Edge cloud что это
Edge vs. Cloud: в чем разница?
Являются ли периферийные вычисления (Edge computing) своего рода ребрендингом облачных вычислений (Cloud computing) или это действительно что-то новое? Портал Enterprisers Project рассказывает о том, как работает Edge computing, для каких целей его применяют и как он сосуществует с облаком.
Перевод корпоративных операций в облако больше не является новой концепцией, чего не скажешь о периферийных вычислениях. О них часто упоминают в контексте 5G и Интернета вещей (IoT), так что это — разновидность облачных вычислений или отдельная технология?
Как правило, на передовом рубеже технологий всегда открывается простор для дискуссий по поводу того, что из себя представляет та или иная новинка, а также спектра ее применения. Edge computing — не исключение. Что подразумевается под периферийными вычислениями? «Периферийные вычисления могут применяться ко всему, что подводит обслуживание, данные и информацию ближе к пользователям и устройствам», — говорит технологический евангелист Red Hat Гордон Хафф. Другими словами, термин «периферийные вычисления» охватывает слишком большое пространство.
Предназначение Edge computing — перемещение вычислительных ресурсов из гипермасштабируемого облачного ЦОДа, который может находиться на значительном удалении (в «ядре» сети) ближе к пользователю или устройству, к «краю» сети. Этот подход акцентирует внимание на снижении задержек в сети и аккумуляции вычислительных мощностей для обработки данных вблизи их источника. Работая с помощью периферийной сети, мобильные приложения могли бы в большей степени задействовать алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, тогда как сейчас они полностью зависят от вычислительных возможностей мобильных процессоров. Помимо этого требующие интенсивных вычислений задачи гораздо быстрее разряжают аккумуляторы телефона.
Edge computing также связывают с такими областями, как автономные автомобили, дополненная реальность, промышленная автоматизация, прогнозное обслуживание и видеонаблюдение.
Где важна производительность вычислений
Для начала можно рассмотреть пример с автономными автомобилями и сетевыми системами, которые требуются для их поддержки. Обновление навигационного ПО одновременно для всего автомобильного парка, как это уже делают Tesla и другие автопроизводители, идеально подходит для облачных вычислений. С другой стороны, решение о том, следует ли повернуть налево или направо, чтобы избежать столкновения с перебегающим улицу пешеходом, должно приниматься незамедлительно, поэтому у бортового компьютера, безусловно, не будет времени ждать ответа от сервера в удаленном ЦОДе. Таким образом, между ними должна быть какая-то связующая технология, чтобы ускорить реакцию бортового компьютера.
В качестве промежуточного решения между сервером и дата-центром может выступать подключенная транспортная система, вычислительные узлы которой располагались бы на границе сети — в светофорах и вышках сотовой связи. Например, если один водитель движется навстречу другому по встречной полосе, второму нужно отдать указание своей машине, в какую сторону свернуть с дороги, чтобы избежать столкновения. Излишне говорить, что реакция на нетипичное поведение на дороге должна исчисляться миллисекундами. С учетом того, что гипотетическая автономная транспортная система работает в мобильных сетях 5G, пропускная способность и низкая задержка этой сетевой технологии ускорят подключение к транспортным средствам и датчикам на дорогах.
Вопрос заключается том, куда дальше пойдет сигнал после того, как он достигнет ближайшего узла мобильной сети? В ситуациях, когда речь идет о жизни или смерти, требуется, чтобы данные обрабатывались возле обочины или как можно ближе к ней — это позволит получить уведомление о назревающей опасности столкновения в нужное время, когда еще имеется возможность сохранить жизнь. «Сигнал с вышки сотовой связи передается по оптоволокну. Это происходит молниеносно, но даже у скорости света есть физические пределы, и если вам нужно связаться с центром обработки данных, который отстоит от вас на 2000 миль, то это чревато большой задержкой», — говорит председатель совета директоров OpenTechWorks и член технологического консультативного комитета FCC Адам Дробот, один из соавторов справочника FCC по 5G, периферийным вычислениям и IoT.
