Граничні обчислення спрямовані на оптимізацію веб-додатків та інтернет-пристроїв, а також мінімізацію використання пропускної здатності та затримки під час зв’язку. Це може бути однією з причин його швидкої популярності в цифровому просторі.
Надлишкова кількість даних генерується щодня від компаній, підприємств, фабрик, лікарень, банків та інших установ.
Тому ефективніше керувати даними, зберігати та обробляти їх стало більш критично. Це особливо очевидно у випадку чутливих до часу підприємств, щоб обробляти дані швидко та ефективно для мінімальних ризиків для безпеки та пришвидшення бізнес-операцій.
У цьому може допомогти Edge computing.
Але про що це взагалі? Хмари мало?
Давайте розвіємо ці сумніви, детально розібравшись у граничних обчисленнях.
Що таке Edge Computing?
Граничні обчислення — це сучасна розподілена обчислювальна архітектура, яка наближає зберігання даних і обчислення до джерела даних. Це допомагає заощадити пропускну здатність і покращити час відгуку.
Простіше кажучи, периферійні обчислення включають менше процесів, запущених у хмарі. Він також переміщує ці обчислювальні процеси на крайні пристрої, такі як пристрої Інтернету речей, периферійні сервери або комп’ютери користувачів. Цей спосіб наближення обчислень або на межі мережі зменшує зв’язок на великій відстані між сервером і клієнтом. Таким чином, це зменшує використання пропускної здатності та затримку.
Граничні обчислення, по суті, є архітектурою, а не технологією як такою. Це обчислення, орієнтовані на місцезнаходження, які не покладаються на хмару для виконання роботи. Однак це ніколи не означає, що хмара не існуватиме; просто стає ближче.
Походження периферійних обчислень
Граничні обчислення виникли як концепція в мережах доставки контенту (CDN), створених у 1990-х роках для доставки відео та веб-вмісту за допомогою периферійних серверів, розгорнутих ближче до користувачів. У 2000-х ці мережі розвинулися й почали розміщувати додатки та компоненти додатків безпосередньо на периферійних серверах.
Так з’явилося перше комерційне використання периферійних обчислень. Згодом були розроблені рішення та сервіси периферійних обчислень для розміщення таких додатків, як візки для покупок, агрегація даних у режимі реального часу, вставка реклами тощо.
Архітектура периферійних обчислень
Обчислювальні завдання вимагають відповідної архітектури. І тут немає політики «одного розміру для всіх». Різні типи обчислювальних завдань потребують різної архітектури.
З роками периферійні обчислення стали важливою архітектурою для підтримки розподілених обчислень і розгортання сховищ і обчислювальних ресурсів поблизу того самого географічного розташування, що й джерело.
Незважаючи на те, що в ньому використовується децентралізована архітектура, яка може бути складною та вимагає постійного контролю та моніторингу, периферійні обчислення все ще ефективні у вирішенні складних мережевих проблем, таких як переміщення великих обсягів даних за менший час, ніж інші обчислювальні методи.
Унікальна архітектура периферійних обчислень спрямована на вирішення трьох основних проблем мережі: затримки, пропускної здатності та перевантаження мережі.
Затримка
Це стосується часу, коли пакет даних переходить від однієї точки мережі до іншої. Менша затримка допомагає створювати неймовірну взаємодію з користувачем, але її проблемою є відстань між користувачем (клієнтом), який робить запит, і сервером, який обслуговує запит. Затримка може збільшуватися із збільшенням географічної відстані та перевантаження мережі, що затримує час відповіді сервера.
Розміщуючи обчислення ближче до джерела даних, ви фактично зменшуєте фізичну відстань між сервером і клієнтом, щоб забезпечити швидший час відповіді.
Пропускна здатність
Це кількість даних, які мережа передає з часом і вимірюється в бітах/секунду. Він обмежений для всіх мереж, особливо для бездротового зв’язку. Тому обмежена кількість пристроїв може обмінюватися даними в мережі. І якщо ви хочете збільшити цю пропускну здатність, можливо, вам доведеться заплатити додатково. Крім того, контролювати використання пропускної здатності також важко в мережі, яка підключає велику кількість пристроїв.
