Un ghid pentru începători pentru Edge Computing
Publicat: 2018-03-30Putem defini edge computing ca o arhitectură IT distribuită care face posibilă procesarea datelor la periferie – cât mai aproape de sursa de origine. Dacă toate astea sună farfurie, stai.
Ultimul deceniu a cunoscut o creștere uriașă a numărului de dispozitive conectate la internet, ceea ce a dat naștere unei tehnologii cunoscute sub numele de Internet of Things (IoT). Mai simplu spus, IoT este doar un concept de interconectare a diferitelor dispozitive și conectarea fiecărui dispozitiv la internet cu un simplu comutator de pornire/oprire. Aceasta include totul, de la telefoane mobile, aparate de cafea, frigider, mașini de spălat, dispozitive portabile și orice dispozitiv la care vă puteți gândi care se conectează cu ușurință la orice dispozitiv și transferă datele fără probleme.
Pe măsură ce IoT a început să câștige avânt, a apărut o problemă – aceea de a trata datele de la aceste dispozitive interconectate. Nu este nevoie să reamintim că datele despre care vorbim au o dimensiune de terabytes. În mod tradițional, datele colectate de pe aceste dispozitive erau trimise către cloud-ul central al organizației pentru procesare. Cu toate acestea, a fost un proces destul de lung, din cauza dimensiunii fișierelor de date. Transferul unor astfel de seturi de date mari prin rețea către un cloud central poate expune, de asemenea, datele organizaționale sensibile la vulnerabilități.
5 aplicații ale procesării limbajului natural pentru companii în 2018
Edge computing a intrat în imagine pentru a aborda toate acestea și multe altele. Acum, aruncați o privire la primul paragraf din nou și permiteți-ne să vă ghidăm încet prin definiție.
Numele „edge computing” se referă la calculul în jurul colțului/marginei într-o diagramă de rețea. Edge computing împinge toată puterea semnificativă de procesare de calcul către marginile rețelei. După cum am spus mai devreme, cât mai aproape de dispozitivul de origine.
Cum ajută acest lucru?
Luați în considerare un semafor inteligent. În loc să sune acasă ori de câte ori are nevoie de analiză de date, dacă dispozitivul este capabil să efectueze analize interne, poate realiza analize în timp real a datelor în flux și chiar poate comunica cu alte dispozitive pentru a finaliza sarcinile din mers. Edge computing, prin urmare, accelerează întregul proces de analiză, permițând luarea rapidă a deciziilor.
Edge computing este, de asemenea, benefic pentru organizații, deoarece le ajută să reducă costurile care au fost suportate anterior pentru transferul de seturi de date într-o rețea. În afară de asta, de asemenea, permite organizațiilor să filtreze datele utile de la periferia dispozitivului în sine - permițând astfel organizațiilor să colecteze numai date valoroase și asigurându-le că reduc costurile de cloud computing și stocare. În plus, edge computing reduce, de asemenea, timpul de răspuns la milisecunde, conservând totodată resursele rețelei. Folosind edge computing, nu trebuie neapărat să trimitem datele printr-o rețea. În schimb, sistemul de calcul edge local este responsabil pentru compilarea datelor și trimiterea de rapoarte frecvente către stocarea centrală în cloud pentru stocare pe termen lung. În mod clar, prin trimiterea doar a datelor esențiale, edge computing reduce drastic datele care traversează rețeaua.
Implementarea Edge Computing este ideală într-o varietate de situații. Un astfel de caz este atunci când dispozitivele IoT au o conexiune slabă la internet și nu este practic ca acestea să fie conectate constant la un cloud central.
5 aplicații revoluționare ale învățării automate
O altă astfel de situație poate fi atunci când există o cerință de procesare a datelor sensibile la latență. Edge computing elimină factorul de latență, deoarece datele nu trebuie să fie transferate printr-o rețea la stocarea centrală în cloud pentru procesare. Acest lucru este ideal pentru serviciile financiare sau de producție în care latențe de milisecunde sunt dificil de atins.
