Edge computing si klade za cíl optimalizovat webové aplikace a internetová zařízení a minimalizovat využití šířky pásma a latenci v komunikaci. To by mohlo být jedním z důvodů jeho rychlé popularity v digitálním prostoru.
Z podniků, podniků, továren, nemocnic, bank a dalších zavedených zařízení se denně generuje přebytečné množství dat.
Proto je stále důležitější spravovat, ukládat a zpracovávat data efektivně. Zejména v případě podniků citlivých na čas je zřejmé, že zpracovávají data rychle a efektivně pro minimální bezpečnostní rizika a rychlejší obchodní operace.
K tomu vám může pomoci Edge computing.
Ale o co vlastně jde? Nestačí cloud?
Pojďme si tyto pochybnosti vyjasnit podrobným pochopením Edge computingu.
Table of Contents
Co je Edge Computing?
Edge computing je moderní, distribuovaná výpočetní architektura, která přibližuje ukládání dat a výpočty ke zdroji dat. To pomáhá šetřit šířku pásma a zlepšit dobu odezvy.
Jednoduše řečeno, edge computing zahrnuje méně procesů běžících v cloudu. Přesouvá také tyto výpočetní procesy na okrajová zařízení, jako jsou zařízení IoT, okrajové servery nebo počítače uživatelů. Tento způsob přiblížení výpočtu blíže nebo na okraji sítě snižuje komunikaci mezi serverem a klientem na dlouhé vzdálenosti. Proto snižuje využití šířky pásma a latenci.
Edge computing je v podstatě architektura namísto technologie jako takové. Jedná se o výpočetní techniku specifickou pro dané místo, která nespoléhá na cloud při provádění práce. Nikdy to však neznamená, že cloud nebude existovat; prostě se to přiblíží.
Původ Edge Computingu
Edge computing vznikl jako koncept v sítích pro doručování obsahu (CDN) vytvořených v 90. letech minulého století za účelem doručování videa a webového obsahu pomocí okrajových serverů umístěných blíže k uživatelům. V roce 2000 se tyto sítě vyvinuly a začaly hostovat aplikace a komponenty aplikací přímo na okrajových serverech.
Tak se komerčně objevilo první využití edge computingu. Nakonec byla vyvinuta řešení a služby edge computingu pro hostování aplikací, jako jsou nákupní košíky, agregace dat v reálném čase, vkládání reklam a další.
Architektura Edge Computing
Výpočetní úlohy vyžadují správnou architekturu. A neexistuje zde žádná zásada „jedna velikost pro všechny“. Různé typy výpočetních úloh vyžadují různou architekturu.
Edge computing se v průběhu let stal důležitou architekturou pro podporu distribuovaného počítání a nasazení úložných a výpočetních zdrojů blízko stejné geografické polohy jako zdroj.
Přestože využívá decentralizovanou architekturu, která může být náročná a vyžaduje nepřetržitou kontrolu a monitorování, je edge computing stále efektivní při řešení postupujících síťových problémů, jako je přesun velkých objemů dat za kratší dobu než jiné výpočetní metody.
Jedinečná architektura edge computingu si klade za cíl vyřešit tři hlavní síťové problémy – latenci, šířku pásma a přetížení sítě.
Latence
Vztahuje se k době, kdy datový paket přechází z jednoho bodu v síti do druhého. Nižší latence pomáhá vytvořit báječnější uživatelskou zkušenost, ale jejím problémem je vzdálenost mezi uživatelem (klientem), který zadává požadavek, a serverem, který se požadavku účastní. Latence se může zvyšovat s větší geografickou vzdáleností a přetížením sítě, což zpožďuje dobu odezvy serveru.
Umístěním výpočtu blíže ke zdroji dat ve skutečnosti zmenšíte fyzickou vzdálenost mezi serverem a klientem a umožníte rychlejší odezvu.
Šířka pásma
Je to množství dat, které síť přenáší v průběhu času a je měřeno v bitech za sekundu. Je omezena na všechny sítě, zejména pro bezdrátovou komunikaci. Omezený počet zařízení si proto může vyměňovat data v síti. A pokud chcete zvýšit tuto šířku pásma, možná si budete muset připlatit. Navíc je také obtížné řídit využití šířky pásma v síti propojující velké množství zařízení.
