Что такое граничные вычисления

Обновлено: 30.06.2024

Пограничные вычисления – это вычисления, которые выполняются в физическом местоположении пользователя или источника данных или рядом с ним. Размещая вычислительные службы ближе к этим местам, пользователи получают более быстрые и надежные услуги, а компании получают выгоду от гибкости гибридных облачных вычислений. Пограничные вычисления — это один из способов, с помощью которого компания может использовать и распределять общий пул ресурсов по большому количеству местоположений.

Как компании используют граничные вычисления с центрами обработки данных и общедоступным облаком?

Edge — это стратегия расширения единой среды от основного центра обработки данных до физических мест рядом с пользователями и данными. Подобно тому, как стратегия гибридного облака позволяет организациям выполнять одни и те же рабочие нагрузки как в собственных центрах обработки данных, так и в общедоступной облачной инфраструктуре (такой как Amazon Web Services, Microsoft Azure или Google Cloud), граничная стратегия расширяет облачную среду во многих других местах.

Сегодня периферийные вычисления используются во многих отраслях, включая телекоммуникации, производство, транспорт, коммунальные услуги и многие другие. Причины, по которым люди внедряют периферийные вычисления, столь же разнообразны, как и организации, которые они поддерживают.

Некоторые распространенные варианты использования

Многие периферийные варианты использования связаны с необходимостью локальной обработки данных в режиме реального времени — в ситуациях, когда передача данных в центр обработки данных для обработки вызывает неприемлемые уровни задержки.

В качестве примера периферийных вычислений, обусловленных необходимостью обработки данных в реальном времени, можно привести современное производственное предприятие. В заводских условиях датчики Интернета вещей (IoT) генерируют постоянный поток данных, которые можно использовать для предотвращения сбоев и улучшения операций. По некоторым оценкам, современный завод с 2000 единиц оборудования может генерировать 2200 терабайт данных в месяц. Быстрее и дешевле обрабатывать этот массив данных рядом с оборудованием, а не сначала передавать его в удаленный центр обработки данных. Но все же желательно, чтобы оборудование было связано через централизованную платформу данных. Таким образом, например, оборудование может получать стандартные обновления программного обеспечения и обмениваться отфильтрованными данными, которые могут помочь улучшить работу на других заводах.

Подключенные автомобили — еще один распространенный пример периферийных вычислений. В автобусах и поездах есть компьютеры для отслеживания пассажиропотока и предоставления услуг. Водители службы доставки могут найти наиболее эффективные маршруты с помощью технологии на борту своих грузовиков. При развертывании с использованием стратегии периферийных вычислений каждое транспортное средство работает на той же стандартизированной платформе, что и остальная часть парка, что делает услуги более надежными и обеспечивает единую защиту данных.

Еще один шаг — это автономные транспортные средства — еще один пример периферийных вычислений, который включает обработку большого объема данных в режиме реального времени в ситуации, когда подключение может быть нестабильным. Из-за огромного количества данных автономные транспортные средства, такие как беспилотные автомобили, обрабатывают данные датчиков на борту транспортного средства, чтобы уменьшить задержку. Но они по-прежнему могут подключаться к центральному серверу для беспроводного обновления программного обеспечения.

Пограничные вычисления также помогают поддерживать высокую скорость работы популярных интернет-сервисов. Сети доставки контента (CDN) развертывают серверы данных рядом с местом, где находятся пользователи, что позволяет быстро загружать загруженные веб-сайты и поддерживает быстрые сервисы потокового видео.

Еще один пример периферийных вычислений — на соседней вышке сотовой связи 5G. Поставщики телекоммуникационных услуг все чаще используют в своих сетях виртуализацию сетевых функций (NFV), используя виртуальные машины, работающие на стандартном оборудовании на границе сети. Эти виртуальные машины могут заменить дорогостоящее проприетарное оборудование. Стратегия граничных вычислений позволяет провайдерам поддерживать программное обеспечение в десятках тысяч удаленных мест, где все они работают стабильно и с едиными стандартами безопасности. Приложения, работающие рядом с конечным пользователем в мобильной сети, также сокращают задержку и позволяют поставщикам предлагать новые услуги.

Каковы преимущества граничных вычислений?

Первичные вычисления могут означать более быстрые и стабильные услуги по более низкой цене. Для пользователей периферийные вычисления означают более быструю и последовательную работу. Для предприятий и поставщиков услуг периферийные устройства означают высокодоступные приложения с малой задержкой и мониторингом в реальном времени.

Первичные вычисления могут снизить расходы на сеть, избежать ограничений пропускной способности, сократить задержки при передаче, ограничить сбои в обслуживании и обеспечить лучший контроль над перемещением конфиденциальных данных. Время загрузки сокращается, а онлайн-сервисы, развернутые ближе к пользователям, обеспечивают возможности как динамического, так и статического кэширования.

Приложения, которые выигрывают от меньшего времени отклика, например приложения дополненной и виртуальной реальности, выигрывают от вычислений на периферии.

К другим преимуществам периферийных вычислений относится возможность анализа и агрегирования больших данных на месте, что позволяет принимать решения практически в реальном времени. Пограничные вычисления еще больше снижают риск раскрытия конфиденциальных данных, сохраняя всю эту вычислительную мощность локально, что позволяет компаниям применять методы обеспечения безопасности или соблюдать нормативные требования.

Корпоративные клиенты получают выгоду от отказоустойчивости и затрат, связанных с периферийными вычислениями. Сохраняя локальную вычислительную мощность, региональные сайты могут продолжать работать независимо от основного сайта, даже если что-то заставит основной сайт прекратить работу. Плата за пропускную способность для передачи данных между центральным и региональными сайтами также значительно снижается за счет того, что вычислительная мощность находится ближе к ее источнику.

Пограничная платформа может помочь обеспечить согласованность операций и разработки приложений. Он должен поддерживать функциональную совместимость для учета большего количества аппаратных и программных сред, в отличие от центра обработки данных. Эффективная периферийная стратегия также позволяет продуктам от нескольких поставщиков работать вместе в открытой экосистеме.

Части пограничной сети

Один из способов представить периферийные вычисления — это серия кругов, исходящих из центра обработки кода. Каждый представляет отдельный уровень, приближающийся к дальнему краю.

Пограничные вычисления, анализ данных и AI/ML

Первичные вычисления с упором на сбор данных и вычисления в реальном времени могут способствовать успеху интеллектуальных приложений, интенсивно использующих данные. Например, задачи искусственного интеллекта/машинного обучения (AI/ML), такие как алгоритмы распознавания изображений, могут более эффективно выполняться ближе к источнику данных, что избавляет от необходимости перемещать большие объемы данных в централизованный центр обработки данных.< /p>

Эти приложения объединяют множество точек данных и используют их для получения более важной информации, которая может помочь организациям принимать более обоснованные решения. Эта функция может улучшить широкий спектр бизнес-взаимодействий, таких как обслуживание клиентов, упреждающее обслуживание, предотвращение мошенничества, принятие клинических решений и многое другое.

