Edge Computing: რა არის ეს? სარგებელი, რისკები და სხვა

Edge computing არის ჩარჩო განაწილებული გამოთვლისთვის, რომელიც აახლოებს საწარმოს პროგრამული უზრუნველყოფის გამოთვლითი და მონაცემთა შენახვის შესაძლებლობებს მომხმარებლებთან ან მონაცემთა წყაროებთან.

Edge Computing-ის მიზანია შეამციროს შეყოვნება მომხმარებელსა და სერვერს შორის, ასევე მინიმუმამდე დაიყვანოს აპლიკაციის გამტარუნარიანობა. სავარაუდოა, რომ 175 ზეტაბაიტი მონაცემები 2025 წლისთვის გამოიმუშავებს მთელ მსოფლიოში, ზღვრული მოწყობილობები კი მთლიანი რაოდენობის ნახევარზე მეტს შექმნიან.

Edge Computing არ არის სტანდარტიზებული ტექნოლოგია, არამედ ეს არის არქიტექტურული მიდგომა, მეთოდი მონაცემთა ცენტრისა და ღრუბლოვანი სისტემების შემდგომი ოპტიმიზაციისთვის.

ეს პოსტი განიხილავს edge computing-ს, რას ნიშნავს ეს ზოგადად ინტერნეტისთვის, ინფრასტრუქტურისთვის და მომავალი აპლიკაციების განვითარებაზე.

მოკლე ისტორია

ადრეული ინტერნეტი მარტივი იყო - თქვენ დააყენეთ სერვერი და სტუმრები მოვიდნენ. მაგრამ როდესაც ვებ იზრდებოდა და მოიცავდა მძიმე მედიის შინაარსს, როგორიცაა ვიდეოები, სერვერებმა დაიწყეს გადატვირთვა, გამტარუნარიანობის ჩაკეტვა და შეყოვნება გაიზარდა.

პრობლემის გადასაჭრელად, კონტენტის მიწოდების ქსელები განვითარდა გენიალური, მაგრამ პრაქტიკული გადაწყვეტის უზრუნველსაყოფად. თქვენ შეგეძლოთ თქვენი ვებსაიტის შენარჩუნება ისე, როგორც იყო, მაგრამ გადაანაწილეთ მძიმე მონაცემების მიწოდება, როგორიცაა ვიდეო. კონტენტის მიწოდების ქსელები წარმოდგენილია მრავალ ადგილას, რაც კიდევ უფრო მცირე ზომის ფირმებს გაუადვილებს და უფრო იაფს ხდის მათი ვებსაიტის გამოცდილების ოპტიმიზაციას.

თუ მომხმარებელი ეწვია ასეთ ოპტიმიზებულ ვებსაიტს, კომპანიის სერვერი წარმოგიდგენთ ვებ გვერდს ჩვეულებრივად. თუმცა, თუ გვერდი შეიცავს მძიმე მონაცემებს, მისი მდებარეობა უბრალოდ ჩართული იქნება ვებ გვერდის კოდში, ასე რომ გვერდს შეუძლია მძიმე მონაცემების ჩატვირთვა პირდაპირ ამ მდებარეობიდან.

შედეგი არის ის, რომ ყველაფერი უფრო სწრაფად იტვირთება, რადგან კონტენტის მიწოდების ქსელი, საიდანაც ბრაუზერი იტვირთება ვიდეოს, უფრო ახლოს არის მომხმარებელთან, ვიდრე კომპანიის ორიგინალური სერვერი.

Edge Computing არის ამ მეთოდის შემდგომი ევოლუცია. აქ, ეს არის დროის კრიტიკული ან ლატენტური შეუწყნარებლობის ამოცანების გამოთვლა, რომელიც უფრო ახლოს არის მომხმარებელთან, რადგან ინტერნეტის მომხმარებლები და დაკავშირებული მოწყობილობები აწარმოებენ უფრო მეტ მონაცემს, ვიდრე ოდესმე.

როგორ მუშაობს Edge Computing

Edge computing არის ფენა ინტერნეტის მომხმარებელსა და ვებსაიტის მონაცემთა ცენტრს ან ღრუბელს შორის. ზღვარი არის ნებისმიერი გამოთვლითი ინფრასტრუქტურა, რომელიც უფრო ახლოს არის მომხმარებელთან, ვიდრე ღრუბლოვანი მონაცემთა ცენტრი. საწარმოს აპლიკაციები ავტომატურად განლაგდება, განახლდება და წყდება ზღვარზე.

