Пограничные вычисления Интернета вещей

В классической архитектуре IoT интеллектуальные устройства отправляют собранные данные в облако или удаленный центр обработки данных для анализа. Большие объемы данных, передаваемых с устройства и на устройство, могут создавать узкие места, которые делают этот подход неэффективным в любом случае использования, чувствительном к задержкам.

Пограничные вычисления IoT решают эту проблему, приближая обработку данных к устройствам IoT. Эта стратегия сокращает путь передачи данных и позволяет системе выполнять практически мгновенный анализ данных на месте.

Эта статья представляет собой введение в периферийные вычисления Интернета вещей. и преимущества принятия мер в отношении данных как можно ближе к их источнику. Читайте дальше, чтобы узнать, почему периферийные вычисления являются критически важным фактором для случаев использования Интернета вещей, в которых система должна собирать и анализировать огромные объемы данных в режиме реального времени.

Что такое периферийные вычисления Интернета вещей?

Пограничные вычисления IoT — это практика использования обработки данных на границе сети для повышения производительности системы IoT. Вместо отправки данных на удаленный сервер граничные вычисления позволяют смарт-устройству обрабатывать необработанные данные Интернета вещей на ближайшем пограничном сервере.

Обработка данных вблизи или в точке происхождения обеспечивает нулевую задержку . Эта функция может улучшить или нарушить функциональность устройства Интернета вещей, выполняющего срочные задачи.

Перемещение обработки данных физически ближе к устройствам Интернета вещей предлагает ряд преимуществ для корпоративных ИТ, таких как:

• Более быстрые и надежные услуги.
• Более удобный клиентский опыт.
• Аналитика на месте в режиме реального времени.
• Возможность фильтровать и объединять необработанные данные для уменьшения трафика, отправляемого на внешний сервер или в облако.
• Снижение эксплуатационных расходов (OpEx) за счет меньшего использования полосы пропускания и меньшей потребности в емкости центра обработки данных.
• Более высокий уровень безопасности за счет меньшего количества внешних подключений и меньшего пространства для потенциального бокового перемещения.

Пограничные вычисления IoT являются жизненно важным фактором для IoT, поскольку эта стратегия позволяет надежно запускать приложение с малой задержкой на устройстве IoT. Пограничная обработка — идеальный вариант для любого варианта использования IoT, который:

• Необходимо принимать решения в режиме реального времени.
• Имеет потенциально катастрофические сбои.
• Справляется с огромными объемами данных.
• Работает в среде, где подключение к облаку либо недоступно, либо полностью недоступно.

Облачные и граничные вычисления не исключают друг друга. Эти две вычислительные парадигмы отлично подходят друг другу, поскольку пограничный сервер (находящийся в том же регионе или на одной территории) может выполнять срочные задачи, отправляя отфильтрованные данные в облако для дальнейшего, более трудоемкого анализа.

Пограничные устройства и устройства Интернета вещей

Пограничные вычисления IoT основаны на комбинированном использовании как периферийных, так и IoT-устройств:

• Устройство Интернета вещей – это компьютер, подключенный к Интернету, который может генерировать данные и передавать их на процессорное устройство (периферийное устройство, облако или центральный сервер). Эти устройства обычно имеют датчики специального назначения и служат одной цели.
• Пограничное устройство – это часть оборудования, работающая рядом с пользователем или устройством, которое генерирует необработанные данные. У этих устройств достаточно вычислительных ресурсов для обработки данных и принятия решений с задержкой менее миллисекунды, что невозможно достичь, если данные должны сначала пройти через сеть.

В некоторых случаях термины "периферия" и "устройства Интернета вещей" могут быть взаимозаменяемыми. . Устройство IoT также может быть пограничным устройством, если оно имеет достаточно вычислительных ресурсов для принятия решений с малой задержкой и обработки данных. Кроме того, периферийное устройство может быть частью Интернета вещей, если на нем есть датчик, генерирующий необработанные данные.

Однако создание устройств как с IoT, так и с периферийными возможностями нерентабельно. Лучше развернуть несколько более дешевых устройств Интернета вещей, которые генерируют данные, и подключить их все к одному пограничному серверу, способному обрабатывать данные.

