugiau įrenginių yra prijungti prie interneto ir generuojami duomenys, gali būti, kad debesų kompiuterija negali viso to valdyti – arba pakankamai mažesnė vėlavimo trukmė, kad būtų naudinga kritiniais sprendimų priėmimo momentais.

Čia atsiranda krašto skaičiavimas.

Kraštinis skaičiavimas reiškia ketvirtą pagrindinį šiuolaikinio skaičiavimo paradigmos pokytį. Pirmieji 1950-ųjų ir 60-ųjų didieji kadrai buvo paskesni, po to buvo pereita prie 70-ojo ir 80-ojo dešimtmečio kliento / serverio modelio, kuris tęsėsi ir 2000-ųjų pradžioje. Debesis buvo trečioji svarbi permaina, kurios kūrimą pradėjo „Amazon“ AWS. Dabar krašto skaičiavimas gali būti toks pat trikdantis, kaip mes dalinamės informacija, kaip debesys buvo kliento / serverio modeliui.

„Edge“ skaičiavimo technologija žada greitesnį apdorojimą už potencialiai mažesnes išlaidas tiesiai iš duomenų šaltinio ir gali pakeisti praktiškai kiekvieną pramonę ir ekonomikos sektorių. Bet kaip tai veikia?

Kas yra „Edge Computing“?

Kraštinis skaičiavimas leidžia prijungtiems įrenginiams apdoroti duomenis arčiau jų sukūrimo vietos arba „krašto“. Tai gali būti pačiame įrenginyje (ty jutikliuose) arba arti įrenginio ir yra alternatyva duomenų siuntimui į centralizuotą debesį apdoroti. Kai kurie iš didžiausių technologijų žaidėjų, įskaitant „Amazon“, „Microsoft“ ir „Google“, tyrinėja pažangiuosius kompiuterius, kurie gali sukelti kitas dideles skaičiavimo varžybas.

Šaltinis: Tyrimų vartai

Nors „Amazon Web Services“ (AWS) ir toliau pirmauja viešajame debesų krašte, belieka laukti, kas taps šios besiformuojančios krašto skaičiavimo erdvės lyderiu. Šiame paaiškinime mes labiau pasineriame į tai, kas yra pranašumas skaičiavimams, su technologija susijusiems pranašumams ir jų pritaikymui įvairiose pramonės šakose.

Turinys:

Kintantis skaičiavimo kraštovaizdis

• Debesų kompiuterija įgalina susietą pasaulį
• Perėjimas prie krašto skaičiavimo

Briauninio skaičiavimo pranašumai

Krašto skaičiavimo kraštovaizdis

„Edge“ skaičiavimas visose pramonės šakose

• Transportas
• Sveikatos apsauga
• Gamyba
• Žemės ūkis ir protingi ūkiai
• Energijos ir tinklo valdymas
• Mažmeninė
• Finansinės paslaugos

Išvada

Kintantis skaičiavimo kraštovaizdis

Kad galėtume suprasti krašto skaičiavimą, turime pasidomėti, kaip jo pirmtakas – debesų kompiuterija – atvėrė kelią IoT įrenginiams visame pasaulyje.

„CLOUD COMPUTING“ ĮSIGIJO PRIEJUNGTĄ PASAULĮ

Nuo nešiojamų iki prijungtų virtuvės prietaisų, prie interneto prijungtų prietaisų yra visur. Tikimasi, kad iki 2035 m. Pasaulinė daiktų interneto rinka viršys 5,4 USD. Dėl to debesų kompiuterija – procesas, kurio metu daugelis šių išmaniųjų įrenginių prisijungia prie interneto, kad galėtų veikti – tapo vis labiau dominuojančia tendencija.

Paminėjimai „debesų kompiuterija“

Debesų kompiuterija suteikia įmonėms galimybę saugoti ir apdoroti duomenis (be kitų skaičiavimo užduočių) ne savo fizinėje aparatinėje įrangoje ir nuotolinių serverių tinkle – liaudyje vadinamame „debesyje“.

Pvz., Asmuo gali nuspręsti sukurti savo išmaniojo telefono atsarginę kopiją naudodamas „Apple iCloud“. Tada ji gali gauti savo išmaniojo telefono duomenis per kitą įrenginį, kuriame veikia internetas, pvz., Stalinį kompiuterį, prisijungę prie savo paskyros ir prisijungdami prie debesies. Jos informacija neapsiriboja vidinio kietojo disko talpa išmaniajame telefone ar darbalaukyje.

Tai tik vienas iš daugelio debesų kompiuterijos naudojimo atvejų. Kitas pavyzdys – visapusiškų programų, prie kurių galima prisijungti per žiniatinklį ar mobilųjį naršyklę, paleidimas.

