Przetwarzanie brzegowe ma na celu optymalizację aplikacji internetowych i urządzeń internetowych oraz zminimalizowanie wykorzystania przepustowości i opóźnień w komunikacji. Może to być jeden z powodów jego szybkiej popularności w przestrzeni cyfrowej.
Codziennie generowana jest nadwyżka danych z firm, przedsiębiorstw, fabryk, szpitali, banków i innych placówek o ustalonej pozycji.
Dlatego bardziej krytyczne stało się efektywne zarządzanie, przechowywanie i przetwarzanie danych. Jest to szczególnie widoczne w przypadku firm, w których liczy się czas, aby szybko i skutecznie przetwarzać dane, aby zminimalizować ryzyko bezpieczeństwa i przyspieszyć operacje biznesowe.
W tym celu może pomóc Edge Computing.
Ale o co w tym wszystkim chodzi? Czy chmura nie wystarczy?
Wyjaśnijmy te wątpliwości, szczegółowo zapoznając się z Edge computing.
Spis treści:
Co to jest przetwarzanie brzegowe?
Przetwarzanie brzegowe to nowoczesna, rozproszona architektura obliczeniowa, która przybliża przechowywanie i przetwarzanie danych do źródła danych. Pomaga to zaoszczędzić przepustowość i skrócić czas odpowiedzi.
Mówiąc najprościej, przetwarzanie brzegowe obejmuje mniej procesów działających w chmurze. Przenosi również te procesy obliczeniowe na urządzenia brzegowe, takie jak urządzenia IoT, serwery brzegowe lub komputery użytkowników. Ten sposób przybliżania obliczeń lub na obrzeżach sieci ogranicza komunikację między serwerem a klientem na duże odległości. W związku z tym zmniejsza wykorzystanie przepustowości i opóźnienia.
Przetwarzanie brzegowe jest zasadniczo architekturą, a nie technologią per se. Jest to przetwarzanie specyficzne dla lokalizacji, które nie opiera się na chmurze do wykonywania pracy. Jednak nigdy nie oznacza to, że chmura nie będzie istnieć; po prostu się zbliża.
Pochodzenie Edge Computing
Przetwarzanie brzegowe powstało jako koncepcja w sieciach dostarczania treści (CDN) stworzona w latach 90. XX wieku w celu dostarczania treści wideo i internetowych za pomocą serwerów brzegowych rozmieszczonych bliżej użytkowników. W 2000 roku sieci te ewoluowały i zaczęły hostować aplikacje i komponenty aplikacji bezpośrednio na serwerach brzegowych.
W ten sposób pojawiło się pierwsze komercyjne zastosowanie Edge Computing. Ostatecznie opracowano rozwiązania i usługi przetwarzania brzegowego do obsługi aplikacji, takich jak koszyki na zakupy, agregacja danych w czasie rzeczywistym, wstawianie reklam i nie tylko.
Architektura przetwarzania brzegowego
Zadania obliczeniowe wymagają odpowiedniej architektury. I nie ma tu zasady „jeden rozmiar dla wszystkich”. Różne typy zadań obliczeniowych wymagają różnej architektury.
Przetwarzanie brzegowe z biegiem lat stało się ważną architekturą wspierającą przetwarzanie rozproszone i rozmieszczanie zasobów pamięci masowej i obliczeniowych w pobliżu tej samej lokalizacji geograficznej co źródło.
Chociaż wykorzystuje zdecentralizowaną architekturę, która może być trudna i wymaga ciągłej kontroli i monitorowania, przetwarzanie brzegowe jest nadal skuteczne w rozwiązywaniu zaawansowanych problemów sieciowych, takich jak przenoszenie dużych ilości danych w krótszym czasie niż inne metody obliczeniowe.
Unikalna architektura przetwarzania brzegowego ma na celu rozwiązanie trzech głównych wyzwań sieciowych – opóźnienia, przepustowości i przeciążenia sieci.
Czas oczekiwania
Odnosi się do czasu, w którym pakiet danych przechodzi z jednego punktu w sieci do drugiego. Niższe opóźnienie pomaga zbudować bardziej fantastyczne wrażenia użytkownika, ale wyzwaniem jest odległość między użytkownikiem (klientem) wysyłającym żądanie a serwerem obsługującym żądanie. Opóźnienie może wzrosnąć wraz z większymi odległościami geograficznymi i przeciążeniem sieci, co opóźnia czas odpowiedzi serwera.
