Анализ и проблемы развития граничных вычислений

Анализ и проблемы развития граничных вычислений.

Экспоненциальный рост объемов данных в скором времени может стать неуправляемым. Центры обработки данных находятся под высокой нагрузкой из-за практически бесчисленных потоков данных, генерируемых устройствами интернета вещей и промышленного интернета вещей, которые передаются в централизованные облачные сети, что в буквальном смысле тащит на дно современные вычислительные архитектуры.

Нет никаких сомнений в том, что сегодняшние источники данных с внезапной нагрузкой стали ахиллесовой пятой облачных систем. Граничные и облачные вычисления явно отличаются, но при этом дополняют друг друга. Работая совместно, они могут стать крайне эффективной платформой интернета вещей.

Одна из предлагаемых парадигм центра обработки данных состоит в том, чтобы просто подтолкнуть обработку данных к краю сети. Вместо того, чтобы отправлять данные на облачный сервер или основной центр обработки данных, переместите их ближе к населению, потребляющему их. Архитектуры на основе граничных вычислений обеспечивают более быстрый доступ к сетям и значительно снижают нагрузку на них.

Инфраструктуры на основе граничных вычислений (устройство, граница и сервер) иногда называемые «туман» или решетчатые вычисления, могут быть настроены для согласования с интернетом вещей и широко распространённых приложений.

Поскольку данные интернета вещей поступают от нескольких датчиков, контроллеров и подключённых серверов, а также от удалённых расположений, обработка происходит в идеале в точке происхождения, а не в облаке. Благодаря граничной архитектуре возможность обработки данных рядом с устройством позволяет быстро реагировать на запросы и принимать быстрые решения. Неплохое решение для приложений, которые используют полученные данные, например, алгоритмов машинного обучения, где автономные решения являются предпочтительными.

Настраиваемое граничное решение идеально подходит для быстрого накопления данных в режиме реального времени, данных, которые сами устройства могут использовать, чтобы не приостанавливать работу - без долгой пересылки обратно в облако. В этих случаях, финансовым директорам понравятся граничные вычисления для экономии вычислительной мощности и пропускной способности. ИТ-директорам -скорость и точность получения данных автоматизации от источника.

Универсальная платформа облака по-прежнему является опорой для больших данных и предоставляет возможности сторонним и устаревшим приложениям. Для тех, кто не полагается на таймеры или локализованные, ориентированные на устройство вычислительные мощности, облачные вычисления - эффективная рабочая лошадка больших данных. Облачные центры обработки данных принимают на сервер огромные объёмы данных, которые извлекаются клиентами. Это идеальная структура, подходящая для обработки видео, музыки, изображений, больших документов и приложений, которые не чувствительны к времени. Но когда дело доходит до интернета вещей, где информация необходима у источника, мы чётко разоблачаем облачные недостатки — в недостатке качества, скорости и точности данных. Попытка объединить централизованное облачное решение в сеть интернета вещей может быстро увеличить пропускную способность и вычислительные ресурсы. Особенно, когда речь идёт об архитектурах, разработанных для приложений промышленного интернета вещей, где доступ к сети и задержка могут иметь решающее значение.

Работая симбиотически, облачные и граничные вычисления обеспечивают то, что нужно обоим мирам: быструю реакцию и обработку больших объёмов. Аналитические алгоритмы могут быть созданы в облаке и впоследствии перемещены в датчики пограничных устройств, которые не обладают аналитическими возможностями. Очевидно, что в некоторых случаях предпочтительнее использовать конструкцию, которая охватывает уникальные возможности каждой архитектуры: граничные вычисления для приложений, чувствительных к времени, и облачные вычисления для удовлетворения потребностей безопасности и больших объёмов данных. Сочетание обоих технологий создаст условия для дальнейшего развития, объединяя лучшее из каждой с точки зрения затрат и эффективности. Объёмы передаваемых данных и затраты на пропускную способность будут выгодными как с финансовой точки зрения, так и с технической.

Число и типы пограничных вычислительных устройств развивается экспоненциально. По оценкам, только государственные, местные и высшие рынки образования установят более миллиона устройств интернета вещей в течение ближайших трёх лет. Данные и нагрузка на сеть будут расти, но на сколько – неизвестно. Это вызывает некоторые опасения по поводу того, сколько энергии, пространства, потенциального охлаждения потребуется для обработки этой новой рабочей нагрузки.

Внедрение облачной архитектуры изменила представление о стоимости, проектировании и эксплуатации центров обработки данных. Традиционное программное обеспечение центров обработки данных было расценено как инструмент, который мог бы обеспечить моделирование вариантов оказания помощи в решении этих проблем. Как только технологии интернета вещей станут глобальными, эти же проблемы усилятся многократно.