`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Александр Черников

Краевые и облачные вычисления ─ лучше вместе

+11
голос

Edge Computing ─ из категории тех решений, которые неизбежно должны были появиться. Идея здесь очень проста ─ избежать перегонки данных на обработку и обратно. А в сочетании с возможностями облачных вычислений все получается очень эффективно и даже красиво.

Для сложных IoT приложений краевые вычисления (edge computing) предлагают намного более разумные возможности обработки данных, чем только облачные. Поскольку интернет вещей ─ суть обработка произведенных устройствами данных, то облачные технологии здесь практически нужны для производительных централизованных вычислений и хранения данных.

Рост облачного трафика, который дает увеличение числа IoT приложений, мог бы в конце концов привести к потере управляемости облачных структур. В результате эта вычислительная модель стала бы непригодной.

Кроме того, беспрецедентный объем данных, производимых устройствами IoT, приводит к значительному напряжению в интернет-архитектуре. Следовательно, разработчики должны были найти способы уменьшить это давление на сеть и обойти проблему нарастания объемов обрабатываемых данных.

Edge Computing

Современным решением этой проблемы стали краевые вычисления, которые переносят обработку данных к краю сети, ближе к их источнику. Другими словами, вместо того, чтобы послать данные в облачный сервер или датацентр на обработку, устройство соединяется с каналами интернет через локальный шлюз (local gateway device). Здесь производится частичная или полная обработка данных, что обеспечивает более быструю аналитику и уменьшает нагрузку на сеть.

Краевые и облачные вычисления ─ лучше вместе

Организация обработки данных в IoT для встроенных систем

Краевые и облачные вычисления ─ лучше вместе

Сеть беспроводных датчиков со шлюзом в производственных системах

Краевые вычисления хорошо подходят для индустриальных IoT приложений, в которых важно быстрое принятие решения, ─ тогда, как облачные вычисления остаются более подходящими для аналитики больших массивов данных.

Получение устойчивой и жизнеспособной сети зависит от установки определенного баланса между обработкой на краю и централизованной системой. Вообще, краевые вычисления для кастомизированных систем в сочетании с облачными вычислениями ─ наиболее универсальная платформа, которая обычно хорошо совместима с более старыми приложениями.

Однако промышленность вовсе не собирается заменять одно другим, а хочет использовать их лучшие стороны, ─ так, чтобы они служили дополнением друг другу и устройствам, которые поставляют им данные.

Когда IoT нуждается в крае

Для IoT и распределенных приложений типовая IT инфраструктура включает устройство, «край сети» (network edge) и сервер. Ее цель, как отмечалось выше, состоит в том, чтобы обработать данные непосредственно около устройства для мгновенного ответа и последующего принятия решения.

Это особенно верно для приложений, которые используют произведенные данные в алгоритмах машинного обучения, чтобы принимать самостоятельные решения. Отсылка данных на обработку к центральному облачному серверу облака существенно снижает ожидаемую ценность.

Краевые устройства захватывают информацию в реальном времени. Она может обрабатываться самими устройствами, ─ во избежание потери части информации, искажения маршрута ее движения или для непосредственной оптимизации производственного процесса за счет обратной связи.

Часто краевые вычисления ─ единственная возможность для ресурсов, у которых нет непрерывного сетевого доступа, например планшеты и смартфоны в сельскохозяйственных применениях.

Краевые вычисления имеют преимущества, когда устройство обладает способностью самостоятельной обработки данных в ответ на колебания параметров производственных процессов, которые находятся (или не находятся) в определенных рамках. Например, контроль за состоянием запасов вряд ли будет использовать краевые вычисления. Обработка таких данных на краю сети, скорее всего, привела бы к беспорядку.

Но облачные вычисления остаются важной парадигмой обработки данных. Они полезны в приложениях, которые не очень чувствительны ко времени ответа, в приложениях больших данных и многих других случаях. Такая вычислительная модель увеличивает эффективность выполнения повседневных задач и обеспечивает путь к обработке больших массивов данных.

К уравновешенной стратегии

Итак, краевые вычисления не заменяют облачные. Вместе с тем, необходимый аналитический алгоритм может быть эффективно создан в облаке, и затем перемещен ближе к краевому устройству. Это часто происходит там, где датчик просто собирает данные и не способен к их анализу.

Краевые и облачные вычисления ─ лучше вместе

Области применения краевых и облачных вычислений

Лучшее на сегодня решение выглядит как большее или меньшее объединение этих двух моделей для повышения эффективности их совместной работы, ─ краевых вычислений, где наиболее существенным параметром является время, и облачных вычислений, которые характеризуются высокой безопасностью и способностью обрабатывать большие объемы информации.

Таким образом, сегодня ─ время создания стеков на основе IoT и облачных технологий, чтобы получить лучшее решение и оптимизировать вычислительную мощность таких смешанных систем.

+11
голос

Напечатать Отправить другу

Читайте также

Проблема толстого клиента против тонкого клиента, вид сбоку? И компромиссное решение, сходное Rich Client? С ними же потянутся проблемы рассинхронизации данных и т.д. История повторяется?

да какая разница, главное чтобы админы/программеры при деле были.

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT