Internet vecí (IoT) je všade okolo nás, zariadenia generujú nepretržité dáta, ktoré je potrebné ukladať a v prípade kritických aplikácií vyhodnocovať v reálnom čase. Edge computing vyhodnocuje tieto dáta priamo pri zdroji, čo prináša paradigmatickú zmenu v ére cloud computingu.

Čo je to edge computing? Definícia

Edge computing je prístup k návrhu prostredí IoT, ktorý poskytuje IT zdroje, ako je úložná kapacita a výpočtový výkon, čo najbližšie k zariadeniam a senzorom generujúcim dáta. Edge computing je alternatívou k tradičným cloudovým riešeniam s centrálnymi servermi.

Termín „okraj“ odkazuje na skutočnosť, že pri tomto prístupe sa spracovanie údajov neuskutočňuje centrálne v cloude, ale decentralizovane na okraji siete. Edge computing má poskytovať to, čo cloud doteraz nebol schopný ponúknuť: servery, ktoré dokážu bez oneskorenia vyhodnocovať veľké množstvá údajov z inteligentných tovární, dodávateľských sietí alebo dopravných systémov, čím umožňujú okamžitú reakciu v prípade incidentu.

Základy edge computingu v skratke

Edge computing využíva osvedčené technológie v kompaktnom dizajne pod novým názvom. Tu je prehľad najdôležitejších pojmov edge computingu:

  • Edge: V IT žargóne je „edge“ okraj siete. Ktoré komponenty sú priradené k okraju siete, však závisí od situácie. V telekomunikáciách môže byť okrajom siete napríklad mobilný telefón, v systéme prepojených autonómnych vozidiel zase jednotlivé vozidlo.
  • Edge zariadenie: Každé zariadenie generujúce dáta na okraji siete funguje ako edge zariadenie. Možnými zdrojmi dát sú senzory, stroje, vozidlá alebo inteligentné zariadenia v prostredí IoT. Môžu to byť napríklad práčky, požiarne hlásiče, žiarovky alebo termostaty radiátorov.
  • Hraničná brána: Hraničná brána je počítač umiestnený na prechode medzi dvoma sieťami. V prostrediach IoT sa hraničné brány používajú ako uzly medzi internetom vecí a základnou sieťou.

Edge computing vs fog computing

Pridávanie lokálnych spracovateľských inštancií do cloudu nie je nový prístup. Už v roku 2014 americká technologická skupina Cisco zaviedla marketingový termín„fog computing“ (mlžné výpočty). Dáta generované v prostrediach IoT sa už neposielajú priamo do cloudu, ale najskôr sa konsolidujú v malých dátových centrách, vyhodnocujú a vyberajú pre ďalšie spracovateľské kroky.

Dnes je edge computing vnímaný ako súčasť fog computingu, kde sa IT zdroje, ako je výpočtový výkon a úložná kapacita, presúvajú ešte bližšie k IoT terminálom na okraji siete. Možná je aj kombinácia oboch konceptov. Nasledujúci graf zobrazuje architektúru s cloudovou, fogovou a edgeovou vrstvou.

Obrázok: Schematic representation of a cloud architecture with cloud, fog and edge layers
Schematic representation of a cloud architecture with cloud, fog and edge layers.
Tip

Referenčné architektúry pre prostredia fog a edge computing sa vyvíjajú v rámci Open Fog Consortium, otvoreného konzorcia priemyslu a akademickej obce.

Prečo si vybrať edge computing?

V súčasnosti väčšinu dátovej záťaže generovanej internetom prenášajú centrálne dátové centrá. Dnes sú však zdroje dát často mobilné a príliš vzdialené od centrálneho mainframu, aby bolo možné zabezpečiť prijateľnú odozvu (latentnosť). To je obzvlášť problematické v prípade časovo kritických aplikácií, ako je strojové učenie a prediktívna údržba.

