Граничные вычисления «Edge computing» — будущее индустрии

Граничные вычисления «Edge computing» 3

Граничные вычисления «Edge computing» — одна из самых важных технологических тенденций, которая, по мнению института Gartner, будет доминировать на рынке Интернета вещей (IoT) в этом году. С ростом популярности интеллектуальных устройств, подключенных к сети, а также развитием IoT, различные отрасли включая: производство, торговлю и автотранспорт начинают генерировать огромные объемы данных, целевым местом хранения которых являются серверы в «Облаке».

Согласно прогнозам глобальной исследовательской компании Markets & Markets, стоимость рынка Граничных вычислений «Edge computing» будет иметь годовой темп роста более 35% и возрастёт с 1,47 млрд. в 2017 году до 6,72 млрд. в 2022 году. В свою очередь, согласно отчету IDC FutureScape: Worldwide IoT 2017 Predictions, к 2019 году не менее 40% данных IoT будут храниться, обрабатываться и анализироваться с помощью граничных вычислений. Более того, количество интеллектуальных устройств будет расти из года в год, а использование искусственного интеллекта и машинного обучения позволит им непрерывно развиваться. Что такое Граничные вычисления «Edge computing»? — это одна из 10 стратегических технологических тенденций этого года

Граничные вычисления «Edge computing»

*Применительно к мобильной связи, чаще применяется термин Mobile Edge Computing (MEC). МЕС это своего рода аппаратурные (Hardware) решения для программных решений (Software) NFV (Network Functions Virtualization, виртуализация сетевых функций). Можно сказать, что МЕС является инфраструктурой для NFV. В данной статье мы созредоточимся на граничных вычислениях «Edge computing», но не стоит забывать что их работа не возможна без NFV.

Концепция граничной аналитики «Edge Analytics»

Граничная аналитика «Edge Analitics»

Концепция граничной аналитики «Edge Analytics» основана на сборе, обработке и анализе данных на периферийных устройствах сети, рядом с датчиками, сетевым коммутаторами или другими подключенным устройствами, т. е. рядом с источником информации и исполняемыми элементами, например на производстве. Сам термин «Edge Сomputing» означает, что часть работы происходит на самом конце сети, в том месте где в системах IoT мир физических объектов связывается с Интернетом. Однако граничные вычисления Edge Computing — это гораздо больше, чем просто расчет и обработка данных. Его основная функция — плавная интеграция периферийных устройств и облачных вычислений, а также двусторонний обмен информацией.

Решение подразумевающее граничные вычисления дают возможность анализировать ключевые данные в режиме реального времени «на месте», не отправляя их на центральный сервер. «Граница сети» («Edge») разделена, и включает в себя модули принятие решений и модули временного хранения тех данных, которые настолько незначительны, что нужны только сейчас и нет смысла их хранить и использовать их в будущем.

аналитика « Analitics»

Согласно прогнозу Института Gartnera, 90% собранных данных на первых порах будут бесполезны, потому что компании не знают, как их правильно анализировать и использовать. Но эти данные могут очень пригодится в будещем для различных отраслей, в которых получение данных и реагирование на них в режиме реального времени имеет решающее значение для правильного функционирования. Эта будет критично для промышленных предприятий, для которых каждый час простоя может быть связан с потерями от нескольких сотен до даже нескольких миллионов евро, поэтому так важно, чтобы аналитики могли использовать потенциал данных, полученных с помощью устройств IoT.

Основные преимущества граничных вычислений «Edge computing»

приемущества Граничных вычислений «Edge computing»

Основными преимуществами решения «Edge computing», упоминаемыми экспертами, являются конфиденциальность, уменьшение задержек и минимизация проблем со связью. Для первого преимущества конфиденциальная информация предварительно обрабатывается на месте, и только данные, соответствующие политике конфиденциальности, передаются в облако для дальнейшего анализа. Второе преимущество, заключается в ограничении задержек и является наиболее часто упоминаемым преимуществом, связанным с использованием решений граничных вычислений Edge Computing. В настоящее время из-за огромного количества данных, отправляемых в облако, обрабатываемых там и передаваемых обратно на периферийные устройства, могут возникать задержки в получении выводов из анализа, что может иметь серьезные последствия для функционирования предприятия. В третьих, в случае Edge Computing, часть вычислений выполняется на периферийных устройствах, что не только снижает риск задержек, но и дает «потенциальную» гарантию того, что работа не будет прервана в случае ограниченного или прерывистого сетевого подключения. Это особенно важно, когда решения внедряются в труднодоступных местах, где охват сетями связи весьма ограничен.

Применение граничных вычислений «Edge computing» в промышленности

Концепция граничных вычислений Edge Computing играет значительную роль, среди прочего и в современной промышленности.

Граничная аналитика «Edge Analitics» на предприятиях

Реализация диагностических алгоритмов на периферийных устройствах позволяет осуществлять постоянный мониторинг и обнаружение отклонений от «нормальной» работы промышленных машин на основе автоматически запоминаемого рабочего профиля. Например, если данные от датчиков, подключенных к системе, укажут на риск потенциального отказа, благодаря их быстрой интерпретации с помощью аналитического алгоритма, эта информация будет передана тем, кто отвечает за поддержание движения на заводе. в форме сообщения о необходимости замены определенной детали

Благодаря использованию данных, полученных от датчиков, мы можем контролировать работу машин в режиме реального времени. Пограничные «Edge» устройства постоянно анализируют временные графики выбранных параметров и предупреждают о нарушениях. Поэтому мы можем реагировать на событие до того, как произойдет сбой или остановка всей производственной линии, что дает огромную экономию для промышленных предприятий.

Важным преимуществом граничных вычислений является масштабируемость. Передача аналитических алгоритмов интеллектуальным датчикам и сетевым устройствам снижает нагрузку сети на обрабатываемые данные. Благодаря этому, когда количество подключенных устройств, внедряемых организацией увеличивается, объем генерируемых данных растёт, вычислительное «облако» нагружается меньше, чем в случае сбора данных только в вычислительном «облаке».

Граничные вычисления «Edge computing» не являются альтернативой ЦОД

Граничные вычисления «Edge computing» 2

Хотя «Edge Computing» обладает огромным потенциалом, его не следует рассматривать как альтернативу централизованному анализу данных. Это подход, который должен дополнять или расширять аналитические возможности в конкретных ситуациях, особенно когда быстрая реакция на нарушения может быть чрезвычайно важна для функционирования и экономии бюджета компании.  Хотя это не идеальное решение, потому что, собирая часть объема данных локально, мы можем опустить некоторую информацию в самом «облаке». С другой стороны, граничные вычисления «Edge Analytics» позволяют нам справляться с потоком огромных объемов данных, соответствующим образом анализировать их и быстро делать самые полезные выводы для бизнеса.

Интересуетесь Умным городом, Умными домами, IoT, 5G и технологиями будущего? Почитайте наши статьи:

«Умный город» 2019+ Концепция умных городов развивается

Связь 5G и рынок умного дома — готовы ли мы к революции в жилье?

Новости IoT: 3 тенденции развития интернета вещей 2019

Тренды телекома 2019

Share:
Share

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.