Edge computing: Hva er det? Fordeler, risikoer og mer

Edge computing er et rammeverk for distribuert databehandling som bringer databehandlings- og datalagringsmulighetene til bedriftsprogramvare nærmere brukerne eller datakildene.

Målet med edge computing er å redusere ventetiden mellom en bruker og en server, samt minimere en applikasjons båndbreddebruk. Det er anslått at 175 Zettabyte med data vil bli generert over hele verden innen 2025, med edge-enheter som utgjør mer enn halvparten av totalen.

Edge computing er ikke en standardisert teknologi, snarere er det en arkitektonisk tilnærming, en metode for å optimalisere datasenter og skysystemer ytterligere.

Dette innlegget ser på edge computing, hva det betyr for Internett generelt, for infrastruktur og utvikling av fremtidige applikasjoner.

En kort historie

Det tidlige internett var enkelt – du satte opp en server og besøkende kom innom. Men etter hvert som nettet vokste og inkluderte tungt medieinnhold som videoer, begynte servere å bli overbelastet, båndbredder ble tilstoppet og ventetiden ble svekket.

For å løse problemet utviklet innholdsleveringsnettverk seg for å gi en genial, men likevel praktisk løsning. Du kan vedlikeholde nettstedet ditt som det var, men outsource levering av tunge data som videoer. Innholdsleveringsnettverk er tilstede på flere steder, noe som gjør det enklere og billigere for enda mindre firmaer å optimalisere nettstedopplevelsen.

Hvis en bruker besøker en slik optimalisert nettside, vil bedriftens server presentere nettsiden som normalt. Men hvis siden inneholder tunge data, vil plasseringen ganske enkelt inkluderes i nettsidens kode, slik at siden kan laste inn tunge data direkte fra den plasseringen.

Resultatet er at alt laster raskere fordi innholdsleveringsnettverket som nettleseren laster videoen fra, er nærmere brukeren enn selskapets opprinnelige server.

Edge computing er en videreutvikling av denne metoden. Her er det beregningen av tidskritiske eller latensintolerante oppgaver som bringes nærmere brukeren, ettersom Internett-brukere og tilkoblede enheter produserer mer data enn noen gang før.

Hvordan Edge Computing fungerer

Edge computing er et lag mellom en Internett-bruker og enten et nettsteds datasenter eller skyen. Fordelen er enhver datainfrastruktur nærmere brukeren enn et skydatasenter. Enterprise-applikasjoner blir automatisk distribuert, oppdatert og avsluttet på kanten.

Som teknologi har edge computing ingen standard, noe som betyr at forskjellige selskaper implementerer det på sine unike måter. Følgende funksjoner er imidlertid nødvendige for å implementere edge computing.

• Cloud – Ditt kjernedatasystem. Kan være en tjeneste som AWS, Google Cloud eller din egen private sky.
  
• Kantnoder – Dette er et hvilket som helst maskinvaresystem som kan kjøre kode og koble seg tilbake til skydatasenteret via Internett.
  
• Administrasjonsplattform – En programvareapplikasjon eller et operativsystem for å administrere programvaredistribusjon og administrasjon på tvers av alle kantnoder og skyen.
  
• Automatisering – Lastbalansering mellom sky- og kantnodene dine. Et system som distribuerer og avslutter riktig applikasjon på høyre kantnode når det er nødvendig og uten menneskelig innspill. Containeriseringsmetoder som Kubernetes er vinnere her.

Det er to måter å implementere edge computing på:

1. Cloud Services – Store cloud computing-plattformer fra Google Cloud til AWS og Azure alle har integrerte tjenester som gjør det enkelt å implementere edge computing.
   
2. DIY-arkitektur – Her må du sette opp maskinvare- og programvareserversystemene dine selv. Red Hat tilbyr et hybrid skyoperativsystem kalt openshift og en lettere versjon kalt Enhetskant som er ideell for å lage kantnoder.

Fordelene med Edge Computing

Muligheten til å være vert for applikasjonene dine på kanten kommer med mange fordeler for et bredt spekter av applikasjoner. Disse fordelene inkluderer:

1. Latensreduksjon – Edge computing noder som er nærmere kantenheter betyr mindre ventetid (tiden som trengs for data å reise fra en enhet til serveren og tilbake).
   
2. Forbedret operasjonell effektivitet – Ved å dra nytte av lavere ventetider på kanten og kombinere det med de maksimale dataressursene til skyen, kan systemeffektiviteten maksimeres.
   
3. Forbedret pålitelighet – Systemer som bruker både en kjernesky og kantnoder er mer robuste og pålitelige som et resultat.
   
4. Lavere båndbreddekostnader – Å ikke måtte sende så mye data over Internett til et selskaps skydatasenter kan bety betydelige kostnadsbesparelser avhengig av applikasjonen.
   
5. Overholdelse av regelverk – Muligheten til å få behandlet brukernes data i brukerens lokalitet kan hjelpe bedrifter med å overholde personvernregelverket.

