Czym jest przetwarzanie brzegowe i dlaczego zyskuje na znaczeniu?

Wraz z rozwojem urządzeń IoT i nadejściem szybkiej łączności bezprzewodowej 5G, umieszczenie obliczeń, pamięci masowej i analityki w pobliżu miejsca, w którym powstają dane, staje się argumentem przemawiającym za przetwarzaniem brzegowym.

Źródło: Thinkstock

Przetwarzanie na brzegu sieci (edge computing) zmienia sposób przechowywania, przetwarzania, analizowania i transportowania danych generowanych przez miliardy urządzeń IoT i innych.

Początkowym celem przetwarzania brzegowego było zmniejszenie kosztów przepustowości związanych z przenoszeniem surowych danych z miejsca ich powstania do korporacyjnego centrum danych lub chmury. Ostatnio koncepcję tę napędza wzrost liczby aplikacji działających w czasie rzeczywistym, które wymagają minimalnych opóźnień, takich jak pojazdy autonomiczne i analiza wideo z wykorzystaniem wielu kamer.

Zobacz również:

  • Polski oddział Kyndryl stawia na chmurę i cyfryzację z wykorzystaniem open source
  • Alexa Amazona ma naśladować głos dowolnej osoby
  • 7 najlepszych praktyk zarządzania tożsamością maszyn

Trwające globalne wdrażanie standardu bezprzewodowego 5G wiąże się z przetwarzaniem brzegowym, ponieważ 5G umożliwia szybsze przetwarzanie danych w tych nowatorskich zastosowaniach i aplikacjach o małych opóźnieniach.

Na czym polega przetwarzanie brzegowe?

Gartner definiuje przetwarzanie brzegowe jako „część topologii przetwarzania rozproszonego, w której przetwarzanie informacji jest zlokalizowane blisko krawędzi - tam, gdzie rzeczy i ludzie wytwarzają lub wykorzystują te informacje”.

Na swoim najbardziej podstawowym poziomie, przetwarzanie brzegowe przybliża obliczenia i przechowywanie danych do urządzeń, w których są one gromadzone, zamiast polegać na centralnej lokalizacji, która może być oddalona o tysiące mil. Dzięki temu dane, zwłaszcza te przesyłane w czasie rzeczywistym, nie mają problemów z opóźnieniami, które mogą wpływać na wydajność aplikacji. Ponadto firmy mogą zaoszczędzić pieniądze, ponieważ przetwarzanie danych odbywa się lokalnie, co zmniejsza ilość danych, które muszą być przesyłane do lokalizacji centralnej lub w chmurze.

Pomyśl o urządzeniach monitorujących sprzęt produkcyjny w hali fabrycznej lub o podłączonej do Internetu kamerze wideo, która przesyła obraz na żywo ze zdalnego biura. O ile pojedyncze urządzenie wytwarzające dane może je dość łatwo przesłać przez sieć, o tyle problemy pojawiają się, gdy rośnie liczba urządzeń przesyłających dane w tym samym czasie. Zamiast jednej kamery wideo transmitującej obraz na żywo można pomnożyć tę liczbę przez setki lub tysiące urządzeń. Nie tylko jakość ucierpi z powodu opóźnień, ale również koszty przepustowości mogą być astronomiczne.

Sprzęt i usługi edge-computing pomagają rozwiązać ten problem, zapewniając lokalne źródło przetwarzania i przechowywania danych dla wielu z tych systemów. Na przykład brama brzegowa może przetwarzać dane z urządzenia brzegowego, a następnie przesyłać tylko istotne dane z powrotem przez chmurę. Może też wysyłać dane z powrotem do urządzenia brzegowego w przypadku zapotrzebowania na aplikacje działające w czasie rzeczywistym.

Jaki jest związek między 5G a przetwarzaniem brzegowym?