Poznámka

Prediktívna údržba prinesie revolúciu v oblasti údržby a riadenia budúcich tovární. Nový koncept údržby je navrhnutý tak, aby pomocou inteligentných monitorovacích systémov detekoval riziko porúch, čím je možné identifikovať problémy ešte predtým, ako k poruche skutočne dôjde.

Edge computing nie je vnímaný ako náhrada, ale ako doplnok k cloudu, ktorý poskytuje nasledujúce funkcie:

  • Zber a agregácia údajov: Edge computing sa spolieha na zber údajov v blízkosti zdroja, vrátane predspracovania a výberu dátového fondu. Nahranie do cloudu sa uskutočňuje len v prípade, ak informácie nemožno vyhodnotiť lokálne, sú potrebné podrobné analýzy alebo sa majú údaje archivovať.
  • Lokálne ukladanie údajov: V prípade veľkého množstva údajov je prenos v reálnom čase z hlavného dátového centra v cloude zvyčajne nemožný. Tento problém je možné obísť decentralizovaným ukladaním príslušných údajov na okraji siete. Edge brány fungujú ako replikačné servery v sieti na doručovanie obsahu.
  • Monitorovanie podporované umelou inteligenciou: Edge computing umožňuje nepretržité monitorovanie pripojených zariadení. V kombinácii s algoritmami strojového učenia je možné monitorovať stav v reálnom čase.
  • Komunikácia M2M: Edge computing sa často používa v spojení s komunikáciou M2M, aby umožnil priamu komunikáciu medzi sieťovými zariadeniami.

Nasledujúci graf znázorňuje základný princíp decentralizovanej cloudovej architektúry, v ktorej brány na okraji siete fungujú ako sprostredkovatelia medzi centrálnym počítačom v cloude a zariadeniami IoT na okraji siete.

Obrázok: Schematic representation of an edge computing environment
Schematic representation of an edge computing environment: Edge gateways receive data from the Internet of Things and load it into the public cloud or a private data centre as required.

Ako možno využiť architektúry edge computingu?

Využitie edge computingu zvyčajne pochádza z prostredia IoT. Dôležitým motorom rastu technológie edge computingu je rastúci dopyt po komunikačných systémoch schopných komunikovať v reálnom čase. Decentralizované spracovanie údajov je napríklad klasifikované ako kľúčová technológia pre nasledujúce projekty:

  • Komunikácia medzi vozidlami: Edge computing je dôležitý pre cloudové systémy včasného varovania alebo autonómne dopravné prostriedky.
  • Inteligentné siete: Vďaka decentralizovaným systémom riadenia energie by mali byť elektrické siete schopné prispôsobiť sa výkyvom v dodávkach energie. Údaje, ktoré sa prenášajú do generátorov, umožňujú reagovať na zmeny v spotrebe v reálnom čase.
  • Inteligentné továrne: Vďaka edge computingu je možné implementovať samoorganizujúce sa výrobné závody a logistické systémy.

Aké sú výhody edge computingu?

V porovnaní s tradičnými cloudovými architektúrami ponúka edge computing rad výhod:

  • Spracovanie údajov v reálnom čase: Spracovanie prebieha bližšie k zdrojom údajov, čo pomáha predchádzať problémom s latenciou.
  • Znížená priepustnosť údajov: Vďaka lokálnej analýze údajov je potrebné prenášať cez sieť podstatne menej údajov.
  • Bezpečnosť údajov: Požiadavky na dodržiavanie predpisov sa dajú ľahšie implementovať.

Aké sú nevýhody edge computingu?

Napriek mnohým výhodám má edge computing aj nevýhody, ktoré je potrebné zohľadniť pri implementácii:

  • Zložitejšia sieťová štruktúra: Distribuovaný systém je zložitejší ako centralizovaná cloudová infraštruktúra.
  • Náklady na obstaranie: Edge computing vyžaduje veľa lokálneho hardvéru, a preto je spojený s enormnými nákladmi na obstaranie.
  • Náklady na údržbu: Vzhľadom na veľký počet komponentov nemožno ignorovať náklady na údržbu a správu.
Prejsť na hlavné menu