Edge computing tento problém řeší. Protože všechny výpočty probíhají blízko nebo u zdroje dat, jako jsou počítače, webové kamery atd., je šířka pásma poskytována pouze pro jejich použití, což snižuje plýtvání.
Zácpa
Internet zahrnuje miliardy zařízení, která si vyměňují data po celém světě. To může být pro síť zdrcující a má za následek velké zahlcení sítě a zpoždění odezvy. Kromě toho může také dojít k výpadkům sítě a zvýšit přetížení, aby se narušila komunikace mezi uživateli.
Díky nasazení serverů a datových úložišť v místě, kde jsou data generována, nebo v jeho blízkosti, umožňuje edge computing více zařízením pracovat v efektivnější a menší LAN, kde místní zařízení generující data mohou využívat dostupnou šířku pásma. Tímto způsobem výrazně snižuje přetížení a latenci.
Jak Edge Computing funguje?
Koncept edge computingu není zcela nový; sahá až do desetiletí spojených se vzdáleným počítáním. Například pobočky a vzdálená pracoviště umístily výpočetní zdroje na místo, kde mohou získat maximální výhody, místo aby se spoléhaly na centrální umístění.
V tradičním počítání, kde se data vytvářela na straně klienta (jako je PC uživatele), se přes internet přesunula do podnikové LAN, kde byla data uložena a zpracována pomocí podnikové aplikace. Poté je výstup odeslán zpět, putuje přes internet, aby se dostal do zařízení klienta.
Moderní IT architekti nyní přešli od konceptu centralizovaných datových center a přijali okrajovou infrastrukturu. Zde jsou výpočetní a úložné prostředky přesunuty z datového centra do místa, kde uživatel generuje data (nebo zdroj dat).
To znamená, že datové centrum přibližujete ke zdroji dat, nikoli naopak. Vyžaduje částečný ozubený hřeben, který pomáhá pracovat na vzdálené LAN a shromažďuje data lokálně, aby je mohla zpracovat. Někteří mohou umístit zařízení ve stíněných krytech, aby je chránili před vysokou teplotou, vlhkostí, vlhkostí a jinými klimatickými podmínkami.
Proces edge computingu zahrnuje normalizaci a analýzu dat za účelem nalezení business intelligence, přičemž do hlavního datového centra se posílají pouze relevantní data po analýze. Kromě toho zde business intelligence může znamenat:
- Video dohled v maloobchodních prodejnách
- Údaje o prodeji
- Prediktivní analytika pro opravy a údržbu zařízení
- Výroba elektřiny,
- Zachování kvality výrobků,
- Zajistěte správné fungování zařízení a další.
Výhody a nevýhody
Výhody
Výhody edge computingu jsou následující:
#1. Rychlejší doby odezvy
Nasazení výpočetních procesů na okrajová zařízení nebo v jejich blízkosti pomáhá snížit latenci, jak je vysvětleno výše.
Předpokládejme například, že jeden zaměstnanec chce doručit naléhavou zprávu jinému zaměstnanci ve stejných prostorách společnosti. Odeslání zprávy trvá déle, protože směřuje mimo budovu a komunikuje se vzdáleným serverem umístěným kdekoli na světě a poté se vrací jako přijatá zpráva.
S Edge computingem je router zodpovědný za přenosy dat v rámci kanceláře, což výrazně snižuje zpoždění. Do značné míry také šetří šířku pásma.
#2. Efektivita nákladů
Edge computing pomáhá šetřit zdroje serveru a šířku pásma, což zase šetří náklady. Pokud nasadíte cloudové zdroje pro podporu velkého počtu zařízení v kancelářích nebo domácnostech s chytrými zařízeními, náklady se zvýší. Edge computing však může snížit tyto výdaje tím, že přesune výpočetní část všech těchto zařízení na okraj.
#3. Zabezpečení dat a soukromí
Přesouvání dat mezi servery umístěnými mezinárodně přináší problémy se soukromím, zabezpečením a dalšími právními problémy. Pokud je unesena a dostane se do nesprávných rukou, může to způsobit hluboké obavy.