Рассматривая каждую входящую точку данных как событие, организации могут применять методы управления решениями и логических выводов AI/ML для фильтрации, обработки, квалификации и объединения событий для получения информации более высокого порядка.

Приложения, интенсивно использующие данные, можно разбить на несколько этапов, каждый из которых выполняется в разных частях ИТ-ландшафта. Edge вступает в игру на этапе приема данных — когда данные собираются, предварительно обрабатываются и передаются. Затем данные проходят этапы проектирования и аналитики — обычно в общедоступной или частной облачной среде — для хранения и преобразования, а затем используются для обучения модели машинного обучения. Затем он возвращается к этапу логического вывода во время выполнения, когда эти модели машинного обучения обслуживаются и отслеживаются.

Для удовлетворения этих различных потребностей и обеспечения связи между этими различными этапами требуется гибкая, адаптируемая и эластичная инфраструктура и платформа для разработки приложений.

Подход к гибридному облаку, обеспечивающий единообразие работы в общедоступных и частных облаках, обеспечивает гибкость для оптимального предоставления рабочих нагрузок по сбору данных и интеллектуальных выводов на границе среды, ресурсоемких рабочих нагрузок по обработке данных и обучению в облачных средах. , а также бизнес-события и системы управления информацией, близкие к бизнес-пользователям.

Периферийные вычисления — важная часть концепции гибридного облака, обеспечивающая единообразие приложений и операций.

Пограничные вычисления и телекоммуникации

Внедрение периферийных вычислений является приоритетной задачей для многих поставщиков телекоммуникационных услуг, поскольку они перемещают рабочие нагрузки и услуги на периферию сети.

При обслуживании высоконагруженных сетевых приложений, таких как голосовые и видеозвонки, учитываются миллисекунды. Поскольку периферийные вычисления могут значительно уменьшить влияние задержек на приложения, поставщики услуг могут предлагать новые приложения и услуги, которые могут улучшить работу существующих приложений, особенно после достижений в области 5G.

Но речь идет не только о новых услугах. Провайдеры обращаются к периферийным стратегиям, чтобы упростить сетевые операции и повысить гибкость, доступность, эффективность, надежность и масштабируемость.

Что такое NFV?

Виртуализация сетевых функций (NFV) – это стратегия, которая применяет виртуализацию ИТ к вариантам использования сетевых функций. NFV позволяет использовать стандартные серверы для функций, которые раньше требовали дорогостоящего проприетарного оборудования.

Что такое vRAN?

Сети радиодоступа (RAN) – это точки соединения между устройствами конечных пользователей и остальной частью сети оператора. Точно так же, как сетевые функции могут быть виртуализированы, так же могут быть виртуализированы сети RAN, что приведет к созданию виртуальной сети радиодоступа или vRAN.

Непрерывное развертывание сетей 5G часто зависит от vRAN как способа упростить операции, обслуживать больше устройств и удовлетворять потребности более требовательных приложений.

Что такое МЭК?

MEC означает граничные вычисления с множественным доступом, средство, с помощью которого поставщики услуг могут предложить клиентам среду службы приложений на границе мобильной сети, в непосредственной близости от мобильных устройств пользователей.

Преимущества MEC включают повышенную пропускную способность и меньшую задержку. MEC делает точки подключения доступными для разработчиков приложений и поставщиков контента, предоставляя им доступ к более низкому уровню сетевых функций и обработки информации.

Как периферия связана с облачными вычислениями

Облачные вычисления — это выполнение рабочих нагрузок в облаках, которые представляют собой ИТ-среды, которые абстрагируют, объединяют и совместно используют масштабируемые ресурсы в сети.

Традиционно облачные вычисления были сосредоточены на централизованных облачных службах в нескольких крупных центрах обработки данных. Централизация позволила обеспечить масштабируемость ресурсов и более эффективное совместное использование, сохраняя при этом контроль и безопасность предприятия.

Пограничные вычисления предназначены для тех вариантов использования, которые не могут быть адекватно реализованы с помощью подхода к централизации облачных вычислений, часто из-за требований к сети или других ограничений.

Кроме того, облачная стратегия запуска программного обеспечения в контейнерах дополняет модель периферийных вычислений. Контейнеры делают приложения переносимыми, позволяя компаниям запускать их там, где это наиболее целесообразно. Стратегия контейнеризации позволяет организации переносить приложения из центра обработки данных на периферию или наоборот с минимальным влиянием на работу.

Что такое IoT и что такое периферийные устройства?

Интернет вещей (IoT) – это процесс подключения повседневных физических объектов к Интернету: от обычных бытовых предметов, таких как лампочки; к активам здравоохранения, таким как медицинские устройства; до носимых, умных устройств и даже умных городов.

Устройства IoT не обязательно являются периферийными устройствами. Но эти подключенные устройства являются частью периферийных стратегий многих организаций. Пограничные вычисления могут увеличить вычислительную мощность на границах сети с поддержкой Интернета вещей, чтобы уменьшить задержку связи между устройствами с поддержкой Интернета вещей и центральными ИТ-сетями, к которым подключены эти устройства.

Простая отправка или получение данных — это то, что ознаменовало появление Интернета вещей. Но отправка, получение и анализ данных вместе с приложениями Интернета вещей — это более современный подход, который стал возможен благодаря периферийным вычислениям.

А как насчет IIoT?

Схожее понятие, Промышленный Интернет вещей (IIoT), описывает промышленное оборудование, подключенное к Интернету, например оборудование, являющееся частью производственного предприятия, сельскохозяйственного предприятия или цепочки поставок.

Что такое туманные вычисления и как они связаны с граничными вычислениями?

Туманные вычисления — это термин, обозначающий вычисления, происходящие в распределенных физических местах, ближе к пользователям и источникам данных.

Туманные вычисления — это синоним граничных вычислений. Между туманными вычислениями и граничными вычислениями нет никакой разницы, кроме терминологии.

Каковы проблемы граничных вычислений?

Первичные вычисления могут упростить распределенную ИТ-среду, но периферийную инфраструктуру не всегда просто внедрить и управлять ею.

Расширение пограничных серверов до множества небольших площадок может оказаться более сложным, чем добавление эквивалентной мощности в один основной центр обработки данных. Небольшим компаниям может быть сложно справиться с возросшими накладными расходами, связанными с физическими офисами.
Площадки периферийных вычислений обычно являются удаленными, а техническая экспертиза на местах ограничена или отсутствует. Если что-то выйдет из строя на объекте, вам потребуется инфраструктура, которую можно будет легко устранить с помощью нетехнических местных специалистов, а затем централизованно управлять небольшим числом экспертов, находящихся в других местах.
Операции по управлению сайтом должны быть воспроизводимыми на всех сайтах периферийных вычислений, чтобы упростить управление и облегчить устранение неполадок. Проблемы возникают, когда программное обеспечение реализуется по-разному на каждом сайте.
Физическая безопасность пограничных сайтов часто намного ниже, чем у основных сайтов. Пограничная стратегия должна учитывать повышенный риск злонамеренных или случайных ситуаций.