«Решения, которым требуется производительность в режиме реального времени, будут выполняться на периферии сети», — отмечает Дробот. По его словам, Edge computing займет свое место в спектре вычислительных и коммуникационных технологий как еще одна технология, с помощью которой системные архитекторы смогут размещать вычислительные рабочие нагрузки не локально или в облаке, а на периферии сети. Дробот добавляет, что возможности играть важную роль в будущем компьютерных вычислений особенно рады мобильные операторы: «За каждой вышкой сотовой связи закреплена „собачья будка“, что является особым поводом для радости». На жаргоне операторов «собачьими будками» называют укрытия для телеком-оборудования. Расчет строится на том, что когда-то они смогут превратить их в миниЦОДы, предоставляющие периферийные услуги.
Телекоммуникационные компании сегодня активно обсуждают потенциал 5G, но, как и мобильные операторы, они также нуждаются в периферийных вычислениях, говорит главный консультант и руководитель практики периферийных вычислений консалтинговой компании STL Partners Далия Адиб. «Целевые значения задержек для 5G практически невозможно получить без Edge», — отмечает она, добавляя, что эти две технологии взаимозависимые и будут нуждаться друг в друге для достижения зрелости.
Наглядный пример промышленного применения периферийных вычислений для прогнозного обслуживания оборудования в заводских цехах предлагает Siemens. В этом примере робот забирает с конвейера электронные компоненты и укладывает их в упаковку для отправки. В случае, когда робот ломается, продукты падают на пол, и линия останавливается для экстренного ремонта. Чтобы избежать дорогостоящей остановки оборудования и заблаговременно запланировать техническое обслуживание, его мониторинг проводит периферийное устройство, обладающее большей вычислительной мощностью, чем некоторые роботы. Считывая данные их датчиков, которые используются для прогнозирования сбоя отдельных компонентов, оно может установить точное время выхода из строя таких деталей, как, например, втягивающий захват робота. Приложение на периферийном устройстве передает данные в еще более мощные системы машинного обучения в облаке, которые улучшают алгоритмы прогнозирования и обновляют его данные.
Edge не заменяет публичные облака
На заре облачных вычислений бытовало мнение, что однажды они будут предоставляться в виде традиционных коммунальных услуг, к примеру, как поставки электричества, напоминает Хафф. «На самом деле централизованная доставка компьютерных вычислений никогда не выглядела реалистичной затеей. К тому же публичные облака сами по себе эволюционировали в ключе, который скорее нацелен на предложение дифференцированных услуг клиентам, поэтому поставщики облачных услуг всегда конкурировали друг с другом, а не с компаниями, которые предоставляют коммунальные услуги, — отмечает он. — Edge computing в более широком смысле — это понимание того, что по своей природе корпоративные вычисления гетерогенны и не терпят упрощенных подходов и шаблонов. Таким образом, они могут заменить публичные облака только в воображаемом мире, где последние бы замкнули на себе все рабочие нагрузки. Но в реальном есть место и для Edge computing».
Открытые возможности
Что касается распределения вычислений по периферийным точкам, то эта миссия будет возложена на некоторые контейнерные технологии, которые сегодня применяются для перемещения рабочих нагрузок между корпоративными системами и облаком. По словам Дробота, даже если системы для подсчета трафика и выставления счетов клиентам будут проприетарными, эра облачных вычислений преподнесла урок, который заключается в том, что наиболее успешные операции с вычислительными услугами связаны с ПО на базе Open Source и открытыми спецификациями.
Адиб говорит, что в прошлом многие из клиентов его компании, которые представляют промышленную, нефтегазовую и телекоммуникационную отрасли, уже обожглись на проприетарных устаревших технологиях. «Они стараются не повторять ошибок прошлого, — отмечает она. — Кроме того, они еще толком не знают, с кем будут работать, но им точно не понравится, если их попытаются замкнуть на каком-либо приложении или системе, из которых они при желании не смогут выбраться».
