Co to jest przetwarzanie brzegowe? Korzyści i ograniczenia

Edge computing to metoda przetwarzania danych bliżej źródła danych niż wysyłanie wszystkich danych do scentralizowanej lokalizacji w celu przetworzenia. To podejście staje się coraz ważniejsze, ponieważ ilość danych generowanych przez urządzenia Internetu rzeczy (IoT), smartfony i inne podłączone urządzenia stale rośnie.

W tradycyjnych architekturach obliczeniowych dane są gromadzone przez urządzenia, a następnie przesyłane przez sieć do scentralizowanej lokalizacji, takiej jak centrum danych lub chmura, w celu przetworzenia. Takie podejście może dobrze działać w przypadku niektórych typów danych i aplikacji, ale może stać się problematyczne w miarę wzrostu ilości generowanych danych. Przesyłanie dużych ilości danych przez sieć może być czasochłonne, a także może zwiększać ryzyko utraty lub uszkodzenia danych.

Edge computing rozwiązuje te problemy, przenosząc przetwarzanie danych bliżej źródła danych. Można to zrobić za pomocą małych urządzeń o niskim poborze mocy na „krawędzi” sieci, na przykład na końcu czujnika lub na hali produkcyjnej, do wykonywania zadań, takich jak gromadzenie danych, wstępne przetwarzanie i analiza. Wykonując te zadania bliżej źródła danych, zmniejsza się ilość danych, które należy przesłać przez sieć, co może poprawić szybkość reakcji i niezawodność systemów, które opierają się na danych w czasie rzeczywistym.

Przetwarzanie brzegowe kontra przetwarzanie w chmurze

Edge computing i cloud computing to metody przetwarzania i przechowywania danych, różnią się one jednak miejscem przetwarzania i przechowywania.

Przetwarzanie w chmurze odnosi się do praktyki korzystania ze zdalnych serwerów, zwykle posiadanych i obsługiwanych przez zewnętrznego dostawcę usług w chmurze, do przechowywania, zarządzania i przetwarzania danych przez Internet. Serwery są zwykle zlokalizowane w centrach danych i są dostępne za pośrednictwem Internetu. Przetwarzanie w chmurze zapewnia skalowalne i elastyczne zasoby, a także możliwość dostępu do danych i aplikacji z dowolnego miejsca z dostępem do Internetu.

Z drugiej strony przetwarzanie brzegowe odnosi się do praktyki przetwarzania danych bliżej źródła danych, zamiast wysyłania wszystkich danych do scentralizowanej lokalizacji w celu przetworzenia. Odbywa się to za pomocą małych urządzeń o niskim poborze mocy na „krawędzi” sieci, na przykład na końcu czujnika lub na hali produkcyjnej. Przetwarzanie brzegowe może poprawić szybkość reakcji i niezawodność systemów, które opierają się na danych w czasie rzeczywistym, zmniejszyć ilość danych, które należy przesłać przez sieć, a także umożliwia wydajne działanie urządzeń o ograniczonych zasobach.

Główną różnicą między przetwarzaniem brzegowym a przetwarzaniem w chmurze jest lokalizacja przetwarzania i przechowywania. Edge computing odbywa się na urządzeniach znajdujących się na obrzeżach sieci, podczas gdy przetwarzanie w chmurze odbywa się na zdalnych serwerach w centrach danych. Przetwarzanie brzegowe jest przeznaczone do obsługi danych generowanych i używanych lokalnie, podczas gdy przetwarzanie w chmurze jest przeznaczone do obsługi danych, które muszą być przechowywane i przetwarzane zdalnie.

Zarówno przetwarzanie brzegowe, jak i przetwarzanie w chmurze mają swoje zalety i wady. Przetwarzanie brzegowe doskonale nadaje się do obsługi danych w czasie rzeczywistym, małych opóźnień i lokalnego podejmowania decyzji, ale może mu brakować skalowalności i elastyczności przetwarzania w chmurze. Przetwarzanie w chmurze doskonale nadaje się do obsługi dużych ilości danych, skalowalności i elastyczności, ale może mu brakować małych opóźnień i przetwarzania w czasie rzeczywistym, które zapewnia przetwarzanie brzegowe.

