Edge Computing: как это работает, архитектура и реальные применения

ИТ-край (edge) — это место, где конечные устройства подключаются к сети для доставки данных и получения инструкций от центрального сервера, будь то дата-центр или облако. Хотя эта модель работала в прошлом, современные устройства генерируют столько данных, что компаниям требуется дорогое оборудование для поддержания оптимальной производительности.

Edge computing решает эту проблему, перенося обработку ближе к устройству, генерирующему данные. Данным не нужно путешествовать к центральному серверу для обработки, поэтому нет проблем с задержкой или пропускной способностью.

Эта статья — введение в edge computing. Мы объясняем, что такое edge computing, обсуждаем потенциальные сценарии использования и показываем, как эта технология ведет к дешевле и более надежной обработке данных.

Что такое Edge Computing?

Edge computing — это тип вычислений, происходящий на краю сети или рядом с ним. Обработка происходит либо внутри, либо близко к устройству, поэтому меньше данных путешествует к центральному серверу. Большинство операций происходят в реальном времени возле источника данных, что приводит к:

• Улучшению времени отклика.
• Лучшей доступности пропускной способности.
• Более надежным системным инсайтам.
• Более комплексному и быстрому анализу данных.
• Высокой доступности.

Edge computing также помогает держать рабочие нагрузки в актуальном состоянии, обеспечивать конфиденциальность данных и соблюдать законы о защите данных вроде HIPAA, GDPR и PCI. Эта модель обработки также позволяет дальнейшие инновации с искусственным интеллектом и машинным обучением.

Edge-устройства собирают и хранят данные перед отправкой информации на on-premises edge-сервер. Этот сервер обрабатывает следующие активности:

• Обработку данных в реальном времени.
• Визуализацию и аналитику данных.
• Кэширование и буферизацию.
• Фильтрацию данных.

Edge-центр отправляет самые сложные запросы на обработку (операции с большими данными и бизнес-логику) в дата-центр или облако. Хотя необходимость в центральном выделенном сервере остается, бизнес может настроить более медленные, менее дорогие соединения без риска задержки благодаря локальным операциям и предварительно отсортированным данным.

Edge Computing vs. Cloud Computing

Главное различие между edge и cloud computing — где происходит обработка:

• В cloud computing все операции с данными происходят в централизованном месте.
• В edge computing большинство процессов, связанных с данными, происходят локально (на краю среды).

Edge computing идеален для сценариев, полагающихся на обработку временно-чувствительных данных для принятия решений. Еще один сценарий, где edge computing лучше облачного решения — операции в удаленных локациях с малой или нулевой связностью с Интернетом.

Однако edge computing не замена для облака. Эти технологии не взаимозаменяемы; edge computing дополняет облако, и две технологии обеспечивают лучшую производительность для конкретных сценариев использования.

Архитектура Edge Computing: объяснение

Вот ключевые компоненты, формирующие edge-экосистему:

• Edge-устройства: Специализированное оборудование с ограниченной вычислительной мощностью.
• Edge-узел: Любое устройство, сервер или шлюз, выполняющий edge computing.
• Edge-сервер: Компьютер, расположенный в объекте рядом с edge-устройством. Эти машины запускают рабочие нагрузки приложений и общие сервисы, поэтому им нужно больше вычислительной мощности, чем у edge-устройств.
• Edge-шлюз: Edge-сервер, выполняющий сетевые функции: туннелирование, управление файрволом, перевод протоколов, беспроводные соединения. Шлюз также может хостить рабочие нагрузки приложений.
• Облако: Публичное или приватное облако, выступающее репозиторием для контейнеризированных рабочих нагрузок (приложения, модели машинного обучения). Облако также хостит и запускает приложения, управляющие edge-узлами.

Edge computing имеет три основных узла: device edge, local edge и облако.

Device edge — физическое место, где edge-устройства работают on-premises (камеры, сенсоры, промышленные машины и т.д.). Эти устройства имеют вычислительную мощность для сбора и передачи данных.

Local edge — система, поддерживающая приложения и сетевые рабочие нагрузки. Local edge имеет два слоя:

• Слой приложений, запускающий аппы, которые edge-устройства не могут обработать из-за большого фуутпринта (сложная видео-аналитика или IoT обработка, например).
• Слой сети, запускающий физические или виртуализированные сетевые компоненты: роутеры и коммутаторы.

Облако (или нексус) запускает приложения и сетевые рабочие нагрузки, управляющие обработкой, которую другие edge-узлы не могут обработать. Несмотря на название, этот edge-слой может работать либо как in-house дата-центр, либо в облаке.