Производительность в реальном времени является одной из основных причин использования архитектуры периферийных вычислений, но не единственной. Помимо этого Edge computing позволяет предотвратить перегрузку сетевых магистралей за счет обработки значительной части данных локально, отправляя в облако только обязательный минимум. Еще одно преимущество — хранение данных вблизи источника позволяет лучше обеспечить их безопасность, конфиденциальность и суверенитет, чего сложнее добиться при их отправке в централизованную локацию.
Тем не менее, на пути продвижения периферийных вычислений стоит множество задач. В недавнем отчете Gartner «How to Overcome Four Major Challenges in Edge Computing» говорится, что «в 2022 г. 50% Edge-решений, которые сегодня существуют на уровне проверки концепции, не смогут масштабироваться для производственного использования». В отсутствие лучших рыночных практик в области управления периферийными системами, компаниям нужно быть готовыми к решению базовых задач, возникающих при внедрении новых технологий.
Периферия и облако: параллельное существование
Существует мнение, что периферийные вычисления заменят облако. Оно ошибочно. Согласно FCC, многие отраслевые эксперты отрицают, что облачные и периферийные вычисления конкурируют друг с другом. Более того, проницательные организации и даже многие поставщики публичных облачных услуг начинают задумываться о том, как избирательно использовать обе технологии. Другими словами, та часть функций, которая лучше всего «чувствует» себя между конечным устройством и локальными сетевыми ресурсами, будет выполняться на периферии сети, тогда как приложения для работы с большими данными, которые агрегируют данные отовсюду, чтобы просеять их с помощью аналитических и машинных алгоритмов обучения, и которые экономически целесообразно держать в гипермасштабируемых ЦОДах, так и останутся в облаке.
Системным архитекторам предстоит много работы, чтобы научиться использовать все эти возможности с максимальной пользой для всей системы. «Думаю, что ситуации, когда приложение будет работать только на периферии сети, окажутся довольно редкими, — говорит Адиб. — Это связано с тем, что ему необходимо будет общаться и взаимодействовать с другими рабочими нагрузками, которые находятся в облаке, в ЦОДе предприятия или на другом устройстве».
Облачные, туманные и граничные вычисления: отличия и перспективы развития технологий
Облачными вычислениями уже никого не удивишь — они стабильно развиваются и завоевывают российский рынок. Но туманные и граничные технологии только приходят в нашу страну, и у них есть своя ценность для бизнеса.
Разберемся, чем отличаются виды вычислений, в чём их преимущества и недостатки, а также в каких индустриях они наиболее актуальны.
Облачные вычисления (Cloud computing)
Облачные вычисления — это технология, которая позволяет хранить и обрабатывать данные удаленно в «облаке». Для этого используются центры обработки данных (ЦОДы). Компании, применяющей облачные технологии, не обязательно создавать свою IT-инфраструктуру — все необходимое ей может предоставить провайдер. Нужен только доступ в интернет, чтобы открыть сайт или приложение.
Преимущества и недостатки
Сфера применения
Облачные технологии применяются повсеместно: в госсекторе, производстве, ритейле, IT-компаниях, финансовой сфере и телекоммуникациях. Сложно представить современную жизнь без электронной почты, Google Docs, магазинов приложений и публичных облаков вроде Dropbox, Google Drive или «Яндекс.Диска».
«Cloud Computing наиболее динамично развивается последнее десятилетие, уровень проникновения технологии в развитых странах превышает 90%. Компании-операторы облаков и дата-центров обладают значительной экспертизой в этой области и могут предоставить пользователю наиболее совершенные технологические решения в области IT-инфраструктуры on-demand».
Облака важны для сбора, хранения и обработки больших объемов информации — например, там, где применяются технологии Big Data и искусственный интеллект.
Туманные вычисления (Fog computing)
Туманные вычисления — это технология, благодаря которой хранение и обработка данных происходят в локальной сети между конечным устройством и ЦОД. «Туман», в отличие от «облака», находится ближе к пользователям. Это децентрализованная система, которая фильтрует информацию, поступающую в дата-центр.
