Что такое граничные вычисления? Преимущества и ограничения

Пограничные вычисления — это метод обработки данных ближе к источнику данных, а не отправка всех данных в централизованное место для обработки. Этот подход становится все более важным, поскольку объем данных, генерируемых устройствами Интернета вещей (IoT), смартфонами и другими подключенными устройствами, продолжает расти.

В традиционных вычислительных архитектурах данные собираются устройствами, а затем отправляются по сети в централизованное место, такое как центр обработки данных или облако, для обработки. Этот подход может хорошо работать для определенных типов данных и приложений, но может стать проблематичным по мере роста объема генерируемых данных. Отправка больших объемов данных по сети может занять много времени, а также может увеличить риск потери или повреждения данных.

Пограничные вычисления решают эти проблемы, перемещая обработку данных ближе к источнику данных. Это можно сделать, используя небольшие устройства с низким энергопотреблением на «крае» сети, например, на конце датчика или в производственном цеху, для выполнения таких задач, как сбор данных, предварительная обработка и анализ. Выполняя эти задачи ближе к источнику данных, объем данных, которые необходимо отправить по сети, уменьшается, что может повысить скорость отклика и надежность систем, которые полагаются на данные в реальном времени.

Пограничные вычисления против облачных вычислений

Пограничные вычисления и облачные вычисления — это методы обработки и хранения данных, но они различаются в зависимости от того, где происходит обработка и хранение.

Облачные вычисления относятся к практике использования удаленных серверов, обычно принадлежащих и управляемых сторонним поставщиком облачных услуг, для хранения, управления и обработки данных через Интернет. Серверы обычно расположены в центрах обработки данных и доступны через Интернет. Облачные вычисления обеспечивают масштабируемые и гибкие ресурсы, а также возможность доступа к данным и приложениям из любого места, где есть подключение к Интернету.

Пограничные вычисления, с другой стороны, относятся к практике обработки данных ближе к источнику данных, а не к отправке всех данных в централизованное место для обработки. Это делается с помощью небольших устройств с низким энергопотреблением на «крае» сети, например, на конце датчика или на заводе. Пограничные вычисления могут повысить скорость отклика и надежность систем, которые полагаются на данные в реальном времени, уменьшить объем данных, которые необходимо отправить по сети, а также позволяют устройствам с ограниченными ресурсами работать эффективно.

Основное различие между граничными вычислениями и облачными вычислениями заключается в расположении обработки и хранения. Пограничные вычисления выполняются на устройствах, расположенных на краю сети, а облачные вычисления выполняются на удаленных серверах в центрах обработки данных. Пограничные вычисления предназначены для обработки данных, которые создаются и используются локально, тогда как облачные вычисления предназначены для обработки данных, которые необходимо хранить и обрабатывать удаленно.

И граничные вычисления, и облачные вычисления имеют свои преимущества и недостатки. Пограничные вычисления отлично подходят для обработки данных в реальном времени, низкой задержки и локального принятия решений, но им может не хватать масштабируемости и гибкости облачных вычислений. Облачные вычисления отлично подходят для обработки больших объемов данных, масштабируемости и гибкости, но им может не хватать низкой задержки и обработки в реальном времени, характерных для периферийных вычислений.

В последнее время граничные вычисления и облачные вычисления все чаще используются вместе в гибридном подходе, в котором используются сильные стороны обеих технологий. Пограничные вычисления используются для обработки данных в реальном времени и принятия локальных решений, а облачные вычисления используются для хранения и долгосрочного анализа данных. Этот подход может обеспечить лучшее из обоих миров и улучшить общую производительность и эффективность системы.

Преимущества граничных вычислений

Пограничные вычисления имеют ряд преимуществ, в том числе:

1. Низкая задержка : обрабатывая данные ближе к источнику, граничные вычисления сокращают время, необходимое для передачи данных по сети. Это может привести к меньшей задержке и более быстрому времени отклика, что важно для приложений реального времени, таких как автономные транспортные средства, промышленные системы управления и видеонаблюдение.
2. Повышенная надежность : за счет обработки данных на периферии системы могут продолжать функционировать, даже если подключение к центральному местоположению потеряно. Это может повысить общую надежность системы и снизить риск потери или повреждения данных.
3. Повышенная безопасность . Хранение и обработка данных на периферии могут повысить безопасность за счет уменьшения объема данных, которые необходимо отправить по сети. Это также может затруднить доступ хакеров к конфиденциальным данным.
4. Экономия затрат : обрабатывая данные на периферии, организации могут уменьшить объем данных, которые необходимо отправлять по сети и хранить в центральном расположении. Это может привести к экономии затрат на пропускную способность сети и расходы на хранение.
5. Лучшая конфиденциальность . Хранение данных на периферии может повысить конфиденциальность данных, удерживая их ближе к источнику. Это может быть особенно полезно для приложений, которые используют конфиденциальную личную информацию.
6. Эффективность использования ресурсов . Пограничные вычислительные устройства обычно небольшие и маломощные, что позволяет им эффективно работать с ограниченными ресурсами. Это может быть особенно полезно для устройств IoT, которые часто имеют ограниченную вычислительную мощность и возможности хранения.
7. Лучшие решения : благодаря обработке данных на периферии принятие решений может происходить ближе к источнику данных, что может привести к более качественным и точным решениям.

