Пограничные вычисления направлены на оптимизацию веб-приложений и интернет-устройств, а также на минимизацию использования пропускной способности и задержек при обмене данными. Это может быть одной из причин его быстрой популярности в цифровом пространстве.
Ежедневно предприятия, предприятия, фабрики, больницы, банки и другие установленные учреждения генерируют избыточный объем данных.
Поэтому становится все более важным эффективно управлять, хранить и обрабатывать данные. Это особенно очевидно в случае срочных предприятий, которым необходимо быстро и эффективно обрабатывать данные для минимизации рисков безопасности и ускорения бизнес-операций.
В этом могут помочь граничные вычисления.
Но что это такое? Облака недостаточно?
Давайте развеем эти сомнения, подробно разобравшись в граничных вычислениях.
Оглавление
Что такое граничные вычисления?
Граничные вычисления — это современная архитектура распределенных вычислений, которая приближает хранение данных и вычисления к источнику данных. Это помогает сэкономить полосу пропускания и улучшить время отклика.
Проще говоря, граничные вычисления включают в себя меньше процессов, выполняемых в облаке. Он также перемещает эти вычислительные процессы на пограничные устройства, такие как устройства IoT, пограничные серверы или компьютеры пользователей. Такой способ приблизить вычисления или на границе сети сокращает междугородную связь между сервером и клиентом. Следовательно, это снижает использование полосы пропускания и задержку.
Пограничные вычисления — это, по сути, архитектура, а не технология как таковая. Это зависящие от местоположения вычисления, которые не полагаются на облако для выполнения работы. Однако это никогда не означает, что облака не будет; просто становится ближе.
Происхождение граничных вычислений
Пограничные вычисления возникли как концепция сетей доставки контента (CDN), созданных в 1990-х годах для доставки видео и веб-контента с использованием пограничных серверов, развернутых ближе к пользователям. В 2000-х эти сети развивались и начали размещать приложения и компоненты приложений непосредственно на пограничных серверах.
Так появилось первое коммерческое использование граничных вычислений. В конце концов, были разработаны решения и услуги для периферийных вычислений для размещения таких приложений, как корзины для покупок, агрегация данных в режиме реального времени, вставка рекламы и многое другое.
Архитектура граничных вычислений
Вычислительные задачи требуют правильной архитектуры. И здесь нет политики «одного размера для всех». Разные типы вычислительных задач требуют разной архитектуры.
Пограничные вычисления с годами стали важной архитектурой для поддержки распределенных вычислений и развертывания ресурсов хранения и вычислений вблизи того же географического местоположения, что и источник.
Несмотря на то, что он использует децентрализованную архитектуру, которая может быть сложной и требует постоянного контроля и мониторинга, граничные вычисления по-прежнему эффективны для решения возникающих сетевых проблем, таких как перемещение больших объемов данных, за меньшее время, чем другие методы вычислений.
Уникальная архитектура периферийных вычислений направлена на решение трех основных сетевых проблем: задержки, пропускной способности и перегрузки сети.
Задержка
Это относится ко времени, когда пакет данных перемещается из одной точки сети в другую. Меньшая задержка помогает создать более впечатляющий пользовательский интерфейс, но ее проблема заключается в расстоянии между пользователем (клиентом), делающим запрос, и сервером, обслуживающим запрос. Задержка может увеличиваться при больших географических расстояниях и перегрузке сети, что приводит к задержке времени отклика сервера.
Помещая вычисление ближе к источнику данных, вы фактически сокращаете физическое расстояние между сервером и клиентом, чтобы обеспечить более быстрое время отклика.
Пропускная способность
Это объем данных, которые сеть переносит с течением времени и измеряется в битах в секунду. Он ограничен всеми сетями, особенно для беспроводной связи. Поэтому ограниченное количество устройств может обмениваться данными в сети. И если вы хотите увеличить эту пропускную способность, вам, возможно, придется заплатить дополнительно. Кроме того, трудно контролировать использование полосы пропускания в сети, к которой подключено большое количество устройств.
