Стив Далби, директор отдела отраслевых решений MongoDB, обсуждает на портале The Next Stack причины медленного продвижения к 5G-инновациям, и то, как мобильные вычисления на периферии могут ускорить процесс перехода к почти мгновенному подключению к сети.
Мы уже несколько лет слышим о 5G и о том, что когда эти сети появятся, то произведут революцию в области связи, какой мы ее знаем. Что ж, 5G уже здесь, но, помимо более быстрой и надежной сотовой связи, лишь немногие компании начали использовать потенциал 5G для B2B- и B2C-инноваций.
На самом деле, этот потенциал выходит за рамки телекоммуникациий и распространяется практически на все отрасли, которые зависят от возможностей подключения, такие как промышленное производство, автомобилестроение и даже сельское хозяйство, среди прочих. Используя возможности сетей 5G и сочетая их с интеллектуальным ПО, предприятия могут запускать решения IoT и обеспечивать расширенный сбор данных на периферии.
Что стоит на пути инноваций
Когда наступила пандемия, многие компании по всему миру испытали быстрый переход на цифровое мышление, что только усилило существующую потребность в цифровой трансформации. Добавьте это к другим проблемам, таким как задержки и сбои на рынках у условиях непредсказуемости и эволюция трудовых ресурсов, и вы увидите идеальный шторм огромного давления со стороны потребителей и конкурентов в плане инноваций.
За последние несколько лет рост удаленной работы и расширение цифрового взаимодействия только увеличили объем подключенных устройств. Однако по мере развития Интернета вещей гетерогенность типов оборудования, унаследованных приложений и проприетарных протоколов будет расти вместе с ним. В результате затраты на обслуживание могут быстро возрасти, потребность в специализированной рабочей силе еще больше увеличится, а основное стремление к более высокой надежности и повсеместной подключенности останется нереализованным.
Одного лишь освоения технологии 5G недостаточно. По оценкам Gartner, в 2018 г. около 10% корпоративных данных создавалось и обрабатывалось вне традиционного централизованного дата-центра или облака. По прогнозам, к 2025 г. эта цифра достигнет 75%. Хотя сети следующего поколения могут обеспечить
Именно здесь на помощь приходят мобильные периферийные вычисления (mobile edge computing, MEC).
Что такое MEC
MEC, также называемые периферийными вычислениями с мультидоступом, представляют собой новый способ развертывания облака, при котором предприятия могут запускать приложения с помощью виртуальных машин, контейнеров или кластеров Kubernetes в сети 5G, будь то публичная или частная сеть.
Независимо от того, работаете ли вы в общедоступном развертывании MEC, где вычисления и хранилища развернуты в дата-центрах операторов связи, или в частном развертывании MEC с предоставлением вычислений и хранилищ онпремис, одним из главных преимуществ портфеля MEC является возможность создания единой вычислительной сетки в обеих средах — это называется гибридным MEC.
MEC позволяют устройствам подключаться и обрабатывать данные на периферии или в оптимальной сети, предоставляя вычисления и хранилища в операторской сети. Приложения, требующие доступа с низкой задержкой, могут быть развернуты в оптимальной периферийной точке, по сути, доставляя данные на устройства быстрее, чем когда-либо.
MEC + преимущества «умного» производства для достижения бизнес-результата
Что это означает на практике? Речь идет о преимуществах, которые выходят за рамки потокового видео на вашем телефоне с незаметной задержкой.
Рассмотрим операции на промышленном предприятии. Современные промышленные производственные процессы все больше используют подключенные устройства для оптимизации производства и контроля затрат. Подключенные устройства присутствуют во всех процессах — от датчиков на производственном оборудовании до мобильных устройств, используемых сотрудниками в цехах, и подключенных транспортных средств, перевозящих товары, — и все они генерируют большие объемы данных.
Производители повсеместно пытаются найти способы использования этих данных для получения ощутимых преимуществ. Для реализации преимуществ, основанных на этих данных, крайне важно обрабатывать и анализировать их в режиме реального времени, чтобы обеспечивать оперативность действий.
Перемещение этих данных с устройств в облако для обработки приводит к ненужным задержкам и утомительным процессам передачи. Сегодня производители могут избежать связанной с этим неэффективности, обрабатывая данные на периферии.
Двумя потенциальными способами снижения затрат с помощью MEC являются оптимизация процессов и профилактическое обслуживание — две области, которые являются основными болевыми точками для тех, кто работает в обрабатывающей промышленности. Давайте рассмотрим их подробнее:
- Профилактическое обслуживание. Отказ одного станка может привести к остановке всего производства или, по крайней мере, к снижению рентабельности. Когда телеметрические данные обрабатываются в режиме реального времени, сотрудники могут быть предупреждены о предстоящих неисправностях оборудования до их возникновения. Конечно, невозможно проанализировать все данные бесчисленных датчиков и устройств в цехе в режиме реального времени для выявления потенциальной неисправности. Однако, когда данные обрабатываются на периферии и управляются с помощью искусственного интеллекта или алгоритмов машинного обучения, вы можете успеть остановить машины и провести техническое обслуживание еще до возникновения проблемы.
- Оптимизация процессов. Как и в случае с профилактическим обслуживанием, способность извлекать мгновенные инсайты из телеметрических данных дает производителям информацию, необходимую для принятия обоснованных решений о том, где требуется оптимизация и какие изменения могут повысить эффективность. Если у вас есть доступ к важнейшим данным, у вас есть возможность улучшить качество продукции, увеличить ее выход, оптимизировать использование сырья и лучше отслеживать ключевые показатели эффективности, такие как общая эффективность оборудования.
Производство — лишь одна из многих отраслей, которые могут извлечь выгоду из возможностей MEC. Будущее интеллектуальных машин и данных заключается в том, чтобы заставить отдельные компоненты работать как единое целое. Данные, генерируемые подключенными устройствами, лягут в основу современных приложений, которые позволят повысить эффективность бизнеса и улучшить пользовательский опыт.
Благодаря сетям 5G и периферийным вычислениям предприятия разных отраслей смогут разрабатывать сквозные цепочки создания стоимости, которые будут работать как единый, самосовершенствующийся и самовосстанавливающийся сервис.