Как взаимодействуют Интернет вещей и граничные вычисления?

Пограничные вычисления предоставляют системе Интернета вещей локальный источник обработки, хранения и вычислений данных. Устройство IoT собирает данные и отправляет их на пограничный сервер. Тем временем сервер анализирует данные на границе локальной сети, обеспечивая более быструю и легко масштабируемую обработку данных.

По сравнению с обычной схемой, предполагающей отправку данных на центральный сервер для анализа, система периферийных вычислений Интернета вещей имеет:

• Уменьшена задержка связи между IoT-устройством и сетью.
• Ускоренное время отклика и повышенная эффективность работы.
• Меньшее потребление пропускной способности сети, поскольку система передает данные только в облако для долгосрочного хранения или анализа.
• Возможность продолжать работу, даже если система теряет связь с облаком или центральным сервером.

Пограничные вычисления — это эффективный и экономичный способ масштабного использования Интернета вещей без риска перегрузок сети. Бизнес, полагающийся на периферию IoT, также снижает влияние потенциальной утечки данных. Если кто-то взломает пограничное устройство, злоумышленник получит доступ только к локальным необработанным данным (в отличие от того, что произойдет, если кто-то взломает центральный сервер).

Та же логика «меньшего радиуса поражения» применима к случайным утечкам данных и подобным угрозам целостности данных.

Кроме того, граничные вычисления предлагают уровень избыточности для критически важных задач IoT. Если один локальный блок выходит из строя, другие пограничные серверы и устройства IoT могут продолжать работать без проблем. Нет единых точек отказа, которые могут остановить все операции.

Возможности периферийных вычислений IoT

Хотя каждая система периферийных вычислений IoT имеет уникальные особенности, все развертывания имеют несколько общих характеристик. Ниже приведен список из 6 функций, которые можно найти во всех случаях использования периферийных вычислений Интернета вещей.

Консолидированные рабочие нагрузки

Старое пограничное устройство обычно запускает проприетарные приложения поверх проприетарной RTOS (операционной системы реального времени). Передовая система IoT Edge имеет гипервизор, который отделяет уровни ОС и приложений от базового оборудования.

Использование гипервизора позволяет одному периферийному вычислительному устройству запускать несколько операционных систем, которые:

• Прокладывает путь к консолидации рабочей нагрузки.
• Уменьшает физическую площадь, занимаемую на периферии.

В результате стоимость развертывания на периферии намного ниже, чем когда-то вам приходилось платить за установку системы периферийных вычислений высшего уровня.

Предварительная обработка и фильтрация данных

Ранние пограничные системы обычно работали, когда удаленный сервер запрашивал значение у пограничного уровня независимо от того, были ли какие-либо недавние изменения. Пограничная коммутирующая система IoT может предварительно обрабатывать данные на периферии (обычно с помощью пограничного агента) и отправлять в облако только соответствующую информацию. Этот подход:

• Снижает вероятность возникновения узких мест в данных.
• Повышает скорость отклика системы.
• Снижает затраты на облачное хранилище и пропускную способность.

Масштабируемое управление

Старые пограничные ресурсы часто использовали протоколы последовательной связи, которые было трудно обновлять и управлять ими в масштабе. Теперь предприятия могут подключать ресурсы периферийных вычислений IoT к локальным или глобальным сетям (LAN или WAN), обеспечивая централизованное управление.

Платформы пограничного управления также становятся все более популярными, поскольку поставщики стремятся еще больше оптимизировать задачи, связанные с крупномасштабными развертываниями на периферии.

Открытая архитектура

Проприетарные протоколы и закрытые архитектуры годами были обычным явлением в пограничных средах. К сожалению, эти функции часто приводят к высоким затратам на интеграцию и переключение из-за привязки к поставщику, поэтому современные граничные вычисления опираются на открытую архитектуру с:

• Стандартные протоколы (например, OPC UA, MQTT).
• Семантические структуры данных (например, Sparkplug).

Открытая архитектура снижает затраты на интеграцию и повышает совместимость поставщиков — два важнейших фактора жизнеспособности периферийных вычислений Интернета вещей.