Пограничные вычисления решают эту проблему. Поскольку все вычисления происходят поблизости или в источнике данных, таком как компьютеры, веб-камеры и т. д., полоса пропускания предоставляется только для их использования, что снижает потери.
Скопление
Интернет включает в себя миллиарды устройств, обменивающихся данными по всему миру. Это может привести к чрезмерной нагрузке на сеть и привести к высокой перегрузке сети и задержкам ответа. Кроме того, сбои в работе сети также могут привести к увеличению перегрузки, что приведет к нарушению связи между пользователями.
Развертывая серверы и хранилище данных в месте, где генерируются данные, или рядом с ним, граничные вычисления позволяют нескольким устройствам работать в более эффективной и небольшой локальной сети, где локальные устройства, генерирующие данные, могут использовать доступную полосу пропускания. Таким образом, он значительно снижает перегрузку и задержку.
Как работают граничные вычисления?
Концепция граничных вычислений не совсем нова; это восходит к десятилетиям, связанным с удаленными вычислениями. Например, филиалы и удаленные рабочие места размещают вычислительные ресурсы в местах, где они могут получить максимальную выгоду, вместо того, чтобы полагаться на центральное расположение.
В традиционных вычислениях, когда данные создаются на стороне клиента (например, на ПК пользователя), они перемещаются через Интернет в корпоративную локальную сеть для хранения данных и их обработки с помощью корпоративного приложения. Затем выходные данные отправляются обратно, путешествуя по Интернету, чтобы достичь устройства клиента.
Теперь современные ИТ-архитекторы отказались от концепции централизованных центров обработки данных в пользу пограничной инфраструктуры. Здесь вычислительные ресурсы и ресурсы хранения перемещаются из центра обработки данных в место, где пользователь генерирует данные (или источник данных).
Это означает, что вы приближаете центр обработки данных к источнику данных, а не наоборот. Для этого требуется неполная зубчатая рейка, которая помогает работать в удаленной локальной сети и локально собирать данные для их обработки. Некоторые могут размещать оборудование в экранированных корпусах, чтобы защитить его от высокой температуры, влажности, сырости и других климатических условий.
Процесс граничных вычислений включает в себя нормализацию и анализ данных для поиска бизнес-аналитики, отправляя в основной центр обработки данных только релевантные данные после анализа. Кроме того, бизнес-аналитика здесь может означать:
- Видеонаблюдение в розничных магазинах
- Данные о продажах
- Предиктивная аналитика по ремонту и обслуживанию оборудования
- Выработка энергии,
- Поддержание качества продукции,
- Обеспечение правильной работы устройства и многое другое.
Преимущества и недостатки
Преимущества
Преимущества граничных вычислений заключаются в следующем:
№1. Более быстрое время отклика
Развертывание вычислительных процессов на граничных устройствах или рядом с ними помогает уменьшить задержку, как описано выше.
Например, предположим, что один сотрудник хочет доставить срочное сообщение другому сотруднику в том же помещении компании. Отправка сообщения занимает больше времени, поскольку оно направляется за пределы здания и связывается с удаленным сервером, расположенным в любой точке мира, а затем возвращается в виде полученного сообщения.
При использовании граничных вычислений маршрутизатор отвечает за передачу данных внутри офиса, что значительно сокращает задержки. Это также в значительной степени экономит пропускную способность.
№ 2. Эффективность затрат
Пограничные вычисления помогают экономить ресурсы сервера и пропускную способность, что, в свою очередь, снижает затраты. Если вы развертываете облачные ресурсы для поддержки большого количества устройств в офисе или дома с интеллектуальными устройствами, стоимость становится выше. Но граничные вычисления могут сократить эти расходы, переместив вычислительную часть всех этих устройств на периферию.
№3. Безопасность данных и конфиденциальность
Перемещение данных между серверами, расположенными по всему миру, связано с конфиденциальностью, безопасностью и другими юридическими проблемами. Если его украдут и он попадет не в те руки, это может вызвать серьезные опасения.
Пограничные вычисления хранят данные ближе к их источнику в рамках законов о данных, таких как HIPAA и GDPR. Это помогает обрабатывать данные локально и избегать перемещения конфиденциальных данных в облако или центр обработки данных. Следовательно, ваши данные остаются в безопасности в вашем помещении.