Преимущества и недостатки
Расскажи, как цифровая трансформация изменила твой бизнес
Сфера применения
Туманные вычисления применяются для связи устройств интернета вещей (IoT). С помощью «тумана» данные передаются и анализируются почти без задержек, что критично для некоторых IoT-устройств — например, датчиков в беспилотных автомобилях.
«Проще говоря, туманные вычисления заточены под межмашинное взаимодействие и применяться могут в любой отрасли, где оно используется — в производстве, здравоохранении, энергетике, финансовой сфере и других».
Межмашинное взаимодействие (Machine-to-Machine, M2M) — технология, связанная с интернетом вещей. Она позволяет передавать данные с устройства на устройство без взаимодействия с человеком. Для этого используют сотовую связь, поэтому мобильные операторы предлагают свои услуги в сфере M2M.
Технологию применяют для передачи данных из банкоматов и торговых автоматов, мониторинга состояния пациентов, в системах сигнализации и видеонаблюдения, в датчиках топлива, счетчиках электроэнергии и воды, для отслеживания транспорта и грузов. Туманные вычисления позволят машинам общаться быстрее и эффективнее.
Граничные вычисления (Edge computing)
Граничные вычисления — это технология обработки и хранения данных на конечном устройстве. Они находятся еще ближе к пользователю, чем «облако» и «туман».
Преимущества и недостатки
Сфера применения
Сферы применения граничных и туманных технологий во многом пересекаются. Главное их преимущество — скорость передачи и анализа данных. Поэтому эти технологии используются там, где важна обработка информации в реальном времени — например, в сферах IoT и VR/AR.
На производстве граничные вычисления нужны для своевременного обслуживания оборудования, в нефтяной индустрии они помогут обнаружить неисправности и протечки, а в банковской сфере технология позволит быстро принять решение по кредиту или обнаружить мошенничество. Во всех примерах граничные вычисления помогают действовать без задержек.
«Edge нашел широкое применение на промышленных предприятиях. Облачные вычисления демонстрируют гибкость и эффективность, но распространение IIoT и мобильных вычислений привело к ограничению диапазона частот для обработки. Также нюанс заключается в том, что “умное” оборудование на предприятиях не всегда требует подключения к cloud для выполнения расчетов. В таких случаях проектировщики сетей делают ставку на периферию и повышают эффективность обработки данных».
Источник: CB Insights
Перспективы развития облаков
Популярнее всех оказались публичные облака — затраты на них составили 85% расходов. Остальное потратили на частные облака. По прогнозам цифры будут расти: в 2019 году расходы увеличатся на 23,6%, а среднегодовые темпы роста рынка до 2023 года будут составлять 14,6%.
Государство тоже заинтересовано в облачных технологиях. Минкомсвязи вместе с «Ростелекомом» давно разрабатывает идею «Гособлака». А в конце августа 2019 года была утверждена концепция единой государственной облачной платформы. Госструктуры будут выбирать между частными провайдерами облачных услуг.
Развитие edge/fog computing
В мире
Уже сейчас компании начинают применять граничные и туманные вычисления наряду с облаками. Конечно, на Западе эти технологии более развиты — их используют и крупные корпорации, и стартапы.
Большие компании, которые продают облачные услуги, расширяют ассортимент. Microsoft предлагает не только облако, но и решения с граничными технологиями. Например, систему, которая позволяет перенести часть вычислений на IoT-устройства, или пограничный сервер для обработки данных с искусственным интеллектом. Amazon тоже не отстает и предлагает свой сервис для интернета вещей с граничными вычислениями. При этом компании не забывают про основной продукт — данные не только обрабатываются на периферии, но и передаются в облако.
Новые технологические услуги помогают в обработке данных на производстве, где задержки — серьёзная помеха в работе.
