Autor: Nikita Griffin, inżynier sieci brzegowej w firmie Fiberroad Technology

Technologie IoT i Edge Computing współpracują ze sobą, aby przybliżyć chmurę do danych generowanych przez urządzenie. Wykorzystując moc małych urządzeń do wysyłania i odbierania danych, firmy mogą to zrobić mniejsze opóźnienie i skrócić czas reakcji. Mogą także lepiej wykorzystać dane generowane na brzegu sieci. Przetwarzanie brzegowe może pomóc poprawić jakość obsługi klientów, zmniejszając opóźnienia i umożliwiając firmom przetwarzanie większej ilości danych na brzegu sieci.

Przetwarzanie brzegowe pozwala firmom wykorzystać moc podłączonych urządzeń, zwiększając efektywność operacyjną i poprawiając jakość obsługi klienta. Najlepsze modele Edge Computing mogą przyspieszyć wydajność i analizę danych poprzez analizę danych lokalnie. Dodatkowo przemyślane podejście do Edge Computing zapewnia prywatność danych i zgodność z przepisami dotyczącymi przechowywania danych.

Co to jest przetwarzanie brzegowe?

Przetwarzanie brzegowe odnosi się do korzystania z zasobów w obszarze fizycznym przy niskim opóźnieniu i przepustowości. Przetwarzanie brzegowe jest ważną cechą nowoczesnych aplikacji. Zmniejszając ilość przepływu danych do chmury, firmy mogą obniżyć koszty związane z przepustowością i opóźnieniami. Poniżej wymieniono niektóre zalety przetwarzania brzegowego. Mogą ułatwić procesy biznesowe i zwiększyć efektywność.

Przetwarzanie brzegowe przenosi obliczenia i przechowywanie bliżej miejsc tworzenia lub generowania danych. Jest to korzystne, ponieważ przetwarzanie odbywa się u źródła, a nie w centralnym centrum danych. Przetwarzania brzegowego można używać w sklepie detalicznym, hali produkcyjnej, inteligentnym mieście lub rozległym zakładzie użyteczności publicznej. Dane zebrane z brzegu przesyłane są z powrotem do głównego centrum danych w celu przetworzenia. Często prace związane z przetwarzaniem są realizowane szybciej i wydajniej, dzięki podejściu Edge Computing.

Użytkownicy przemysłowi i rolniczy będą coraz częściej korzystać z przetwarzania brzegowego. W przypadku użytkowników przemysłowych kluczowymi czynnikami są małe opóźnienia i niezawodność. Aby to osiągnąć, przetwarzanie brzegowe będzie wymagało wytrzymałych urządzeń brzegowych i dedykowanych łączy komunikacyjnych, takich jak prywatne sieci 5G lub Wi-Fi. Czujniki środowiskowe będą prawdopodobnie miały mniejsze wymagania dotyczące danych i zasięgu. Istnieją pewne ograniczenia, ale ogólnie rzecz biorąc, korzyści płynące z przetwarzania brzegowego są oczywiste. Istnieje kilka różnych scenariuszy wykorzystania przetwarzania brzegowego.

Co to jest IoT?

Internet Rzeczy – to sieć urządzeń połączonych z Internetem. Aby w pełni wykorzystać potencjał IoT, urządzenia muszą obsługiwać zestaw protokołów TCP/IP. Aby opracować aplikacje IoT, programiści muszą wziąć pod uwagę te czynniki. Tworzenie rozszerzalnych aplikacji IoT nie jest łatwe i wymaga od programistów opracowania ich od podstaw. Na przykład zbudowanie aplikacji IoT dla systemu bezpieczeństwa w domu wymaga wysokiej jakości platformy sprzętowej.

Aplikacje IoT pomagają firmom analizować i przewidywać warunki środowiskowe, określać awarie sprzętu oraz rozumieć wydajność produktów i usług. Dzięki informacjom gromadzonym przez czujniki IoT przedsiębiorstwa mogą opracowywać wyróżniające się funkcje i usługi dla swoich produktów. Umożliwia to firmom tworzenie nowych modeli biznesowych i przekształcanie ich portfolio produktów w ekosystemy. Wykorzystując możliwości Internetu Rzeczy, organizacje mogą zmaksymalizować zwrot z inwestycji i zwiększyć produktywność. Bardziej szczegółowy obraz aplikacji IoT można znaleźć w poniższych przykładach.

Jak one do siebie pasują?

Te dwie technologie współpracują ze sobą, zapewniając różnorodne zastosowania, od rzeczywistości rozszerzonej po automatyka przemysłowa. Obie technologie umożliwiają inteligentnym algorytmom optymalizację wydajności urządzenia i zużycia energii. Oznacza to, że urządzenie można wyłączyć i uruchomić proces przed ponownym podłączeniem. To sprawia, że ​​przetwarzanie brzegowe staje się kluczową częścią ekosystemu IoT.