Пограничные, облачные и туманные вычисления

Пограничные вычисления, облачные вычисления и туманные вычисления — все это методы обработки и хранения данных, но они различаются в зависимости от того, где происходит обработка и хранение.

1. Пограничные вычисления относятся к практике обработки данных ближе к источнику данных, на границе сети. Это делается с помощью небольших маломощных устройств, таких как датчики или шлюзы. Пограничные вычисления предназначены для обработки данных, которые генерируются и используются локально, и могут повысить скорость отклика и надежность систем, которые полагаются на данные в реальном времени.
2. Облачные вычисления относятся к практике использования удаленных серверов, обычно принадлежащих и управляемых сторонним поставщиком облачных услуг, для хранения, управления и обработки данных через Интернет. Облачные вычисления обеспечивают масштабируемые и гибкие ресурсы, а также возможность доступа к данным и приложениям из любого места, где есть подключение к Интернету.
3. Туманные вычисления относятся к практике обработки данных в «тумане» сети, который находится между пограничными устройствами и облаком. Цель туманных вычислений — приблизить вычислительную мощность облака к краю сети с помощью промежуточных устройств, таких как маршрутизаторы или шлюзы. Туманные вычисления могут повысить скорость отклика и надежность систем, использующих данные в реальном времени, а также повысить безопасность данных.

Варианты использования и примеры граничных вычислений

1. Умные города : граничные вычисления можно использовать для сбора и обработки данных с датчиков и камер в режиме реального времени, что позволяет использовать приложения умного города, такие как управление дорожным движением, общественная безопасность и мониторинг окружающей среды.
2. Промышленная автоматизация : периферийные вычисления можно использовать для обработки данных с датчиков и машин на производственных площадках, что позволяет осуществлять контроль и мониторинг промышленных процессов в режиме реального времени.
3. Здравоохранение : периферийные вычисления можно использовать для обработки данных с медицинских устройств, таких как носимые устройства и диагностическое оборудование, что позволяет отслеживать показатели жизнедеятельности пациентов в режиме реального времени.
4. Автономные транспортные средства : граничные вычисления можно использовать для обработки данных с камер, лидаров, радаров и других датчиков в режиме реального времени, что позволяет принимать решения и управлять транспортным средством в реальном времени.
5. Розничная торговля : граничные вычисления можно использовать для обработки данных с камер и датчиков в розничных магазинах, что позволяет отслеживать в режиме реального времени уровень запасов, поведение покупателей и многое другое.

Ограничения граничных вычислений

1. Ограниченная вычислительная мощность . Пограничные устройства обычно имеют небольшой размер и малое энергопотребление, что может ограничивать объем обработки, выполняемой на периферии. Это может затруднить обработку больших объемов данных или выполнение сложных вычислений.
2. Ограниченное хранилище . Пограничные устройства часто имеют ограниченные возможности хранения, что может затруднить хранение больших объемов данных. Это может быть проблемой для приложений, которым требуется долговременное хранение данных.
3. Ограниченная масштабируемость . Системы граничных вычислений трудно масштабировать, поскольку добавление дополнительных устройств или увеличение объема обрабатываемых данных может стать сложным и дорогостоящим.
4. Ограниченная гибкость : граничные вычислительные системы могут быть негибкими, поскольку они часто предназначены для выполнения конкретных задач и не могут быть легко адаптированы к новым или изменяющимся требованиям.
5. Ограниченная совместимость . Пограничные вычислительные устройства могут использовать проприетарные протоколы и не иметь возможности взаимодействовать с другими устройствами или системами.
6. Ограниченная поддержка : некоторые периферийные устройства могут не иметь такого же уровня поддержки и обслуживания, как традиционные ИТ-устройства.
7. Ограниченная безопасность : пограничные устройства могут быть более восприимчивы к физическому взлому, взлому или другим типам кибератак.

В конце

Пограничные вычисления — это метод обработки данных ближе к источнику данных, а не отправка всех данных в централизованное место для обработки. Это может повысить скорость отклика и надежность систем, которые полагаются на данные в реальном времени, уменьшить объем данных, которые необходимо отправить по сети, а также позволяет устройствам с ограниченными ресурсами работать эффективно.

Пограничные вычисления имеют ряд преимуществ, в том числе низкую задержку, повышенную надежность, повышенную безопасность, экономию средств, лучшую конфиденциальность, эффективность использования ресурсов и лучшее принятие решений.

Пограничные вычисления также имеют ряд ограничений, включая ограниченную вычислительную мощность, хранилище, масштабируемость, гибкость, совместимость и поддержку. Из-за этих ограничений важно тщательно рассмотреть вариант использования и конкретные требования приложения, прежде чем принимать решение об использовании граничных вычислений.