Почему бы вместо отправки данных в облако не отправить облако на край?

Ади Хирштайн из Игуазио

В эпоху Интернета вещей компаниям все чаще требуется принимать важные решения за доли секунды. Однако, по словам Ади Хирштайна, директора по продукту Iguazio , в самых срочных ситуациях. , задержка, связанная с отправкой данных в централизованное облако и обратно, создает серьезные препятствия на пути к эффективности и экономии.

Как современные предприятия могут пользоваться преимуществами Интернета вещей, избегая при этом неприятных проблем с задержками? Откройте для себя интеллектуальные периферийные вычисления - решение, которое может значительно ускорить доставку данных за счет их обработки ближе к источнику.

Прогнозируется, что рынок периферийных вычислений в США, который в 2017 году составлял чуть менее 80 миллионов долларов (69,55 миллиона евро), вырастет до более чем 1 миллиарда долларов (0,87 миллиарда евро) к 2025 году, поскольку все больше и больше компаний из разных секторов стремятся использовать его преимущества. . Business Insider прогнозирует, что к 2020 году 5,6 миллиарда устройств Интернета вещей в корпоративном и государственном секторах будут использовать периферийные вычисления для сбора и обработки своих данных - почти в девять раз больше, чем в 2015 году.

При этом облако пока никуда не денется. Работая с гибридными платформами, компании могут использовать преимущества передовых технологий, чтобы принимать более быстрые и разумные решения, а также снижать затраты на полосу пропускания, обладая при этом широкими возможностями подключения к общедоступным облакам для получения исторических данных и эластичных вычислений. При их объединении модели машинного обучения разрабатываются в облаке и автоматически развертываются на периферии для максимальной производительности.

Критическая потребность

Рассмотрим несколько наглядных примеров использования, в которых трудоемкий процесс отправки данных туда и обратно в централизованное облако может поставить под угрозу производительность компании и общественную безопасность.

Если локализованный интеллект на промышленном предприятии предсказывает или обнаруживает отказ оборудования в промышленном IoT (IIoT), предприятия должны прекратить работу и как можно скорее запустить приводы с самовосстановлением, чтобы избежать дальнейшего разрушения оборудования и, что еще более важно, при движении тяжелого промышленного оборудования. - чтобы не подвергать опасности жизнь сотрудников.

Острая потребность в решениях для периферийных вычислений в промышленных условиях помогает объяснить, почему в 2025 году производство должно составить крупнейшую долю рынка периферийных вычислений США - 306 миллионов долларов (266,04 миллиона евро).

В телекоммуникациях периферийные вычисления служат жизненно важным инструментом для мониторинга и прогнозирования состояния сети в режиме реального времени. Это может быть достигнуто только путем обработки сообщений с высокой пропускной способностью из нескольких потоков, связанных с историческими данными на границе. Без возможности периферийных вычислений обрабатывать отдельные потоки данных и воздействовать на них в режиме реального времени, аналитический процесс был бы гораздо более неэффективным и трудоемким, что резко увеличило бы вероятность сбоев в работе основных сотовых сетей.

Эти сбои, если они вызваны естественными происшествиями или кибератаками, могут нанести удар по пораженной области, что усугубляет важность способности телекоммуникационной компании быстро обнаруживать и устранять сбои. Что касается общественной безопасности, эффективность и время являются ключом к раскрытию преступлений. Все технологии, имеющиеся в распоряжении правоохранительных органов, призванные ускорить рассмотрение дел, тратятся зря, когда облачная обработка серьезно задерживает анализ данных.

В крайних случаях именно эти дополнительные три минуты делают или подрывают способность правоохранительных органов обеспечивать безопасность населения. Только пограничное решение может быстро сопоставить данные из нескольких неструктурированных и структурированных источников данных, чтобы проложить путь полиции для обнаружения и предотвращения преступной деятельности. Как и в других высокочувствительных случаях использования, в которых лицам, принимающим решения, необходим быстрый доступ к действенной аналитике, гиперлокализованная обработка данных - единственный ответ.

Новый взгляд на управление данными

На фоне внедрения Интернета вещей практически во все аспекты бизнеса компании вызвали беспрецедентный спрос на доступ к огромным объемам данных и их анализ. В этом климате у компаний есть два варианта:они могут либо отправить все свои данные для обработки в облако, либо они могут выбрать обработку и анализ наиболее важных, чувствительных ко времени данных локально, используя облако для обучения модели машинного обучения и обеспечения эластичности. .

Первое приводит к тому, что предприятия подвержены задержкам любого рода и сопряжены со значительными затратами и рисками. Последнее дает предприятиям необходимое преимущество для увеличения времени отклика. Все это поднимает важный вопрос:почему бы не переместить все данные в облако и обратно, а не переместить это облако на край? Кажется, что компании задают себе этот вопрос и соглашаются.

По данным Gartner Анализ, к 2022 году три четверти данных предприятий будут обрабатываться и анализироваться вне централизованных центров обработки данных, по сравнению с менее чем 10% в 2017 году. По мере того, как все больше компаний будут применять подход интеллектуальных периферийных устройств, это будет означать большую простоту, производительность и безопасность - предоставление преимуществ IoT большему количеству предприятий и правительств без лишних затрат времени и денег.

Периферийная аналитика не только позволяет компаниям быть более конкурентоспособными в своих отраслях, но и эффективно выполнять свои задачи в режиме реального времени, что очень важно в нашей взаимосвязанной реальности.

Автор этого блога - Ади Хирштайн, директор по продуктам Iguazio