Граничні обчислення вирішують цю проблему. Оскільки всі обчислення відбуваються поблизу або біля джерела даних, як-от комп’ютери, веб-камери тощо, пропускна здатність надається лише для їх використання, що зменшує витрати.
Затори
Інтернет включає мільярди пристроїв, які обмінюються даними по всьому світу. Це може бути величезним для мережі та призвести до високого перевантаження мережі та затримок відповіді. Крім того, також можуть статися збої в мережі, що посилить перевантаження, щоб порушити зв’язок між користувачами.
Розгортання серверів і сховищ даних у місці або поблизу місця, де генеруються дані, периферійні обчислення дають змогу багатьом пристроям працювати в більш ефективній і меншій локальній мережі, де локальні пристрої, що генерують дані, можуть використовувати доступну пропускну здатність. Таким чином, це значно зменшує затори та затримку.
Як працює Edge Computing?
Концепція периферійних обчислень не зовсім нова; вона бере свій початок з десятиліть, пов’язаних з дистанційними обчисленнями. Наприклад, філії та віддалені робочі місця розміщують обчислювальні ресурси в місці, де вони можуть отримати максимальну користь, замість того, щоб покладатися на центральне розташування.
У традиційних обчисленнях, де дані створювалися на стороні клієнта (наприклад, на ПК користувача), вони переміщувалися через Інтернет у корпоративну локальну мережу для зберігання даних та їх обробки за допомогою корпоративної програми. Далі вихідні дані надсилаються назад, подорожуючи через Інтернет, щоб досягти пристрою клієнта.
Зараз сучасні ІТ-архітектори відійшли від концепції централізованих центрів обробки даних і взяли на озброєння крайову інфраструктуру. Тут обчислювальні ресурси та ресурси зберігання переміщуються з центру обробки даних до місця, де користувач створює дані (або джерела даних).
Це означає, що ви наближаєте центр обробки даних до джерела даних, а не навпаки. Для цього потрібна часткова решітка, яка допомагає працювати у віддаленій локальній мережі та збирає дані локально для їх обробки. Деякі можуть розміщувати обладнання в екранованих кожухах, щоб захистити його від високої температури, вологості та інших кліматичних умов.
Процес периферійних обчислень передбачає нормалізацію та аналіз даних для пошуку бізнес-аналітики, надсилаючи лише релевантні дані після аналізу в головний центр обробки даних. Крім того, бізнес-аналітика тут може означати:
- Відеоспостереження в роздрібних магазинах
- Дані про продажі
- Прогнозна аналітика для ремонту та обслуговування обладнання
- Вироблення енергії,
- Збереження якості продукції,
- Забезпечити належне функціонування пристрою тощо.
Переваги і недоліки
Переваги
Переваги периферійних обчислень такі:
#1. Швидший час відгуку
Розгортання обчислювальних процесів на периферійних пристроях або поблизу них допомагає зменшити затримку, як пояснювалося вище.
Наприклад, припустимо, що один співробітник хоче доставити якесь термінове повідомлення іншому співробітнику в тій самій компанії. Надсилання повідомлення займає більше часу, оскільки воно виходить за межі будівлі та зв’язується з віддаленим сервером, розташованим у будь-якій точці світу, а потім повертається як отримане повідомлення.
Завдяки Edge computing маршрутизатор відповідає за передачу даних в офісі, значно зменшуючи затримки. Це також значною мірою економить пропускну здатність.
#2. Ефективність витрат
Граничні обчислення допомагають заощадити ресурси сервера та пропускну здатність, що, у свою чергу, заощаджує кошти. Якщо ви розгортаєте хмарні ресурси для підтримки великої кількості пристроїв в офісах або вдома зі смарт-пристроями, вартість стає вищою. Але периферійні обчислення можуть зменшити ці витрати, перемістивши обчислювальну частину всіх цих пристроїв на край.
#3. Безпека даних і конфіденційність
Переміщення даних між міжнародними серверами пов’язане з конфіденційністю, безпекою та іншими юридичними проблемами. Якщо його викрали та потрапили в чужі руки, це може викликати глибоке занепокоєння.