Иллюстрация ниже представляет более детальную архитектуру и показывает компоненты, релевантные для каждого edge-узла.

Отраслевые решения и приложения могут существовать в нескольких узлах, так как специфические рабочие нагрузки более подходят либо для device, либо для local edge. Некоторые другие рабочие нагрузки также могут динамически перемещаться между узлами при определенных обстоятельствах (вручную или автоматически).

Виртуализация — жизненно важный элемент крупномасштабной edge computing настройки. Эта технология делает легче развертывание и запуск множества приложений на edge-серверах.

Преимущества Edge Computing

Ниже — наиболее заметные бизнес-выгоды использования edge computing.

Снижение задержки

Edge computing улучшает сетевую производительность, снижая задержку. Поскольку устройства обрабатывают данные нативно или в локальном edge-центре, информация не путешествует почти так далеко, как в стандартной облачной архитектуре.

Например, два коллеги в одном здании, обменивающиеся электронными письмами, могут легко испытывать задержку через стандартные сети. Каждое сообщение маршрутизируется из здания, общается с удаленным сервером и возвращается во входящие получателя. Если этот процесс происходит на edge и роутер компании обрабатывает офисные email, этой задержки не происходит.

Edge computing также решает проблему «последней мили». Все движущиеся данные должны проходить через локальные сетевые соединения перед достижением назначения. Этот процесс может вызывать от 10 до 65 миллисекунд задержки в зависимости от качества инфраструктуры. В настройке с edge-центрами трафик намного ниже, чем в централизованной системе, поэтому нет проблем с узким местом.

Более безопасная обработка данных

Традиционные облачные настройки уязвимы для атак DDoS и отключений питания. Поскольку edge computing распределяет обработку и хранение, системы менее подвержены сбоям и простоям. Настройка не страдает от единичных точек отказа.

Кроме того, поскольку большинство процессов происходят локально, хакеры не могут перехватить данные в транзите. Даже если отдельный компьютер испытывает утечку данных, злоумышленник может скомпрометировать только локальные данные.

Рентабельная масштабируемость

Edge computing позволяет компании расширять свою мощность через комбинацию IoT-устройств и edge-серверов. Добавление ресурсов не требует инвестиций в приватный дата-центр, который дорог в построении, обслуживании и расширении. Вместо этого компания может настроить региональные edge-серверы для быстрого и рентабельного расширения сети.

Использование edge computing также облегчает затраты на рост, так как каждое новое устройство не добавляет дополнительных требований к пропускной способности всей сети.

Простое расширение на новые рынки

Компания может партнериться с локальным edge дата-центром для быстрого расширения и тестирования новых рынков. Расширение не требует новой дорогой инфраструктуры. Вместо этого компания просто настраивает edge-устройства и начинает обслуживать клиентов без задержки. Если рынок оказывается нежелательным, процесс деинсталляции так же быстр и недорог.

Это преимущество жизненно важно для отраслей, требующих быстрых расширений в регионы с ограниченной связностью.

Последовательный пользовательский опыт

Поскольку edge-серверы работают близко к конечным пользователям, сетевая проблема в удаленной локации менее вероятно повлияет на клиентов. Даже если локальный центр имеет сбой, edge-устройства могут продолжать работать благодаря своей способности обрабатывать жизненно важные функции нативно. Система также может перенаправлять данные через другие пути, чтобы обеспечить сохранение доступа пользователями к сервисам.

Недостатки Edge Computing

Edge computing увеличивает общую поверхность атаки для сети. Edge-устройства могут служить точкой входа для кибератак, через которую злоумышленник может внедрить вредоносное ПО и заразить сеть.

К сожалению, настройка адекватной безопасности сложна в распределенной среде. Большинство обработки данных происходит вне центрального сервера и прямой линии видимости команды безопасности. Поверхность атаки также растет всякий раз, когда компания добавляет новое оборудование.

Другая распространенная проблема с edge computing — цена. Если компания не партнерится с локальным edge-партнером, настройка инфраструктуры дорогая и сложная. Затраты на обслуживание также обычно высоки, так как команда должна держать множество устройств в разных локациях в хорошем состоянии.

Наконец, так как текущие стандарты быстро эволюционируют, компания может борьба с поддержанием настроек в актуальном состоянии. Новые устройства и ПО выходят регулярно, поэтому оборудование может быстро устаревать.

