Что такое пограничные вычисления для облака и Интернета вещей?

Пограничные вычисления – это термин, который в наши дни используется все чаще и чаще, хотя часто без понятного определения того, что именно означает пограничные вычисления. Обычно объяснения либо слишком агрессивно полны технического жаргона, чтобы непрофессионал мог их расшифровать, либо слишком расплывчаты, чтобы дать осмысленное и четкое понимание того, что такое пограничные вычисления на самом деле, почему они полезны и почему так много организаций обращаются к ним как к способу. решения возникающих ИТ-препятствий и повышения мощности других технологий, а именно облачных вычислений и Интернета вещей.

Что такое пограничные вычисления?

Ниже мы подробно объясним, что такое периферийные вычисления и почему они становятся все более важными в нашем цифровом мире по мере того, как мы сталкиваемся с новыми проблемами обработки данных, которые сопровождают все более совершенные технологии.

Объяснение облачных вычислений и Интернета вещей

Прежде чем мы сможем проиллюстрировать механику пограничных вычислений, важно сначала понять, как работают облачные вычисления – совершенно другая технология и термин, который никоим образом не взаимозаменяем с пограничными вычислениями – и с какими текущими препятствиями они сталкиваются.

Облачные вычисления обеспечивают вычислительную мощность через Интернет за счет подключения пользователей к мощным серверам, которые обслуживаются и охраняются третьей стороной. Это позволяет пользователям использовать вычислительную мощность этих серверов для обработки данных за них.

Сервисы облачных вычислений, такие как облако Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud Platform и IBM Cloud, позволяют пользователям избежать значительных первоначальных затрат, связанных с созданием мощного локального сервера, а также ответственности за его обслуживание и защиту. сервер. Это дает людям и компаниям возможность «платить по мере использования» для удовлетворения своих потребностей в обработке информации, при этом затраты меняются в зависимости от использования.

Интернет вещей или IoT – это связанная концепция, которая включает в себя объединение повседневных устройств в сеть через Интернет с помощью облачных вычислений. Это позволяет некомпьютерным устройствам общаться друг с другом, собирать данные и управлять ими удаленно, не подключаясь друг к другу напрямую.

Возьмем, к примеру, домашнюю камеру видеонаблюдения. Камера может отправлять свою информацию в облако через домашнюю сеть Wi-Fi, в то время как пользователь может получать доступ к данным через свой телефон во время работы. Ни одно из устройств не должно быть напрямую подключено друг к другу, только к Интернету.

Таким образом, пользователь может отправлять и получать информацию через сервер, к которому оба устройства подключаются через свое интернет-соединение.

Эту же модель можно использовать всевозможными способами; все, от технологий умного дома, таких как умные фонари, умные кондиционеры и другие устройства, до механизмов промышленной безопасности, таких как датчики тепла и давления, может использовать IoT для повышения автоматизации и создания данных, требующих действий.

Позволяя устройствам подключаться друг к другу по беспроводной сети, Интернет вещей помогает снизить человеческую нагрузку и повысить общую эффективность как для потребителей, так и для производителей.

Препятствия, стоящие перед облачными вычислениями и IoT

В то время как Интернет вещей продолжает расти, а приложения используются почти во всех отраслях, нагрузка на центры обработки данных, используемые для облачных вычислений, растет в геометрической прогрессии. Спрос на вычислительные ресурсы начинает превышать предложение указанных ресурсов, что снижает общую доступность.

Когда облачные вычисления только появились, единственными устройствами, подключающимися к ним, были клиентские компьютеры, но, поскольку Интернет вещей стремительно набирает обороты, объем данных, которые необходимо обрабатывать и анализировать, уменьшил объем вычислительной мощности, доступной в любой момент. Это снижает скорость обработки данных и увеличивает задержку, снижая производительность в сети.

Вот где на помощь приходят периферийные вычисления

Теперь, когда вы понимаете облачные вычисления, Интернет вещей и препятствия, с которыми сталкиваются обе технологии, концепция пограничных вычислений должна быть простой для понимания.

Проще говоря, периферийные вычисления переносят большую часть рабочей нагрузки локально, где данные собираются в первую очередь, а не в самом облаке. Как следует из названия, Edge Computing стремится перенести бремя обработки данных ближе к источнику данных (то есть на «краю» сети).

Это означает, например, поиск способов выполнить часть работы, которая будет выполняться в центре обработки данных на локальном устройстве, перед отправкой, что сокращает как время обработки (задержку), так и пропускную способность. В контексте камеры безопасности это будет означать разработку программного обеспечения, которое дискриминирует данные на основе определенных приоритетов, выбирая и выбирая, какие данные отправлять в облако для дальнейшей обработки.

Таким образом, центру обработки данных нужно обработать всего 45 минут или около того важных данных, а не полные 24 часа видео. Это снижает нагрузку на центры обработки данных, уменьшает объем информации, которая должна перемещаться между устройствами, повышает общую эффективность сети.

Скорость и вычислительная мощность стали особенно важными с появлением более требовательных технологий. Ранее использование Интернета вещей в облачных вычислениях требовало обработки меньших объемов данных и, как правило, было менее чувствительным ко времени.

Однако в более сложных случаях использования важность более низкой задержки нельзя недооценивать. Ни один пример не иллюстрирует этот момент лучше, чем беспилотные автомобили. Эти устройства отвечают за безопасную навигацию в сложной среде с высокими ставками и тяжелыми физическими последствиями.

Беспилотный автомобиль требует облачных вычислений, чтобы иметь возможность получать обновления, отправлять информацию и связываться с другими серверами через Интернет. Однако он не может позволить себе ограничить свою вычислительную мощность в зависимости от доступности этого соединения.

Сбои в работе и другие осложнения могут снизить надежность любого соединения и затруднить обработку данных, которые необходимы беспилотному автомобилю для безопасного передвижения по дорогам и шоссе. Таким образом, большая часть чрезвычайно чувствительных ко времени данных обрабатывается локально, прямо на центральном процессоре транспортного средства, защищая его от таких узких мест и гарантируя, что даже при непредсказуемых подключениях устройство может работать с полной эффективностью.

Такое сочетание повышенной локальной рабочей нагрузки и устойчивого облачного подключения является ярким примером периферийных вычислений и того, как подобная системная архитектура может повысить эффективность всех задействованных технологий.

Все еще немного сложно? Это хорошо. Вы всегда можете связаться с нами в комментариях ниже и задать любые вопросы, которые у вас остались – мы любим отвечать на них и любим помогать людям понять все более сложный мир, который мы строим для себя каждый день.