Umieszczając obliczenia bliżej źródła danych, w rzeczywistości zmniejszasz fizyczną odległość między serwerem a klientem, aby umożliwić szybsze czasy odpowiedzi.
Pasmo
Jest to ilość danych, które sieć przenosi w czasie i jest mierzona w bitach na sekundę. Ogranicza się do wszystkich sieci, zwłaszcza do komunikacji bezprzewodowej. Dlatego ograniczona liczba urządzeń może wymieniać dane w sieci. A jeśli chcesz zwiększyć tę przepustowość, być może będziesz musiał zapłacić dodatkowo. Ponadto kontrolowanie wykorzystania przepustowości jest również trudne w całej sieci łączącej dużą liczbę urządzeń.
Przetwarzanie brzegowe rozwiązuje ten problem. Ponieważ wszystkie obliczenia odbywają się blisko źródła danych, takiego jak komputery, kamery internetowe itp., przepustowość jest dostarczana tylko do ich użytku, co zmniejsza marnotrawstwo.
Przeludnienie
Internet obejmuje miliardy urządzeń wymieniających dane na całym świecie. Może to być przytłaczające dla sieci i powodować duże przeciążenie sieci i opóźnienia w odpowiedzi. Ponadto mogą również wystąpić awarie sieci i jeszcze bardziej zwiększyć przeciążenie, aby zakłócić komunikację między użytkownikami.
Wdrażając serwery i pamięć masową w lokalizacji, w której dane są generowane, przetwarzanie brzegowe umożliwia wielu urządzeniom działanie w wydajniejszej i mniejszej sieci LAN, w której lokalne urządzenia generujące dane mogą wykorzystywać dostępną przepustowość. W ten sposób znacznie zmniejsza zatory i opóźnienia.
Jak działa Edge Computing?
Koncepcja przetwarzania brzegowego nie jest całkowicie nowa; sięga dziesięcioleci związanych ze zdalnym przetwarzaniem. Na przykład oddziały i zdalne miejsca pracy umieszczają zasoby obliczeniowe w miejscu, z którego mogą czerpać maksymalne korzyści, zamiast polegać na centralnej lokalizacji.
W tradycyjnych systemach komputerowych, w których dane były tworzone po stronie klienta (np. na komputerze użytkownika), były one przenoszone przez Internet do korporacyjnej sieci LAN, aby przechowywać dane i przetwarzać je za pomocą aplikacji korporacyjnej. Następnie dane wyjściowe są przesyłane z powrotem, podróżując przez Internet, aby dotrzeć do urządzenia klienta.
Obecnie współcześni architekci IT odeszli od koncepcji scentralizowanych centrów danych i przyjęli infrastrukturę brzegową. Tutaj zasoby obliczeniowe i magazynowe są przenoszone z centrum danych do miejsca, w którym użytkownik generuje dane (lub źródło danych).
Oznacza to, że zbliżasz centrum danych do źródła danych, a nie na odwrót. Wymaga częściowej zębatki, która pomaga działać w zdalnej sieci LAN i gromadzi dane lokalnie w celu ich przetworzenia. Niektórzy mogą umieszczać sprzęt w ekranowanych obudowach, aby chronić go przed wysoką temperaturą, wilgocią, wilgocią i innymi warunkami klimatycznymi.
Proces przetwarzania brzegowego obejmuje normalizację i analizę danych w celu znalezienia business intelligence, wysyłając tylko odpowiednie dane po analizie do głównego centrum danych. Ponadto analiza biznesowa może tutaj oznaczać:
- Monitoring wizyjny w sklepach detalicznych
- Dane sprzedażowe
- Analityka predykcyjna do naprawy i konserwacji sprzętu
- Wytwarzanie energii,
- Utrzymanie jakości produktu,
- Zapewnij prawidłowe działanie urządzenia i nie tylko.
