Dávejte pozor na tuto technologii v roce 2023

Nedávný rychlý pokrok v technologii byl pro nás výhodný, protože nám umožňuje vyvíjet a zlepšovat nové produkty a služby. Je zásadní zůstat v obraze s technologickým pokrokem, protože zeměkoule se více propojuje. Tímto způsobem je třeba zmínit ten, který je zaměřen na snížení latence a využití šířky pásma přesunutím výpočtů co nejblíže zdroji dat. Výpočty na hranách umožňuje zpracování dat probíhat v blízkosti zdroje dat, na okraji sítě. Udržováním zpracování v blízkosti zdroje se vyhýbá potřebě dat jít na server, který by mohl být umístěn po celé zemi. Při použití edge computingu jsou data shromažďována infrastrukturou edge computing a doručována koncovým uživatelům téměř okamžitě.

Vzhledem k tomu, že po COVID se mnoho společností rozhodlo pokračovat v práci na dálku, je více než kdy jindy potřeba automatizovat, zefektivnit a urychlit připojení. Současně se zvyšuje zátěž způsobená více zařízeními internetu věcí (IoT) ve veřejných cloudech, což zvyšuje stále rostoucí administrativní režii potřebné pro adekvátní ochranu a optimalizaci operací. A to je místo, kde přichází do hry edge computing a může být přínosem pro podniky.

Co je to edge computing?

Umístění je jediným rozhodujícím faktorem v edge computingu. Data jsou generována v klientském koncovém bodě, například v počítači uživatele, v konvenčním podnikovém výpočetním systému. Prostřednictvím firemní LAN, kde jsou data uložena a zpracovávána podnikovou aplikací, jsou data přenášena přes síť WAN, jako je internet. Koncový bod klienta pak dostává výsledky této práce. Pro většinu běžných podnikových aplikací byla tato výpočetní strategie klient-server demonstrována znovu a znovu. Tradiční infrastruktury datových center však těžko drží krok s nárůstem gadgetů připojených k internetu a množstvím dat, která taková zařízení produkují a vyžadují. Myšlenka přenosu tolika dat za okolností, které jsou často citlivé na čas nebo narušení, představuje obrovskou zátěž pro globální internet, který je již často přetížen a narušen. Výsledkem je, že IT architekti obrátili svou pozornost od centrálního datového centra k logickému okraji infrastruktury a přesunuli zdroje úložiště a zpracování z datového centra na místo, kde jsou data generována. Jednoduché: Pokud nemůžete přesunout data blíže k datovému centru, přesuňte datové centrum blíže k datům. Myšlenka edge computingu není nová; je založena na dlouholetých teoriích vzdálené výpočetní techniky, jako jsou vzdálené kanceláře a pobočky, které tvrdily, že umístění výpočetních zdrojů blízko požadovaného místa spíše než spoléhání se na jediné centrální místo bylo spolehlivější a efektivnější.

Aby bylo možné shromažďovat a zpracovávat data lokálně, edge computing umisťuje úložiště a servery tam, kde jsou data. To obvykle vyžaduje pouze částečný stojan zařízení pro provoz ve vzdálené síti LAN. Výpočetní zařízení je často instalováno ve stíněných nebo tvrzených skříních, aby bylo chráněno před extrémními teplotami, vlhkostí a dalšími faktory prostředí. Pouze výsledky analýzy jsou odesílány zpět do hlavního datového centra během zpracování, což často zahrnuje normalizaci a analýzu datového toku za účelem hledání obchodních informací.

Koncepce business intelligence se mohou značně lišit. Mezi příklady patří maloobchodní nastavení, kde může být možné integrovat skutečná prodejní data s videomonitorováním podlahy showroomu za účelem identifikace nejžádanější konfigurace produktu nebo poptávky spotřebitelů. Prediktivní analytika je dalším příkladem, který může řídit údržbu a opravy zařízení před skutečnými vadami nebo poruchami. Jiné případy však často zahrnují veřejné služby, jako je výroba elektřiny nebo vody, aby byla zachována účinnost strojů a standard výstupu.