Поскольку источники данных и хранилища данных распределяются по многим местоположениям, организациям требуется общая горизонтальная инфраструктура, охватывающая всю их ИТ-инфраструктуру, включая пограничные сайты. Даже для организаций, которые привыкли работать в нескольких географических точках, граничные вычисления представляют собой уникальные инфраструктурные проблемы. Организациям нужны решения для периферийных вычислений, которые:

Можно управлять с помощью тех же инструментов и процессов, что и в их централизованной инфраструктуре. Это включает в себя автоматическую подготовку, управление и оркестрацию сотен, а иногда и десятков тысяч сайтов с минимальным (или вообще без) ИТ-персоналом.
Удовлетворение потребностей различных периферийных уровней с различными требованиями, включая размер аппаратного обеспечения, сложные среды и стоимость.
Предоставьте гибкость для использования гибридных рабочих нагрузок, состоящих из виртуальных машин, контейнеров и узлов без операционной системы, на которых выполняются сетевые функции, потоковое видео, игры, AI/ML и критически важные бизнес-приложения.
Убедитесь, что пограничные сайты продолжают работать в случае сетевых сбоев.
Взаимодействуют с компонентами от разных поставщиков. Ни один поставщик не может предоставить комплексное решение.

Как Red Hat может помочь с периферийными вычислениями?

Обширное портфолио Red Hat обеспечивает подключение, интеграцию и инфраструктуру в качестве основы для платформы, приложения и услуг для разработчиков. Эти мощные строительные блоки позволяют клиентам решать самые сложные задачи.

Основа, которая работает

Все начинается с Red Hat Enterprise Linux® в качестве основы. Red Hat Enterprise Linux предоставляет большую экосистему инструментов, приложений, платформ и библиотек для создания и запуска приложений и контейнеров.

Контейнерные рабочие нагрузки

Для создания, развертывания и управления контейнерными приложениями в любой инфраструктуре или облаке, включая частные и общедоступные центры обработки данных или периферийные местоположения, выберите Red Hat® OpenShift®. Это высокопроизводительная среда Kubernetes корпоративного уровня, ориентированная на контейнеры.

Виртуальные машины и рабочие нагрузки HPC

Платформа Red Hat OpenStack® с распределенными вычислительными узлами поддерживает самые сложные рабочие нагрузки виртуальных машин, такие как виртуализация сетевых функций (NFV) и рабочие нагрузки высокопроизводительных вычислений (HPC). Это надежное и масштабируемое решение «инфраструктура как услуга» (IaaS), которое включает в себя стандартные отраслевые API с жесткой мультиарендностью. Упростите размещение своих вычислительных мощностей ближе к источнику данных с помощью этого согласованного централизованного решения для управления основными центрами обработки данных и расширением до периферии.

Хранилище

Службы хранения и данных играют важную роль в периферийных вычислениях, где важно хранить данные как можно ближе к источнику. Red Hat OpenShift Data Foundation предоставляет постоянное хранилище для Red Hat OpenShift как в конвергентном режиме для развертывания с меньшими размерами, так и при подключении к внешним централизованным кластерам. Red Hat Ceph Storage обеспечивает самовосстанавливающееся и масштабируемое блочное, файловое и объектное хранилище для современных рабочих нагрузок, таких как хранилище как услуга, аналитика данных, AI/ML, а также системы резервного копирования и восстановления. Red Hat Ceph Storage в сочетании с Red Hat OpenStack Platform обеспечивает гиперконвергентную конфигурацию с тремя узлами через гиперконвергентную инфраструктуру Red Hat для распределенных вычислений и хранения на периферии для телекоммуникаций NFV, отраслей финансовых услуг и крупных розничных развертываний.

Обмен сообщениями и общение

Red Hat Application Services и инструменты разработчика предоставляют облачные возможности для разработки быстрых, легких, масштабируемых пограничных приложений с агрегированием данных, преобразованием и подключением для поддержки пограничных архитектур. В сильно распределенных средах особое внимание следует уделить взаимодействию между службами, работающими на пограничных сайтах, и облаком. Возможности обмена сообщениями и потоковой передачи данных Red Hat AMQ поддерживают различные шаблоны связи, необходимые для сценариев использования граничных вычислений. Обмен сообщениями в сочетании с различными облачными средами выполнения приложений (Red Hat Runtimes) и подключением приложений (Red Hat Integration) предлагает мощную основу для создания периферийной передачи данных, агрегации данных и интегрированных служб периферийных приложений.

Управление

Red Hat предлагает мощный портфель технологий, расширяющих и дополняющих открытые гибридные облачные платформы для управления и масштабирования ваших гибридных облачных сред.

Пограничные вычисления – это платформа распределенных вычислений, которая приближает корпоративные приложения к источникам данных, таким как устройства Интернета вещей или локальные пограничные серверы. Эта близость к источнику данных может обеспечить значительные преимущества для бизнеса, включая более быстрое получение информации, сокращение времени отклика и лучшую доступность полосы пропускания.

Что такое граничные вычисления? (10:39)

По оценкам Gartner, к 2025 году 75 % данных будут обрабатываться вне традиционных центров обработки данных или облака¹

Почему граничные вычисления?

Взрывной рост и увеличение вычислительной мощности устройств Интернета вещей привели к беспрецедентным объемам данных. И объемы данных будут продолжать расти, поскольку сети 5G увеличивают количество подключенных мобильных устройств.

В прошлом облачные технологии и искусственный интеллект были призваны автоматизировать и ускорить внедрение инноваций за счет получения действенной аналитической информации на основе данных. Но беспрецедентный масштаб и сложность данных, создаваемых подключенными устройствами, превзошли возможности сети и инфраструктуры.

Отправка всех данных, сгенерированных устройством, в централизованный центр обработки данных или в облако вызывает проблемы с пропускной способностью и задержкой. Пограничные вычисления предлагают более эффективную альтернативу; данные обрабатываются и анализируются ближе к месту их создания. Поскольку данные не передаются по сети в облако или центр обработки данных для обработки, задержка значительно сокращается. Пограничные вычисления и мобильные граничные вычисления в сетях 5G обеспечивают более быстрый и всесторонний анализ данных, создавая возможность для более глубокого анализа, сокращения времени отклика и повышения качества обслуживания клиентов.

Устройства на периферии: использование потенциала

От подключенных автомобилей до интеллектуальных ботов в заводских цехах объем данных, генерируемых устройствами в нашем мире, выше, чем когда-либо прежде, однако большая часть этих данных Интернета вещей не используется или вообще не используется. Например, исследование McKinsey & Company показало, что морская нефтяная платформа собирает данные с 30 000 датчиков, но в настоящее время для принятия решений используется менее одного процента этих данных²

Первичные вычисления используют растущие вычислительные возможности устройств для предоставления глубокой информации и прогнозного анализа в режиме, близком к реальному времени. Эти расширенные возможности аналитики в периферийных устройствах могут стимулировать инновации для повышения качества и повышения ценности. Это также поднимает важные стратегические вопросы: как вы управляете развертыванием рабочих нагрузок, которые выполняют эти типы действий, при наличии увеличенных вычислительных мощностей? Как вы можете использовать встроенные в устройства интеллектуальные функции, чтобы более оперативно влиять на операционные процессы ваших сотрудников, клиентов и вашего бизнеса? Чтобы извлечь максимальную пользу из всех этих устройств, значительные объемы вычислений должны быть перенесены на периферию.