«В первую очередь это, конечно же, машиностроение и автомобилестроение, так как в этих отраслях производятся технически сложные изделия, а производственные линии генерируют большой объём данных. Но технологии периферийных и облачных вычислений внедряются в самые разнообразные отрасли промышленности, включая нефтегазовую, пищевую, химическую промышленность, производство батарей, в инфраструктурные объекты, распределение электроэнергии, водоснабжение, аэропорты и железнодорожный транспорт».
Появляются стартапы, которые фокусируются на применении граничных и туманных вычислений. Например, FogHorn и Pixeom предлагают услуги для компаний в энергетике, телекоме, производстве, ритейле, финансах, безопасности и других сферах. SimShine разрабатывает граничные технологии для камер видеонаблюдения. Компаний, которые предоставляют услуги производству и простым пользователям, становится все больше.
«Таких компаний и решений на самом деле много. В качестве актуального наглядного примера можно привести компании, которые сейчас внедряют решения по видеоаналитике. При отсутствии объектов или событий видео не передаётся на центральный сервер и не загружает каналы связи. При этом в ЦОД передаётся только информация о тревожных событиях и инцидентах».
В России
Но и в России туманные и граничные вычисления уже не новые понятия.
Пока государственные организации экспериментируют со связью, стартапы внедряют практические решения. С туманными вычислениями работает SONM — предлагает платформу с технологией блокчейна. Идея состоит в том, чтобы создать децентрализованный суперкомпьютер. Пользователи могут сдать мощность своего компьютера в аренду и присоединиться к распределенной сети. Компании в свою очередь покупают возможности туманной платформы для своих вычислений.
С граничными технологиями также связан стартап Facemetric. Он предоставляет клиентам камеры видеонаблюдения и ЦОД с нейросетями, чтобы искать образы в видео — лица, автомобильные номера, ценники и многое другое. Но хранить и обрабатывать большой видеопоток в облаке тяжело и не всегда целесообразно.
Поэтому компания решила использовать граничные вычисления. «В данном случае мы используем более высокопроизводительные вычислители, которые дублируют в себе функционал распознавания, хранят оперативный слепок базы данных и могут работать автономно при потере связи с облачным сервисом. Такой подход повышает требования к производительности вычислителей, их стоимость, но обеспечивает стабильную работу при потере связи с центральным узлом», — рассказывает Юрий Годына, основатель Facemetric.
В России новые технологии будут развиваться и дальше. Как отмечает Юрий Годына, они уже вошли в нашу жизнь:
«В настоящее время появилось множество вариантов реализации проектов в области интернета вещей и граничных вычислений — сбор показаний счетчиков, умные автобусные остановки, системы контроля за водителями общественного транспорта и так далее. Еще пару лет назад на конференциях и круглых столах можно было услышать мнения о раздутости пузыря интернета вещей, умного дома, неподъемной стоимости решений. А сейчас мы видим реализацию этих технологий, они постепенно приходят в нашу жизнь и делают ее комфортнее».
Конечно, туманные и граничные вычисления не вытеснят облако. Технологии будут развиваться вместе и дополнять друг друга. Там, где нужны надежные мощные ЦОДы и экономия IT-ресурсов, облако останется в приоритете. А там, где важна скорость принятия решений, будут развиваться edge и fog computing — при этом облако будет хранить важные данные.
Татьяна Бочарникова, глава представительства NetApp в России и СНГ:
«Бытует мнение, что Edge и Fog computing в конечном итоге полностью заменят собой уже ставшие привычными облачные решения. Но это вовсе не так. Да, бывает, что периферийные технологии обеспечивают более серьезные преимущества, чем полностью централизованные облачные платформы, особенно с точки зрения хранения данных. Но всегда ядром корпоративной ИТ-инфраструктуры остается гибридная и мультиоблачная концепция. Иначе говоря, периферийные и туманные вычисления не заменят облачные, так как, по сути, и являются не чем иным, как “расширением” и “продолжением” облака».
Edge computing: почему об этой технологии следует узнать немедленно?