Utfordringer og risikoer

Edge computing kommer også med sine utfordringer, og de viktigste inkluderer:

1. Større angrepsflate – Et system som er spredt over flere noder skaper en større overflate for potensielle angrep. Dette kan variere fra infrastruktursikkerhet til brukernes personvernproblemer.
   
2. Økte sikkerhetsutfordringer – Vedlikehold av infrastruktur på flere steder byr på flere sikkerhetsutfordringer enn å måtte fysisk sikre et enkelt datasenter, for eksempel.
   
3. Begrenset beregningskapasitet – Den typiske edge-infrastrukturen tilbyr langt færre beregningsmuligheter enn et skymiljø, noe som gjør skyen til nummer 1-alternativet for strengt dataintensive applikasjoner.

Edge Computing vs Cloud Computing

Kanten er en del av skyen. Det er en lignende tjeneste som er fysisk nærmere brukeren, en utvidelse av skyen som forbedrer beregningseffektiviteten ved å håndtere tidskritiske oppgaver.

Du kan ikke ha en kantarkitektur uten først å ha en sky. I tillegg har skyen sine fordeler over kanten, når tid og latensproblemer ikke er kritiske.

Edge Computing vs Artificial Intelligence

Litt kunstig intelligens applikasjoner som sikkerhets- og ID-systemer kan ha stor nytte av nettverk med lav latens. Edge computing gjør det mulig å kjøre maskinlæringsmodeller direkte i nærheten av kantenhetene som genererer dataene.

Fordelene inkluderer raskere responstider, lavere båndbreddeforbruk og forbedret sikkerhet. Edge computing og AI er komplementære teknologier som sannsynligvis vil fortsette å styrke hverandre.

Edge Computing vs 5G-nettverk

5G-nettverk lover høyere hastigheter og lavere ventetid, men en gjennomsnittlig rundtur fra en bruker til et skydatasenter og tilbake til brukeren tar 100-300 ms. Dette betyr at 5G-nettverk bare kan tilby høyere hastigheter alene, men ikke lavere ventetider.

For å kutte latenstider trenger 5G-nettverk edge-computing-integrasjon for å oppnå 10-20ms latens som ville få dem til å skinne. Bare ved disse lavere ventetidene vil autonome kjøretøy, industrielle maskiner og mange andre virkelige applikasjoner bli levedyktige.

Populære Edge-enheter

Edge-enheter samler inn og behandler data lokalt mens de samhandler med deres fysiske miljøer eller utfører andre nyttige funksjoner.

Følgende er populære enhetstyper som kan dra nytte av en edge-databehandlingsarkitektur:

1. Smarte høyttalere
2. smartphones
3. roboter
4. smarte Klokker
5. Internet of Things (IoT) -enheter
6. Autonome kjøretøy
7. Point of sales (POS) systemer

Edge Computing-applikasjoner

Et bredt spekter av bransjer kan dra nytte av integreringen av edge computing. Her er noen:

1. Smarte nett for effektiv produksjon og distribusjon av elektrisk kraft.
2. Smarte hjem som dekker beboernes behov.
3. Smarte byer med infrastrukturovervåking, transport og sikkerhetsapplikasjoner.
4. Moderne landbrukssystemer med IoT-sensorer og klimakontroll for å øke avlingene.
5. Trafikkstyring i byer.
6. Autonome navigasjonstjenester for droner, biler og militære applikasjoner.
7. Fjernovervåking av eiendeler, som olje- og gassinstallasjoner.
8. Produksjonsanlegg som integrerer industri 4.0-prinsipper.
9. Detaljhandel og varelagerstyring.
10. Pasientovervåkingssystemer for sykehus.
11. Prediktivt vedlikehold av høyteknologiske produkter som motorer.
12. Applikasjoner for tale- og lydbehandling.
13. Maskinlæringsapplikasjoner.
14. Virtual og augmented reality-systemer.
15. Forbedrede sikkerhetsapplikasjoner.
16. Strømme- og innholdsleveringstjenester.

Infrastruktur og tjenesteleverandører

Avhengig av hvilken måte du ønsker å nærme deg edge computing, er det forskjellige tjenesteleverandører der ute med unike løsninger. Her er de beste selskapene.

• KubeEdge – Beholderløsning med åpen kildekode for edge-enheter.
• Red Hat OpenShift – Distribuert skyoperativsystem.
• Alef Private Edge – Plug-and-play edge-as-a-service-tilbud.
• Azure IoT Edge – IoT Edge fra Microsoft.
• Google Cloud – Fullt administrert sky- og kantdatabehandling som en tjeneste.
• ClearBlade – Edge databehandling programvareløsning.

Ofte stilte spørsmål (FAQ)

Konklusjon

Etter å ha nådd slutten av denne utforskningen av edge computing og dens mange fordeler og applikasjoner, bør det være klart at praksisen er kommet for å bli og bare kan fortsette å vokse.

Selv om ulike bransjer kan ha forskjellige behov, er det sannsynligvis i organisasjonens beste interesse å finne måter å utnytte edge computing før konkurrentene gjør det.