Ваш путь к периферийным вычислениям: что нужно учитывать

Пограничные вычисления помогают раскрыть потенциал огромных неиспользованных данных, создаваемых подключенными устройствами. Вы можете открыть для себя новые возможности для бизнеса, повысить эффективность работы и обеспечить более быстрое, надежное и единообразное взаимодействие со своими клиентами. Лучшие модели граничных вычислений могут помочь вам повысить производительность за счет локального анализа данных. Тщательно продуманный подход к периферийным вычислениям может поддерживать актуальность рабочих нагрузок в соответствии с предопределенными политиками, может помочь сохранить конфиденциальность и будет соответствовать законам и правилам о размещении данных.

Но этот процесс не обходится без проблем. Эффективная модель граничных вычислений должна учитывать риски сетевой безопасности, сложности управления и ограничения задержки и пропускной способности. Жизнеспособная модель должна помочь вам:

Управляйте своими рабочими нагрузками во всех облаках и на любом количестве устройств
Надежное и удобное развертывание приложений во всех периферийных местоположениях
Сохраняйте открытость и гибкость, чтобы адаптироваться к меняющимся потребностям.
Работайте более безопасно и уверенно

Узнайте будущее периферийных вычислений в вашей отрасли

ИТ-директора в банковской, горнодобывающей, розничной и почти любой другой отрасли разрабатывают стратегии, направленные на персонализацию взаимодействия с клиентами, более быстрое получение информации и действий, а также поддержание непрерывности операций. Этого можно достичь, приняв массивно децентрализованную вычислительную архитектуру, также известную как граничные вычисления. Однако в каждой отрасли существуют определенные варианты использования, которые вызывают потребность в периферийных ИТ.

Банкам может понадобиться Edge для анализа видеопотоков банкоматов в режиме реального времени, чтобы повысить безопасность клиентов. Горнодобывающие компании могут использовать свои данные для оптимизации своих операций, повышения безопасности работников, снижения энергопотребления и повышения производительности. Розничные продавцы могут персонализировать процесс совершения покупок для своих клиентов и быстро сообщать о специальных предложениях. Компании, использующие киоск-сервисы, могут автоматизировать удаленное распространение и управление своими киоск-приложениями, помогая гарантировать, что они продолжают работать, даже если они не подключены или имеют плохое сетевое подключение.

Ключевые возможности периферийных вычислений

Независимо от того, какая разновидность периферийных вычислений вас интересует — облачная периферия, периферия Интернета вещей или мобильная периферия — убедитесь, что вы найдете решение, которое поможет вам достичь следующих целей.

Управление массовым распространением программного обеспечения

Сократите количество ненужных администраторов, сократите связанные с этим расходы и развертывайте программное обеспечение там, где и когда это необходимо.

Используйте технологию с открытым исходным кодом

Используйте решение для периферийных вычислений, которое способствует внедрению инноваций и может работать с разнообразным оборудованием и устройствами на современном рынке.

Устранение проблем с безопасностью

Знайте, что нужные рабочие нагрузки выполняются на нужном компьютере в нужное время. Убедитесь, что существует простой способ управления и обеспечения соблюдения политик вашего предприятия.

Привлеките надежного партнера с глубоким отраслевым опытом

Найдите поставщика с проверенной мультиоблачной платформой и комплексным портфелем услуг, призванных повысить масштабируемость, повысить производительность и усилить безопасность ваших периферийных развертываний. Спросите своего поставщика о расширенных услугах, которые максимально повышают интеллект и производительность на периферии.

Познакомьтесь с решениями для 5G и периферийных вычислений

Пограничные вычисления с 5G открывают огромные возможности во всех отраслях. Это приближает вычисления и хранение данных к месту их создания, обеспечивая лучший контроль данных и снижение затрат, более быстрое понимание и действия, а также непрерывные операции. Фактически, к 2025 году 50 % корпоративных данных будут обрабатываться на периферии, а сегодня – только 10 %.

IBM предлагает автономное решение для управления, учитывающее масштаб, изменчивость и скорость изменений в периферийных средах, отраслевых решениях и услугах с поддержкой периферийных устройств. IBM также предлагает решения, помогающие операторам связи модернизировать свои сети и предоставлять новые услуги на периферии.

Если вы покупаете что-то по ссылке Verge, Vox Media может получить комиссию. Ознакомьтесь с нашим заявлением об этике.

Поделиться этой историей

Поделиться всеми вариантами обмена для: Что такое граничные вычисления?

Такие компании, как Amazon, Microsoft и Google, доказали нам, что мы можем доверять им свои личные данные. Теперь пришло время вознаградить их за это доверие, предоставив им полный контроль над нашими компьютерами, тостерами и автомобилями.

Позвольте мне познакомить вас с «периферийными» вычислениями.

Преимущество – это модное слово. Подобно «IoT» и «облаку» до него, периферия означает все и ничего. Но я наблюдал за некоторыми отраслевыми экспертами на YouTube, слушал некоторые подкасты и даже иногда читал статьи на эту тему. Думаю, я придумал полезное определение и несколько возможных применений этой модной технологии.

Что такое граничные вычисления?

Вначале был Один Большой Компьютер. Затем, в эпоху Unix, мы научились подключаться к этому компьютеру с помощью тупых (не уничижительных) терминалов. Затем у нас появились персональные компьютеры, и это был первый случай, когда обычные люди действительно владели аппаратным обеспечением, которое выполняло работу.

Сейчас, в 2018 году, мы прочно вошли в эпоху облачных вычислений. Многие из нас по-прежнему владеют персональными компьютерами, но в основном мы используем их для доступа к централизованным службам, таким как Dropbox, Gmail, Office 365 и Slack. Кроме того, такие устройства, как Amazon Echo, Google Chromecast и Apple TV, работают на основе контента и интеллектуальных данных, хранящихся в облаке, в отличие от DVD-диска с фильмом Маленький домик в прериях или копии на компакт-диске. из Encarta, которыми вы могли наслаждаться в эпоху персональных компьютеров.

Как бы централизованно все это ни звучало, по-настоящему удивительная особенность облачных вычислений заключается в том, что очень большой процент всех компаний в мире теперь полагаются на инфраструктуру, хостинг, машинное обучение и вычислительные мощности очень немногих поставщиков облачных услуг. : Amazon, Microsoft, Google и IBM.

В 2017 году Amazon, крупнейшему поставщику общедоступных облаков (в отличие от "частных облаков", которые размещают сами такие компании, как Apple, Facebook и Dropbox), принадлежало 47 % рынка.

Появление периферийных вычислений в качестве модного слова, на которое вам, возможно, следует обратить внимание, связано с осознанием этими компаниями того, что в облачном пространстве не осталось большого роста. Почти все, что можно было централизовать, было централизовано. Большинство новых возможностей для «облака» лежат на «периферии».

Итак, что такое преимущество?