Граничні обчислення зберігають дані ближче до їх джерела в межах законів про дані, таких як HIPAA та GDPR. Це допомагає обробляти дані локально та уникнути переміщення конфіденційних даних у хмару чи центр обробки даних. Таким чином, ваші дані залишаються в безпеці у вашому приміщенні.
Крім того, дані, що надходять у хмару або на віддалені сервери, також можна зашифрувати за допомогою периферійних обчислень. Таким чином дані стають більш захищеними від кібератак.
#4. Легке обслуговування
Граничні обчислення вимагають мінімальних зусиль і витрат на обслуговування периферійних пристроїв і систем. Він споживає менше електроенергії для обробки даних, а потреби в охолодженні для підтримки оптимальної продуктивності систем також менші.
Недоліки
Недоліки периферійних обчислень:
#1. Обмежена сфера застосування
Впровадження периферійних обчислень може бути ефективним, але його мета та обсяг обмежені. Це одна з причин, чому людей приваблює хмара.
#2. Підключення
Граничні обчислення повинні мати гарне підключення для ефективної обробки даних. І якщо з’єднання втрачено, для подолання проблем, які виникають, необхідно ретельно спланувати несправності.
#3. Лазівки в безпеці
Із збільшенням використання інтелектуальних пристроїв зростає вектор ризику зламу пристроїв зловмисниками.
Застосування Edge Computing
Граничні обчислення знаходять застосування в різних галузях. Він використовується для агрегування, обробки, фільтрації та аналізу даних поблизу або на межі мережі. Деякі з сфер його застосування:
Пристрої IoT
Поширена помилкова думка, що периферійні обчислення та IoT – це одне й те саме. Насправді периферійні обчислення — це архітектура, тоді як IoT — це технологія, яка використовує периферійні обчислення.
Розумні пристрої, як-от смартфони, розумні термостати, розумні транспортні засоби, розумні замки, розумні годинники тощо, підключаються до Інтернету та отримують переваги від коду, що виконується на самих пристроях, а не в хмарі для ефективного використання.
Оптимізація мережі
Граничні обчислення допомагають оптимізувати мережу, вимірюючи та покращуючи її продуктивність у мережі для користувачів. Він знаходить мережевий шлях із найменшою затримкою та найбільшою надійністю для трафіку користувачів. Крім того, він також може усунути затори на дорогах для оптимальної продуктивності.
Охорона здоров’я
Величезна кількість даних генерується галуззю охорони здоров’я. Він включає дані пацієнтів з медичного обладнання, датчиків і пристроїв.
Тому існує більша потреба в управлінні, обробці та зберіганні даних. Граничні обчислення допомагають тут, застосовуючи машинне навчання та автоматизацію для доступу до даних. Це допомагає виявити проблемні дані, які потребують негайної уваги клініцистів, щоб забезпечити кращий догляд за пацієнтами та усунути інциденти зі здоров’ям.
Крім того, периферійні обчислення використовуються в медичних системах моніторингу для швидкого реагування в режимі реального часу замість очікування дії хмарного сервера.
Роздрібна торгівля
Підприємства роздрібної торгівлі також генерують великі блоки даних від відстеження запасів, продажів, спостереження та іншої бізнес-інформації. Використання периферійних обчислень дозволяє людям збирати й аналізувати ці дані та знаходити бізнес-можливості, як-от прогнозування продажів, оптимізація замовлень постачальників, проведення ефективних кампаній тощо.
Виробництво
Граничні обчислення використовуються у виробничому секторі для моніторингу виробничих процесів і застосування машинного навчання та аналітики в реальному часі для покращення якості продукції та виявлення виробничих помилок. Він також підтримує датчики навколишнього середовища, які встановлюються на виробничих підприємствах.
Крім того, периферійні обчислення надають інформацію про наявні компоненти та про те, як довго вони будуть використовуватися. Це допомагає виробнику приймати точні та швидші бізнес-рішення щодо операцій і заводу.
Будівництво
Будівельна галузь використовує периферійні обчислення в основному для забезпечення безпеки на робочому місці для збору та аналізу даних, отриманих із пристроїв безпеки, камер, датчиків тощо. Це допомагає підприємствам переглядати умови безпеки на робочому місці та гарантує, що працівники дотримуються протоколів безпеки.