Zalety i wady
Zalety
Korzyści z przetwarzania brzegowego są następujące:
#1. Szybsze czasy odpowiedzi
Wdrożenie procesów obliczeniowych na urządzeniach brzegowych lub w ich pobliżu pomaga zmniejszyć opóźnienia, jak wyjaśniono powyżej.
Załóżmy na przykład, że jeden pracownik chce przekazać pilną wiadomość innemu pracownikowi w tej samej siedzibie firmy. Wysłanie wiadomości zajmuje więcej czasu, ponieważ wychodzi ona poza budynek i komunikuje się z odległym serwerem znajdującym się w dowolnym miejscu na świecie, a następnie wraca jako odebrana wiadomość.
Dzięki przetwarzaniu brzegowemu router odpowiada za transfer danych w biurze, znacznie zmniejszając opóźnienia. W dużym stopniu oszczędza również przepustowość.
#2. Efektywność kosztowa
Przetwarzanie brzegowe pomaga oszczędzać zasoby serwera i przepustowość, co z kolei obniża koszty. Jeśli wdrożysz zasoby w chmurze do obsługi dużej liczby urządzeń w biurach lub domach za pomocą urządzeń inteligentnych, koszt stanie się wyższy. Jednak przetwarzanie brzegowe może zmniejszyć te wydatki, przenosząc część obliczeniową wszystkich tych urządzeń na brzeg.
#3. Bezpieczeństwo danych i prywatność
Przenoszenie danych między serwerami zlokalizowanymi na całym świecie wiąże się z prywatnością, bezpieczeństwem i innymi kwestiami prawnymi. Jeśli zostanie porwany i wpadnie w niepowołane ręce, może wywołać głębokie obawy.
Przetwarzanie brzegowe utrzymuje dane bliżej ich źródła, w granicach praw dotyczących danych, takich jak HIPAA i RODO. Pomaga przetwarzać dane lokalnie i unikać przenoszenia poufnych danych do chmury lub centrum danych. Dzięki temu Twoje dane pozostają bezpieczne w Twojej siedzibie.
Dodatkowo dane trafiające do chmury lub odległych serwerów mogą być również szyfrowane poprzez implementację edge computing. W ten sposób dane stają się bezpieczniejsze przed cyberatakami.
#4. Łatwa konserwacja
Przetwarzanie brzegowe wymaga minimalnego wysiłku i kosztów utrzymania urządzeń i systemów brzegowych. Zużywa mniej energii elektrycznej do przetwarzania danych, a chłodzenie potrzebne do utrzymania optymalnej wydajności systemów jest również mniejsze.
Niedogodności
Wady przetwarzania brzegowego to:
#1. Ograniczony zakres
Wdrożenie przetwarzania brzegowego mogłoby być skuteczne, ale jego cel i zakres są ograniczone. To jeden z powodów, dla których chmura przyciąga ludzi.
#2. Łączność
Przetwarzanie brzegowe musi mieć dobrą łączność, aby efektywnie przetwarzać dane. A jeśli łączność zostanie utracona, wymaga to solidnego planowania awarii, aby przezwyciężyć pojawiające się problemy.
#3. Luki bezpieczeństwa
Wraz ze wzrostem wykorzystania inteligentnych urządzeń zwiększa się wektor ryzyka atakujących, którzy włamują się na urządzenia.
Zastosowania Edge Computing
Edge computing znajduje zastosowanie w różnych branżach. Służy do agregowania, przetwarzania, filtrowania i analizowania danych w pobliżu lub na brzegu sieci. Niektóre z obszarów, w których jest stosowany, to:
Urządzenia IoT
To powszechne błędne przekonanie, że przetwarzanie brzegowe i IoT to to samo. W rzeczywistości przetwarzanie brzegowe to architektura, podczas gdy IoT to technologia wykorzystująca przetwarzanie brzegowe.
Inteligentne urządzenia, takie jak smartfony, inteligentne termostaty, inteligentne pojazdy, inteligentne zamki, smartwatche itp., łączą się z Internetem i korzystają z kodu działającego na tych urządzeniach zamiast w chmurze, aby efektywnie korzystać.