Nors „debesis“ užburia didžiulio, decentralizuoto tinklo, kuriame gyvena didžioji dalis pasaulio duomenų, vaizdus, ​​fiziniai duomenų centrai sudaro didžiąją dalį debesų faktinės architektūros. 2021 m. Pradžioje visoje JAV buvo beveik 1 500 pagrindinių duomenų centrų. Didžiulėse sandėlio patalpose gali būti dešimtys tūkstančių atskirų serverių, ir būtent šie serveriai saugo ir apdoroja didžiąją dalį duomenų, kuriais vartotojai pasitiki kiekvieną dieną, pradedant tiesioginio perdavimo internetu paslaugomis ir baigiant bendradarbiavimo dokumentų redagavimo įrankiais. Pagrindiniai žaidėjai, tokie kaip „Amazon“, „Google“ ir „Microsoft“, paprastai turi savo duomenų centrus, o „SaaS“ kompanijos, tokios kaip „Dropbox“ ir „Salesforce“, dažnai pasikliauja kelių paslaugų teikėjų dalijamais duomenų centrais, vadinamais „colocation“ arba „multitenant“ duomenų centrais.

Fizinis vartotojo arti duomenų centras dažnai daro tiesioginę įtaką to, kaip greitai to vartotojo įrankiai ir programos gali siųsti ir gauti informaciją – veiksnys, žinomas kaip vėlavimas. Daugumos programų vėlavimas vėluoja nėra labai trikdantis. Pavyzdžiui, transliuojant vaizdo įrašų paslaugas vėlavimas vėluoja keletą milisekundžių, o tai greičiausiai nebus pastebima daugumai vartotojų.

Tačiau centralizuotas debesų kompiuterija nėra idealus visoms programoms ir naudojimo atvejams. „Edge Computing“ teikia sprendimus ten, kur tradicinė debesų infrastruktūra gali trūkti.

PASIKEITIMAS APSKAIČIUOTI KRAŠTU

Didelėje duomenų ateityje ateityje, kai prie interneto prijungti milijardai įrenginių, greitesnis ir patikimesnis duomenų apdorojimas taps labai svarbus.

Debesų kompiuterija, atsižvelgiant į jos centralizuotą pobūdį, pastaraisiais metais pasirodė esanti ekonomiška ir lanksti, tačiau didėjant IoT ir mobiliajam skaičiavimui, atsirado įtampa tinklo pralaidumui arba tai, kiek duomenų galima perduoti tinkle per tam tikrą laikotarpį. .

Galų gale ne visiems išmaniesiems įrenginiams reikia naudoti debesų kompiuteriją. Kai kuriais atvejais galima ir reikia vengti pirmyn ir atgal, o tai yra pagrindinė krašto skaičiavimo sąvoka.

Atsižvelgiant į platų pritaikymo spektrą, pradedant nuo pagalbos autonominėms transporto priemonėms paspartinti reakcijos laiką ir apsaugant neskelbtinus sveikatos duomenis, prognozuojama, kad pažangiosios skaičiavimo infrastruktūros rinka sieks 450 mlrd. USD, rodo „CB Insights“ pramonės analitikų sutarimas.

Kraštinis skaičiavimas leidžia duomenis apdoroti arčiau jų sukūrimo vietos (pvz., Variklių, siurblių, generatorių ar kitų jutiklių), sumažindamas poreikį perduoti duomenis pirmyn ir atgal iš debesies.

Šaltinis: HPE

„Edge“ skaičiavimo infrastruktūra apibūdinama kaip „tinklinis mikroduomenų centrų tinklas, kuris apdoroja arba saugo svarbiausius duomenis vietoje ir visus gautus duomenis perkelia į centrinį duomenų centrą arba debesies saugyklos saugyklą, mažesnio nei 100 kvadratinių pėdų ploto“, rodo tyrimai tvirtas IDC.

Kitaip tariant, o ne saugoti ir apdoroti didžiulius duomenų kiekius dideliuose, centralizuotuose duomenų centruose, esančiuose šimtus ar net tūkstančius mylių nuo tinklo įrenginio, krašto skaičiavimas remiasi didesniu, paskirstytu, daug mažesnių duomenų tinklu. mazgai, kad sumažintumėte vėlavimą ir padidintumėte greitį bei reagavimą.

Pavyzdžiui, traukinyje gali būti jutikliai, kurie gali nedelsdami pateikti jo variklio būseną. Pagal šį scenarijų jutiklio duomenims nereikia keliauti į duomenų centrą traukinyje ar debesyje, norint sužinoti, ar kažkas veikia operacijas, ar ne.

Lokalizavus duomenų apdorojimą ir saugojimą, kompiuterių tinklai mažiau apkraunami. Kai į debesį siunčiama mažiau duomenų, vėlavimo tikimybė – duomenų apdorojimo vėlavimas, atsirandantis dėl sąveikos tarp debesies ir IoT įrenginių, sumažėja.

Tai taip pat prisiima daugiau atsakomybės už aparatinę pagrindinę kompiuterio technologiją, kurią sudaro jutikliai, skirti duomenims rinkti, ir procesoriai arba GPU, skirti apdoroti duomenis prijungtuose įrenginiuose.

