Последние разработки в облачной инфраструктуре периферийных вычислений
За последние пару лет граничные вычисления приобрели довольно большую популярность. По мере стремительного роста внедрения облачных технологий многие организации осознали, что развертывание облачных технологий может в долгосрочной перспективе прожечь дыру в их карманах. С распространением Интернета вещей все больше устройств должны использовать вычислительную мощность облака для выполнения определенных задач. Поскольку обработка ИИ в основном размещается в облаке, постоянная отправка данных туда и обратно может стать дорогостоящей. Помимо стоимости, проблема задержки также становится проблемой. Поскольку центры обработки данных могут находиться где угодно по всему миру, устройства, пытающиеся подключиться к ним, могут выполнять свои задачи недостаточно быстро. Именно в этом помогают граничные вычисления.
Пограничные вычисления относятся к феномену размещения вычислительных ресурсов и хранилищ ближе к устройствам — ближе к границе — для повышения эффективности и снижения затрат. Обычно это делается с помощью пограничных шлюзов и пограничных устройств. Пограничные шлюзы — это тип пограничного устройства, которое может обрабатывать данные, собранные пограничным устройством. Пограничные шлюзы отправляют обратно в облако только релевантные и необходимые данные, что обеспечивает снижение затрат на пропускную способность. Пограничным устройством может быть все, что выполняет обработку локально. Это может быть камера слежения, датчик или даже новейший смартфон с достаточной вычислительной мощностью для локального выполнения тяжелых задач IoT. Пограничные вычисления появились как ответ на проблемы с задержкой и стоимостью, но с тех пор превратились в гораздо более важную концепцию, которая находит применение во многих вертикалях.
Давайте посмотрим, что нового в мире граничных вычислений.
Виртуализация пограничной сети
Сетевые сервисы традиционно негибки и статичны, и это может ограничивать потенциал граничных вычислений. Поскольку сеть размещается в центрах обработки данных и ее сложно внедрить и перенести, это может вызвать задержку. Поскольку граничные вычисления приближают облачные ресурсы к устройствам IoT, граничные шлюзы, как правило, весьма уязвимы. Таким образом, реализация статической и традиционной сетевой инфраструктуры только усугубляет этот недостаток безопасности. Благодаря виртуализации пограничной сети вы можете использовать сетевые службы в качестве программного обеспечения. Это помогает использовать сетевую инфраструктуру за считанные минуты. Виртуализированные сети могут быть подключены к вашим рабочим нагрузкам и передавать указанные вами политики безопасности на все узлы (виртуальные машины или контейнеры). С помощью виртуализации пограничной сети вы можете добавлять пограничные устройства и пограничные шлюзы к сетевым службам ближе к границе и гарантировать, что устройства подключаются только так, как они предназначены. По мере того, как число ваших периферийных устройств со временем увеличивается, масштабировать виртуализированную сеть несложно. 
Виртуальные машины и контейнеры для периферии
Виртуальные машины и контейнеры сравнивают довольно часто, и обычно контейнеры рекламируются как лучший из двух вариантов. Контейнеры предлагают виртуализацию на уровне ОС и настраиваются за считанные секунды. Они легче и потребляют минимум ресурсов. С другой стороны, виртуальные машины обеспечивают виртуализацию на аппаратном уровне и могут быть более громоздкими. В большинстве случаев сделать выбор несложно. Однако в некоторых случаях глубоко встроенные системы (DES) не могут использовать контейнеры из-за ограничений ОС. Здесь вы можете использовать виртуальные машины и пользоваться преимуществами как контейнеров, так и виртуальных машин в одной инфраструктуре. Однако использование полноценных виртуальных машин может быть неприемлемым, если определенные устройства имеют определенные ограничения, поскольку эти устройства, как правило, требуют минимальных ресурсов. Именно здесь большинство организаций внедряют так называемую упрощенную виртуализацию. Виртуальные узлы могут использовать алгоритмы процесса управления распределенными ресурсами для создания и выделения новых узлов, постоянно взаимодействуя с соседними узлами. Обмен данными между виртуальными узлами помогает избежать повторных запросов к конечным устройствам.