Edge computing udržuje data blíže jejich zdroji, v mezích datových zákonů, jako jsou HIPAA a GDPR. Pomáhá zpracovávat data lokálně a vyhnout se přesunu citlivých dat do cloudu nebo datového centra. Vaše data tak zůstanou ve vašich prostorách v bezpečí.
Data směřující do cloudu nebo na vzdálené servery mohou být navíc šifrována implementací edge computingu. Tímto způsobem jsou data bezpečnější před kybernetickými útoky.
#4. Snadná údržba
Edge computing vyžaduje minimální úsilí a náklady na údržbu okrajových zařízení a systémů. Spotřebovává méně elektřiny na zpracování dat a také je menší potřeba chlazení, aby systémy fungovaly na optimálním výkonu.
Nevýhody
Nevýhody edge computingu jsou:
#1. Omezený rozsah
Implementace edge computingu by mohla být efektivní, ale její účel a rozsah jsou omezené. To je jeden z důvodů, proč lidi přitahuje cloud.
#2. Konektivita
Edge computing musí mít dobrou konektivitu pro efektivní zpracování dat. A pokud dojde ke ztrátě připojení, vyžaduje to důkladné plánování selhání, aby se překonaly problémy, které se objeví.
#3. Bezpečnostní mezery
S rostoucím využíváním chytrých zařízení se zvyšuje rizikový vektor útočníků, kteří zařízení kompromitují.
Aplikace Edge Computingu
Edge computing nachází uplatnění v různých průmyslových odvětvích. Používá se k agregaci, zpracování, filtrování a analýze dat poblíž nebo na okraji sítě. Některé z oblastí, kde se používá, jsou:
Zařízení IoT
Je běžnou mylnou představou, že edge computing a IoT jsou totéž. Ve skutečnosti je edge computing architektura, zatímco IoT je technologie, která využívá edge computing.
Chytrá zařízení, jako jsou chytré telefony, chytré termostaty, chytrá vozidla, chytré zámky, chytré hodinky atd., se připojují k internetu a využívají kód běžící na těchto zařízeních namísto cloudu pro efektivní využití.
Optimalizace sítě
Edge computing pomáhá optimalizovat síť měřením a zlepšováním jejího výkonu na webu pro uživatele. Najde síťovou cestu s nejnižší latencí a nejvyšší spolehlivostí pro uživatelský provoz. Kromě toho může také odstranit dopravní zácpy pro optimální výkon.
Zdravotní péče
Obrovské množství dat pochází ze zdravotnictví. Zahrnuje data pacientů z lékařského vybavení, senzorů a zařízení.
Proto je potřeba data spravovat, zpracovávat a ukládat. Edge computing zde pomáhá aplikací strojového učení a automatizace pro přístup k datům. Pomáhá identifikovat problematická data, která vyžadují okamžitou pozornost lékařů, aby byla umožněna lepší péče o pacienty a eliminovány zdravotní incidenty.
Kromě toho se edge computing používá v lékařských monitorovacích systémech k rychlé reakci v reálném čase namísto čekání na akci cloudového serveru.
Maloobchodní
Maloobchodní podniky také generují velké kusy dat ze sledování zásob, prodeje, sledování a dalších obchodních informací. Použití edge computingu umožňuje lidem shromažďovat a analyzovat tato data a nacházet obchodní příležitosti, jako je predikce prodeje, optimalizace objednávek dodavatelů, vedení efektivních kampaní a další.
Výrobní
Edge computing se používá ve výrobním sektoru k monitorování výrobních procesů a aplikaci strojového učení a analýzy v reálném čase ke zlepšení kvality produktů a detekci výrobních chyb. Podporuje také senzory prostředí, které mají být začleněny do výrobních závodů.
Kromě toho poskytuje edge computing přehled o komponentách na skladě a o tom, jak dlouho by vydržely. Pomáhá výrobci činit přesná a rychlejší obchodní rozhodnutí o provozu a továrně.
Konstrukce
Stavební průmysl používá edge computing hlavně pro bezpečnost na pracovišti ke shromažďování a analýze dat získaných z bezpečnostních zařízení, kamer, senzorů atd. Pomáhá podnikům získat přehled o podmínkách bezpečnosti na pracovišti a zajišťuje, že zaměstnanci dodržují bezpečnostní protokoly.