Optymalizacja sieci
Przetwarzanie brzegowe pomaga zoptymalizować sieć, mierząc i poprawiając jej wydajność w sieci dla użytkowników. Znajduje ścieżkę sieciową o najmniejszym opóźnieniu i największej niezawodności dla ruchu użytkowników. Ponadto może również usuwać zatory w ruchu, zapewniając optymalną wydajność.
Opieka zdrowotna
Ogromna ilość danych jest generowana przez branżę opieki zdrowotnej. Obejmuje dane pacjenta ze sprzętu medycznego, czujników i urządzeń.
W związku z tym istnieje większa potrzeba zarządzania, przetwarzania i przechowywania danych. Przetwarzanie brzegowe pomaga w tym, stosując uczenie maszynowe i automatyzację dostępu do danych. Pomaga zidentyfikować problematyczne dane, które wymagają natychmiastowej uwagi lekarzy, aby umożliwić lepszą opiekę nad pacjentem i wyeliminować incydenty zdrowotne.
Ponadto przetwarzanie brzegowe jest wykorzystywane w systemach monitorowania medycznego, aby szybko reagować w czasie rzeczywistym, zamiast czekać na działanie serwera w chmurze.
Sprzedaż
Firmy detaliczne generują również duże porcje danych ze śledzenia zapasów, sprzedaży, nadzoru i innych informacji biznesowych. Korzystanie z obliczeń brzegowych umożliwia ludziom zbieranie i analizowanie tych danych oraz znajdowanie możliwości biznesowych, takich jak przewidywanie sprzedaży, optymalizacja zamówień dostawców, prowadzenie skutecznych kampanii i nie tylko.
Produkcja
Przetwarzanie brzegowe jest wykorzystywane w sektorze produkcyjnym do monitorowania procesów produkcyjnych oraz stosowania uczenia maszynowego i analiz w czasie rzeczywistym w celu poprawy jakości produktów i wykrywania błędów produkcyjnych. Obsługuje również czujniki środowiskowe, które mają być wbudowane w zakładach produkcyjnych.
Co więcej, przetwarzanie brzegowe zapewnia wgląd w składniki w magazynie i czas ich użytkowania. Pomaga producentowi podejmować trafne i szybsze decyzje biznesowe dotyczące operacji i fabryki.
Budowa
Branża budowlana wykorzystuje przetwarzanie brzegowe głównie do celów bezpieczeństwa w miejscu pracy, aby zbierać i analizować dane pochodzące z urządzeń bezpieczeństwa, kamer, czujników itp. Pomaga to firmom w przeglądzie warunków bezpieczeństwa w miejscu pracy i zapewnia przestrzeganie przez pracowników protokołów bezpieczeństwa.
Transport
Sektor transportu, zwłaszcza pojazdów autonomicznych, codziennie produkuje terabajty danych. Pojazdy autonomiczne wymagają gromadzenia i analizowania danych podczas jazdy, w czasie rzeczywistym, co wymaga dużej mocy obliczeniowej. Potrzebują również danych o stanie pojazdu, prędkości, lokalizacji, warunkach drogowych i drogowych oraz pobliskich pojazdach.
Aby sobie z tym poradzić, same pojazdy stają się krawędzią, na której odbywa się przetwarzanie. W rezultacie dane są przetwarzane w przyspieszonym tempie, aby zaspokoić potrzeby związane z gromadzeniem i analizą danych.
Rolnictwo
W rolnictwie obliczenia brzegowe są wykorzystywane w czujnikach do śledzenia gęstości składników odżywczych i zużycia wody oraz optymalizacji zbiorów. W tym celu czujnik zbiera dane o warunkach środowiskowych, temperaturowych i glebowych. Analizuje ich wpływ, aby pomóc zwiększyć plony i zapewnić ich zbiór w najbardziej sprzyjających warunkach środowiskowych.
Energia
Przetwarzanie brzegowe jest przydatne również w sektorze energetycznym do monitorowania bezpieczeństwa w mediach gazowych i naftowych. Czujniki stale monitorują wilgotność i ciśnienie. Ponadto nie może utracić łączności, ponieważ jeśli stanie się coś złego, na przykład przegrzana rura olejowa nie zostanie wykryta, może to doprowadzić do katastrofy. Wyzwaniem jest to, że większość tych obiektów znajduje się w odległych obszarach, gdzie łączność jest słaba.