Примеры и сценарии использования Edge Computing

Ниже — наиболее перспективные сценарии использования и применения edge computing в разных отраслях.

5G и Edge Computing

Появление 5G обещает скорости данных более 20 Гбит/с и задержку-свободные соединения более миллиона устройств на квадратную милю. Эта новая технология поднимает edge computing на новый уровень, обеспечивая еще более низкую задержку, более высокие скорости и усиленную эффективность.

Компании скоро смогут использовать 5G для расширения сетевых краев. Перекрывающиеся сети позволят бизнесам держать еще больше данных на edge-устройствах. Приложения также смогут полагаться на коммуникацию в реальном времени с сетью, функция, которая окажется жизненно важной в расширении IoT.

Видеонаблюдение

Передача видеоданных на центральный сервер медленна и дорога. Edge computing ускоряет этот процесс, позволяя камерам выполнять первичную видео-аналитику и распознавать события интереса. Устройство затем передает отфильтрованные кадры на локальный edge для дальнейшего анализа.

Например, если в здании с edge-камерами вспыхивает пожар, устройства могут отличить людей в пламени. Как только камера замечает человека в опасности, кадры идут на локальный edge без задержки. Локальный edge может затем связаться с властями вместо отправки кадров в дата-центр и потери драгоценного времени.

Возможности в здравоохранении

Настройка edge-устройств для мониторинга пациентов может помочь больницам обеспечить конфиденциальность данных и улучшить уход за пациентами. Персонал может предлагать более быстрый и лучший уход, пока больница уменьшает количество данных, путешествующих через сети, и избегает перегрузок центрального сервера.

Развертывание edge-решений может улучшить работу жизненно важных медицинских устройств, включая портативные ЭКГ, сенсоры для мониторинга температуры и глюкометры. Быстрая обработка данных также может спасти драгоценные секунды для удаленного мониторинга пациентов.

Подключенные автомобили

Автомобиль, оснащенный edge-устройствами, может собирать данные от различных сенсоров и иметь реакции в реальном времени на ситуации на дороге. Эта функция будет жизненно важна в развитии автономных транспортных средств.

Edge computing также может позволить автоматические автомобильные конвои. Группа автомобилей или грузовиков может ехать близко друг за другом в конвое, экономя топливо и уменьшая заторы. Только первое транспортное средство потребует водителя, так как остальные могут следовать за первым и общаться без задержки.

Мониторинг в нефтегазовой отрасли

Edge computing может помочь предотвратить сбои в нефтегазовой отрасли. Эти заводы обычно работают в удаленных локациях, поэтому edge-центр — гораздо лучший вариант, чем удаленный сервер или облако. Устройства могут использовать аналитику в реальном времени для мониторинга системы и отключения машин до возникновения катастрофы.

Онлайн-игры

Онлайн многопользовательские игры могут выиграть от edge computing, так как технология снижает лаг. Игроки могут организовывать массштабные матчи без влияния на производительность.

Cloud gaming также может выиграть от edge computing. Этот тип онлайн-игр стримит живую ленту видеоигры прямо на пользовательские устройства. Поскольку дата-центры обрабатывают и хостят эти игры, пользователи обычно испытывают проблемы с задержкой.

Если cloud gaming компания настраивает edge-сервер близко к локации геймеров, стрим не имеет задержки, и геймплей становится полностью отзывчивым.

Умные заводы

Реакции в реальном времени на производственные процессы жизненно важны для снижения дефектов продукции и повышения производительности на заводе. Алгоритмы аналитики могут мониторить, как работает каждое оборудование, и корректировать операционные параметры для улучшения эффективности.

Edge-устройства также могут обнаруживать и предсказывать, когда сбой вероятно произойдет, снижая дорогостоящий заводской простой. Компании могут управлять процессами облачным способом, но сохранять надежность on-premises настройки.

Онлайн-шоппинг

Снижение задержки позволяет ритейл-магазинам создавать богатый, интерактивный онлайн-опыт для клиентов. Владельцы магазинов могут создавать дополненную реальность для онлайн-шоппинга с бесшовной производительностью и позволять покупателям приобретать товары из дома.

Традиционные ритейлеры также могут использовать edge computing для настройки виртуальных ассистентов шоппинга в магазинах.

Технология на подъеме

Эксперты предсказывают, что к 2025 году 75% обработки данных будет происходить вне традиционного дата-центра или облака. Начните с edge computing рано, чтобы открыть новые бизнес-возможности, повысить операционную эффективность и обеспечить надежный опыт для ваших клиентов.