Пограничная аналитика 

Более ранние версии пограничных устройств имели ограниченную вычислительную мощность и обычно могли выполнять одну задачу, например прием данных.

В настоящее время система периферийных вычислений IoT обладает более мощными возможностями обработки для анализа данных на периферии. Эта функция жизненно важна для случаев использования с малой задержкой и высокой пропускной способностью, которые традиционные граничные вычисления не могут обеспечить надежно.

Распределенные приложения

Интеллектуальные периферийные вычислительные ресурсы Интернета вещей отделяют приложения от базового оборудования. Эта функция обеспечивает гибкую архитектуру, в которой приложение может перемещаться между вычислительными ресурсами как:

• Вертикально (например, от пограничного ресурса к облаку).
• Горизонтально (например, от одного граничного вычислительного ресурса к другому).

Компания может развернуть пограничное приложение в трех типах архитектур:

• 100% преимущество: В этой архитектуре все вычислительные ресурсы размещены локально. Этот дизайн популярен среди организаций, которые не хотят отправлять данные за пределы предприятия, как правило, из соображений безопасности. Бизнес, который не боится крупных инвестиций в локальную среду, также является типичным пользователем.
• Высокая периферия + облачная архитектура: Этот проект включает локальный центр обработки данных, облачное развертывание и граничные вычислительные ресурсы. Распространенный выбор для компаний, которые уже вложили значительные средства в локальный центр обработки данных, но позже решили использовать облако для сбора и анализа данных (обычно из нескольких объектов).
• Тонкая (или микро) периферия + облачная архитектура: Этот подход всегда включает облачные вычислительные ресурсы, подключенные к одному (или нескольким) меньшим периферийным вычислительным ресурсам. В этом проекте нет локальных центров обработки данных.

Случаи использования IoT Edge Computing

Пограничные вычисления могут играть жизненно важную роль в любом проекте IoT, требующем малой задержки или локального хранилища данных. Вот несколько интересных вариантов использования:

• Промышленный Интернет вещей (IIoT): Датчики IoT могут отслеживать состояние промышленного оборудования, выявляя такие проблемы, как поломки или чрезмерное использование. Между тем пограничный сервер может реагировать на проблемы до потенциальной аварии.
• Автономные автомобили: Автономное транспортное средство, движущееся по дороге, должно иметь возможность собирать и обрабатывать данные в режиме реального времени (трафик, пешеходы, дорожные знаки, стоп-сигналы и т. д.). Автомобили с автоматической коробкой передач — это вариант использования с нулевой задержкой, поэтому использование периферийного Интернета вещей — единственный способ гарантировать, что беспилотный автомобиль сможет остановиться или повернуть достаточно быстро, чтобы избежать аварии.
• Автоматизированные колонны грузовиков: Пограничные вычисления IoT также могут позволить бизнесу создать автоматизированную колонну грузовиков. Группа грузовиков с IoT может двигаться в колонне близко друг к другу, экономя топливо и уменьшая заторы. В этом случае водитель-человек потребуется только для первого грузовика.
• Визуальный вывод: Камера высокого разрешения с периферийным компьютером IoT может потреблять видеопотоки и делать выводы на основе собранных данных. Это оборудование может обнаруживать людей с высокой температурой, проникновение в запретные зоны, нарушения техники безопасности, аномалии на производственных линиях и т. д.
• Удаленный мониторинг состояния: В сценарии, где сбой может иметь катастрофические последствия (например, нефте- или газопровод), использование IoT Edge для мониторинга системы не составляет труда. Датчик Интернета вещей может отслеживать состояние объекта (например, температуру, давление, нагрузку и т. д.), а пограничный сервер может распознать потенциальную проблему и отреагировать на нее за миллисекунды.

Пограничные вычисления Интернета вещей:революционный подход к корпоративным ИТ

Сегодня сектор IoT работает по многочисленным сценариям без периферийных вычислений. Однако по мере того, как количество подключенных устройств растет, а предприятия осваивают новые варианты использования, способность быстрее извлекать и обрабатывать данные станет решающим фактором. Ожидайте, что периферийные вычисления IoT будут играть ключевую роль в ближайшие годы, поскольку все больше и больше компаний начинают использовать преимущества обработки данных с нулевой задержкой.