Кроме того, данные, поступающие в облако или на удаленные серверы, также могут быть зашифрованы путем внедрения граничных вычислений. Таким образом, данные становятся более защищенными от кибератак.
№ 4. Простое обслуживание
Пограничные вычисления требуют минимальных усилий и затрат для обслуживания пограничных устройств и систем. Он потребляет меньше электроэнергии для обработки данных, и потребность в охлаждении для поддержания оптимальной производительности систем также меньше.
Недостатки
Недостатками граничных вычислений являются:
№1. Ограниченный объем
Внедрение граничных вычислений может быть эффективным, но его цель и масштабы ограничены. Это одна из причин, по которой людей привлекают облака.
№ 2. Связь
Пограничные вычисления должны иметь хорошие возможности подключения для эффективной обработки данных. И если соединение потеряно, для решения возникающих проблем требуется тщательное планирование сбоев.
№3. Лазейки безопасности
С увеличением использования интеллектуальных устройств увеличивается вектор риска злоумышленников, скомпрометировавших устройства.
Приложения граничных вычислений
Пограничные вычисления находят применение в различных отраслях. Он используется для агрегирования, обработки, фильтрации и анализа данных вблизи или на границе сети. Некоторые из областей, где он применяется:
IoT-устройства
Распространено заблуждение, что граничные вычисления и Интернет вещей — это одно и то же. На самом деле граничные вычисления — это архитектура, тогда как IoT — это технология, использующая граничные вычисления.
Интеллектуальные устройства, такие как смартфоны, интеллектуальные термостаты, интеллектуальные автомобили, интеллектуальные замки, умные часы и т. д., подключаются к Интернету и извлекают выгоду из кода, работающего на самих этих устройствах, а не в облаке, для эффективного использования.
Оптимизация сети
Пограничные вычисления помогают оптимизировать сеть, измеряя и улучшая ее производительность в Интернете для пользователей. Он находит сетевой путь с наименьшей задержкой и наибольшей надежностью для пользовательского трафика. Кроме того, он также может устранять заторы трафика для оптимальной производительности.
Здравоохранение
Огромное количество данных генерируется в сфере здравоохранения. Он включает в себя данные о пациентах от медицинского оборудования, датчиков и устройств.
Следовательно, существует большая потребность в управлении, обработке и хранении данных. Граничные вычисления помогают здесь, применяя машинное обучение и автоматизацию для доступа к данным. Это помогает выявлять проблемные данные, которые требуют немедленного внимания со стороны клиницистов, чтобы улучшить уход за пациентами и исключить инциденты со здоровьем.
Кроме того, граничные вычисления используются в системах медицинского мониторинга для быстрого реагирования в режиме реального времени вместо ожидания действий облачного сервера.
Розничная торговля
Предприятия розничной торговли также генерируют большие объемы данных из отслеживания запасов, продаж, наблюдения и другой бизнес-информации. Использование граничных вычислений позволяет людям собирать и анализировать эти данные и находить возможности для бизнеса, такие как прогнозирование продаж, оптимизация заказов поставщиков, проведение эффективных кампаний и многое другое.
Производство
Граничные вычисления используются в производственном секторе для мониторинга производственных процессов и применения машинного обучения и аналитики в реальном времени для улучшения качества продукции и выявления производственных ошибок. Он также поддерживает датчики окружающей среды, которые будут встроены в производственные предприятия.
Кроме того, граничные вычисления позволяют получить информацию о компонентах на складе и о том, как долго они будут работать. Это помогает производителю принимать точные и быстрые бизнес-решения в отношении операций и завода.
Строительство
В строительной отрасли периферийные вычисления используются в основном для обеспечения безопасности на рабочем месте для сбора и анализа данных, полученных от устройств безопасности, камер, датчиков и т. д. Это помогает предприятиям отслеживать условия безопасности на рабочем месте и следить за тем, чтобы сотрудники соблюдали протоколы безопасности.