Kai krašto skaičiavimas ima veikti, svarbu suprasti kitą technologiją, su kuria susiję krašto įtaisai: rūko skaičiavimą.

Nors krašto skaičiavimas konkrečiau reiškia skaičiavimo procesus, atliekamus tinklo „krašte“ ar šalia jo, miglinis skaičiavimas reiškia tinklo ryšius tarp krašto įrenginių ir debesies.

Kitaip tariant, rūko skaičiavimas pratęsia debesį arčiau tinklo krašto; todėl, „OpenFog“ teigimu, „rūko skaičiavimuose visada naudojamas krašto skaičiavimas, bet ne atvirkščiai“.

Grįžtame prie mūsų traukinių scenarijaus: jutikliai gali rinkti duomenis, bet negali iškart jų veikti. Pavyzdžiui, jei traukinio inžinierius nori informacijos, kaip veikė traukinio ratai ir stabdžiai, jie gali naudoti jutiklio duomenis, sukauptus per tam tikrą laiką, kad numatytų, ar detales reikia remontuoti, ar ne.

Šioje situacijoje duomenų apdorojimui naudojamas kraštas, tačiau jis ne visada yra greitas (skirtingai nei nustatant variklio būseną). Naudojant rūko skaičiavimą, trumpalaikę analizę galima įvertinti tam tikru laiko momentu ir nereikia visiškai grįžti į centralizuotą debesį.

Taigi svarbu suprasti, kad nors krašto skaičiavimas papildo debesų kompiuteriją ir labai glaudžiai bendradarbiauja su rūko kompiuterija, jokiu būdu negalima pakeisti to.

Briauninio skaičiavimo pranašumai

Nors naujai sukurta erdvė, krašto skaičiavimas suteikia akivaizdžių pranašumų, įskaitant:

• Realaus laiko arba greitesnis duomenų apdorojimas ir analizė: Duomenys apdorojami arčiau šaltinio, o ne išoriniame duomenų centre ar debesyje, o tai sumažina vėlavimo laiką.
• Mažesnės išlaidos: Įmonės vietinių įrenginių duomenų valdymo sprendimams išleidžia mažiau nei debesų ir duomenų centrų tinklams.
• Mažesnis tinklo srautas: Didėjant IoT įrenginių skaičiui, duomenų generavimas ir toliau auga rekordiškai sparčiai. Todėl tinklo pralaidumas tampa ribotesnis, užgoždamas debesį ir sukeldamas didesnį duomenų trūkumą.
• Padidėjęs taikymo efektyvumas: Esant mažesniam delsos lygiui, programos gali veikti efektyviau ir didesniu greičiu.

Akcentuojant debesies vaidmenį, sumažėja ir vieno nesėkmės taško galimybė.

Pavyzdžiui, jei įmonė naudoja centralizuotą debesį savo duomenims saugoti, o debesis nusileidžia, duomenys tampa nepasiekiami, kol problema bus išspręsta, ir gali sukelti rimtą verslo praradimą.

2016 m. „Salesforce.com“ buvo išjungtas daugiau nei 24 valandas neprisijungus dėl „Salesforce“ Šiaurės Amerikos 14 svetainės (dar žinomos kaip NA14) prastovos. Klientai negalėjo pasiekti daugybės klientų duomenų – nuo telefono numerių iki el. Laiškų ir dar daugiau – o tai labai sutrikdė verslą.

Nuo tada „Salesforce“ perkėlė savo IoT debesį į „Amazon AWS“, tačiau nutrūkimas išryškina didelę problemą pasikliauti vien tik debesimi. Nuo 2018 m. Pabaigos tik apie 10% įmonėje sukurtų duomenų buvo tvarkomi už centralizuotų duomenų centrų ribų. Kai kurie skaičiavimai rodo, kad iki 2025 m. Iki 75% įmonės duomenų tvarkys krašto skaičiavimo mazgai – tai reikšmingas pokytis, kaip ir kur tvarkomi ir vykdomi verslo duomenys.

Mažiau pasikliaudami debesimi, tai reiškia, kad tam tikri įrenginiai gali patikimai veikti neprisijungę. Tai ypač naudinga tose vietose, kur interneto ryšys yra ribotas – tiek konkrečiose geografinėse vietovėse, kuriose yra mažai prieigos, nei nutolusiose, dažnai nepasiekiamose vietose, pavyzdžiui, naftos telkiniuose.

Kitas svarbus krašto skaičiavimo pranašumas yra susijęs su saugumu ir atitikimu. Tai ypač svarbu, kai vyriausybės vis labiau rūpinasi, kaip įmonės naudojasi vartotojų duomenimis.

Taip yra 2018 m. ES įgyvendinant Bendrąjį duomenų apsaugos reglamentą (BDAR), kuriuo siekiama apsaugoti asmens tapatybę identifikuojančią informaciją nuo piktnaudžiavimo duomenimis.

Kadangi krašto įtaisai renka ir veikia duomenis vietiniu lygmeniu, galima išvengti duomenų perdavimo į debesį. Slaptos informacijos nereikia perduoti per …