Слово край в данном контексте означает буквальное географическое распространение. Пограничные вычисления — это вычисления, которые выполняются в источнике данных или рядом с ним, вместо того, чтобы полагаться на облако в одном из дюжины центров обработки данных для выполнения всей работы. Это не значит, что облако исчезнет. Это означает, что облако приближается к вам.

Тем не менее, давайте прекратим играть в определения слов и попробуем изучить, что люди имеют в виду на практике, когда восхваляют периферийные вычисления.

Задержка

Одним из важных факторов, определяющих периферийные вычисления, является скорость света. Если компьютеру А необходимо обратиться к компьютеру Б, находящемуся на расстоянии половины земного шара, прежде чем он сможет что-либо сделать, пользователь компьютера А воспринимает эту задержку как задержку. Короткие моменты после того, как вы щелкнете по ссылке, прежде чем ваш веб-браузер начнет что-то показывать, в значительной степени связаны со скоростью света. В многопользовательских видеоиграх реализовано множество сложных методов, позволяющих уменьшить реальную и предполагаемую задержку между выстрелом в кого-то и моментом, когда вы точно знаете, что промахнулись.

Голосовым помощникам обычно требуется обрабатывать ваши запросы в облаке, и время приема-передачи может быть очень значительным.Ваше эхо должно обработать вашу речь, отправить ее сжатое представление в облако, облако должно распаковать это представление и обработать его, что может включать пингование другого API где-то, возможно, для определения погоды и добавления большей скорости света. задержка — и тогда облако посылает вашему Эхо ответ, и, наконец, вы можете узнать, что сегодня вы должны ожидать максимум 85 и минимум 42, так что определенно откажитесь от одежды по погоде.

Итак, недавние слухи о том, что Amazon работает над собственными ИИ-чипами для Alexa, не должны вызывать удивления. Чем больше обработки Amazon может выполнить на вашем локальном устройстве Echo, тем меньше вашему Echo придется полагаться на облако. Это означает, что вы получаете более быстрые ответы, стоимость серверов Amazon ниже, и, возможно, если достаточно работы будет выполняться локально, вы можете получить больше конфиденциальности — если Amazon настроена великодушно.

Конфиденциальность и безопасность

Может показаться странным думать об этом таким образом, но функции безопасности и конфиденциальности iPhone хорошо воспринимаются как пример периферийных вычислений. Просто выполняя шифрование и сохраняя биометрическую информацию на устройстве, Apple перекладывает массу проблем с безопасностью из централизованного облака на устройства своих пользователей из диаспоры.

Но другая причина, по которой мне кажется, что это периферийные вычисления, а не персональные вычисления, заключается в том, что хотя вычислительная работа распределена, ее определение управляется централизованно. Вам не нужно было собирать воедино оборудование, программное обеспечение и передовые методы обеспечения безопасности, чтобы обеспечить безопасность вашего iPhone. Вы только что заплатили 999 долларов США в магазине мобильных телефонов и научили его распознавать ваше лицо.

Аспект управления периферийными вычислениями чрезвычайно важен для безопасности. Подумайте, сколько боли и страданий испытывают потребители из-за плохо управляемых устройств Интернета вещей.

Как сказал @SwiftOnSecurity:

Бытовая электроника — это просто пластиковые коробки с заброшенным дистрибутивом Linux внутри.
— SwiftOnSecurity (@SwiftOnSecurity) 17 октября 2017 г.

Вот почему Microsoft работает над Azure Sphere, которая представляет собой управляемую ОС Linux, сертифицированный микроконтроллер и облачную службу. Идея состоит в том, что ваш тостер должен быть таким же сложным для взлома и иметь такое же централизованное обновление и управление, как и ваш Xbox.

Я понятия не имею, примет ли отрасль специальное решение Microsoft для проблемы безопасности Интернета вещей, но нетрудно догадаться, что для большей части аппаратного обеспечения, которое вы приобретете через несколько лет, программное обеспечение будет обновляться автоматически, а безопасность будет управляться централизованно. Потому что иначе ваш тостер и посудомоечная машина присоединятся к ботнету и испортят вам жизнь.

Если вы сомневаетесь во мне, просто посмотрите на успех Google, Microsoft и Mozilla в переводе браузеров на «вечнозеленую» модель.

Подумайте об этом: возможно, вы могли бы сказать мне, какую версию Windows вы используете. Но знаете ли вы, какая у вас версия Chrome? Пограничные вычисления будут больше похожи на Chrome, чем на Windows.

Пропускная способность

Безопасность — не единственный способ, с помощью которого периферийные вычисления помогут решить проблемы, связанные с Интернетом вещей. Другой популярный пример, который я часто упоминал сторонниками периферийных вычислений, — это экономия полосы пропускания, обеспечиваемая периферийными вычислениями.

Например, если вы купите одну камеру видеонаблюдения, вы, вероятно, сможете передавать все ее видеоматериалы в облако. Если вы купите дюжину камер видеонаблюдения, у вас возникнут проблемы с пропускной способностью. Но если камеры достаточно умны, чтобы сохранять только «важные» кадры и отбрасывать остальные, ваши интернет-каналы сохранены.

Почти любая технология, применимая к проблеме задержки, применима и к проблеме пропускной способности. Запуск искусственного интеллекта на устройстве пользователя, а не в облаке, кажется, сейчас очень важен для Apple и Google.

Но Google также усердно работает над тем, чтобы сделать даже веб-сайты более современными. Прогрессивные веб-приложения обычно имеют автономную функциональность. Это означает, что вы можете открыть «веб-сайт» на своем телефоне без подключения к Интернету, выполнить некоторую работу, сохранить изменения локально и синхронизироваться с облаком только тогда, когда это удобно.

Компания Google также все умнее сочетает локальные функции искусственного интеллекта с целью конфиденциальности и экономии полосы пропускания. Например, Google Clips по умолчанию хранит все ваши данные локально и делает свои волшебные выводы ИИ локально. Он не очень хорошо работает с заявленной целью запечатлеть интересные моменты из вашей жизни. Но концептуально это квинтэссенция граничных вычислений.

Все вышеперечисленное

Насколько мне известно, беспилотные автомобили — это лучший пример периферийных вычислений. Из-за задержки, конфиденциальности и пропускной способности вы не можете передать все многочисленные датчики беспилотного автомобиля в облако и ждать ответа. Ваша поездка не выдержит такой задержки, а даже если выдержит, сотовая сеть слишком непостоянна, чтобы полагаться на нее для такой работы.

Но автомобили также полностью избавляют пользователей от ответственности за программное обеспечение, которое они запускают на своих устройствах. Беспилотный автомобиль должен управляться централизованно. Он должен автоматически получать обновления от производителя, ему нужно отправлять обработанные данные обратно в облако, чтобы улучшить алгоритм, а кошмарный сценарий беспилотного автомобильного ботнета делает ботнет тостера и посудомоечной машины, о котором мы беспокоились, выглядит как фильм Диснея.

От чего мы отказываемся?

У меня есть некоторые опасения по поводу периферийных вычислений, которые трудно сформулировать и, возможно, необоснованные, поэтому я не буду вдаваться в них полностью.