როგორც ტექნოლოგია, Edge Computing-ს არ გააჩნია სტანდარტი, რაც ნიშნავს, რომ სხვადასხვა კომპანია ახორციელებს მას თავისი უნიკალური გზებით. თუმცა, შემდეგი მახასიათებლები აუცილებელია ზღვარზე გამოთვლის განსახორციელებლად.

• Cloud - თქვენი ძირითადი გამოთვლითი სისტემა. ეს შეიძლება იყოს სერვისი, როგორიცაა AWS, Google Cloud ან თქვენი საკუთარი პირადი ღრუბელი.
  
• კიდეების კვანძები – ეს არის ნებისმიერი აპარატურის სისტემა, რომელსაც შეუძლია შეასრულოს კოდი და დაუკავშირდეს ღრუბლოვან მონაცემთა ცენტრს ინტერნეტის საშუალებით.
  
• მენეჯმენტის პლატფორმა – პროგრამული აპლიკაცია ან ოპერაციული სისტემა, რომელიც მართავს პროგრამული უზრუნველყოფის განლაგებას და ადმინისტრირებას ყველა კიდეზე კვანძსა და ღრუბელში.
  
• ავტომატიკა - დატვირთვის დაბალანსება თქვენს ღრუბელსა და კიდეებს შორის. სისტემა, რომელიც განათავსებს და წყვეტს სწორ აპლიკაციას მარჯვენა კიდეზე კვანძზე საჭიროების შემთხვევაში და ადამიანის ჩარევის გარეშე. კონტეინერიზაციის მიდგომები, როგორიცაა Kubernetes, აქ გამარჯვებულია.

ზღვარზე გამოთვლის განხორციელების ორი გზა არსებობს:

1. Cloud მომსახურება – ძირითადი ღრუბლოვანი გამოთვლითი პლატფორმებიდან Google Cloud to AWS მდე Azure ყველას აქვს ინტეგრირებული სერვისები, რომლებიც აადვილებს Edge Computing-ის განხორციელებას.
   
2. წვრილმანი არქიტექტურა – აქ თქვენ მოგიწევთ თქვენი აპარატურის და პროგრამული უზრუნველყოფის სერვერული სისტემების დაყენება. Red Hat გთავაზობთ ჰიბრიდულ ღრუბლოვან ოპერაციულ სისტემას ე.წ openshift და უფრო მსუბუქ ვერსიას ე.წ მოწყობილობის Edge რომელიც იდეალურია კიდეების კვანძების შესაქმნელად.

Edge Computing-ის უპირატესობები

თქვენი აპლიკაციების ზღვარზე განთავსების შესაძლებლობას აქვს მრავალი სარგებელი აპლიკაციების ფართო სპექტრისთვის. ეს სარგებელი მოიცავს:

1. შეყოვნების შემცირება – კიდეების გამოთვლითი კვანძები, რომლებიც უფრო ახლოს არიან კიდეებთან მოწყობილობებთან, ნიშნავს ნაკლებ შეყოვნებას (დრო, რომელიც საჭიროა მონაცემების გადასატანად მოწყობილობიდან სერვერზე და უკან).
   
2. გაუმჯობესებული ოპერატიული ეფექტურობა – ზღვარზე დაბალი შეყოვნების უპირატესობის გამოყენებით და ღრუბლის მაქსიმალურ გამოთვლით რესურსებთან კომბინაციით, სისტემის ეფექტურობა შეიძლება მაქსიმალურად გაიზარდოს.
   
3. გაუმჯობესებული საიმედოობა – სისტემები, რომლებიც იყენებენ როგორც ძირითად ღრუბელს, ასევე კიდეურ კვანძებს, შედეგად უფრო ელასტიური და საიმედოა.
   
4. დაბალი გამტარუნარიანობის ხარჯები – კომპანიის ღრუბლოვანი მონაცემთა ცენტრისთვის ინტერნეტის საშუალებით ამდენი მონაცემების გაგზავნის საჭიროება შეიძლება ნიშნავს აპლიკაციის მიხედვით ხარჯების მნიშვნელოვან დაზოგვას.
   
