Edge computing: Hvad er det? Fordele, risici og mere

Edge computing er en ramme for distribueret computing, der bringer computer- og datalagringskapaciteterne i virksomhedssoftware tættere på brugerne eller datakilderne.

Målet med edge computing er at reducere latens mellem en bruger og en server, samt minimere en applikations båndbreddeforbrug. Det vurderes at 175 Zettabyte data vil blive genereret på verdensplan i 2025, hvor edge-enheder skaber mere end halvdelen af ​​det samlede antal.

Edge computing er ikke en standardiseret teknologi, det er snarere en arkitektonisk tilgang, en metode til yderligere at optimere datacenter og cloud-systemer.

Dette indlæg ser på edge computing, hvad det betyder for internettet generelt, for infrastruktur og udviklingen af ​​fremtidige applikationer.

En kort historie

Det tidlige internet var simpelt – du oprettede en server, og besøgende kom forbi. Men efterhånden som nettet voksede og inkluderede tungt medieindhold som videoer, begyndte serverne at blive overbelastede, båndbredder blev tilstoppet og latency balloner.

For at løse problemet udviklede indholdsleveringsnetværk sig til at give en genial, men praktisk løsning. Du kunne vedligeholde dit websted, som det var, men outsource leveringen af ​​tunge data som videoer. Indholdsleveringsnetværk er til stede flere steder, hvilket gør det nemmere og billigere for selv mindre virksomheder at optimere deres hjemmesideoplevelse.

Hvis en bruger besøger en sådan optimeret hjemmeside, vil virksomhedens server præsentere websiden som normalt. Men hvis siden indeholder tunge data, vil dens placering blot blive inkluderet i websidens kode, så siden kan indlæse de tunge data direkte fra denne placering.

Resultatet er, at alting indlæses hurtigere, fordi indholdsleveringsnetværket, som browseren indlæser videoen fra, er tættere på brugeren end virksomhedens originale server.

Edge computing er en videreudvikling af denne metode. Her er det beregningen af ​​tidskritiske eller latensintolerante opgaver, der bringes tættere på brugeren, da internetbrugere og tilsluttede enheder producerer mere data end nogensinde før.

Hvordan Edge Computing fungerer

Edge computing er et lag mellem en internetbruger og enten et websteds datacenter eller skyen. Fordelen er enhver computerinfrastruktur tættere på brugeren end et cloud-datacenter. Enterprise-applikationer bliver automatisk implementeret, opdateret og afsluttet på kanten.

Som teknologi har edge computing ingen standard, hvilket betyder, at forskellige virksomheder implementerer det på deres unikke måder. Følgende funktioner er dog nødvendige for at implementere edge computing.

• Cloud – Dit kernecomputersystem. Kunne være en tjeneste som AWS, Google Cloud eller din helt egen private sky.
  
• Kant noder – Dette er ethvert hardwaresystem, der kan udføre kode og oprette forbindelse tilbage til cloud-datacentret via internettet.
  
• Ledelsesplatform – En softwareapplikation eller et operativsystem til at styre softwareimplementering og -administration på tværs af alle kantnoder og skyen.
  
• Automation – Belastningsbalancering mellem dine sky- og kantnoder. Et system, der implementerer og afslutter den rigtige applikation på højre kantnode, når det er nødvendigt og uden menneskelig input. Containeriseringstilgange som Kubernetes er vindere her.

Der er to måder at implementere edge computing på:

1. Cloud Services – Store cloud computing-platforme fra Google Cloud til AWS og Azure alle har integrerede tjenester, der gør det nemt at implementere edge computing.
   
2. DIY arkitektur – Her skal du selv opsætte dine hardware- og softwareserversystemer. Red Hat tilbyder et hybrid cloud-operativsystem kaldet OpenShift og en lettere version kaldet Enhedskant der er ideel til at skabe kantnoder.

Fordelene ved Edge Computing

Muligheden for at hoste dine applikationer på kanten kommer med mange fordele for en lang række applikationer. Disse fordele omfatter:

1. Latensreduktion – Edge computing noder, der er tættere på edge-enheder, betyder mindre latenstid (den tid, det tager for data at rejse fra en enhed til serveren og tilbage).
   
2. Forbedret operationel effektivitet – Ved at drage fordel af lavere forsinkelser ved kanten og kombinere det med de maksimale computerressourcer i skyen, kan systemeffektiviteten maksimeres.
   
3. Forbedret pålidelighed – Systemer, der bruger både en kernesky og kantknudepunkter, er mere modstandsdygtige og pålidelige som et resultat.
   
4. Lavere båndbreddeomkostninger – Ikke at skulle sende så meget data over internettet til en virksomheds cloud-datacenter kan betyde betydelige omkostningsbesparelser afhængigt af applikationen.
   
5. Regulatory Compliance – Muligheden for at få behandlet brugernes data i brugerens lokalitet kan hjælpe virksomheder med at overholde reglerne om databeskyttelse.