Транспорт
Транспортний сектор, особливо автономні транспортні засоби, виробляє терабайти даних щодня. Автономним транспортним засобам потрібні дані, які потрібно збирати та аналізувати під час руху в режимі реального часу, що вимагає важких обчислень. Їм також потрібні дані про стан транспортного засобу, швидкість, місцезнаходження, стан доріг і дорожній рух, а також транспортні засоби поблизу.
Щоб впоратися з цим, самі транспортні засоби стають межею, де відбуваються обчислення. У результаті дані обробляються з прискореною швидкістю, щоб забезпечити потреби в зборі та аналізі даних.
Сільське господарство
У сільському господарстві периферійні обчислення використовуються в датчиках для відстеження щільності поживних речовин і використання води та оптимізації врожаю. Для цього датчик збирає дані про навколишнє середовище, температуру та стан ґрунту. Він аналізує їх вплив, щоб допомогти підвищити врожайність і забезпечити їх збір у найбільш сприятливих умовах навколишнього середовища.
Енергія
Граничні обчислення корисні в енергетичному секторі, а також для моніторингу безпеки в газових і нафтових підприємствах. Датчики постійно контролюють вологість і тиск. Крім того, він не повинен втрачати зв’язок, тому що якщо трапиться щось не так, як-от перегрів нафтопроводу залишиться непоміченим, це може призвести до катастрофи. Проблема полягає в тому, що більшість цих об’єктів розташовані у віддалених районах, де зв’язок поганий.
Таким чином, розгортання периферійних обчислень у цих системах або поблизу них пропонує більші можливості підключення та безперервного моніторингу. Граничні обчислення також можуть визначати несправності обладнання в реальному часі. Датчики можуть контролювати енергію, вироблену всіма машинами, такими як електричні транспортні засоби, системи вітрових електростанцій тощо, за допомогою керування мережею, щоб допомогти зменшити витрати та ефективне виробництво енергії.
Інші додатки периферійних обчислень призначені для відеоконференцій, які споживають велику пропускну здатність, ефективного кешування з кодом, що працює в периферійних мережах CDN, фінансових послуг, таких як банки для безпеки, тощо.
Далекий край проти ближнього краю
Граничні обчислення включають таку кількість термінів, як-от ближній край, дальній край тощо, що іноді це стає незрозумілим. Давайте зрозуміємо різницю між дальнім і ближнім краєм.
Далекий край
Це інфраструктура, розгорнута найдалі від хмарного центру обробки даних і водночас найближче до користувачів.
Наприклад, інфраструктура Far Edge для агентства мобільного зв’язку може бути поблизу базових станцій веж стільникового зв’язку.
Обчислення Far Edge розгортаються на підприємствах, фабриках, торгових центрах тощо. Програми, що працюють на цій інфраструктурі, потребують високої пропускної здатності, масштабованості та низької затримки, що чудово підходить для потокового відео, AR/VR, відеоігор тощо. На основі розміщених програми, він відомий як:
- Enterprise Edge, який розміщує корпоративні програми
- IoT Edge, на якому розміщено програми IoT
Біля краю
Це обчислювальна інфраструктура, розгорнута між хмарними центрами обробки даних і Far Edge. Він розміщує загальні програми та служби, на відміну від Far Edge, який розміщує окремі програми.
Наприклад, інфраструктуру Near Edge можна використовувати для кешування CDN, Fog-обчислень тощо. Крім того, Fog-обчислення розміщує сховище та комп’ютерні ресурси всередині даних або поблизу них, але можуть бути не в даних. Це золота середина між хмарним дата-центром, розташованим далеко, і межею, розташованою біля джерела з обмеженими ресурсами.
Граничні обчислення проти хмарних обчислень (подібності та відмінності)
І межові, і хмарні обчислення включають розподілені обчислення та розгортання сховищ і обчислювальних ресурсів на основі створених даних. Однак вони точно не однакові.
Ось чим вони відрізняються.
- Розгортання: хмарні обчислення розгортають ресурси в глобальних місцях із високою масштабованістю для виконання процесів. Це може включати централізоване обчислення ближче до джерел(ів) даних, але не на межі мережі. З іншого боку, периферійні обчислення розгортають ресурси там, де генеруються дані.