Транспорт
Транспортный сектор, особенно автономные транспортные средства, ежедневно производит терабайты данных. Автономным транспортным средствам необходимо собирать и анализировать данные во время движения в режиме реального времени, что требует больших вычислительных мощностей. Им также нужны данные о состоянии транспортного средства, скорости, местонахождении, дорожных условиях и условиях движения, а также о находящихся поблизости транспортных средствах.
Чтобы справиться с этим, сами транспортные средства становятся краем, где происходят вычисления. В результате данные обрабатываются с ускоренной скоростью, чтобы удовлетворить потребности в сборе и анализе данных.
сельское хозяйство
В сельском хозяйстве периферийные вычисления используются в датчиках для отслеживания плотности питательных веществ и использования воды и оптимизации сбора урожая. Для этого датчик собирает данные об окружающей среде, температуре и состоянии почвы. Он анализирует их влияние, чтобы помочь повысить урожайность и обеспечить сбор урожая в наиболее благоприятных условиях окружающей среды.
Энергия
Периферийные вычисления также полезны в энергетическом секторе, а также для контроля безопасности газовых и нефтяных компаний. Датчики постоянно контролируют влажность и давление. Кроме того, он не должен терять связь, потому что, если что-то случится, например, перегретая масляная труба останется незамеченной, это может привести к катастрофе. Проблема заключается в том, что большинство из этих объектов расположены в отдаленных районах, где отсутствует связь.
Следовательно, развертывание периферийных вычислений в этих системах или рядом с ними обеспечивает более широкие возможности подключения и непрерывного мониторинга. Пограничные вычисления также могут определять неисправности оборудования в режиме реального времени. Датчики могут контролировать энергию, вырабатываемую всеми машинами, такими как электромобили, системы ветряных электростанций и многое другое, с управлением сетью, чтобы помочь снизить затраты и повысить эффективность производства энергии.
Другие приложения для граничных вычислений предназначены для видеоконференций, которые используют большую пропускную способность, эффективное кэширование с кодом, работающим в граничных сетях CDN, финансовые услуги, такие как банки, для обеспечения безопасности и многое другое.
Дальний край против ближнего края
Пограничные вычисления включают в себя так много терминов, таких как ближний край, дальний край и т. д., что иногда это сбивает с толку. Давайте поймем разницу между дальним и ближним краями.
Дальний край
Это инфраструктура, развернутая дальше всего от облачного центра обработки данных и в то же время ближе всего к пользователям.
Например, инфраструктура Far Edge для агентства мобильной связи может располагаться рядом с базовыми станциями вышек сотовой связи.
Вычисления Far Edge развернуты на предприятиях, фабриках, торговых центрах и т. д. Приложениям, работающим в этой инфраструктуре, требуется высокая пропускная способность, масштабируемость и низкая задержка, что отлично подходит для потоковой передачи видео, дополненной и виртуальной реальности, видеоигр и т. д. приложения, это известно как:
- Enterprise Edge, на котором размещаются корпоративные приложения
- IoT Edge, на котором размещаются приложения IoT
Ближний край
Это вычислительная инфраструктура, развернутая между облачными центрами обработки данных и Far Edge. На нем размещаются общие приложения и службы, в отличие от Far Edge, на котором размещаются определенные приложения.
Например, инфраструктура Near Edge может использоваться для кэширования CDN, туманных вычислений и т. д. Кроме того, туманные вычисления помещают ресурсы хранения и компьютера в данные или рядом с ними, а не в данные. Это нечто среднее между облачным центром обработки данных, расположенным далеко, и периферией, расположенной у источника с ограниченными ресурсами.
Граничные вычисления и облачные вычисления (сходства и различия)
И пограничные, и облачные вычисления включают распределенные вычисления и развертывание ресурсов хранения и вычислений на основе создаваемых данных. Однако они определенно не одинаковы.
Вот чем они отличаются.
- Развертывание: облачные вычисления развертывают ресурсы в глобальных местоположениях с высокой масштабируемостью для запуска процессов. Он может включать централизованные вычисления ближе к источнику (источникам) данных, но не на границе сети. С другой стороны, граничные вычисления развертывают ресурсы, в которых генерируются данные.