Přeprava
Dopravní sektor, zejména autonomní vozidla, produkuje každý den terabajty dat. Autonomní vozidla potřebují shromažďovat a analyzovat data, když se pohybují, v reálném čase, což vyžaduje náročné výpočty. Potřebují také údaje o stavu vozidla, rychlosti, poloze, stavu vozovky a provozu a blízkých vozidlech.
Aby to bylo možné zvládnout, samotná vozidla se stávají okrajem, kde probíhá výpočet. Výsledkem je, že data jsou zpracovávána zrychlenou rychlostí, aby se podpořily potřeby sběru dat a analýzy.
Zemědělství
V zemědělství se edge computing využívá v senzorech ke sledování hustoty živin a využití vody a optimalizaci sklizně. Za tímto účelem senzor shromažďuje údaje o prostředí, teplotě a půdních podmínkách. Analyzuje jejich účinky, aby pomohl zvýšit výnos plodin a zajistil jejich sklizeň za nejpříznivějších podmínek prostředí.
Energie
Edge computing je také užitečný v energetickém sektoru pro monitorování bezpečnosti plynárenských a ropných společností. Senzory nepřetržitě monitorují vlhkost a tlak. Kromě toho nesmí ztratit konektivitu, protože pokud se stane něco špatného, například přehřátí ropného potrubí zůstane neodhaleno, může to vést ke katastrofám. Problémem je, že většina těchto zařízení se nachází v odlehlých oblastech, kde je špatná konektivita.
Proto nasazení edge computingu v těchto systémech nebo v jejich blízkosti nabízí lepší konektivitu a možnosti nepřetržitého monitorování. Edge computing může také určit poruchy zařízení v reálném čase. Senzory mohou monitorovat energii generovanou všemi stroji, jako jsou elektrická vozidla, systémy větrných farem a další s řízením sítě, což pomáhá při snižování nákladů a efektivní výrobě energie.
Další aplikace edge computingu jsou pro videokonference, které spotřebovávají velkou šířku pásma, efektivní ukládání do mezipaměti s kódem běžícím na okrajových sítích CDN, finanční služby, jako jsou banky pro zabezpečení, a další.
Far Edge vs. Near Edge
Edge computing zahrnuje tolik pojmů, jako je blízký okraj, vzdálený okraj atd., že se někdy stává matoucím. Pojďme pochopit rozdíl mezi vzdálenou a blízkou hranou.
Far Edge
Je to infrastruktura nasazená nejdále od cloudového datového centra a zároveň nejblíže uživatelům.
Například infrastruktura Far Edge pro agenturu mobilních služeb může být v blízkosti základnových stanic mobilních telefonů.
Výpočetní technika Far Edge se nasazuje v podnicích, továrnách, nákupních centrech atd. Aplikace běžící na této infrastruktuře vyžadují vysokou propustnost, škálovatelnost a nízkou latenci, což je skvělé pro streamování videa, AR/VR, videohry atd. Na základě hostovaných aplikace, je známá jako:
- Enterprise Edge, který hostuje podnikové aplikace
- IoT Edge, který hostuje aplikace IoT
Blízko Edge
Je to výpočetní infrastruktura nasazená mezi cloudovými datovými centry a Far Edge. Hostuje obecné aplikace a služby, na rozdíl od Far Edge, který hostí konkrétní aplikace.
Infrastrukturu Near Edge lze například použít pro ukládání do mezipaměti CDN, výpočetní mlhu atd. Také výpočetní technika Fog vkládá úložné a počítačové zdroje do dat nebo do jejich blízkosti, nemusí být u dat. Je to střední cesta mezi cloudovým datovým centrem umístěným daleko a okrajem umístěným u zdroje s omezenými zdroji.
Edge Computing vs. Cloud Computing (podobnosti a rozdíly)
Edge i cloud computing zahrnují distribuované výpočty a nasazení úložiště a výpočetních zdrojů na základě produkovaných dat. Rozhodně však nejsou stejné.
Zde je návod, jak se liší.