Миллионы “умных” сенсоров и других IoT-устройств будут генерировать сотни зеттабайт данных. Edge computing поможет компаниям переварить эту гору информации
Казалось бы, термин «облачные вычисления» (cloud computing) только недавно вписался в обиход, а на горизонте появилась ещё одна модель компьютинга — на сей раз это edge computing (периферийные, или граничные вычисления), иногда его ещё называют fog computing (туманные вычисления). В общих чертах под этой технологией подразумевается отдаленный мониторинг и обработка данных непосредственно на IoT-девайсах. Edge computing может показаться новинкой, но на самом деле принцип его работы иллюстрируют смартфоны, планшеты, сенсоры, робототехника, автоматизированные линии, производственные цеха, массивно-распределенная аналитика — устройства и технологии точечных вычислений «на местах». Мери Шаклет из TechRepublic систематизировала информацию об граничных вычислениях в виде руководства, которое поможет лучше понять, что это такое и для чего они нужны.
Об edge computing вкратце
Что такое граничные вычисления? Самое важное отличие граничных вычислений от облачных заключается в том, что сбор и анализ данных проводится не в централизованной вычислительной среде, такой как ЦОД, а в том месте, где происходит генерация потоков данных. Источниками данных служат цифровые устройства (не обязательно находящиеся в одной локации), которые затем передают эти данные в режиме реального времени (зависит от ситуации, передача информации может быть отложена) в центральный репозиторий.
В чем заключается их значимость? Эксперты прогнозируют, что к 2020 г. в мире будет насчитываться больше 5 млн. «умных» сенсоров и других IoT-устройств, которые будут генерировать по меньшей мере 507,5 Зб данных. Edge computing поможет компаниям переварить эту гору информации.
На что простирается их влияние? IoT и граничные вычисления будут применяться во многих отраслях промышленности, включая больницы, сети розничной торговли и поставщиков логистических услуг. Директора предприятий, бизнес-лидеры и руководители производств — вот тот круг заинтересованных лиц, которым предстоит принять решение о внедрении edge computing.
Как долго ждать внедрения технологии? Многие компании не ждут и уже развернули edge computing в рамках своих IoT-стратегий. Вероятность того, что скорость развертывания будет расти, довольно велика.
Как начать прямо сейчас? На рынке присутствуют решения как для локальной установки решений для граничных вычислений, так и подписные сервисы облачных провайдеров.
Об edge computing развернуто
Что такое граничные вычисления?
Это вычислительные ресурсы (например, серверы, СХД, ПО и сетевые подключения), которые развертываются по периметру предприятия. Для этого большинство организаций проводит децентрализацию вычислительных ресурсов, часть из которых переводится из центральных ЦОДов на удаленные объекты типа офисов, торговых точек, клиник или заводов.
Примечательно, что некоторые ИТ-специалисты не различают разницу между граничными и традиционными распределенными вычислениями, которые предназначаются для распараллеливания вычислительных мощностей между ЦОДами и офисами, и существуют несколько десятилетий. Разница между ними состоит в том, что edge computing привязан к данным IoT, которые собираются с удаленных датчиков, смартфонов, планшетов и машин. Затем эти данные анализируются и результаты передаются персоналу на местах.
Ещё один способ применения edge computing — мониторинг сетевой безопасности, эта технология крайне эффективна в плане предотвращения вирусных атак или распространения вредоносного ПО. В случае обнаружения атаки образцы вируса помещаются в карантин, что предотвращает угрозу компрометации всей сети предприятия.
