Простыми словами о периферийных вычислениях (edge computing)
В быстро меняющемся мире технологий периферийные вычисления становятся всё более актуальной темой. Этот термин может показаться сложным и малопонятным, но на деле он охватывает важные аспекты, которые активно применяются в повседневной жизни и бизнесе. Разберёмся подробнее, что такое edge computing и как он меняет подход к обработке данных.
Что такое edge computing
Edge computing — это метод обработки данных, при котором вычисления происходят не в удалённых облачных центрах, а близко к месту, где эти данные генерируются. Это сокращает задержки и повышает эффективность передачи информации. Вместо того чтобы отсылать все данные в облако для анализа, устройства могут обрабатывать их в месте нахождения.
Один из примеров этого метода — умный дом, где датчики измеряют температуру, освещенность и контролируют безопасность. Вместо того чтобы направлять все результаты измерений в облако, устройства обрабатывают информацию локально или на ближайшем сервере. Немедленная реакция на изменения позволяет автоматически регулировать температурный режим или включать охранную сигнализацию.
В чем разница между периферийными, облачными и туманными вычислениями
Перед тем как углубиться в детали термина edge computing, рассмотрим его отличия от других моделей — fog computing и cloud computing.
- Облачные вычисления (cloud computing) — это модель доставки вычислительных ресурсов, в которой данные обрабатываются и сохраняются на удаленных серверах, доступ к которым осуществляется через интернет. Пользователям доступны свои данные и приложения с любого устройства, подключенного к сети — это делает такой подход удобным и гибким.
- Периферийные вычисления (edge computing) предполагают обработку данных вблизи их источника (closer to the source), что снижает задержки и увеличивает скорость передачи информации. Локальные устройства обрабатывают большую часть данных непосредственно на месте.
- Туманные вычисления (fog computing) представляют собой промежуточное решение. Основное внимание здесь уделяется распределению обработки данных не только на устройствах, но и на локальных серверах (туманных узлах), находящихся рядом с источником данных.
Теперь, когда мы видим различия, рассмотрим, как именно работают граничные вычисления на практике.
Принцип работы edge computing
Основан на идее размещения вычислительных ресурсов и обработки данных ближе к источнику их генерации. Это существенно отличается от традиционного подхода, где вся информация передавалась в удаленные облачные центры для ее анализа и хранения. Подробнее об особенностях этой технологии:
- Локальная обработка данных — на самом устройстве или на рядом находящемся узле сети. Это могут быть выделенные серверы, промежуточные хосты или локальные шлюзы, которые способны обрабатывать информацию без необходимости отправлять её в облако. Например, в случае с датчиками, собирающими сведения о температуре или влажности в помещении, такая информация может быть проанализирована мгновенно. Устройство может не только записать данные, но и предпринять незамедлительные действия на их основе — например, активировать обогреватель или кондиционер.
- Уменьшение задержек и ускорение обработки. Сокращение расстояния, которое должны пройти данные, снижает временные задержки. Это критически значимо для приложений, требующих мгновенной реакции, таких как системы управления автотранспорта без водителей или промышленные конвейерные линии с высокими требованиями к быстроте реакции. Например, в автономном транспортном средстве данные от камер и датчиков собираются и обрабатываются (compute) в реальном времени — машина может мгновенно реагировать на изменения в окружающей обстановке. Такой уровень обработки нужен для предотвращения аварий или принятия оптимальных решений при управлении движением.
- Распределенная архитектура. Функции обработки данных распределяются между несколькими устройствами и узлами, а не централизованы на одном сервере — это обеспечивает необходимую гибкость. Например, если в одном сегменте сети произойдёт сбой оборудования, другие узлы смогут продолжать свою работу — это повышает общую надёжность системы.
- Фронтальная обработка и фильтрация данных. Не всю информацию необходимо направлять в центральное облако — ощутимую её часть можно обработать локально, а передавать только самую важную. Это уменьшает трафик, что, в свою очередь, экономит ресурсы и снижает затраты на облачное хранение. Например, системы видеонаблюдения могут осуществлять свои аналитические функции на месте, и отправлять в облако только данные о ключевых событиях, таких как обнаружение движения или распознавание лиц.
- Интеграция с облачными решениями. Edge computation не призван заменить облачные вычисления, а действует в синергии с ними. Локальная обработка может предшествовать отправке информации в облако, где данные более глубоко анализируются и впоследствии хранятся. Организации могут получить наибольшую выгоду, комбинируя оба подхода: локальную обработку для оперативного реагирования и облачные вычисления для более продвинутой аналитики.
Всё это формирует целостную и эффективную систему, в которой данные обрабатываются быстро, надежно и в безопасном окружении, а необходимые решения могут приниматься непосредственно на месте.
Какие устройства относятся к edge computing
К ним можно отнести различные устройства, в которых применены как простые, так и сложные технологии. Среди них:
- интернет вещей (IoT) — умные устройства вроде термостатов, бытовой техники и носимых устройств, которые могут обрабатывать и анализировать данные самостоятельно;
- сетевые видеокамеры, которые могут выполнять предварительный анализ изображений перед отправкой их в облако;
- автономные средства передвижения — автомобили, использующие в числе прочего периферийные вычисления для быстрой обработки дорожных данных;
- мобильные устройства — смартфоны и планшеты, которые могут использовать локальные вычисления для улучшения пользовательского опыта, минимизируя зависимость от соединения с интернетом.
Используя эти устройства, мы создаем computer network, где данные обрабатываются и принимаются решения рядом с местом их генерации — это значительно повышает скорость и эффективность обслуживаемых процессов.