- Nasazení: Cloud computing nasazuje zdroje v globálních lokalitách s vysokou škálovatelností pro spouštění procesů. Může zahrnovat centralizované výpočty blíže ke zdroji dat, ale ne na okraji sítě. Na druhou stranu edge computing nasazuje zdroje tam, kde jsou generována data.
- Centralizace/Decentralizace: Pomocí centralizace nabízí cloud efektivní a škálovatelné zdroje se zabezpečením a kontrolou. Edge computing je decentralizovaný a používá se k řešení problémů a případů použití, které nejsou poskytovány v centralizačním přístupu cloud computingu.
- Architektura: Architektura cloud computingu se skládá z několika volně propojených komponent. Poskytuje aplikace a služby na modelu pay-as-you-go. Edge computing však přesahuje cloud computing a poskytuje stabilnější architekturu.
- Programování: Vývoj aplikací v cloudu je vhodný a využívá jeden nebo méně programovacích jazyků. Edge computing může pro vývoj aplikací vyžadovat různé programovací jazyky.
- Doba odezvy: Průměrná doba odezvy je u cloud computingu obvykle delší než u edge computingu. Edge computing tedy nabízí rychlejší výpočetní proces.
- Šířka pásma: Cloud computing spotřebovává více šířky pásma a energie kvůli větší vzdálenosti mezi klientem a serverem, zatímco edge computing vyžaduje poměrně nižší šířku pásma a výkon.
Jaké jsou výhody Edge Computing oproti Cloud Computingu?
Proces edge computingu je efektivnější než cloud computing, protože cloud computing zabere více času, než načte data, která uživatel požadoval. Cloud computing může zpozdit přenos informací do datového centra, což zpomaluje proces rozhodování a způsobuje latenci.
V důsledku toho mohou organizace utrpět ztráty z hlediska nákladů, šířky pásma, bezpečnosti dat a dokonce i pracovních rizik, zejména v případě výroby a konstrukce. Zde je několik výhod Edge over Cloud.
- Požadavek na rychlejší, bezpečnější a spolehlivou architekturu zpopularizoval růst edge computingu, takže organizace upřednostňují edge computing před cloud computingem. Takže v oblastech, které potřebují časově citlivé informace, dokáže edge computing zázraky.
- Když je výpočetní proces prováděn na vzdálených místech, edge computing funguje lépe díky malé nebo žádné konektivitě, která umožňuje centralizovaný přístup. Pomůže s místním úložištěm, fungujícím jako mikro datové centrum.
- Edge computing je lepším řešením pro podporu chytrých a specializovaných zařízení, která plní speciální funkce a liší se od běžných zařízení.
- Edge computing dokáže efektivně řešit využití šířky pásma, vysoké náklady, zabezpečení a spotřebu energie ve většině oblastí ve srovnání s cloud computingem.
Současní poskytovatelé Edge Computingu
K rychlému a snadnému nasazení edge computingu ve vaší firmě nebo podniku potřebujete poskytovatele služeb edge computingu. Pomáhají zpracovávat data a efektivně je přenášet, nabízejí robustní IT infrastrukturu a spravují masivní data generovaná z okrajových zařízení.
Zde jsou někteří z významných poskytovatelů edge computingu:
#1. Webové služby Amazon
AWS nabízí konzistentní zkušenosti s cloudovým modelem a poskytuje řešení a služby pro IoT, ML, AI, analytiku, robotiku, úložiště a výpočty.
#2. Dell
Dell poskytuje orchestraci a správu okrajových počítačů prostřednictvím OpenManage Mobile. Dell je skvělý pro digitální města, prodejce, výrobce a další.
#3. ClearBlade
ClearBlade vydala svou aplikaci Edge Native Intelligent Asset Application, která umožňuje správci okrajů vytvářet výstražná zařízení a připojovat se k zařízením IoT bez kódování.
Dalšími významnými poskytovateli edge computingu jsou Cloudflare, StackPath, Intel, EdgeConnex a další.
Závěrečná slova 👩🏫
Edge computing může být efektivní, spolehlivou a úspornou možností pro moderní podniky, které využívají digitální služby a řešení než kdykoli předtím. Je to také vynikající koncept pro podporu kultury práce na dálku pro usnadnění rychlejšího zpracování dat a komunikace.