Другие методы применения граничных вычислений можно классифицировать следующим образом:
• менеджеры по управлению инфраструктурой организации применяют средства граничных вычислений и IoT для мониторинга технического состояния зданий и их безопасности;
• производители полупроводников и электроники используют IoT и edge computing для мониторинга качества чипов на протяжении всего производственного цикла;
• при помощи этой технологии продуктовые гипермаркеты отслеживают цепочку поставщиков, контролируя условия хранения и транспортировки скоропортящихся продуктов. Прослеживается соблюдение температурного режима хранения, уровней влажности, бережность транспортировки и др.;
• оснащенные IoT-датчиками грузовики помогают горнодобывающим компаниям контролировать маршруты своих автомобилей и состояние грузов, это особенно актуально при транспортировке в отдаленные районы. В этом случае edge computing выступает в качестве «стража порядка», предотвращая хищение транзитных грузов для последующей перепродажи на черном рынке;
• логистика — ещё один профиль деятельности, где нашел применение метод граничных вычислений. В комбинации с сетью IoT-оборудования он предназначен для отслеживания перемещения товарных запасов в сортировочных цехах и в складских помещениях;
• ритейлерам технология нужна для сбора данных по продажам во всех торговых точках. Затем эти данные передаются в ERP-системы для дальнейшего учета и анализа;
• в лечебных учреждениях периферийный компьютинг используется в качестве локальной платформы для сбора информации и формирования отчетности в операционных;
• промышленные цеха, заводские помещения. На этих объектах новая технология занимается сбором данных о работе оборудования, станков, конвейеров и оповещает персонал, когда какое-то оборудование готовится выйти из строя. Комплекс edge computing, сеть IoT и заводские информационные системы способны информировать руководителей производства о том, все ли операции проводятся по установленному графику. Собранная информация может по необходимости передаваться в корпоративный ЦОД для дальнейшего анализа бизнес-менеджерами и ключевыми руководителями.
Какова роль ИТ-служб в работе IoT-систем? Какие сложности их преследуют?
Ответы на эти вопросы заключаются в следующем:
• датчики и мобильные устройства, развернутые на удаленных объектах по схеме edge computing, должны надлежащим образом эксплуатироваться и обслуживаться;
• администраторы сетей несут ответственность за обеспечение безопасности работы оборудования и обязаны выявлять случаи вторжения в IoT-сеть или подмену сенсоров;
• в случае необходимости ИТ-служба уполномочена обучить операторов IoT-оборудования правильной работе с ним;
• частая корректировка запущенных на IoT бизнес-процессов и координация с руководством; последнее особо важно, поскольку именно от ИТ-службы зависит создание налаженного канала связи для передачи данных (как правило, через Интернет), анализ которых может повлечь за собой смену стратегических планов компании.
В чем заключается значимость edge computing?
Уже мало у кого возникают сомнения, что «умные» датчики, сенсоры, камеры, пульты управления, панели инструментов, сети, шлюзы заполнят промышленные объекты, улицы, офисные помещения, будут следить за правопорядком, контролировать транспортные потоки и делать множество других вещей, о которых нам только предстоит узнать. По прогнозам экспертов, к 2023 г. объем рынка IoT достигнет 724,2 млрд. долл. К тому времени количество генерируемой IoT-устройствами информации будет исчисляться сотнями зеттабайтов, и отвечать за их «отработку» будет именно edge computing.
Ценная информация — лакомый кусок для всех, и предприятия — не исключение. Данные с датчиков, смартфонов, машин и других интеллектуальных устройств, которые находятся вне прямой видимости корпоративных штаб-квартир, — это неструктурированная информация, которая выбивается из привычной схемы потребления: её нельзя скопом отправить в корпоративный ЦОД и ждать, когда она будет обработана и на выходе будет получено ожидаемое. Дело в том, что объем генерируемой IoT информации слишком велик, он накапливается в режиме реального времени и может попросту «забить» канал передачи данных предприятия, будь то Интернет или частная сеть.
Чтобы предотвратить подобное, организации переносят свои ИТ-ресурсы на «край» — туда, где происходит постоянная миграция данных. Для их сбора оборудуются средства локальной коммутации, которые устраняют необходимость отправки всей или части информации в корпоративный ЦОД. Минуя его, технические специалисты и менеджеры получают доступ к оперативной аналитике на удаленных объектах, тем самым повышая ценность принимаемых решений.