5. მარეგულირებელი შესაბამისობა – მომხმარებელთა მონაცემების დამუშავების შესაძლებლობა მომხმარებლის ლოკაციაში შეიძლება დაეხმაროს კომპანიებს მონაცემთა კონფიდენციალურობის რეგულაციების დაცვაში.

გამოწვევები და რისკები

Edge Computing-ს ასევე გააჩნია თავისი გამოწვევები და ძირითადი მათ შორისაა:

1. უფრო დიდი თავდასხმის ზედაპირი – სისტემა, რომელიც გავრცელებულია მრავალ კვანძზე, ქმნის უფრო დიდ ზედაპირს პოტენციური შეტევებისთვის. ეს შეიძლება მერყეობდეს ინფრასტრუქტურის უსაფრთხოებიდან მომხმარებლის კონფიდენციალურობის საკითხებამდე.
   
2. გაიზარდა უსაფრთხოების გამოწვევები – მრავალ ადგილას ინფრასტრუქტურის შენარჩუნება უფრო მეტ უსაფრთხოების გამოწვევას იწვევს, ვიდრე, მაგალითად, ერთი მონაცემთა ცენტრის ფიზიკურად დაცვა.
   
3. შეზღუდული გამოთვლითი მოცულობა – ტიპიური ზღვრული ინფრასტრუქტურა გვთავაზობს გაცილებით ნაკლებ გამოთვლით შესაძლებლობებს, ვიდრე ღრუბლოვანი გარემო, რაც ღრუბელს ხდის ნომერ 1 ვარიანტს მკაცრად გამოთვლითი ინტენსიური აპლიკაციებისთვის.

Edge Computing Vs Cloud Computing

კიდე ღრუბლის ნაწილია. ეს არის მსგავსი სერვისი, რომელიც ფიზიკურად უფრო ახლოს არის მომხმარებელთან, ღრუბლის გაფართოება, რომელიც აუმჯობესებს გამოთვლით ეფექტურობას დროის კრიტიკული ამოცანების გატარებით.

თქვენ არ შეგიძლიათ გქონდეთ ზღვარზე არქიტექტურა წინასწარ ღრუბლის გარეშე. გარდა ამისა, ღრუბელს აქვს თავისი უპირატესობები ზღვარზე, როდესაც დრო და შეყოვნება არ არის კრიტიკული.

Edge Computing Vs ხელოვნური ინტელექტი

ზოგიერთი ხელოვნური ინტელექტი აპლიკაციებს, როგორიცაა უსაფრთხოებისა და პირადობის მოწმობის სისტემები, შეუძლიათ უზომოდ ისარგებლონ დაბალი ლატენტური ქსელებით. Edge Computing შესაძლებელს ხდის მანქანათმცოდნეობის მოდელების გაშვებას უშუალოდ ზღვრულ მოწყობილობებთან, რომლებიც ქმნიან მონაცემებს.

უპირატესობებში შედის უფრო სწრაფი რეაგირების დრო, დაბალი გამტარობის მოხმარება და გაუმჯობესებული უსაფრთხოება. Edge computing და AI არის დამატებითი ტექნოლოგიები, რომლებიც ალბათ გააგრძელებენ ერთმანეთის გაძლიერებას.

Edge Computing Vs 5G ქსელები

5G ქსელები გპირდებათ უფრო მაღალ სიჩქარეს და დაბალ შეყოვნებას, მაგრამ საშუალო ორმხრივი მგზავრობა მომხმარებლისგან ღრუბლოვან მონაცემთა ცენტრში და მომხმარებელთან დაბრუნებას სჭირდება 100-300ms. ეს ნიშნავს, რომ 5G ქსელებს შეუძლიათ მხოლოდ უფრო მაღალი სიჩქარის შეთავაზება დამოუკიდებლად, მაგრამ არა დაბალი შეყოვნება.

შეყოვნების დროის შესამცირებლად, 5G ქსელებს სჭირდებათ გამოთვლითი ინტეგრაცია, რათა მიაღწიონ 10-20 ms შეყოვნებას, რაც მათ ბრწყინავს. მხოლოდ ამ დაბალი შეფერხების დროს გახდება ავტონომიური მანქანები, სამრეწველო მანქანები და მრავალი სხვა რეალური აპლიკაციები სიცოცხლისუნარიანი.

