+33 голоса |
Очікується, що понад 40% великих підприємств запровадять граничні (edge) обчислення як частину своєї ІТ-інфраструктури. Йдеться про збір та обробку даних IoT, обслуговування віддалених офісів/філій (ROBO) великої корпоративної організації або точок присутності розподілених середовищ, як-от роздрібні магазини, лікарні та клініки, розгортання систем відеоспостереження та аналітики. Усі ці структури генерують величезну кількість необроблених даних, консолідація яких не виправдовує витрачених зусиль. Природним чином обчислення та зберігання концентруються біля місць створення даних, «на межі». Подібно до збагачення руд граничні сервери підвищують вміст корисної складової (значущих даних) видаленням порожньої породи (цифрового сміття).
Технологічні зрушення
З розвитком технологій продуктивність серверів досягається меншими витратами, простішим наповненням. Характерний приклад «односокетного» тренда, започаткованого AMD: у одного сучасного процесора достатньо ядер, каналів памʼяті, шинних ліній для швидкісної периферії, щоб впоратися з типовими навантаженнями - все за доступної ціни рішень.
NVMe SSD витісняють з більшості серверів решту накопичувачів. Про використання механічних дисків у більшості випадків взагалі не йдеться. Серед твердотільних носіїв NVMe SSD є беззаперечними чемпіонами за всіма показниками. Вони дешевші за SATA SSD і доступні в широкому діапазоні ємностей. За помірних обсягів операційних даних їх багато не треба, тож повний перехід на NVMe у серверах не відлякує ціною.
Залучення до повсякденного життя штучного інтелекту перетягує частину обчислень з центральних процесорів (CPU) на графічні акселератори (GPU). Якщо тренування нейромереж чи інженерні розрахунки не потребують локалізації, то розгортання попередньо навчених моделей штучного інтелекту з аналітикою на об’єктах зміщується до самих об’єктів.
Опановуючи недорогі інструменти продуктивної роботи «на землі», підприємства підвищують свою конкурентоспроможність. Не хмарою єдиною.
Віддалений офіс або філія
Власну локалізовану інфраструктуру Remote Office Branch Office (ROBO) на додаток до спільних хмарних служб розгортають насамперед з міркувань продуктивності. Фізична відстань між джерелом і одержувачем пакетів даних є основним фактором, який впливає на затримку мережі. Чим більша відстань, тим більше транзитних сегментів і затримок мають пройти пакети. Пропускна здатність є ще одним фактором, який впливає на затримку мережі, оскільки вона визначає обсяг даних, які можна передати за певний час. Хмари завжди будуть частиною рівняння у плануванні інфраструктури сучасного підприємства, але локальне розміщення частини власних ресурсів має вирішальне значення для досягнення найкращої продуктивності.
На прикладі рекомендацій провідних гравців щодо серверів під Microsoft SQL Server можна бачити внесок високочастотних процесорів (у даному випадку AMD EPYC 9x74F) і NVMe. При перенесенні серверів у віддалені центри обробки даних гонитву за продуктивністю пригальмовувають затримки. Публічні хмари привабливі абстрагованістю від заліза та надійністю, але результативність – не їх коник.
Відеоаналітика
Відеоспостереження не має чіткої «межі» у трактуванні периферійних обчислень. Сучасні камери здатні інформувати операторів про широкий спектр відео- та аудіоподій у реальному часі: детектувати перетин ліній, розпізнавати обличчя, класифікувати звуки (розбиття скла, постріли та крики), керувати чергами, будувати теплові карти.
Алгоритми розпакування та обробки відео, створені серверами в результаті глибокого навчання, поступово вбудовуються в камери. Хоча периферійні пристрої не можуть продовжувати самонавчання, аналітика в камерах виходить на новий рівень безпеки. Разом з тим граничні CPU/GPU сервери продовжують відігравати важливу роль у інфраструктурі смарт-об’єктів. Навіть просте розпізнавання номерних знаків вимагає більшого, ніж оптичне розпізнавання символів: потребує інтерфейсу до великої бази даних, де номерні знаки можна зберігати, перехресно посилати та позначати. Cкладної аналітики бази даних вимагає розпізнавання облич. Ефективність забезпечується поєднанням периферійної аналітики з обробкою на сервері та керуванням базою даних.
Кожному своє
«Межа» (the edge) є умовним маркером децентралізованих обчислень. За усіх переваг перебування у хмарі результативність повсякденної бізнес-діяльності залежить від багатьох чинників. Кожен вибирає для себе зручну модель роботи, виходячи з бажаної продуктивності, безпеки, економіки капітальних та операційних витрат. Прогрес технологій та еволюція штучного інтелекту накладають свій відбиток на прийняття рішень. Обчислення йдуть за даними.
Комп’ютерний розум: генеративний штучний інтелект у рішеннях AWS
+33 голоса |