- Централізація/децентралізація: Завдяки централізації хмара пропонує ефективні та масштабовані ресурси з безпекою та контролем. Граничні обчислення є децентралізованими та використовуються для вирішення проблем і випадків використання, які не передбачені підходом централізації хмарних обчислень.
- Архітектура. Архітектура хмарних обчислень складається з кількох слабко пов’язаних компонентів. Він надає програми та послуги за моделлю оплати за використання. Однак периферійні обчислення виходять за межі хмарних обчислень і забезпечують більш стабільну архітектуру.
- Програмування: підходить розробка додатків у хмарі з використанням однієї або кількох мов програмування. Граничні обчислення можуть потребувати різних мов програмування для розробки програм.
- Час відгуку: середній час відгуку зазвичай більший у хмарних обчисленнях порівняно з периферійними. Отже, периферійні обчислення пропонують швидший обчислювальний процес.
- Пропускна здатність: хмарні обчислення споживають більше пропускної спроможності та енергії через більшу відстань між клієнтом і сервером, тоді як периферійні обчислення потребують порівняно меншої пропускної здатності та потужності.
Які переваги граничних обчислень перед хмарними?
Процес периферійних обчислень є більш ефективним, ніж хмарні обчислення, оскільки останньому потрібно більше часу, щоб отримати дані, які запитує користувач. Хмарні обчислення можуть затримувати передачу інформації до центру обробки даних, що сповільнює процес прийняття рішень і спричиняє затримку.
У результаті організації можуть зазнати втрат щодо вартості, пропускної здатності, безпеки даних і навіть професійних ризиків, особливо у випадку виробництва та будівництва. Ось кілька переваг Edge over Cloud.
- Попит на швидшу, безпечнішу та надійнішу архітектуру популяризував розвиток периферійних обчислень, що змушує організації віддавати перевагу периферійним обчисленням замість хмарних. Отже, у сферах, які потребують чутливої до часу інформації, периферійні обчислення творять чудеса.
- Коли обчислювальний процес виконується у віддалених місцях, периферійні обчислення працюють краще через те, що зв’язок невеликий або відсутній, що забезпечує централізований підхід. Це допоможе з локальним сховищем, працюючи як мікроцентр даних.
- Граничні обчислення є кращим рішенням для підтримки розумних і спеціалізованих пристроїв, які виконують спеціальні функції та відрізняються від звичайних пристроїв.
- Граничні обчислення можуть ефективно впоратися з використанням пропускної здатності, високою вартістю, безпекою та енергоспоживанням у більшості областей порівняно з хмарними обчисленнями.
Поточні постачальники периферійних обчислень
Щоб швидко та легко розгорнути периферійні обчислення у вашому бізнесі чи підприємстві, вам потрібен постачальник послуг периферійних обчислень. Вони допомагають обробляти та ефективно передавати дані, пропонують надійну ІТ-інфраструктуру та керують масивними даними, створеними з периферійних пристроїв.
Ось деякі з відомих постачальників периферійних обчислень:
#1. Веб-сервіси Amazon
AWS пропонує узгоджену роботу з хмарною моделлю та надає рішення та послуги для IoT, ML, AI, аналітики, робототехніки, зберігання та обчислень.
#2. Dell
Dell забезпечує оркестрування та керування периферійними обчисленнями через OpenManage Mobile. Dell чудово підходить для цифрових міст, роздрібних торговців, виробників тощо.
#3. ClearBlade
ClearBlade випустили програму Edge Native Intelligent Asset Application, яка дозволяє супроводжувачам периферії створювати пристрої сповіщень і підключатися до пристроїв IoT без програмування.
Іншими відомими постачальниками периферійних обчислень є Cloudflare, StackPath, Intel, EdgeConnex тощо.
Заключні слова 👩🏫
Граничні обчислення можуть бути ефективним, надійним і економним варіантом для сучасних компаній, які, як ніколи раніше, використовують цифрові послуги та рішення. Це також чудова концепція для підтримки культури віддаленої роботи для сприяння швидшій обробці даних і спілкуванню.