W ostatnim czasie przetwarzanie brzegowe i przetwarzanie w chmurze są coraz częściej stosowane razem w podejściu hybrydowym, w którym wykorzystuje się mocne strony obu technologii. Edge computing służy do obsługi danych w czasie rzeczywistym i podejmowania lokalnych decyzji, podczas gdy przetwarzanie w chmurze służy do przechowywania i długoterminowej analizy danych. Takie podejście może zapewnić to, co najlepsze z obu światów i poprawić ogólną wydajność i efektywność systemu.

Korzyści z przetwarzania brzegowego

Przetwarzanie brzegowe ma kilka zalet, w tym:

1. Małe opóźnienia : przetwarzając dane bliżej źródła, przetwarzanie brzegowe skraca czas potrzebny do przesłania danych przez sieć. Może to prowadzić do mniejszych opóźnień i krótszych czasów reakcji, co jest ważne w zastosowaniach czasu rzeczywistego, takich jak pojazdy autonomiczne, przemysłowe systemy sterowania i monitoring wideo.
2. Większa niezawodność : dzięki przetwarzaniu danych na brzegu sieci systemy mogą nadal działać nawet w przypadku utraty połączenia z centralną lokalizacją. Może to poprawić ogólną niezawodność systemu i zmniejszyć ryzyko utraty lub uszkodzenia danych.
3. Zwiększone bezpieczeństwo : Przechowywanie i przetwarzanie danych na brzegu może zwiększyć bezpieczeństwo poprzez zmniejszenie ilości danych, które należy przesłać przez sieć. Może to również utrudnić hakerom dostęp do poufnych danych.
4. Oszczędność kosztów : przetwarzając dane na brzegu, organizacje mogą zmniejszyć ilość danych, które muszą być przesyłane przez sieć i przechowywane w centralnej lokalizacji. Może to prowadzić do oszczędności w zakresie przepustowości sieci i kosztów przechowywania.
5. Lepsza prywatność : Przechowywanie danych na brzegu sieci może zwiększyć ich prywatność, utrzymując je bliżej źródła. Może to być szczególnie korzystne w przypadku aplikacji zawierających poufne dane osobowe.
6. Efektywność zasobów : urządzenia do przetwarzania brzegowego są zwykle małe i zużywają mało energii, co pozwala im wydajnie działać przy ograniczonych zasobach. Może to być szczególnie korzystne w przypadku urządzeń IoT, które często mają ograniczoną moc obliczeniową i możliwości przechowywania.
7. Lepsze decyzje : dzięki przetwarzaniu danych na brzegu sieci podejmowanie decyzji może odbywać się bliżej źródła danych, co może prowadzić do lepszych i dokładniejszych decyzji.

Edge vs. cloud vs. cloud computing

Przetwarzanie brzegowe, przetwarzanie w chmurze i przetwarzanie mgły to metody przetwarzania i przechowywania danych, ale różnią się one miejscem przetwarzania i przechowywania.

1. Edge computing odnosi się do praktyki przetwarzania danych bliżej źródła danych, na skraju sieci. Odbywa się to za pomocą małych urządzeń o niskim poborze mocy, takich jak czujniki lub bramki. Przetwarzanie brzegowe jest przeznaczone do obsługi danych, które są generowane i wykorzystywane lokalnie, i może poprawić szybkość reakcji i niezawodność systemów, które opierają się na danych w czasie rzeczywistym.
2. Przetwarzanie w chmurze odnosi się do praktyki korzystania ze zdalnych serwerów, zwykle posiadanych i obsługiwanych przez zewnętrznego dostawcę usług w chmurze, do przechowywania, zarządzania i przetwarzania danych przez Internet. Przetwarzanie w chmurze zapewnia skalowalne i elastyczne zasoby, a także możliwość dostępu do danych i aplikacji z dowolnego miejsca z dostępem do Internetu.
3. Fog computing odnosi się do praktyki przetwarzania danych w „mgle” sieci, która znajduje się pomiędzy urządzeniami brzegowymi a chmurą. Celem mgły obliczeniowej jest przybliżenie mocy obliczeniowej chmury do krawędzi sieci za pomocą urządzeń pośrednich, takich jak routery lub bramy. Obliczenia mgły mogą poprawić szybkość reakcji i niezawodność systemów, które opierają się na danych w czasie rzeczywistym, a także poprawić bezpieczeństwo danych.