Některé případy použití, které tato technologie nabízí

Snížené provozní náklady, lepší životnost a snížení potřeby šířky pásma a síťového provozu jsou výhody edge computingu. Klíčové procesy lze udržovat prostřednictvím zpracování v reálném čase, které je efektivní v síti a zařízení. Kromě toho poskytují čtyři základní vlastnosti, které povznášejí podniky využívající edge computing: silné zabezpečení, vynikající škálovatelnost pro expanzi s operací, všestrannost pro řešení různých překážek a spolehlivost, na kterou se uživatelé mohou spolehnout.

Vzdálené pozorování - Vzhledem k tomu, že jejich provoz se často nachází v odlehlých oblastech a protože poruchy mohou mít katastrofické následky, je vzdálené monitorování zvláště důležité pro ropný a plynárenský průmysl. Ropné a plynárenské společnosti čelí pomalejším rychlostem a slabším spojením, pokud jednoduše používají cloud k ukládání a odesílání dat z elektrárny komukoli, kdo dálkově monitoruje zařízení - obojí je zásadní, pokud se něco pokazí. Ropný a plynárenský průmysl může získat analýzy v reálném čase, které se nespoléhají tak silně na robustní konektivitu pomocí edge computingu, který umožňuje lokální analýzu dat.

Plánování údržby - Než dojde k selhání, výrobci chtějí být schopni identifikovat a vyhodnotit změny ve svém zboží a edge computing umožňuje výrobcům právě to. Uživatelé využívající prediktivní údržbu jsou schopni předvídat jakékoli přerušení služeb, vypořádat se s nimi a jít vpřed s vědomím, že jejich činnosti budou probíhat bez problémů. Díky špičkové technologii mohou výrobci rozhodovat v reálném čase pomocí senzorových dat shromážděných v dílně, protože nedochází k žádnému zpoždění při přijímání nebo zpracování informací. Edge computing umožňuje preventivní údržbu, zvyšuje kvalitu výstupu, provozní efektivitu a produktivitu.

Efektivnější zákaznická podpora Podniky mohou využívat edge computing k vytváření vícekanálových, hyperpersonalizovaných zákaznických zkušeností kromě zákaznického servisu v reálném čase. Organizace mohou svým zákazníkům okamžitě poskytnout lepší zážitek zpracováním údajů o zákaznících - místo, denní dobu, předchozí historii nákupů atd. - a odpovídajícím způsobem reagovat personalizovanou komunikací nebo nabídkou.

Odhalování podvodů — Finanční instituce mohou detekovat podvody na úrovni transakcí v reálném čase díky edge computingu, ke kterému dochází blíže ke zdrojovému zařízení. Na rozdíl od odhalování podvodných tendencí poté spuštění analytiky podporované umělou inteligencí na okraji umožňuje bankám a finančním institucím přijímat proaktivní opatření k vyřešení těchto problémů a snížení jejich finančního dopadu. Navíc to zvyšuje potěšení klienta, zaručuje dodržování předpisů a chrání značku instituce.

Výhody a nevýhody této technologie

Kromě řešení důležitých problémů s infrastrukturou, jako jsou omezení šířky pásma, nadměrná latence a přetížení sítě, může edge computing také nabídnout řadu dalších výhod, díky nimž je zajímavý v jiných kontextech.