Podczas gdy obliczenia brzegowe można wdrożyć w sieciach innych niż 5G (takich jak 4G LTE), odwrotna sytuacja niekoniecznie jest prawdziwa. Innymi słowy, firmy nie mogą naprawdę skorzystać z 5G, jeśli nie posiadają infrastruktury przetwarzania brzegowego.

„5G sama w sobie zmniejsza opóźnienia sieci pomiędzy punktem końcowym a wieżą telefonii komórkowej, ale nie rozwiązuje problemu odległości od centrum danych, co może być problematyczne w przypadku aplikacji wrażliwych na opóźnienia” - mówi Dave McCarthy, dyrektor ds. badań strategii brzegowych w IDC.

Mahadev Satyanarayanan, profesor informatyki na Uniwersytecie Carnegie Mellon w 2009 r. był współautorem pracy, która wyznaczyła kierunek rozwoju edge computing, zgadza się z tym stwierdzeniem. „Jeśli musisz wrócić do centrum danych w całym kraju lub na drugim końcu świata, to co za różnica, nawet jeśli w ostatnim skoku jest to zero milisekund”.

W miarę wdrażania kolejnych sieci 5G, związek między przetwarzaniem brzegowym a siecią bezprzewodową 5G będzie nadal powiązany, ale firmy nadal mogą wdrażać infrastrukturę przetwarzania brzegowego za pomocą różnych modeli sieci, w tym przewodowych, a nawet Wi-Fi, jeśli zajdzie taka potrzeba. Jednak dzięki wyższym prędkościom oferowanym przez 5G, szczególnie na obszarach wiejskich nieobsługiwanych przez sieci przewodowe, bardziej prawdopodobne jest, że infrastruktura brzegowa będzie korzystać z sieci 5G.

Jak działa przetwarzanie brzegowe?

Fizyczna architektura urządzeń brzegowych może być skomplikowana, ale podstawowa idea polega na tym, że urządzenia klienckie łączą się z pobliskim modułem brzegowym w celu zapewnienia szybszego przetwarzania i płynniejszego działania. Urządzenia brzegowe mogą obejmować czujniki IoT, notebooki pracowników, ich najnowsze smartfony, kamery bezpieczeństwa, a nawet podłączoną do Internetu kuchenkę mikrofalową w biurowej sali konferencyjnej.

W środowisku przemysłowym urządzeniem brzegowym może być autonomiczny robot mobilny, ramię robota w fabryce samochodów. W służbie zdrowia może to być wysokiej klasy system chirurgiczny, który umożliwia lekarzom przeprowadzanie operacji z odległych miejsc. Same bramy brzegowe są uważane za urządzenia brzegowe w ramach infrastruktury przetwarzania brzegowego. Terminologia jest różna, dlatego można spotkać się z określeniami serwery brzegowe lub bramy brzegowe.

Chociaż wiele bramek i serwerów brzegowych zostanie wdrożonych przez dostawców usług, którzy chcą obsługiwać sieć brzegową (na przykład Verizon dla swojej sieci 5G), przedsiębiorstwa, które chcą wprowadzić prywatną sieć brzegową, również będą musiały rozważyć ten sprzęt.

Jak kupować i wdrażać systemy brzegowe?Jak kupować i wdrażać systemy brzegowe?

Sposób zakupu i wdrożenia systemu brzegowego może być bardzo różny. Z jednej strony, firma może chcieć przeprowadzić większość procesu po swojej stronie. Obejmowałoby to wybór urządzeń brzegowych, prawdopodobnie od dostawcy sprzętu takiego jak Dell, HPE lub IBM, zaprojektowanie sieci odpowiedniej do potrzeb danego przypadku użycia oraz zakup oprogramowania do zarządzania i analizy.

Oznacza to dużo pracy i wymaga znacznej wiedzy specjalistycznej ze strony działu IT, ale nadal może być atrakcyjną opcją dla dużych organizacji, które chcą w pełni dostosować wdrożenie urządzeń brzegowych do swoich potrzeb.