Но в целом компании, которые делают это лучше всех, будут контролировать вашу жизнь даже в большей степени, чем сейчас.

Когда устройствами в вашем доме и гараже управляет Google Amazon Microsoft Apple, вам не нужно беспокоиться о безопасности. Вам не нужно беспокоиться об обновлениях. Вам не нужно беспокоиться о функциональности. Вам не нужно беспокоиться о возможностях. Вы просто берете то, что вам дано, и используете это как можно лучше.

В этом наихудшем мире вы просыпаетесь утром и спрашиваете Alexa Siri Cortana Assistant, какие функции ваши корпоративные правители добавили в ваш тостер, посудомоечную машину, машину и телефон за ночь. В эпоху персональных компьютеров вы «устанавливали» программное обеспечение. В эпоху периферийных вычислений вы будете использовать только его.

Крупным компаниям решать, какой степени контроля над жизнью своих пользователей они хотят добиться. Но мы, пользователи, также можем решить, есть ли другой способ построить будущее. Да, снять руки с руля и позволить Ларри Пейджу вести вас — это своего рода облегчение. Но что, если вам не нравится, куда он идет?

Пограничные вычисления меняют способы обработки, обработки и доставки данных с миллионов устройств по всему миру. Взрывной рост числа подключенных к Интернету устройств (Интернета вещей) наряду с появлением новых приложений, требующих вычислительной мощности в режиме реального времени, продолжает стимулировать развитие систем периферийных вычислений.

Более быстрые сетевые технологии, такие как беспроводная связь 5G, позволяют периферийным вычислительным системам ускорить создание или поддержку приложений в реальном времени, таких как обработка видео и аналитика, беспилотные автомобили, искусственный интеллект и робототехника. несколько.

Подробнее о периферийных вычислениях и видимости сети

Первоначальные цели периферийных вычислений заключались в снижении затрат на пропускную способность для передачи данных на большие расстояния из-за роста объемов данных, генерируемых Интернетом вещей, но рост числа приложений, работающих в реальном времени, которым требуется обработка на периферии, способствует развитию технологии.

Что такое граничные вычисления?

Gartner определяет периферийные вычисления как «часть топологии распределенных вычислений, в которой обработка информации расположена близко к периферии, где вещи и люди производят или потребляют эту информацию».

На базовом уровне периферийные вычисления приближают вычисления и хранение данных к устройствам, на которых они собираются, вместо того, чтобы полагаться на центральное расположение, которое может находиться за тысячи километров. Это делается для того, чтобы данные, особенно данные в реальном времени, не подвергались проблемам с задержкой, которые могут повлиять на производительность приложения. Кроме того, компании могут сэкономить деньги, выполняя обработку локально, уменьшая объем данных, которые необходимо обрабатывать централизованно или в облаке.

Первичные вычисления были разработаны в связи с экспоненциальным ростом числа устройств Интернета вещей, которые подключаются к Интернету либо для получения информации из облака, либо для доставки данных обратно в облако. А многие устройства Интернета вещей в процессе своей работы генерируют огромные объемы данных.

Подумайте об устройствах, которые контролируют производственное оборудование в заводских цехах, или о видеокамере, подключенной к Интернету, которая отправляет кадры в реальном времени из удаленного офиса. В то время как одно устройство, производящее данные, может довольно легко передавать их по сети, проблемы возникают, когда количество устройств, одновременно передающих данные, растет. Вместо одной видеокамеры, транслирующей живые кадры, умножьте это на сотни или тысячи устройств. Из-за задержки пострадает не только качество, но и затраты на пропускную способность могут быть огромными.

Оборудование и услуги для периферийных вычислений помогают решить эту проблему, являясь локальным источником обработки и хранения данных для многих из этих систем. Пограничный шлюз, например, может обрабатывать данные с пограничного устройства, а затем отправлять только соответствующие данные обратно через облако, уменьшая потребность в пропускной способности. Или он может отправлять данные обратно на пограничное устройство в случае необходимости приложения в реальном времени. (См. также: Пограничные шлюзы — это гибкие и надежные инструменты для работы с Интернетом вещей)

Эти граничные устройства могут включать в себя множество различных элементов, таких как датчик Интернета вещей, ноутбук сотрудника, его новейший смартфон, камеру видеонаблюдения или даже подключенную к Интернету микроволновую печь в комнате отдыха в офисе.Сами пограничные шлюзы считаются пограничными устройствами в инфраструктуре пограничных вычислений.

Сетевой мир / IDG

Как работают периферийные вычисления.

Случаи использования граничных вычислений

Существует столько же различных вариантов использования периферийных устройств, сколько и пользователей — у всех разные схемы, — но несколько отраслей особенно активно используют периферийные вычисления. Производители и тяжелая промышленность используют периферийное оборудование в качестве инструмента для приложений, не допускающих задержек, сохраняя вычислительную мощность для таких вещей, как автоматическая координация тяжелого оборудования на заводе рядом с тем местом, где это необходимо. Периферия также предоставляет этим компаниям возможность интегрировать приложения IoT, такие как профилактическое обслуживание, рядом с машинами. Точно так же сельскохозяйственные пользователи могут использовать граничные вычисления в качестве уровня сбора данных с широкого спектра подключенных устройств, включая датчики почвы и температуры, комбайны и тракторы и многое другое. (Подробнее об IoT на ферме: дроны и датчики для повышения урожайности)

Оборудование, необходимое для разных типов развертывания, будет существенно различаться. Промышленные пользователи, например, будут уделять первостепенное внимание надежности и малой задержке, требуя защищенных граничных узлов, которые могут работать в суровых условиях заводского цеха, и выделенных каналов связи (частные 5G, выделенные сети Wi-Fi или даже проводные соединения). ) для достижения своих целей. Подключенным пользователям сельского хозяйства, напротив, по-прежнему потребуется защищенное периферийное устройство, чтобы справляться с развертыванием на открытом воздухе, но часть подключения может выглядеть совсем по-другому — малая задержка может по-прежнему быть требованием для координации движения тяжелого оборудования, но датчики окружающей среды, вероятно, потребуются. чтобы иметь как более широкий диапазон, так и более низкие требования к данным — соединение LP-WAN, Sigfox или подобное может быть лучшим выбором.

В других вариантах использования возникают совершенно другие проблемы. Розничные продавцы могут использовать граничные узлы в качестве центра обмена информацией в магазине для множества различных функций, связывая данные о точках продаж с целевыми рекламными акциями, отслеживая посещаемость и многое другое для единого приложения для управления магазином. Элемент подключения здесь может быть простым — внутренний Wi-Fi для каждого устройства — или более сложным, с Bluetooth или другим подключением с низким энергопотреблением, обслуживающим отслеживание трафика и рекламные услуги, а Wi-Fi зарезервирован для точек продаж и самообслуживания. -оформить заказ.

Пограничное оборудование

Физическая архитектура пограничного устройства может быть сложной, но основная идея заключается в том, что клиентские устройства подключаются к ближайшему пограничному модулю для более быстрой обработки и более плавной работы. Терминология различается, поэтому вы услышите, что модули называются пограничными серверами и «пограничными шлюзами», среди прочего.