Решения для граничных вычислений
Организациям необходимо полагаться на инструменты/решения, чтобы приблизить облачные ресурсы к периферии, чтобы обеспечить периферийные вычисления. На рынке доступно множество решений, которые помогут вам внедрить эффективную периферийную инфраструктуру. Инструменты с открытым исходным кодом и поставщики помогают удовлетворить ваши потребности в периферийных вычислениях без каких-либо ручных усилий. Инструменты с открытым исходным кодом, такие как KubeEdge, используют платформу Kubernetes для предоставления хостам на периферии возможностей оркестровки контейнеров, тем самым выводя Kubernetes на периферию. Популярные поставщики облачных услуг, включая AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform и Cisco, предоставляют свои решения для периферийных вычислений, которые помогут вам создать эффективную периферийную инфраструктуру.
Варианты использования граничных вычислений
Благодаря множеству преимуществ, предлагаемых граничными вычислениями, они находят свое применение во многих случаях, когда требуется быстрая и эффективная обработка. IoT работает, собирая данные с нескольких устройств; эти данные необходимо хранить, анализировать и обрабатывать, чтобы получить надлежащую информацию, помогающую принимать обоснованные решения. Вот некоторые из наиболее популярных вариантов использования граничных вычислений.
сельское хозяйство
Сельское хозяйство является одним из наиболее важных секторов, и с помощью периферийных вычислений можно облегчить работу фермеров. Изменение погодных условий может привести к снижению урожайности и, в конечном итоге, к значительным потерям для фермеров. Системы IoT могут собирать данные с датчиков, быстро их анализировать и уведомлять фермеров о неблагоприятных погодных условиях с помощью периферийных вычислений. Фермеры могут вовремя принять меры для защиты своего урожая. Роботы с искусственным интеллектом могут выполнять такие задачи, как кормление скота, полив урожая и сбор урожая. Поскольку устройствам не нужно подключаться к удаленным серверам, они могут надежно выполнять эти задачи со значительно меньшими потерями.
Здравоохранение
Медицинские данные и информация о пациентах должны быть защищены поставщиками медицинских услуг. Однако отправка этих данных на удаленные серверы делает их доступными для злоумышленников. Постоянные ретрансляции между устройствами и облачными серверами означают, что неизбежны задержки и ненадежность. Однако в здравоохранении каждая минута и секунда имеют решающее значение, и если вовремя не принять надлежащие меры, это может привести к тяжелым последствиям. Помощь 5G помогает расширить возможности поставщиков медицинских услуг, помогая им решать множество невозможных задач. Благодаря подключенным машинам скорой помощи информация о пациентах может обновляться в режиме реального времени и предоставляться врачам до того, как машина скорой помощи прибудет в больницу, что экономит время, затрачиваемое на первоначальную диагностику и передачу пациента. При внутрибольничном мониторинге периферийные устройства могут уведомлять врачей о любых отклонениях в состоянии здоровья пациента с помощью датчиков.
Промышленное производство
Производственные отрасли, как правило, используют множество устройств и датчиков для выполнения повседневных задач. Тем не менее, по-прежнему требуется много ручного вмешательства, поскольку производственные отрасли не могут полностью полагаться на эти устройства для независимого и надежного выполнения этих задач. Благодаря периферийным вычислениям данные, собранные с защищенных датчиков, могут постоянно обрабатываться локально и использоваться для получения информации, позволяя периферийным устройствам, таким как конвейерные ленты и сборочные устройства, эффективно выполнять свои задачи с минимальными потерями энергии.
Телекоммуникационные компании, работающие на грани
Поставщики телекоммуникационных и коммуникационных услуг, стремящиеся расширить цепочку создания стоимости, работают над проверкой концепции (POC), чтобы изучить потенциал граничных вычислений. С помощью граничных вычислений развертывание 5G может стать чрезвычайно быстрым, а задержка может быть уменьшена до пределов, которые ранее нельзя было вообразить. Телекоммуникационные компании используют инструменты с открытым исходным кодом, такие как Kubernetes и другие инструменты в экосистеме K8s, чтобы обеспечить периферийные вычисления в своих сетях. Благодаря размещению вычислительных ресурсов и хранилищ в местах, расположенных ближе к периферии, например на вышках сотовой связи, граничные устройства, не имеющие возможности выполнять тяжелую обработку, могут получать доступ к телекоммуникационной сети с молниеносной скоростью. Многие поставщики облачных услуг объединяются с телекоммуникационными компаниями для разработки граничных вариантов использования телекоммуникаций, таких как недавнее партнерство AT&T и Google Cloud, чтобы включить основные возможности GCP в существующем 5G AT&T.
Пограничные вычисления — это прорыв, который имеет большой потенциал в нескольких вертикалях. Будет интересно наблюдать за тем, как он развивается и как продолжаются инновации.