Z drugiej strony, dostawcy w poszczególnych sektorach coraz częściej oferują usługi brzegowe, którymi będą zarządzać za klienta. Organizacja, która chce pójść tą drogą, może po prostu poprosić dostawcę o zainstalowanie własnego sprzętu, oprogramowania i sieci oraz uiszczać regularne opłaty za użytkowanie i konserwację. Oferta IIoT firm takich jak GE i Siemens należy do tej kategorii.

Zaletą tego podejścia jest łatwość i względna bezproblemowość wdrożenia, ale tego typu usługi o wysokim poziomie zarządzania mogą nie być dostępne dla każdego przypadku zastosowania.

Jakie są przykłady przetwarzania brzegowego?

Wraz z rosnącą liczbą urządzeń podłączonych do Internetu rośnie liczba przypadków użycia, w których przetwarzanie brzegowe może przynieść firmie oszczędności lub wykorzystać wyjątkowo niskie opóźnienia.

Verizon Business, na przykład, opisuje kilka scenariuszy brzegowych, w tym procesy kontroli jakości sprzętu produkcyjnego po zakończeniu jego eksploatacji; wykorzystanie sieci brzegowych 5G do tworzenia wyskakujących ekosystemów sieciowych, które zmieniają sposób przesyłania treści na żywo z opóźnieniami poniżej sekundy; wykorzystanie czujników brzegowych do szczegółowego obrazowania tłumu w przestrzeni publicznej w celu poprawy zdrowia i bezpieczeństwa; zautomatyzowane bezpieczeństwo produkcji, które wykorzystuje monitorowanie w czasie zbliżonym do rzeczywistego do wysyłania ostrzeżeń o zmieniających się warunkach w celu zapobiegania wypadkom; logistykę produkcji, która ma na celu poprawę wydajności w całym procesie od produkcji do wysyłki gotowych produktów; oraz tworzenie precyzyjnych modeli jakości produktów za pomocą technologii cyfrowych bliźniaków w celu uzyskania wiedzy na temat procesów produkcyjnych.

Sprzęt wymagany do różnych typów wdrożeń będzie się znacznie różnił. Użytkownicy przemysłowi, na przykład, będą kłaść nacisk na niezawodność i niskie opóźnienia, wymagając wytrzymałych węzłów brzegowych, które mogą działać w trudnych warunkach hali fabrycznej, oraz dedykowanych łączy komunikacyjnych (prywatnych sieci 5G, dedykowanych sieci Wi-Fi lub nawet połączeń przewodowych), aby osiągnąć swoje cele.

Z kolei użytkownicy podłączeni do rolnictwa nadal będą wymagać wytrzymałych urządzeń brzegowych, które poradzą sobie z wdrożeniem na zewnątrz, ale element łączności może wyglądać zupełnie inaczej - niskie opóźnienia mogą nadal być wymogiem w przypadku koordynowania ruchu ciężkiego sprzętu, ale czujniki środowiskowe prawdopodobnie będą miały zarówno większy zasięg, jak i mniejsze wymagania w zakresie danych. Najlepszym wyborem może być połączenie LP-WAN, Sigfox lub podobne.

Inne przypadki użycia wiążą się z zupełnie innymi wyzwaniami. Sprzedawcy detaliczni mogą wykorzystać węzły brzegowe jako magazyn danych w sklepie dla wielu różnych funkcji, łącząc dane z punktów sprzedaży z ukierunkowanymi promocjami, śledząc ruch pieszych i wiele innych w ramach ujednoliconej aplikacji do zarządzania sklepem.

Element łączności może być prosty - wewnętrzna sieć Wi-Fi dla każdego urządzenia - lub bardziej złożony, z Bluetooth lub inną łącznością o niskim poborze mocy obsługującą śledzenie ruchu i usługi promocyjne, a Wi-Fi zarezerwowaną dla punktów sprzedaży i kas samoobsługowych.