Udfordringer og risici

Edge computing kommer også med sine udfordringer, og de største inkluderer:

1. Større angrebsflade – Et system, der er spredt ud over flere noder, skaber en større overflade til potentielle angreb. Dette kan variere fra infrastruktursikkerhed til problemer med brugernes privatliv.
   
2. Øgede sikkerhedsudfordringer – Vedligeholdelse af infrastruktur på flere lokationer giver flere sikkerhedsudfordringer end at skulle fysisk sikre et enkelt datacenter, for eksempel.
   
3. Begrænset regnekapacitet – Den typiske edge-infrastruktur tilbyder langt færre beregningsmuligheder end et cloudmiljø, hvilket gør skyen til nummer 1-muligheden for strengt computerintensive applikationer.

Edge Computing vs Cloud Computing

Kanten er en del af skyen. Det er en lignende tjeneste, der er fysisk tættere på brugeren, en udvidelse af skyen, der forbedrer beregningseffektiviteten ved at håndtere tidskritiske opgaver.

Du kan ikke have en kantarkitektur uden først at have en sky. Derudover har skyen sine fordele over kanten, når tid og latensproblemer ikke er kritiske.

Edge Computing vs kunstig intelligens

Nogle kunstig intelligens applikationer såsom sikkerheds- og ID-systemer kan drage uhyre fordel af netværk med lav latens. Edge computing gør det muligt at køre maskinlæringsmodeller direkte tæt på de edge-enheder, der genererer dataene.

Fordelene inkluderer hurtigere svartider, lavere båndbreddeforbrug og forbedret sikkerhed. Edge computing og AI er komplementære teknologier, som sandsynligvis vil fortsætte med at styrke hinanden.

Edge Computing vs 5G-netværk

5G-netværk lover højere hastigheder og lavere latenstid, men en gennemsnitlig rundtur fra en bruger til et cloud-datacenter og tilbage til brugeren tager 100-300ms. Det betyder, at 5G-netværk kun kan tilbyde højere hastigheder alene, men ikke lavere forsinkelser.

For at reducere latenstiderne har 5G-netværk brug for edge-computing-integration for at opnå den 10-20 ms latency, der ville få dem til at skinne. Kun ved disse lavere ventetider vil autonome køretøjer, industrielle maskiner og mange andre applikationer fra den virkelige verden blive levedygtige.

Populære Edge-enheder

Edge-enheder indsamler og behandler data lokalt, mens de interagerer med deres fysiske miljøer eller udfører andre nyttige funktioner.

Følgende er populære enhedstyper, der kan drage fordel af en edge-computing-arkitektur:

1. Smarte højttalere
2. Smartphones
3. Robotter
4. Smarture
5. Internet of Things (IoT) enheder
6. Autonome køretøjer
7. Point of sales (POS) systemer

Edge Computing-applikationer

En lang række industrier kan drage fordel af integrationen af ​​edge computing. Her er nogle:

1. Smart grids til effektiv elproduktion og distribution.
2. Smarte hjem, der imødekommer deres beboeres behov.
3. Smarte byer med infrastrukturovervågning, transport og sikkerhedsapplikationer.
4. Moderne landbrugssystemer med IoT-sensorer og klimastyring for at øge udbyttet.
5. Trafikstyring i byer.
6. Autonome navigationstjenester til droner, biler og militære applikationer.
7. Fjernovervågning af aktiver, såsom olie- og gasinstallationer.
8. Fremstillingsanlæg, der integrerer industri 4.0-principper.
9. Detailbutikker og varelagerstyring.
10. Patientovervågningssystemer til hospitaler.
11. Forudsigende vedligeholdelse af højteknologiske produkter såsom motorer.
12. Tale- og lydbehandlingsapplikationer.
13. Maskinlæringsapplikationer.
14. Virtual og augmented reality systemer.
15. Forbedrede sikkerhedsapplikationer.
16. Streaming og levering af indhold.

Infrastruktur og serviceudbydere

Afhængigt af hvilken måde du vil gribe edge computing an på, er der forskellige tjenesteudbydere derude med unikke løsninger. Her er de bedste virksomheder.

• KubeEdge – Open source containeriseringsløsning til edge-enheder.
• Red Hat OpenShift – Distribueret cloud-operativsystem.
• Alef Private Edge – Plug-and-play edge-as-a-service-tilbud.
• Azure IoT Edge – IoT Edge fra Microsoft.
• Google Cloud – Fuldt administreret cloud- og edge computing as-a-service.
• ClearBlade – Edge computing softwareløsning.

Ofte stillede spørgsmål (FAQ)

Konklusion

Når slutningen af ​​denne udforskning af edge computing og dens mange fordele og applikationer er nået, burde det være klart, at praksis er kommet for at blive og kun kan fortsætte med at vokse.

Selvom forskellige brancher kan have forskellige behov, er det sandsynligvis i din organisations bedste interesse at finde måder at udnytte edge computing på, før dine konkurrenter gør det.