Перенос облака к периферии: ускорение принятия решений в IoT

Ади Хирштейн из Iguazio

В сегодняшнем ландшафте IoT предприятия должны принимать решения за доли секунды. Ади Хирштейн, директор по продукту Iguazio, объясняет, что отправка данных в далекое облако — и обратно — создает задержки, мешающие как эффективности, так и стоимостной эффективности.

Периферийные вычисления предлагают убедительный ответ: обрабатывая данные у источника, предприятия могут обойти облачную латентность и раскрыть полный потенциал IoT.

Рынок периферийных вычислений в США, оцененный в $80 млн в 2017 году, ожидается превысит $1 млрд к 2025 году по мере того, как компании отраслей принимают его преимущества. Business Insider прогнозирует, что 5,6 млрд корпоративных и госсекторных IoT-устройств будут полагаться на периферийные вычисления к 2020 году — девятикратный скачок с 2015 года.

Облако остается существенным. Гибридные платформы позволяют фирмам использовать периферийные вычисления для решений в реальном времени и экономии полосы пропускания, в то время как по-прежнему обращаются к публичным облакам для исторического хранения и масштабируемых вычислений. В этой модели облако-обученные модели машинного обучения автоматически отправляются на периферийные узлы, доставляя пиковую производительность там, где это важнее всего.

Критическая потребность

Рассмотрим несколько иллюстративных кейсов, в которых времязатратный процесс отправки данных туда-обратно в централизованное облако может поставить под угрозу производительность компаний и общественную безопасность.

Если локализованный интеллект на промышленном заводе предсказывает или обнаруживает отказ оборудования в IIoT, заводы должны прекратить операции и запустить автоисправительные актуаторы как можно скорее, чтобы избежать дальнейшего разрушения машин, и, что важнее, с тяжелыми промышленными оборудованием в движении — избежать угрозы жизням сотрудников.

Насущная потребность в периферийных решениях для промышленных настроек помогает объяснить, почему производство запланировано как крупнейший сегмент рынка периферийных вычислений США в 2025 году, на $306 млн (€266,04 млн).

В телекоммуникациях периферийные вычисления служат жизненно важным инструментом для мониторинга и предсказания здоровья сети в реальном времени. Это может быть достигнуто только путем обработки высокой пропускной способности сообщений из множественных потоков, коррелированных с историческими данными на периферии. Без способности периферийных вычислений обрабатывать и действовать на отдельные потоки данных в реальном времени, аналитический процесс был бы гораздо менее эффективным и более затратным по времени, драматически увеличивая вероятность крупных сбоев сотовых сетей.

Эти сбои, если вызваны природными явлениями или кибератаками, способны парализовать пострадавший регион, усугубляя важность способности телекома быстро обнаруживать и решать сбои. Что касается общественной безопасности, эффективность и время ключевы для расследования преступлений. Вся технология, которой располагает правоохранительство — предназначенная для ускорения разрешения дел — идет напрасно, когда облачная обработка серьезно задерживает анализ данных.

В экстремальных случаях именно эти лишние три минуты решают, сможет ли правоохранительство защитить общественность. Только периферийное решение может быстро коррелировать данные из множественных неструктурированных и структурированных источников, прокладывая путь для полиции к обнаружению и предотвращению криминальной активности. Как и в других высокочувствительных кейсах, где принятие решений требует быстрого доступа к действенной аналитике, гипер-локализованная обработка данных — единственный ответ.

Переосмысление управления данными

Посреди вливания IoT практически во все аспекты бизнеса, компании сгенерировали беспрецедентный спрос на доступ к анализу огромных объемов данных. В этом климате у компаний есть два выбора: они могут либо отправлять все свои данные в облако для обработки, либо выбирать обработку и анализ своих самых критичных, времени-зависимых данных локально, используя облако для обучения ML-моделей и эластичности.

Первое делает предприятия уязвимыми к задержкам всех видов и накладывает значительные затраты и риски. Второе дает бизнесу преимущество, нужно для ускорения времени отклика. Все это поднимает важный вопрос: вместо отправки всех данных в облако и обратно, почему не перенести это облако к периферии? Бизнесы, кажется, задают себе этот вопрос и соглашаются.

Согласно анализу Gartner, к 2022 году три четверти данных предприятий будут обработаны и проанализированы вне централизованных дата-центров, по сравнению с менее 10% в 2017 году. По мере того как больше бизнесов принимают подход интеллектуальной периферии, это будет означать большую простоту, производительность и безопасность — принося выгоды IoT большему числу предприятий и правительств, без неоправданных затрат времени и денег.

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

Автор блога — Ади Хирштейн, директор по продукту в Iguazio