Jakie są korzyści z przetwarzania brzegowego?

Dla wielu firm już sama oszczędność kosztów może być czynnikiem skłaniającym do wdrożenia edge-computing. Firmy, które początkowo korzystały z chmury dla wielu swoich aplikacji, mogły odkryć, że koszty przepustowości były wyższe niż się spodziewały i szukają tańszej alternatywy. Przetwarzanie brzegowe może być odpowiednim rozwiązaniem.

Coraz częściej jednak największą zaletą edge computingu jest możliwość szybszego przetwarzania i przechowywania danych, co pozwala na bardziej wydajne aplikacje działające w czasie rzeczywistym, które mają kluczowe znaczenie dla firm. Przed wprowadzeniem przetwarzania brzegowego, smartfon skanujący twarz osoby w celu rozpoznania twarzy musiałby uruchomić algorytm rozpoznawania twarzy za pośrednictwem usługi opartej na chmurze, co zajęłoby dużo czasu na przetwarzanie. W modelu przetwarzania brzegowego algorytm mógłby być uruchamiany lokalnie na serwerze brzegowym lub bramie, a nawet na samym smartfonie.

Aplikacje takie jak rzeczywistość wirtualna i rozszerzona, samojeżdżące samochody, inteligentne miasta, a nawet systemy automatyzacji budynków wymagają takiego poziomu szybkiego przetwarzania i reakcji.

Obliczenia brzegowe a sztuczna inteligencja

Firmy takie jak Nvidia kontynuują prace nad sprzętem, który uwzględnia potrzebę zwiększenia przetwarzania na brzegu, co obejmuje moduły z wbudowaną funkcją AI. Najnowszym produktem firmy w tej dziedzinie jest zestaw deweloperski Jetson AGX Orin, kompaktowy i energooszczędny superkomputer AI przeznaczony dla twórców robotów, maszyn autonomicznych oraz systemów wbudowanych i brzegowych następnej generacji.

Orin zapewnia 275 trylionów operacji na sekundę (TOPS), co stanowi 8-krotną poprawę w stosunku do poprzedniego systemu firmy, Jetson AGX Xavier. Zawiera również aktualizacje w zakresie głębokiego uczenia, akceleracji wizji, przepustowości pamięci i obsługi czujników multimodalnych.

Algorytmy sztucznej inteligencji wymagają dużej mocy obliczeniowej, która jest wykorzystywana w usługach opartych na chmurze, ale wraz z rozwojem układów scalonych do obsługi sztucznej inteligencji, które mogą wykonywać pracę na krawędzi, powstanie więcej systemów do obsługi tych zadań.

Obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa

Z punktu widzenia bezpieczeństwa, dane w strefie brzegowej mogą być kłopotliwe, zwłaszcza gdy są przetwarzane przez różne urządzenia, które mogą nie być tak bezpieczne jak systemy scentralizowane lub oparte na chmurze. Wraz ze wzrostem liczby urządzeń IoT dział IT musi zrozumieć potencjalne problemy związane z bezpieczeństwem i upewnić się, że systemy te można zabezpieczyć. Obejmuje to szyfrowanie danych, stosowanie metod kontroli dostępu i ewentualnie tunelowanie VPN.

Ponadto różne wymagania urządzeń w zakresie mocy obliczeniowej, energii elektrycznej i łączności sieciowej mogą mieć wpływ na niezawodność urządzeń brzegowych. W związku z tym w przypadku urządzeń przetwarzających dane na brzegu kluczowe znaczenie ma zarządzanie redundancją i przełączaniem awaryjnym, aby zapewnić prawidłowe dostarczanie i przetwarzanie danych w przypadku awarii jednego węzła.

Źródło: NetworkWorld

W celu komercyjnej reprodukcji treści Computerworld należy zakupić licencję. Skontaktuj się z naszym partnerem, YGS Group, pod adresem [email protected]

TOP 200