Przypadki użycia i przykłady Edge Computing

1. Inteligentne miasta : przetwarzanie brzegowe może być wykorzystywane do gromadzenia i przetwarzania danych z czujników i kamer w czasie rzeczywistym, co pozwala na zastosowanie inteligentnych aplikacji miejskich, takich jak zarządzanie ruchem, bezpieczeństwo publiczne i monitorowanie środowiska.
2. Automatyka przemysłowa : przetwarzanie brzegowe może być wykorzystywane do przetwarzania danych z czujników i maszyn na halach produkcyjnych, umożliwiając kontrolę i monitorowanie procesów przemysłowych w czasie rzeczywistym.
3. Opieka zdrowotna : przetwarzanie brzegowe może być wykorzystywane do przetwarzania danych z urządzeń medycznych, takich jak urządzenia do noszenia i sprzęt diagnostyczny, umożliwiając monitorowanie parametrów życiowych pacjentów w czasie rzeczywistym.
4. Pojazdy autonomiczne : przetwarzanie brzegowe może być wykorzystywane do przetwarzania danych z kamer, lidarów, radarów i innych czujników w czasie rzeczywistym, umożliwiając podejmowanie decyzji i sterowanie pojazdem w czasie rzeczywistym.
5. Handel detaliczny : przetwarzanie brzegowe może być wykorzystywane do przetwarzania danych z kamer i czujników w sklepach detalicznych, umożliwiając monitorowanie w czasie rzeczywistym poziomów zapasów, zachowań klientów i nie tylko.

Ograniczenia przetwarzania brzegowego

1. Ograniczona moc obliczeniowa : urządzenia brzegowe są zwykle małe i zużywają mało energii, co może ograniczać ilość przetwarzania, które można wykonać na brzegu. Może to utrudniać obsługę dużych ilości danych lub wykonywanie skomplikowanych obliczeń.
2. Ograniczona pamięć : urządzenia brzegowe często mają ograniczone możliwości przechowywania, co może utrudniać przechowywanie dużych ilości danych. Może to stanowić problem w przypadku aplikacji wymagających długoterminowego przechowywania danych.
3. Ograniczona skalowalność : systemy przetwarzania brzegowego mogą być trudne do skalowania, ponieważ dodanie większej liczby urządzeń lub zwiększenie ilości przetwarzanych danych może stać się złożone i kosztowne.
4. Ograniczona elastyczność : systemy przetwarzania brzegowego mogą być nieelastyczne, ponieważ często są zaprojektowane do wykonywania określonych zadań i mogą nie być łatwe do dostosowania do nowych lub zmieniających się wymagań.
5. Ograniczona interoperacyjność : urządzenia do przetwarzania brzegowego mogą korzystać z zastrzeżonych protokołów i mogą nie być w stanie komunikować się z innymi urządzeniami lub systemami.
6. Ograniczone wsparcie : niektóre urządzenia brzegowe mogą nie mieć takiego samego poziomu wsparcia i konserwacji jak tradycyjne urządzenia IT.
7. Ograniczone zabezpieczenia : urządzenia brzegowe mogą być bardziej podatne na fizyczne manipulacje, włamania lub inne rodzaje cyberataków.

Na końcu

Edge computing to metoda przetwarzania danych bliżej źródła danych niż wysyłanie wszystkich danych do scentralizowanej lokalizacji w celu przetworzenia. Może to poprawić szybkość reakcji i niezawodność systemów, które opierają się na danych w czasie rzeczywistym, zmniejszyć ilość danych, które należy przesłać przez sieć, a także umożliwić wydajne działanie urządzeń o ograniczonych zasobach.

Przetwarzanie brzegowe ma kilka zalet, w tym małe opóźnienia, lepszą niezawodność, zwiększone bezpieczeństwo, oszczędności, lepszą prywatność, efektywne wykorzystanie zasobów i lepsze podejmowanie decyzji.

Przetwarzanie brzegowe ma również kilka ograniczeń, w tym ograniczoną moc obliczeniową, pamięć masową, skalowalność, elastyczność, interoperacyjność i wsparcie. Ze względu na te ograniczenia ważne jest, aby przed podjęciem decyzji o korzystaniu z przetwarzania brzegowego dokładnie rozważyć przypadek użycia i specyficzne wymagania aplikacji.