Важно найти баланс между стоимостью IoT-систем и их эффективностью, но уже очевидно, что наилучший результат edge computing демонстрирует в области автоматизации. Например, на сборочных линиях, где датчики могут выявлять проблемы с оборудованием и инфраструктурой, предотвращая остановку дорогостоящего конвейера. Еще один пример — установка датчиков, которые отслеживают износ железнодорожного полотна. Своевременная замена изношенных участков позволит избежать внештатных ситуаций типа изменения расписания поездов, не говоря уже о сохранности человеческих жизней.
Каковы сферы влияния edge computing?
Граничные вычисления в разрезе управления входящими IoT-данными повлияют практически на все компании почти в каждой отрасли экономики и госсектора. Edge computing охватит все сферы деятельности, начиная с автоматизации пропускного контроля и сбора данных о качестве производимых товаров, мониторинга движения транспортных средств и заканчивая роботизацией заводов и дистанционной хирургией.
Косвенным указанием о приближении IoT-эры являются модули и дополнительные возможности для сбора или анализа IoT-данных, которые встраивают в свой софт поставщики ПО. Впрочем, это не значит, что предприятиям следует незамедлительно покупать дорогостоящие ПО и IoT-сети, — многие из этих ресурсов предлагается по более низким ценам облачными провайдерами.
Как долго ждать внедрения технологии?
Можно ли говорить о том, что edge computing проник в коммерческий сектор экономики? Исследование, проведенное Tech Pro Research в 2016 г., показало, что к внедрению IoT в сочетании с технологией граничных вычислений приступило больше половины опрошенных. В их числе были как компании СМБ, так и крупные предприятия. Некоторые вендоры отметили, что занимаются внедрением edge computing, руководствуясь собственными IoT-стратегиями. В любом случае, даже если тот или иной вендор не нацелен на немедленное внедрение, в его дорожной карте все равно должны быть намеки или даже выработанная стратегия по развертыванию edge computing.
В случае, если эти условия соблюдены, остается перейти ко второму этапу — найти поставщика ИТ-услуг, который предлагает услуги по развертыванию IoT-инфраструктуры. Для этого поставщики — особенно это касается крупных — предоставляют базовые сервисы, включая услуги хранения, серверные мощности, виртуальные сети, пропускные каналы и IoT-устройства. Наличие облачных служб позволит предприятиям любых размеров сдвигать свои компьютерные мощности и хранилища данных поближе «к краю». Нужно иметь в виду, что облачные вендоры имеют необходимую экспертизу для развертывания IoT-сервисов — остается лишь подобрать нужные.
Как приступить к внедрению edge computing прямо сейчас?
Есть два способа реализации концепции граничных вычислений на предприятии: установка физического оборудования, в т. ч. серверов и устройств сбора данных онпремис, а также облачные решения. И те, и другие предлагаются такими поставщиками, как Intel, IBM, Nokia, Motorola, General Electric, Cisco или Microsoft. Помимо них на рынке имеются поставщики, специализирующиеся на поставке вертикальных решений и ИТ-приложений для защиты граничной сети, мониторинга, логистики и автоматизации производства. ИТ-поставщики помимо оборудования, ПО и сетей оказывают консультационные услуги по их настройке и правильному внедрению.
Переход к edge computing лучше всего предварить детальным анализом, очертив потребности в коммуникационной архитектуре для гладкого приема и обработки данных IoT в режиме реального времени; выстроить канал транспортировки отсортированной информации в центральный ЦОД.
Некоторые эксперты уже высказали свое мнение по поводу граничных вычислений. К примеру, аналитик Gartner Томас Битман считает, что «edge computing „съест“ облако». «Сегодня облачные вычисления пожирают ЦОДы предприятий, на облако приходится все больше и больше нагрузок, но есть еще одна тенденция, которая переместит рабочие нагрузки, данные и стоимость бизнеса далеко от облака. И эта тенденция — переход к edge computing. Она еще более важная и сильная, чем когда-то было в случае с облачными вычислениями», — уверен он.