Сделай сам и услуги

Способы приобретения и развертывания пограничной системы также могут сильно различаться. С одной стороны, бизнес может захотеть взять на себя большую часть процесса. Это будет включать в себя выбор периферийных устройств, возможно, от поставщика оборудования, такого как Dell, HPE или IBM, проектирование сети, соответствующей потребностям варианта использования, и покупку программного обеспечения для управления и анализа, способного делать то, что необходимо. Это большой объем работы, требующий наличия большого количества собственных специалистов в области ИТ, но все же это может быть привлекательным вариантом для крупной организации, которой требуется полностью настраиваемое периферийное развертывание.

С другой стороны, поставщики определенных отраслевых услуг все активнее продвигают управляемые ими периферийные услуги. Организация, которая хочет воспользоваться этим вариантом, может просто попросить поставщика установить свое собственное оборудование, программное обеспечение и сеть и регулярно платить за использование и обслуживание. В эту категорию попадают предложения IIoT от таких компаний, как GE и Siemens. Преимущество этого заключается в простоте и относительной простоте развертывания, но такие тщательно управляемые службы могут быть доступны не для всех случаев использования.

Преимущества

Для многих компаний экономия средств сама по себе может стать стимулом для развертывания периферийных вычислений. Компании, которые изначально использовали облако для многих своих приложений, возможно, обнаружили, что затраты на пропускную способность оказались выше, чем ожидалось, и ищут более дешевую альтернативу. Пограничные вычисления могут подойти.

Однако самым большим преимуществом периферийных вычислений становится возможность быстрее обрабатывать и хранить данные, что позволяет использовать более эффективные приложения в режиме реального времени, которые имеют решающее значение для компаний. До периферийных вычислений смартфон, сканирующий лицо человека для распознавания лиц, должен был запускать алгоритм распознавания лиц через облачный сервис, что требовало много времени для обработки.В модели граничных вычислений алгоритм может работать локально на пограничном сервере или шлюзе или даже на самом смартфоне, учитывая растущую мощность смартфонов. Такие приложения, как виртуальная и дополненная реальность, беспилотные автомобили, умные города и даже системы автоматизации зданий, требуют быстрой обработки и реагирования.

«Первичные вычисления претерпели значительные изменения по сравнению с теми временами, когда ИТ-отделы были изолированы в ROBO [удаленных офисных филиалах]», — говорит Куба Столарски, директор по исследованиям IDC, в «Прогнозе мировой периферийной инфраструктуры (вычислений и хранения) на 2019 г. -2023». «Благодаря расширенной взаимосвязи, обеспечивающей улучшенный периферийный доступ к большему количеству основных приложений, а также новым IoT и отраслевым бизнес-приложениям, периферийная инфраструктура может стать одним из основных двигателей роста на рынке серверов и хранилищ в следующем десятилетии и далее. ”

Такие компании, как Nvidia, осознали потребность в дополнительной обработке на периферии, поэтому мы видим новые системные модули со встроенными функциями искусственного интеллекта. Например, последний модуль компании Jetson Xavier NX меньше кредитной карты и может быть встроен в такие устройства, как дроны, роботы и медицинские устройства. Алгоритмы ИИ требуют большой вычислительной мощности, поэтому большинство из них работают через облачные сервисы. Рост количества наборов микросхем ИИ, которые могут обрабатывать обработку на периферии, позволит улучшить отклик в реальном времени в приложениях, которым требуются мгновенные вычисления.

Конфиденциальность и безопасность

С точки зрения безопасности данные на периферии могут быть проблематичными, особенно когда они обрабатываются разными устройствами, которые могут быть не такими безопасными, как централизованные или облачные системы. По мере роста числа устройств IoT крайне важно, чтобы ИТ-отдел понимал потенциальные проблемы безопасности и обеспечивал безопасность этих систем. Это включает в себя шифрование данных и использование методов контроля доступа и, возможно, туннелирование VPN.

Кроме того, на надежность пограничного устройства могут влиять различные требования к вычислительной мощности, электроэнергии и сетевому подключению. Это делает управление резервированием и аварийным переключением крайне важным для устройств, обрабатывающих данные на границе, чтобы обеспечить правильную доставку и обработку данных при отказе одного узла.

Первичные вычисления и 5G

По всему миру операторы связи внедряют беспроводные технологии 5G, которые обещают преимущества высокой пропускной способности и низкой задержки для приложений, позволяя компаниям перейти от садового шланга к пожарному шлангу с их пропускной способностью данных. Вместо того, чтобы просто предлагать более высокие скорости и предлагать компаниям продолжать обработку данных в облаке, многие операторы связи разрабатывают стратегии периферийных вычислений в своих развертываниях 5G, чтобы предложить более быструю обработку в реальном времени, особенно для мобильных устройств, подключенных автомобилей и самообслуживания. вождение автомобиля.

Операторы беспроводной связи начали внедрять лицензированные пограничные службы, которые еще менее удобны, чем управляемое оборудование. Идея здесь состоит в том, чтобы граничные узлы работали виртуально, скажем, на базовой станции Verizon рядом с периферийным развертыванием, используя функцию нарезки сети 5G, чтобы выделить некоторый спектр для мгновенного подключения, не требующего установки. 5G Edge от Verizon, Multi-Access Edge от AT&T и партнерство T-Mobile с Lumen представляют собой варианты такого типа.

Стратегическая дорожная карта Gartner для периферийных вычислений на 2021 год подчеркивает сохраняющийся интерес отрасли к 5G для периферийных вычислений, поскольку периферийные устройства стали неотъемлемой частью многих развертываний 5G. Партнерские отношения между облачными гиперскейлерами, такими как Amazon и Microsoft, и крупными интернет-провайдерами беспроводной связи будут иметь ключевое значение для обеспечения широкого распространения этого типа мобильных устройств.

Очевидно, что, хотя первоначальной целью периферийных вычислений было снижение затрат на полосу пропускания для устройств Интернета вещей на больших расстояниях, рост числа приложений, работающих в режиме реального времени, которым требуются локальные возможности обработки и хранения, будет способствовать развитию технологии в ближайшие годы. .

Присоединяйтесь к сообществам Network World на Facebook и LinkedIn, чтобы комментировать самые важные темы.

Первичные вычисления уже используются повсюду: от носимых устройств на запястье до компьютеров, анализирующих транспортный поток на перекрестках. Другие примеры включают анализ интеллектуальных коммунальных сетей, мониторинг безопасности нефтяных вышек, оптимизацию потокового видео и управление посевами с помощью дронов.

И эти приложения, кажется, готовы к расширению. По данным Gartner, сегодня менее 10% корпоративных данных создается и обрабатывается на периферии; но, по прогнозам Gartner, к 2025 году этот показатель вырастет до 75 %.

[ Что нового в Edge? См. сводку новостей Red Hat с Mobile World Congress 2022. ]

Тем не менее, объяснить периферийные вычисления нетехнической аудитории может быть сложно, отчасти потому, что этот тип обработки данных может происходить разными способами и в самых разных условиях. Проще говоря, периферийные вычисления — это практика сбора, обработки и анализа данных рядом с местом их создания.