Przybliżając procesy tam, gdzie są potrzebne, na przykład na brzegu sieci, organizacje mogą wyeliminować potrzebę stosowania scentralizowanych architektur. Edge Computing pozwala na przetwarzanie danych bez chmury, co pozwala na szybszą realizację zadań. Opóźnienie w przesyłaniu danych do systemu centralnego może spowodować opóźnienie instrukcji opartych na kierunkach. Przeniesienie procesów bliżej brzegu umożliwia organizacjom przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, zmniejszając opóźnienia i przepustowość.

Aby korzystać z przetwarzania brzegowego, urządzenia klienckie łączą się z pobliskim modułem brzegowym. Dzięki temu mogą podejmować szybsze i płynniejsze decyzje. Przykłady urządzeń brzegowych obejmują notebooki pracowników, smartfony, kamery bezpieczeństwa i kuchenkę mikrofalową podłączoną do Internetu. Oprócz chmury, przetwarzanie brzegowe może być również wykorzystywane na czujnikach IoT. Chociaż trudno jest określić, w jaki sposób przetwarzanie brzegowe i IoT mają się do siebie nawzajem, przynoszą one firmom wiele korzyści.

Przetwarzanie brzegowe pomaga firmom ulepszać aplikacje internetowe i zmniejszać opóźnienia w komunikacji poprzez zmniejszenie wykorzystania przepustowości. Wiele firm generuje obecnie ogromne ilości danych, które muszą być przetwarzane szybko i bezpiecznie. Przetwarzanie brzegowe może pomóc firmom usprawnić przetwarzanie danych i zminimalizować ryzyko bezpieczeństwa, umożliwiając jednocześnie szybsze operacje biznesowe. Oprócz korzyści przetwarzanie brzegowe pozwala na bezpieczniejsze i niezawodne lokalne przetwarzanie danych. Należy pamiętać, że to podejście nie zastępuje przetwarzania w chmurze.

Urządzenia IoT mogą generować duże ilości danych w świecie rzeczywistym. W przypadku przetwarzania brzegowego dane te są przetwarzane w pobliżu punktu początkowego, co skutkuje zerowym opóźnieniem. Zero opóźnień jest ważne w zastosowaniach IoT, ponieważ może poprawić funkcjonalność podłączonych urządzeń. Przetwarzanie brzegowe zmniejsza opóźnienia urządzeń i zmniejsza obciążenie centrów danych. Na przykład autonomiczne drony mogą zrzucić zapasy na miejsce katastrofy bez powrotu.

Zalety przetwarzania brzegowego dla IoT

• Przetwarzanie brzegowe zmniejsza koszty przepustowości: Jest na przykład przydatny do nadzoru wideo lub konserwacji zapobiegawczej, ponieważ przesyłanie strumieniowe danych przez sieć komórkową może być kosztowne. Jedna kamera wideo HD zainstalowana w mieście może wygenerować aż 1,296 GB danych miesięcznie. W związku z tym przetwarzanie brzegowe zmniejsza koszty przepustowości i pamięci masowej, które stanowią znaczące koszty projektów IoT. Umożliwiając firmom przetwarzanie danych generowanych przez IoT bliżej urządzenia, przetwarzanie brzegowe może zmniejszyć wymagania dotyczące przepustowości. Przetwarzanie brzegowe zapewnia również, że do centralnej platformy zarządzania przesyłane są wyłącznie dane potrzebne do długoterminowego przechowywania.
• Przetwarzanie brzegowe może pomóc w optymalizacji istniejących produktów i usług: Chociaż przetwarzanie w chmurze ma coraz większe znaczenie w Internecie rzeczy (IoT), nie zapewnia ono dużej szybkości i niezawodności sieci lokalnej. Ponadto przetwarzanie brzegowe może obniżyć koszty i szybkość przetwarzania danych, przenosząc obliczenia z chmury na urządzenia znajdujące się blisko źródła. Technologia ta stanowi doskonały środek pomiędzy sieciami chmurowymi i lokalnymi.
• Przetwarzanie brzegowe zmniejsza zależność od łączności internetowej: Korzystając z sieci lokalnej, bramy i inteligentne urządzenia brzegowe mogą nadal działać bez komunikacji w chmurze. Oprócz tych korzyści przetwarzanie brzegowe jest bardziej opłacalne, ponieważ usługi subskrypcji w chmurze będą tańsze, jeśli urządzenia będą mogły działać niezależnie od chmury. Zmniejszy to również częstotliwość przesyłania/pobierania danych. W ten sposób przetwarzanie brzegowe jest efektywnym wyborem przy wdrażaniu IoT.
• Przetwarzanie brzegowe umożliwia wysoce spersonalizowane doświadczenia: Na przykład sklep detaliczny może przechowywać ogromne ilości danych na temat tysięcy i setek kupujących. Wykorzystując przetwarzanie brzegowe, sklepy te mogą poznać potrzeby i preferencje setek, a nawet tysięcy ludzi. Pomaga to firmom obniżyć koszty, zapewniając jednocześnie lepsze usługi. Co więcej, przetwarzanie brzegowe zmniejsza ryzyko zakłóceń w działalności biznesowej.