Преимущества граничных вычислений
Переход к edge computing приносит ряд преимуществ. Вот несколько из них:
- Устранение задержек. Локальная обработка уменьшает время отклика, что особенно важно для приложений, работающих в режиме реального времени — онлайн-игр, диспетчеризации такси и пр.
- Снижение нагрузки на сеть. Поскольку обработка производится на месте, уменьшается объем данных, передаваемых в облако — снижается загруженность сетевых каналов.
- Повышенная безопасность. Обработка данных (data processing) на месте позволяет избежать передачи всей информации на удаленные сервера — это понижает риск утечек и атак.
- Экономическая эффективность. Использование вычислительных ресурсов на границе сетевой инфраструктуры может снизить затраты на облачные вычисления и хранение данных.
Таким образом, граничные вычисления открывают перед нами новые горизонты для оптимизации бизнес-процессов и совершенствования систем обработки данных.
Проблемы при внедрении edge computing
Эта технология, несмотря на свои достоинства, сталкивается с рядом сложностей, которые могут препятствовать его широкому внедрению. Разберемся, какие проблемы могут возникнуть:
-
Сложность управления:
- распределенная инфраструктура и разброс устройств по всему периметру сети усложняют управление ими;
- отсутствие единой стандартизированной платформы порождает проблемы совместимости — у каждого устройства могут быть свои интерфейс и требования;
- мониторинг и диагностика — отслеживание работы устройств и выявление проблем в распределенной сети может быть затруднительным.
-
Проблемы с безопасностью:
- устройства, будучи физически разбросанными, могут быть уязвимы для кибератак, особенно если они недостаточно защищены;
- хранение данных на периферии может быть рискованным, если не обеспечивается надлежащая безопасность — необходимо использовать надежные механизмы шифрования и аутентификации;
- проблемы с обновлением — особенно для разрозненных устройств в сети.
-
Стоимость внедрения:
- edge устройства, особенно специализированные, могут быть дорогими в покупке и установке;
- внедрение технологии может потребовать дополнительных инвестиций в инфраструктуру, чтобы обеспечить стабильное подключение и обработку данных на периферии;
- разработка и внедрение программ могут быть затратными, особенно если требуется разработка специализированного ПО.
-
Проблемы с масштабируемостью:
- схлопывание сети — при увеличении количества устройств и данных нагрузка на сеть может возрасти, что может привести к проблемам с производительностью;
- edge устройства могут обладать ограниченными вычислительными ресурсами — это может быть препятствием для выполнения сложных задач обработки данных;
- отсутствие единых стандартов затрудняет масштабирование и интеграцию различных систем.
-
Проблемы с персоналом:
- недостаток квалифицированных специалистов, обладающих специфическими знаниями и профильным опытом работы;
- обучение персонала может быть трудоемким и потребовать дополнительных ресурсов.
Проблемы, связанные с внедрением этой технологии, требуют внимательного анализа и поиска решений. Однако с её развитием, появлением новых стандартов и увеличением количества специалистов, edge computing станет более доступным и эффективным.
Где применяются периферийные вычисления
Есть ряд направлений, где edge computing уже используется или имеет большой потенциал. Вот некоторые из них:
- Промышленность. Оборудование на заводах может легко анализировать данные в реальном времени, выявляя аномалии и совершенствуя производственные процессы.
- Медицинские технологии. Локальная обработка данных в приборах, используемых в здравоохранении, позволяет врачам своевременно получать необходимую им информацию.
- Умные города. Системы мониторинга и управления трафиком, использующие edge computing, повышают безопасность и оптимизируют транспортные потоки.
- Автономные системы. В самоуправляемых автомобилях и дронах edge computing применяются для быстрой обработки данных об окружающей обстановке.
Технологии и решения для граничных вычислений
Сегодня существует достаточно много технологий, поддерживающих edge computing. К ним можно отнести:
- устройства интернета вещей (IoT devices), которые объединяются в единую экосистему для обработки данных и их анализа в реальном времени;
- платформы для управления данными, которые координируют работу устройств и их всевозможные периферийные вычисления, обеспечивая при этом должный уровень защиты информации;
- облачные решения для безопасного хранения и обработки данных, интегрированные с edge computing.
Будущее edge computing
С ним связано достаточно много прогнозов и ожиданий. Ожидается, что с ростом числа IoT-устройств и потребностей в быстрой обработке данных, граничные вычисления будут играть значимую роль в экосистеме технологий:
- 5G и Wi-Fi 6 — развитие быстрой и стабильной связи позволит эффективнее использовать периферийные вычисления;
- AI и Machine Learning — edge computing позволит обрабатывать большие объемы данных на периферии и внедрять искусственный интеллект в различные устройства;
- AR/VR — применение edge computing в технологиях дополненной и виртуальной реальности имеет серьезный потенциал для новых прорывов в науке, медицине, промышленности и других сферах.
Мы, вероятнее всего, увидим внедрение более совершенных и новаторских технологий обработки данных и решений, которые обеспечат безопасное взаимодействие между устройствами на границе сети. С течением времени edge computing может стать стандартом обработки данных, особенно в условиях постоянно меняющегося мира, где время играет решающую роль.
Заключение
Компании обращаются к edge computing, осознавая его многочисленные преимущества и возможности. Локальная обработка данных повышает скорость, безопасность и экономит ресурсы. Несмотря на вызовы, которые могут возникнуть при внедрении периферийных вычислений, их потенциал огромен. Мы находимся на пороге новой эры в вычислениях, где edge computing станет неотъемлемой частью технологического прогресса.
