Преодоление вызовов Edge Computing: проверенные стратегии для обработки данных в реальном времени

По мере того как умные машины, умные домашние устройства и подключенное промышленное оборудование растут как в количестве, так и в популярности, они генерируют данные практически везде. Фактически, в 2022 году по всему миру более 16.4 миллиарда подключенных IoT (Internet of Things) устройств, и число ожидается взлетит до 30.9 миллиарда к 2025 году. К тому времени IDC предсказывает, что эти устройства сгенерируют 73.1 зеттабайт данных глобально, что на 300% рост по сравнению с не так далеким 2019 годом.

Быстрая и эффективная сортировка и анализ этих данных — ключ к оптимальному пользовательскому опыту приложения и лучшему бизнес-решению. Edge computing — технология, делающая это возможным.

Однако развертывание современных рабочих нагрузок, таких как микросервисы, ML-приложения и AI, близко к edge приносит ряд вызовов, которые инфраструктура организации должна адресовать. Чтобы выиграть от edge computing, бизнесам нужно найти идеальный баланс между их ИТ-инфраструктурой и потребностями конечных пользователей.

Вызовы Edge Computing

Для оптимальной работы edge рабочих нагрузок требуются:

• Близость (Proximity) — Хранилище и вычислительные ресурсы должны быть близки к источнику данных.
• Отзывчивость (Responsiveness) — Приложениям нужны задержки передачи данных от 5 до 20 миллисекунд.
• Мобильность (Mobility) — Многие edge-устройства движутся, и вычислительные и хранилищные ресурсы должны следовать за ними.

Задержка передачи данных удаленной и централизованной модели публичных облачных вычислений не отвечает потребностям современных edge рабочих нагрузок. С другой стороны, построение децентрализованной сети для поддержки edge рабочих нагрузок приносит свой пугающий список вызовов.

Логистические сложности

Управление разрозненными edge вычислительными, сетевыми и хранилищными системами — сложно и требует наличия опытного ИТ-персонала в множественных географических локациях одновременно. Это занимает время и кладет значительную финансовую нагрузку на организации, особенно при запуске сотен контейнерных кластеров, с разными микросервисами, обслуживаемыми из разных edge-локаций в разное время.

Узкие места пропускной способности (Bandwidth Bottlenecks)

Согласно отчету Morgan Stanley, радары, датчики и камеры автономных транспортных средств в одиночку ожидается сгенерируют до 40 TB данных в час. Для принятия спасающих жизни решений быстро, данные, которые эти четырехколесные суперкомпьютеры создают, должны передаваться и анализироваться в доли секунды.

Аналогично, многочисленные edge-устройства собирают и обрабатывают данные одновременно. Отправка таких сырых данных в облако может компрометировать безопасность и часто неэффективна и cost-prohibitive.

Для оптимизации затрат на пропускную способность, организации обычно аллоцируют высокую пропускную способность дата-центрам и низкую — эндпойнтам. Это делает uplink скорость bottleneck с приложениями, толкающими данные из облака в edge, пока edge-данные одновременно идут в другую сторону. По мере роста edge-инфраструктуры, IoT-трафик увеличивается и недостаточная пропускная способность вызывает massive latency.

Ограниченные возможности и сложности масштабирования

Меньший форм-фактор edge-устройств обычно приводит к нехватке мощности и вычислительных ресурсов, необходимых для продвинутой аналитики или data-intensive рабочих нагрузок.

Также удаленная и гетерогенная природа edge computing делает физическое масштабирование инфраструктуры крупным вызовом. Масштабирование на edge не просто означает добавление больше железа в источник данных. Оно распространяется на масштабирование персонала, управления данными, безопасности, лицензирования и ресурсов мониторинга. Если не спланировано и не исполнено правильно, такое горизонтальное масштабирование может привести к увеличению затрат из-за overprovisioning или suboptimal производительности приложения из-за нехватки ресурсов.

Безопасность данных

По мере перемещения вычислений на edge, инфраструктура выходит за пределы множественных физических и виртуальных слоев нетворк-безопасности, предлагаемых централизованными вычислительными моделями. Если не адекватно защищена, edge становится мишенью для различных киберугроз.

Злоумышленники могут инъецировать неавторизованный код или даже реплицировать целые ноды, крадя данные и манипулируя ими, оставаясь под радаром. Они также могут мешать данным, передаваемым через сеть, через атаки на роутинговую информацию, влияя на пропускную способность, задержку и пути данных через удаление и замену данных. Еще одна частая угроза безопасности данных на edge — DDoS-атаки, направленные на overwhelming нод для вызова battery drain или истощения коммуникационных, вычислительных и хранилищных ресурсов. Из всех данных, которые IoT-устройства собирают, только самые критические нужно анализировать. Без безопасных и комплаенс-соответствующих долгосрочных решений удержания и архивации данных, это часто приводит к избыточному накоплению данных и data sprawl на edge, еще больше увеличивая уязвимость.