[ Как автоматизация может высвободить больше времени сотрудников для инноваций? Получите бесплатную электронную книгу: Управление ИТ с помощью автоматизации. ]

Что такое граничные вычисления?

"Чтобы периферийные устройства были интеллектуальными, они должны обрабатывать собираемые данные, делиться своевременными знаниями и, если применимо, предпринимать соответствующие действия. быть перенесены в другую серверную среду», — говорит главный стратег Red Hat по технологиям EG. Надхан. "Иными словами, граничные вычисления приближают данные и вычисления к точке взаимодействия".

"Если мы представим себе звездообразную модель, облако — это центр, а все, что находится за пределами спиц, — это край".

Все, что находится не в облаке, – говорит Райан Мартин, главный аналитик ABI Research, – если мы рассмотрим модель "звезда-втулка", то облако – это центр, а все, что находится за его пределами, – край." Этот децентрализованный подход позволяет организациям перенести такие процессы, как аналитика и принятие решений, ближе к месту, где производятся фактические данные.

«Проще говоря, периферийные вычисления — это анализ данных, который выполняется на устройстве в режиме реального времени, — говорит Нима Негабан, технический директор Kinetica. «Пограничные вычисления — это локальная обработка данных, а облачные вычисления — обработка данных в центре обработки данных или общедоступном облаке».

[ Почему периферийные вычисления важны для ИТ-руководителей? Узнайте больше о точке зрения Red Hat. ]

Определения граничных вычислений

Это облегчает нам переход к разговору на грани. Мы также попросили других экспертов поделиться своими конкретными определениями периферийных вычислений в четких терминах, которые могут оказаться полезными для ИТ-руководителей в различных дискуссиях, в том числе с людьми, не являющимися техническими специалистами.

Роза Гантрип (Rosa Guntrip), старший менеджер по маркетингу облачных платформ в Red Hat: "Первичные вычисления – это концепция приближения вычислительных сервисов к потребителям услуг или источникам данных. Подпитывается новыми вариантами использования, такими как IoT, AR/VR, робототехника, машинное обучение и телекоммуникационные сетевые функции, требующие предоставления услуг ближе к пользователям, граничные вычисления помогают решить ключевые проблемы, связанные с пропускной способностью, задержкой, отказоустойчивостью и независимостью данных. периферийные вычисления помогают удовлетворить требования рабочих нагрузок, требующих обработки почти в реальном времени."

Доктор. Джеймс Стэнджер, главный технологический евангелист CompTIA: «По мере того, как Интернет вещей (IoT) соединяет все больше и больше устройств, сети превращаются из автомагистралей в центр и обратно в нечто вроде паутины взаимосвязанных, промежуточных хранилищ и устройства обработки. Пограничные вычисления — это практика сбора, хранения, обработки и анализа данных рядом с клиентом, где данные генерируются, а не в централизованном хранилище обработки данных. Следовательно, данные хранятся в промежуточных точках на «периферии» сети, а не всегда на центральном сервере или в центре обработки данных».

Ричард Вилларс (Richard Villars), вице-президент по центрам обработки данных и облачным технологиям в IDC: «ИТ на периферии — это потребление ИТ-ресурсов во все более «умных» периферийных местах. Это городские центры, больницы, фабрики, транспортные узлы и широкий спектр мест, где мы все работаем, играем и живем, а также где мы все хотим использовать «умные» вещи для оптимального цифрового опыта».

Джейсон Манн, вице-президент по Интернету вещей в SAS: «Первичные вычисления — это взаимодействие и анализ данных в точке их происхождения с доступными вычислительными возможностями и возможностями хранения».

Нима Негабан, технический директор Kinetica: «С технической точки зрения периферийные вычисления — это распределенная парадигма, которая позволяет обрабатывать данные локально между интеллектуальными объектами, мобильными телефонами и локальными сетями. Вместо того, чтобы отправлять огромные объемы данных, сгенерированных устройствами в Интернете вещей, обратно в центральное облако для обработки, что занимает больше времени, требует большей пропускной способности и, как правило, стоит дороже, теперь анализ данных может выполняться на устройстве пользователя в любое время. граница сети».

[ Хотите узнать больше о внедрении граничных вычислений? Читайте в блоге: Как внедрить пограничную инфраструктуру удобным и масштабируемым способом. ]

Райан Мартин, главный аналитик ABI Research: «Первичные вычисления — это идея о том, что обработка должна происходить ближе к месту создания данных, когда это имеет смысл. Пограничный интеллект — это способность разумно распределять вычислительные ресурсы между пограничными и облачными ресурсами».

Тодд Леппке, главный архитектор Sungard Availability Services: «До периферийных вычислений данные собирались из распределенных мест за пределами традиционного центра обработки данных. Затем данные отправлялись в центр обработки данных, где они должны были быть обработаны, то есть либо принималось решение на основе данных, либо определялась ценность данных. С появлением периферийных вычислений решения могут приниматься в точке сбора или в месте, физически близком к точке сбора. Это значительно сокращает время, необходимое для принятия решения на основе данных, что имеет решающее значение для многих вариантов использования, в которых используются решения в режиме реального времени, например, когда автономные автомобили взаимодействуют друг с другом».

Периферийные и облачные технологии: как объяснить

Думайте о периферии как о расширении облака, а не о его замене, – говорит Сет Робинсон, старший директор по технологическому анализу технологической ассоциации CompTIA. По сути, Edge — это ключевой фактор, позволяющий раскрыть всю мощь данных в облаке. Данные с различных подключенных устройств в экосистеме Интернета вещей собираются на локальном устройстве, анализируются в сети, а затем передаются в центральный центр обработки данных или в облако, – говорит Манали Бхаумик, ведущий аналитик исследовательской и консалтинговой компании ISG.

Однако, "чтобы использовать сочетание облачных и граничных вычислительных решений, рабочие нагрузки должны быть контейнеризированы и распределены между несколькими облачными сервисами, периферийными серверами и периферийными устройствами", – говорит Крейг Райт, управляющий директор консалтинговой компании по вопросам управления. Темп Хармон.

[Подробнее о том, как периферия сочетается со стратегией гибридного облака. Получите бесплатные электронные книги, «Стратегия гибридного облака для чайников» и «Многооблачная переносимость для чайников». ]

Дополнительный совет: аналогия с пиццерией с периферийными вычислениями

Иногда ничто так не работает, как аналогия с едой. Попробуйте это:

Майкл Клегг, вице-президент и генеральный менеджер по Интернету вещей и встраиваемым системам в Supermicro: «Благодаря обработке входящих данных на периферии требуется отправлять меньше информации в облако и обратно. Это также значительно снижает задержку обработки. Хорошей аналогией может быть популярная пиццерия, которая открывает небольшие филиалы в большем количестве районов, поскольку пирог, испеченный в основном заведении, остынет по пути к дальнему покупателю».

Как узнать, когда вам нужно построить пиццерию по соседству, э-э, использовать периферийные вычисления? Давайте рассмотрим несколько примеров:

Читайте также: