Периферийные вычисления (Edge Computing) максимально приближают обработку данных к устройству Интернета вещей (IoT), что позволяет снизить задержки, повысить производительность, уменьшить затраты и обеспечить безопасность для корпоративных ИТ. Опрошенные порталом Enterprisers Project эксперты рассказывают о возможных сценариях применения Edge Computing в связке с IoT.

Периферийные вычисления идут рука об руку с несколькими другими известными технологиями, особенно это касается гибридного облака и 5G. Они также идеально подходят для устройств и приложений IoT. На самом деле Edge Computing и IoT больше, чем просто хорошие партнеры — они все больше и больше будут зависеть друг от друга. «Периферийные вычисления — это способ нашего выживания в условиях потоковой передачи огромных массивов данных на устройства IoT и обратно, когда на счету каждая миллисекунда — особенно для таких сценариев применения, как мониторинг здравоохранения и безопасности», — говорит технический директор PubNub Стивен Блюм.

Edge и IoT: как это работает

Edge максимально приближает обработку данных и другие вычислительные потребности к датчику или другому устройству, что, помимо других потенциальных преимуществ, сокращает время ожидания. «Вместо отправки данных для обработки на внешние [облачные] серверы или централизованные ЦОДы, что занимает драгоценные секунды и дополнительные ресурсы, вычисления проводятся на самом устройстве или в сети, — объясняет Блюм. — Оттуда обработанные данные могут быть доставлены к месту назначения раньше. Периферийные вычисления сокращают каскад потенциально узких мест, связанных с пропускной способностью, и обрабатывают важные данные в максимальной близости от их источника».

По словам старшего менеджера по IoT-решениям SAS Саураба Мишры, в настоящее время наиболее распространенный архитектурный паттерн: периферийная вычислительная среда располагается рядом с датчиками (или «вещами») IoT, которые генерируют данные. «IoT и Edge Computing неразрывно связаны, — говорит он. — IoT по определению — это распределенные вещи и вещи, которые связаны друг с другом, или централизованная инфраструктура (например, облако), связанная с вычислительной средой на местах».

Локальные вычислительные среды могут принимать различные формы, объясняет Мишра, от удаленного сервера (также известного как периферийный сервер), шлюза, коммутатора, размещенного на вышке сотовой связи до инфраструктуры бэк-офиса розничного магазина и заканчивая подключенным автомобилем. «Вычислительные среды поддерживают периферийные вычисления, потому что они представляют собой небольшие вычислительные единицы, отделенные от ядра (например, облака) и способные выполнять множество задач», — говорит он.

Edge и IoT: преимущества стоимости и гибкости

По словам Мишры, помимо преимуществ в производительности и задержке, комбинация Edge и IoT является наиболее экономически правильным архитектурным выбором. Нужно также понимать, что большая часть данных может быть недолговечной, и их отправка в облако и обратно не приносит пользу. Существуют и другие возможные варианты оптимизации затрат, такие как экономия на площадях для размещения дата-центров, сокращение расходов на облачные сервисы, а также на безопасность.

«Выполнение бизнес-логики на Edge-устройствах позволяет сократить объем трафика, отправляемого на внешние серверы, и избавляет вас от необходимости постоянно увеличивать мощности ЦОДа, — поведал Блюм. — Это обеспечивает лучшую производительность (не нужно ждать отправки и получения данных), более низкие эксплуатационные расходы и более высокий уровень безопасности [посредством] ограничения исходящих соединений».

Привлекательность этой модели в целом и ее хорошая сочетаемость с гибридными облачными архитектурами заключается в том, что она позволяет «усидеть сразу на двух стульях». «Предприятия могут использовать лучшее из обоих миров: способность распознавать, собирать и анализировать огромные объемы данных в месте их создания и в то же время обладать глобальной видимостью, управлением, более глубоким анализом или даже возможностью создания моделей машинного обучения в облаке, — говорит генеральный директор Crate.io Ева Шенлейтнер. — Периферийная модель является одним из наиболее важных факторов, способствующих успешным цифровым инициативам с применением IoT и IIoT, таких как интеллектуальные фабрики или здания, которые непрерывно перекачивают генерируемые датчиками огромные объемы данных».

Организации, использующие гибридное облако и периферийные вычисления в тандеме, становятся более гибкими и действуют более последовательно. «Компаниям нужна гибкость с точки зрения того, где они размещают свои рабочие нагрузки, и, если их стратегия изменится, то им нужна согласованность операционных команд и команд разработчиков, чтобы они могли быстро реагировать и при этом допускать минимальное количество ошибок», — отметила главный менеджер по маркетингу облачных платформ Red Hat Роза Гантрип.

Где имеет смысл применять Edge

Мишра отмечает, что развертывание архитектурно более специфических решений и сценариев использования зависит от множества других тенденций, характеристик рабочей среды и бизнес-требований. Ниже наводится несколько примеров:

  • подключена ли периферийная среда к централизованному хабу, например к облаку или традиционному ЦОДу? «Как правило, отдельная локальная среда, взять хотя бы розничный магазин или производственный объект, обычно подключается по выделенному соединению к центральному хабу [например, облаку], — говорит Мишра. С другой стороны, движущийся локомотив или морская нефтяная вышка могут иметь более спорадическую связь. «Возможности подключения диктуют поддерживаемые варианты использования периферийных вычислений», — поясняет он;
  • нужно ли вам выполнять логику управления локально? Это требование имеет большое значение для некоторых сценариев. Например, оно необходимо для автономных транспортных средств, и это едва ли не основной сценарий. «На фабрике с большим количеством машин и процессов требуется более эффективно использовать сгенерированные данные для выполнения локальной логики управления, — добавляет Мишра. — С другой стороны, в области здравоохранения нет необходимости немедленно выполнять локальную логику управления, и вместо периферийных вычислений можно задействовать промежуточное хранение или отслеживание активов»;
  • были ли приняты стандарты? Сегодняшняя реальность находится где-то между «вроде как да», но «еще нет». Это одна из причин растущего интереса к периферийным вычислениям с множественным доступом (multi-access edge computing, MEC), которые поднимают вопрос о связи Edge Computing (особенно в мире 5G) с системой действующих стандартов. «Шаблон MEC обещает открыть новые Edge-экосистемы и цепочки создания стоимости с поддержкой горизонтальных сценариев использования, которые варьируются от видеоаналитики до сервисов на основе определения местоположения и дополненной реальности», — считает Мишра.

Последний пункт говорит о другой текущей реальности: хотя Мишра и другие эксперты по IoT согласны с тем, что перспектива сочетания периферийных вычислений и IoT совершенно реальна, фактическое принятие и внедрение (во многом как и в случае сочетания с 5G) все еще находится на ранней стадии. «Периферийные вычисления фрагментированы с точки зрения типа вычислительной среды, протоколов данных, возможностей подключения, что становится препятствием на пути их широкого применения», — говорит Мишра.

Еще одна важная проблема, которая вытекает из проблемы фрагментации, — масштабирование. «Учитывая значительные различия, которые существуют в периферийных средах в отношении аппаратных платформ, операционных систем, возможностей подключения, безопасности и емкости, подобрать компоненты нужного размера может быть сложно даже для одной организации, — добавляет он. — Это интересное пространство для инноваций. Если мы сможем преодолеть это препятствие, то нам откроются огромные возможности для повышения отдачи от технологии».

Две новые тенденции

Мишра делится двумя другими тенденциями, заслуживающими внимания с точки зрения сопряжения периферийных устройств и IoT — они, вероятно, будут способствовать дальнейшему интересу к обеим технологиям. Первая тенденция — это внедрение видеоаналитики, которая является «быстрым стартом» для развертывания периферийного IoT. «Видеокамеры — лучшие датчики для периферийных сред, которые можно добавить в качестве параллельного актива, не требуя серьезных изменений в инструментах, — считает эксперт. — Благодаря своей гибкости использование видеоаналитики на периферии сети может поддерживать множество сценариев применения».

Вторая тенденция связана с более широким принятием модели edge-to-cloud (интеграция периферии и облака, когда два программных стека — периферийный и облачный — работают как одно целое). «Концепция локальной обработки на периферии является актуальной, но вместе с тем существует острая необходимость в создании эффекта жизненного цикла взаимодействия периферии и облака для масштабирования сценариев использования», — пояснил Мишра.