Dlatego wdrożenie przetwarzania brzegowego w tych systemach lub w ich pobliżu zapewnia lepszą łączność i możliwości ciągłego monitorowania. Przetwarzanie brzegowe może również wykrywać awarie sprzętu w czasie rzeczywistym. Czujniki mogą monitorować energię generowaną przez wszystkie maszyny, takie jak pojazdy elektryczne, systemy farm wiatrowych i inne, za pomocą sterowania siecią, aby pomóc w redukcji kosztów i wydajnym wytwarzaniu energii.
Inne aplikacje do przetwarzania brzegowego są przeznaczone do wideokonferencji, które zużywają dużą przepustowość, wydajnego buforowania z kodem działającym w sieciach brzegowych CDN, usług finansowych, takich jak banki dla bezpieczeństwa i innych.
Daleka krawędź kontra bliska krawędź
Przetwarzanie brzegowe obejmuje tak wiele terminów, jak bliski brzeg, daleki brzeg itp., że czasami staje się mylący. Rozumiemy różnicę między dalszą i bliższą krawędzią.
Daleka krawędź
Jest to infrastruktura wdrożona najdalej od centrum danych w chmurze, a jednocześnie najbliżej użytkowników.
Na przykład infrastruktura Far Edge dla agencji usług mobilnych może znajdować się w pobliżu stacji bazowych wież telefonii komórkowej.
Przetwarzanie Far Edge jest wdrażane w przedsiębiorstwach, fabrykach, centrach handlowych itp. Aplikacje działające w tej infrastrukturze wymagają wysokiej przepustowości, skalowalności i niskich opóźnień, co jest idealne do przesyłania strumieniowego wideo, AR/VR, gier wideo itp. W oparciu o hostowane aplikacje, jest znany jako:
- Enterprise Edge, który obsługuje aplikacje dla przedsiębiorstw
- IoT Edge, który obsługuje aplikacje IoT
Blisko krawędzi
Jest to infrastruktura obliczeniowa wdrożona między centrami danych w chmurze a Far Edge. Obsługuje ogólne aplikacje i usługi, w przeciwieństwie do Far Edge, który obsługuje określone aplikacje.
Na przykład infrastruktura Near Edge może być używana do buforowania CDN, przetwarzania mgły itp. Ponadto przetwarzanie we mgle umieszcza zasoby pamięci masowej i komputerowe w danych lub w ich pobliżu, może nie znajdować się w danych. Jest to środek pomiędzy centrum danych w chmurze, które znajduje się daleko, a krawędzią u źródła o ograniczonych zasobach.
Edge Computing a Cloud Computing (podobieństwa i różnice)
Zarówno przetwarzanie brzegowe, jak i przetwarzanie w chmurze obejmuje przetwarzanie rozproszone oraz wdrażanie zasobów pamięci masowej i obliczeniowych w oparciu o wytwarzane dane. Jednak zdecydowanie nie są takie same.
Oto jak się różnią.
- Wdrożenie: Cloud computing wdraża zasoby w globalnych lokalizacjach z wysoką skalowalnością do uruchamiania procesów. Może obejmować scentralizowane przetwarzanie bliżej źródeł danych, ale nie na skraju sieci. Z drugiej strony przetwarzanie brzegowe wykorzystuje zasoby, w których generowane są dane.
- Centralizacja/Decentralizacja: Dzięki centralizacji chmura oferuje wydajne i skalowalne zasoby z bezpieczeństwem i kontrolą. Przetwarzanie brzegowe jest zdecentralizowane i wykorzystywane do rozwiązywania tych problemów i przypadków użycia, które nie są przewidziane w podejściu centralizacji przetwarzania w chmurze.
- Architektura: Architektura przetwarzania w chmurze składa się z kilku luźno powiązanych komponentów. Dostarcza aplikacje i usługi w modelu pay-as-you-go. Jednak przetwarzanie brzegowe wykracza poza przetwarzanie w chmurze i zapewnia bardziej stabilną architekturę.
- Programowanie: tworzenie aplikacji w chmurze jest odpowiednie i wykorzystuje jeden lub mniej języków programowania. Przetwarzanie brzegowe może wymagać różnych języków programowania do tworzenia aplikacji.