პოპულარული Edge მოწყობილობები

Edge მოწყობილობები აგროვებენ და ამუშავებენ მონაცემებს ადგილობრივად, მათ ფიზიკურ გარემოსთან ურთიერთობისას ან სხვა სასარგებლო ფუნქციების შესრულებისას.

შემდეგი არის პოპულარული მოწყობილობების ტიპები, რომლებსაც შეუძლიათ ისარგებლონ ზღვარზე გამოთვლითი არქიტექტურით:

1. ჭკვიანი დინამიკები
2. სმარტფონები
3. სამსახური
4. Smart საათები
5. ნივთების ინტერნეტი (IoT) მოწყობილობები
6. ავტონომიური მანქანები
7. გაყიდვების წერტილების (POS) სისტემები

Edge Computing Applications

ინდუსტრიების ფართო სპექტრს შეუძლია ისარგებლოს ზღვრული გამოთვლის ინტეგრაციით. აქ არის რამდენიმე:

1. ჭკვიანი ქსელები ელექტროენერგიის ეფექტური წარმოებისა და განაწილებისთვის.
2. ჭკვიანი სახლები, რომლებიც აკმაყოფილებს მათი მაცხოვრებლების საჭიროებებს.
3. ჭკვიანი ქალაქები ინფრასტრუქტურის მონიტორინგით, ტრანსპორტით და უსაფრთხოების აპლიკაციებით.
4. თანამედროვე სოფლის მეურნეობის სისტემები IoT სენსორებით და კლიმატის კონტროლით მოსავლიანობის გაზრდის მიზნით.
5. ქალაქებში მოძრაობის მართვა.
6. ავტონომიური ნავიგაციის სერვისები დრონების, მანქანებისა და სამხედრო აპლიკაციებისთვის.
7. დისტანციური აქტივების მონიტორინგი, როგორიცაა ნავთობისა და გაზის დანადგარები.
8. საწარმოო ქარხნები, რომლებიც აერთიანებენ ინდუსტრიის 4.0 პრინციპებს.
9. საცალო მაღაზიები და პროდუქტების საწყობის მართვა.
10. პაციენტების მონიტორინგის სისტემები საავადმყოფოებისთვის.
11. მაღალტექნოლოგიური პროდუქტების პროგნოზირებადი შენარჩუნება, როგორიცაა ძრავები.
12. მეტყველების და აუდიო დამუშავების აპლიკაციები.
13. მანქანათმცოდნეობის აპლიკაციები.
14. ვირტუალური და გაძლიერებული რეალობის სისტემები.
15. გაუმჯობესებული უსაფრთხოების აპლიკაციები.
16. სტრიმინგის და კონტენტის მიწოდების სერვისები.

ინფრასტრუქტურა და სერვისის პროვაიდერები

იმისდა მიხედვით, თუ რა გზით გსურთ მიახლოება ზღვარზე გამოთვლით, არსებობს სხვადასხვა სერვისის პროვაიდერი უნიკალური გადაწყვეტილებებით. აქ არის საუკეთესო კომპანიები.

• KubeEdge – ღია კოდის კონტეინერიზაციის გადაწყვეტა კიდეების მოწყობილობებისთვის.
• Red Hat OpenShift - განაწილებული ღრუბლოვანი ოპერაციული სისტემა.
• Alef Private Edge – Plug-and-play edge-as-a-service შეთავაზება.
• Azure IoT Edge – IoT Edge Microsoft-ისგან.
• Google Cloud – სრულად მართული ღრუბლოვანი და ზღვრული გამოთვლა, როგორც სერვისი.
• ClearBlade - Edge გამოთვლითი პროგრამული გადაწყვეტა.

ხშირად დასმული კითხვები (FAQs)

დასკვნა

ზღვრული გამოთვლის ამ კვლევის და მისი მრავალი სარგებელისა და აპლიკაციის დასასრულს, ცხადი უნდა იყოს, რომ პრაქტიკა დარჩება და შეიძლება მხოლოდ გაგრძელდეს ზრდა.

მიუხედავად იმისა, რომ სხვადასხვა ინდუსტრიას შეიძლება ჰქონდეს განსხვავებული მოთხოვნილებები, თქვენი ორგანიზაციის საუკეთესო ინტერესშია იპოვონ უპირატესი გამოთვლების გამოყენების გზები, სანამ თქვენი კონკურენცია ამას გააკეთებს.