Контроль доступа к данным

Тот факт, что edge-устройства физически изолированы, означает, что в этой распределенной вычислительной системе данные обрабатываются разными устройствами, что увеличивает риски безопасности и делает доступ к данным трудным для мониторинга, аутентификации и авторизации.

Приватность конечного пользователя или конечного устройства — еще один критичный аспект для поддержания. Multi-level политики требуются для обеспечения учета каждого конечного пользователя. Сделать это возможным, соблюдая real-time data latency требования — крупный вызов, особенно при построении edge-инфраструктуры с нуля.

Имея физически близкое, предварительно сконфигурированное решение, построенное экосистемой партнеров, предлагающих оптимизированное железо и инструменты управления инфраструктурой, смягчает вызовы edge computing. Edge дата-центры — الناشее решение, адресующее это, предлагая организациям высокопроизводительные ресурсы хранения и обработки данных на безопасной и быстрой сети.

Edge инфраструктура на помощь

В сравнении с облаком, edge-инфраструктура расположена в меньших объектах близко к end-user нетворку. Приближая вычислительные, хранилищные и нетворкинговые ресурсы ближе к источнику данных, edge дата-центры предлагают различные преимущества как организациям, так и их рабочим нагрузкам.

Эти включают:

• Минимизированную задержку благодаря физической близости — Улучшение доставки данных и снижение времени отклика приложения.
• Улучшенную безопасность и приватность — Высокие уровни физической и кибербезопасности on-prem, меньше данных загружается в облако, и сниженное количество уязвимых данных в транзите.
• Повышенную надежность — Перераспределение рабочих нагрузок на меньшие дата-центры снимает нагрузку с центральных серверов, повышая производительность и доступность данных.
• Оптимизацию затрат — С managed services и предварительно сконфигурированными инфраструктурными решениями, edge дата-центры помогают организациям снижать TCO и резать ИТ-затраты.

Как глобальный IaaS-провайдер, phoenixNAP признает важность приведения мощных вычислительных и хранилищных ресурсов близко к edge и делает их легко доступными и масштабируемыми по всему миру. Чтобы дальше расширить доступность нашей Bare Metal Cloud платформы, мы партнерим с American Tower для запуска нашей первой edge-локации в Остине, Техас. Это предоставляет пользователям в US Southwest доступ к следующим функциям:

• Предварительно сконфигурированные, API-драйвен dedicated серверы, развернутые за минуты, доступные за 10 миллисекунд.
• Доступ к 5G, поддерживающий future-ready edge рабочие нагрузки.
• Автоматизированное управление инфраструктурой через сертифицированные IaC-инструменты (Terraform, Ansible, Pulumi).
• Множественные виртуальные Layer 3 private connectivity с Megaport Cloud Router (MCR).
• 15 TB бесплатной пропускной способности на 20 Gbps сети с бесплатной DDoS-защитой.
• High-speed NVMe хранилище и легкий доступ к петабайтам S3-совместимого облачного объектного хранилища.
• Гибкие биллинг и bandwidth опции со скидками для месячных или годовых резервирований.

Через высокопроизводительные железо и софт-технологии, предлагаемые как сервис, платформы вроде Bare Metal Cloud помогают бизнесам улучшить time to action и избежать bottlenecks передачи данных. Edge рабочие нагрузки выигрывают от automation-driven провижининга инфраструктуры и поддержки контейнеризированных приложений и микросервисов. В то же время, secure, single-tenant ресурсы и single-pane-of-glass мониторинг и доступ позволяют полный контроль инфраструктуры. Наконец, использование предварительно сконфигурированных серверов устраняет необходимость в rack, power, cooling, безопасности или других факторах поддержки инфраструктуры, позволяя in-house командам фокусироваться на оптимизации приложения вместо этого.

Заключение

Беспроводные коммуникационные технологии, IoT-устройства и edge computing продолжают эволюционировать, манить друг друга в новые прорывы, создавая новые вызовы для решения. По мере того как больше данных генерируется и распределяется по IoT-экосистеме, вычислительные, хранилищные и нетворкинговые технологии должны следовать и адаптироваться к потребностям рабочих нагрузок будущего. Через партнерства между разными ИТ-вендорами и сервис-провайдерами возникают решения вроде edge дата-центров. Принося безопасную, высокопроизводительную передачу данных, хранилище и аналитику прямо в место рождения данных, они помогают организациям преодолеть их edge computing борьбы.