Un alt caz de utilizare pentru edge computing a fost dezvoltarea rețelelor celulare 5G de nouă generație. Kelly Quinn, un manager de cercetare la IDC și un expert în edge computing, prezice că, pe măsură ce furnizorii de telecomunicații încorporează 5G în rețelele lor fără fir, ei vor începe să adauge centre de micro-date fie integrându-se în turnurile 5G, fie plasându-le adiacente. Clienții business ar putea să dețină sau să închirieze spațiu în aceste micro-centre de date pentru a efectua edge computing și să aibă acces direct la o poartă în rețeaua centrală a furnizorului de telecomunicații, care poate fi conectată la un furnizor public de cloud IaaS.
Să aruncăm o privire la alte cazuri de utilizare ale Edge Computing:
- Dronele sunt capabile să ajungă în locuri îndepărtate la care omul nici nu se poate gândi. Edge computing le permite acestor drone să revizuiască, să analizeze și să răspundă la analiză în timp real. De exemplu, dacă o dronă găsește orice situație de urgență, poate furniza instantaneu informații valoroase persoanelor din apropiere, fără a fi nevoie mai întâi să trimită datele printr-o rețea și apoi să primească analiza.
- Realitate Augmentată – Introducerea edge computing a dus Realitatea Augmentată un pas mai departe. O platformă de calcul edge poate furniza date foarte localizate, orientate către punctul de interes al utilizatorului; îmbunătățind astfel serviciile AR.
- Vehicule automate – Giganți precum Google și Uber vin cu mașini cu conducere autonomă. Edge computing joacă un rol crucial în dezvoltarea unor astfel de vehicule automate. Aceste vehicule pot procesa și transmite date vitale în timp real către alte vehicule care fac naveta în apropiere, folosind edge computing. Acești giganți își propun să transforme astfel de mașini cu conducere autonomă într-o realitate pentru consumatori până în 2020. Odată cu introducerea unor astfel de vehicule automatizate, suntem siguri că vom vedea o scădere a numărului de vieți pierdute din cauza accidentelor auto.
Acestea fiind spuse, există încă unele compromisuri și provocări care nu pot fi neglijate când vorbim despre edge computing. În primul rând, doar un minut subset din toate datele este procesat și analizat pe margine. Apoi, analiza acestor date este transmisă prin rețea. 
Aceasta înseamnă că, în mod ideal, ignorăm unele dintre datele brute, neanalizate și, potențial, pierdem unele informații. Din nou, apare o întrebare importantă – cât de suportabilă este această „pierdere” de date? Are organizația nevoie de toate datele sau rezultatul este generat suficient pentru acestea? Omiterea unor date va afecta negativ analiza organizației?
Rețele neuronale: aplicații în lumea reală
Nu există un răspuns corect la aceste întrebări. Un sistem de avion nu își poate permite să rateze nicio dată, chiar și o parte din ele (fără joc de cuvinte), așa că toate datele ar trebui să fie transferate și analizate pentru a detecta tendințele și modelele. Dar, transferul de date în timpul zborului nu este o idee bună. Deci, o abordare mai bună va fi colectarea datelor offline și efectuarea de edge computing în timpul zborului. Una peste alta, edge computing nu este un panaceu în lumea tehnologiei informației. Este o tehnologie relativ mai nouă, care oferă o serie de beneficii. Cu toate acestea, este încă important să știți dacă se potrivește nevoilor organizației dvs. sau nu.
Concluzia este că datele sunt valoroase. Toate datele care pot fi analizate ar trebui analizate pentru a detecta tipare și pentru a obține informații. În lumea de astăzi, companiile bazate pe date fac mult mai multe progrese în comparație cu cele tradiționale. Edge Analytics este un spațiu nou și interesant și este un răspuns pentru întreținerea și capacitatea de utilizare a datelor și ne putem aștepta să vedem multe mai multe aplicații interesante ale acelorași în anii următori.
Învață cursul ML de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de masterat, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.