V situaci, kdy je šířka pásma omezena nebo připojení je nevyzpytatelné kvůli faktorům prostředí webu, může být edge computing užitečný. Příklady zahrnují lodě na moři, pobřežní farmy a další izolované oblasti, jako je poušť nebo džungle. Pokud je k dispozici konektivita, edge computing může uložit data pro přenos na centrální místo až po provedení výpočtu na místě, někdy na samotném okrajovém zařízení, jako jsou senzory kvality vody na čističkách vody ve vzdálených komunitách. Množství dat, které je třeba dodat, lze výrazně snížit místním zpracováním dat, což vyžaduje mnohem menší šířku pásma nebo dobu připojení, než by jinak bylo zapotřebí. Dále, přesun obrovského množství dat je problém, který přesahuje technologii. Zabezpečení dat, soukromí a další právní aspekty se mohou při cestování přes národní a regionální hranice komplikovat. Edge computing lze použít k uchovávání dat blízko jejich původu a v rámci parametrů současných předpisů o suverenitě dat, jako je GDPR, které nastiňuje, jak by měla být data uložena, zpracovávána a zveřejňována v Evropské unii. To může umožnit místní zpracování nezpracovaných dat, maskování nebo ochranu jakýchkoli citlivých informací před jejich přenosem do primárního datového centra nebo cloudu, který se může nacházet v jiné zemi. V neposlední řadě, edge computing představuje další šanci vytvořit a zaručit bezpečnost dat. Podniky se stále zajímají o bezpečnost a zabezpečení dat poté, co opustí okraj a cestují zpět do cloudu nebo datového centra, a to navzdory skutečnosti, že poskytovatelé cloudu nabízejí služby IoT a vynikají ve složité analýze. Když se výpočty provádějí na okraji, i když zabezpečení na zařízeních IoT stále chybí, všechna data putující přes síť zpět do cloudu nebo datového centra mohou být zašifrována a samotné nasazení na okraji může být odolnější vůči hackerům a dalším hanebným akcím.

Ať je to jakkoli, Každá technologie má své výzvy a tento není výjimkou. Rozsah a rozmanitost dostupných zdrojů a služeb jsou součástí toho, co dělá cloud computing tak přitažlivým pro edge - nebo mlhové - výpočty. Přestože je nasazení hraniční infrastruktury efektivní, vyžaduje jasné pochopení jejího rozsahu a účelu. Dokonce i rozsáhlé nasazení edge computingu slouží specifické funkci v předem určeném měřítku s minimálními zdroji a službami. Kromě toho, dokonce i nejtolerantnější nasazení na okraji bude vyžadovat určitý minimální stupeň konektivity, protože edge computing obchází běžná síťová omezení. Je nezbytné naplánovat nasazení na hraně, které zohlední přerušované nebo nedostatečné připojení a také to, co se stane na okraji, pokud dojde ke ztrátě připojení. Úspěch edge computingu závisí na autonomii, AI a půvabném plánování selhání tváří v tvář problémům s připojením. Konečněnávrh nasazení edge computing musí brát v úvahu jak řádnou správu zařízení, jako je vynucování konfigurace založené na zásadách, tak zabezpečení výpočetních a úložných zdrojů, včetně prvků, jako jsou opravy a aktualizace softwaru, se zaměřením na šifrování dat v klidu a za letu. Zabezpečená komunikace je funkcí služeb IoT od hlavních poskytovatelů cloudu, i když nejsou vždy přítomny při vytváření hraničního webu od nuly.

S růstem IoT roste edge computing jako řešení náročných a komplikovaných problémů správy milionů senzorů a zařízení spolu se zdroji, které vyžadují. Ve srovnání s přístupem cloud computingu by se zpracování a ukládání dat přesunulo na okraj sítě, blízko koncovým uživatelům. Snižuje toky provozu a snižuje potřebu šířky pásma internetu věcí. Kromě toho edge computing zrychlí dobu odezvy ve srovnání s tradičními cloudovými službami pro aplikace IoT v reálném čase snížením latence komunikace mezi servery edge/cloudlet a koncovými uživateli.

Když jsem to řekl, neváhejte nás kontaktovat pokud někdy potřebujete efektivní výsledky, zatímco my neustále dáváme pozor na pokrok této technologie.

‍