- Централизация/децентрализация. Используя централизацию, облако предлагает эффективные и масштабируемые ресурсы с безопасностью и контролем. Пограничные вычисления децентрализованы и используются для решения тех проблем и вариантов использования, которые не предусмотрены в подходе к централизации облачных вычислений.
- Архитектура. Архитектура облачных вычислений состоит из нескольких слабо связанных компонентов. Он предоставляет приложения и услуги по модели оплаты по мере использования. Однако граничные вычисления выходят за рамки облачных вычислений и обеспечивают более стабильную архитектуру.
- Программирование: подходит разработка приложений в облаке и использует один или несколько языков программирования. Для граничных вычислений могут потребоваться разные языки программирования для разработки приложений.
- Время отклика: среднее время отклика обычно больше в облачных вычислениях по сравнению с граничными вычислениями. Следовательно, граничные вычисления предлагают более быстрый вычислительный процесс.
- Полоса пропускания: облачные вычисления потребляют больше пропускной способности и мощности из-за большего расстояния между клиентом и сервером, в то время как граничные вычисления требуют сравнительно меньшей пропускной способности и мощности.
Каковы преимущества граничных вычислений по сравнению с облачными вычислениями?
Процесс граничных вычислений более эффективен, чем облачные вычисления, поскольку последним требуется больше времени для получения данных, запрошенных пользователем. Облачные вычисления могут задерживать передачу информации в центр обработки данных, что замедляет процесс принятия решений и вызывает задержку.
В результате организации могут понести убытки с точки зрения стоимости, пропускной способности, безопасности данных и даже профессиональных рисков, особенно в случае производства и строительства. Вот несколько преимуществ Edge по сравнению с облаком.
- Спрос на более быструю, безопасную и надежную архитектуру популяризировал рост граничных вычислений, заставляя организации предпочитать граничные вычисления облачным вычислениям. Таким образом, в областях, где требуется информация, зависящая от времени, граничные вычисления творят чудеса.
- Когда вычислительный процесс выполняется в удаленных местах, периферийные вычисления работают лучше из-за того, что подключение практически отсутствует, что позволяет использовать централизованный подход. Поможет с локальным хранилищем, работая как микро ЦОД.
- Пограничные вычисления — лучшее решение для поддержки интеллектуальных и специализированных устройств, которые выполняют специальные функции и отличаются от обычных устройств.
- Пограничные вычисления могут эффективно решить проблему использования полосы пропускания, высокой стоимости, безопасности и энергопотребления в большинстве областей по сравнению с облачными вычислениями.
Текущие поставщики граничных вычислений
Чтобы быстро и легко развернуть граничные вычисления в вашем бизнесе или на предприятии, вам нужен поставщик услуг граничных вычислений. Они помогают эффективно обрабатывать данные и передавать их, предлагают надежную ИТ-инфраструктуру и управляют большими объемами данных, генерируемых периферийными устройствами.
Вот некоторые из известных поставщиков граничных вычислений:
№1. Веб-сервисы Амазонки
АМС предлагает последовательный опыт работы с облачной моделью и предоставляет решения и услуги для Интернета вещей, машинного обучения, искусственного интеллекта, аналитики, робототехники, хранения и вычислений.
№ 2. Делл
Делл обеспечивает оркестровку и управление периферийными вычислениями с помощью OpenManage Mobile. Dell отлично подходит для цифровых городов, розничных продавцов, производителей и других организаций.
№3. ClearBlade
ClearBlade выпустили приложение Edge Native Intelligent Asset Application, которое позволяет специалистам по обслуживанию Edge создавать устройства оповещения и подключаться к устройствам IoT без написания кода.
Другими известными поставщиками периферийных вычислений являются Cloudflare, StackPath, Intel, EdgeConnex и другие.
Заключительные слова 👩🏫
Пограничные вычисления могут быть эффективным, надежным и экономичным вариантом для современных предприятий, использующих цифровые услуги и решения, как никогда раньше. Это также отличная идея для поддержки культуры удаленной работы, которая способствует более быстрой обработке данных и обмену данными.