- Czas odpowiedzi: średni czas odpowiedzi jest zwykle dłuższy w przypadku przetwarzania w chmurze w porównaniu z przetwarzaniem brzegowym. Dlatego przetwarzanie brzegowe oferuje szybszy proces obliczeniowy.
- Przepustowość: przetwarzanie w chmurze zużywa większą przepustowość i moc ze względu na większą odległość między klientem a serwerem, podczas gdy przetwarzanie brzegowe wymaga stosunkowo mniejszej przepustowości i mocy.
Jakie są zalety Edge Computing nad Cloud Computing?
Proces przetwarzania brzegowego jest bardziej wydajny niż przetwarzanie w chmurze, ponieważ pobranie żądanych przez użytkownika danych zajmuje więcej czasu. Przetwarzanie w chmurze może opóźnić przekazywanie informacji do centrum danych, co spowalnia proces podejmowania decyzji, powodując opóźnienia.
W rezultacie organizacje mogą ponieść straty pod względem kosztów, przepustowości, bezpieczeństwa danych, a nawet zagrożeń zawodowych, zwłaszcza w przypadku produkcji i budownictwa. Oto kilka zalet Edge over Cloud.
- Zapotrzebowanie na szybszą, bezpieczniejszą i niezawodną architekturę spopularyzowało rozwój przetwarzania brzegowego, przez co organizacje wybierają przetwarzanie brzegowe zamiast przetwarzania w chmurze. Tak więc w obszarach, które wymagają informacji wrażliwych na czas, przetwarzanie brzegowe działa cuda.
- Gdy proces obliczeniowy odbywa się w odległych lokalizacjach, przetwarzanie brzegowe działa lepiej ze względu na niewielką lub żadną łączność umożliwiającą scentralizowane podejście. Pomoże w lokalnej pamięci masowej, pracując jako mikro centrum danych.
- Edge computing jest lepszym rozwiązaniem do obsługi inteligentnych i wyspecjalizowanych urządzeń, które wykonują specjalne funkcje i różnią się od zwykłych urządzeń.
- Przetwarzanie brzegowe może skutecznie zająć się wykorzystaniem przepustowości, wysokimi kosztami, bezpieczeństwem i zużyciem energii w większości obszarów w porównaniu z przetwarzaniem w chmurze.
Obecni dostawcy Edge Computing
Aby szybko i łatwo wdrożyć przetwarzanie brzegowe w firmie lub przedsiębiorstwie, potrzebujesz dostawcy usług przetwarzania brzegowego. Pomagają przetwarzać dane i sprawnie je przesyłać, oferują solidną infrastrukturę IT i zarządzają ogromnymi danymi generowanymi z urządzeń brzegowych.
Oto niektórzy z godnych uwagi dostawców przetwarzania brzegowego:
#1. Usługi internetowe Amazon
AWS oferuje spójne doświadczenie z modelem brzegowym w chmurze oraz zapewnia rozwiązania i usługi dla IoT, ML, sztucznej inteligencji, analityki, robotyki, pamięci masowej i obliczeń.
#2. Dell
Dell zapewnia orkiestrację i zarządzanie przetwarzaniem brzegowym za pośrednictwem OpenManage Mobile. Firma Dell doskonale nadaje się dla miast cyfrowych, sprzedawców detalicznych, producentów i innych.
#3. Wyczyść ostrze
Wyczyść ostrze wydali swoją aplikację Edge Native Intelligent Asset Application, która umożliwia administratorowi brzegów tworzenie urządzeń alarmowych i łączenie się z urządzeniami IoT bez kodowania.
Innymi godnymi uwagi dostawcami przetwarzania brzegowego są Cloudflare, StackPath, Intel, EdgeConnex i nie tylko.
Ostatnie słowa 👩🏫
Przetwarzanie brzegowe może być wydajną, niezawodną i oszczędną opcją dla nowoczesnych firm, które korzystają z usług i rozwiązań cyfrowych niż kiedykolwiek wcześniej. To także doskonała koncepcja wspierania kultury pracy zdalnej, aby ułatwić szybsze przetwarzanie danych i komunikację.