Навыки проектирования и создания периферийных систем и устройств, которые отличаются от традиционных ИТ-навыков, присущих специалистам многих центров обработки данных, — вот что вам нужно, чтобы добиться успеха, пишет на портале ZDNet независимый аналитик Джо Маккендрик.

Периферия (edge, край) — сейчас это место, где происходит много событий. А «край» — штука «обоюдоострая»: это может быть распределенная корпоративная сеть, а может быть приложение, работающее на небольшом устройстве.

По данным IDC «EdgeView 2023», не менее 44% организаций инвестируют в периферийные ИТ для создания нового клиентского опыта и повышения их вовлеченности. Две трети организаций (66%) указали, что на момент проведения опроса они планировали запустить на периферии приложения искусственного интеллекта и машинного обучения. В целом инвестиции в периферийную инфраструктуру будут расти с совокупным годовым темпом почти 23%, прогнозирует IDC.

Это открывает новые возможности во многих областях более децентрализованного спектра ИТ, которые становятся все более востребованным для создания приложений.

«Рассматривайте edge как облачный слой для конкретной локации, который имеет значение для растущего числа сценариев использования, чувствительных ко времени и требующих больших объемов данных, — говорит Майк Зиркл, вице-президент Verizon Business по коммерциализации и экосистеме 5G. — Мы видим, что это хорошо работает с автономными мобильными роботами, автономно управляемыми транспортными средствами и автоматизацией цехов, которые являются локальными средами».

Он также указывает на возникающие «ближние» и «дальние» среды. Примеры ближней периферии включают «транспорт, виртуальные придорожные устройства, транзакции для оплаты проезда, управление пробками и сценарии использования мобильности».

Для дальней периферии, добавляет он, «есть такие вещи, как модернизация вещания, связанная с уменьшением задержки закрытых субтитров при прямой трансляции, чтобы субтитры лучше соответствовали темпу речи».

В корпоративном сегменте наблюдается перемещение на периферию из централизованных систем рабочих нагрузок, связанных с ИИ и другими интеллектуальными процессами. «Компании начали использовать достижения в области сетей, алгоритмов и периферийных вычислений для выполнения рабочих нагрузок ИИ вне дата-центров и ближе к местам использования приложений», — сообщает The Wall Street Journal.

Интеграция ИИ «в периферийные вычисления еще больше подчеркивает их важность, — говорит Вандана Сингх, старший вице-президент Schneider Electric. — Алгоритмы ИИ, развернутые на периферии, позволяют устройствам локально обрабатывать данные, автономно принимать решения и реагировать в режиме реального времени, не полагаясь на централизованные серверы. Это не только сокращает время ожидания, но и повышает уровень конфиденциальности и безопасности, сводя к минимуму необходимость передачи конфиденциальных данных по сети».

Возможности карьерного роста

Карьера в этой области на корпоративном уровне включает в себя такие профессии, как инженер периферийных сетей, архитектор Edge IoT, инженер периферийного ПО, архитектор периферийных решений и специалист по периферийной безопасности, но не ограничивается ими. На уровне устройств или датчиков возможности карьерного роста включают в себя специализацию в качестве разработчика встроенного ПО, инженера RTOS и инженера встроенного ПО.

Это требует навыков, связанных с проектированием и созданием периферийных систем, которые могут отличаться от «магистральных» навыков, присущих специалистам многих корпоративных дата-центров. Это различие обусловлено «переосмыслением архитектуры в отношении того, что и где вычисляется, что и где хранится», — говорит Зиркл. Работа с периферией, добавляет он, означает, что нужно научиться «применять преимущества периферии к вашей среде данных и целям. Периферийные вычисления позволяют держать данные рядом, то есть их не нужно возвращать в далекие облака и дата-центры».

Такие навыки «являются более специализированными по сравнению с традиционными ИТ-навыками, — поясняет Уэйн Картер, вице-президент по инженерным вопросам компании Couchbase. — Они сочетают в себе аспекты сетевой инженерии, разработки ПО и протоколов безопасности, чтобы справиться с уникальными проблемами периферийных вычислительных сред».

К числу основных навыков для разработки периферийных систем «относятся умение обрабатывать данные реального времени и понимание децентрализованных архитектур, — говорит Стерджен Кристи, генеральный директор Second Skin Audio. — Эти навыки значительно отличаются от традиционных ИТ-навыков, которые в большей степени сосредоточены на централизованном хранении и обработке данных. Разработчики, осваивающие edge-технологии, должны разбираться в таких областях, как машинное обучение и протоколы безопасности, предназначенные для локальных и автономных операций без постоянного централизованного надзора».

Это также требует умения «сосредоточиться в первую очередь на оптимизации взаимодействия и обработки данных на периферии сети, — говорит Картер. — Необходимо разрабатывать системы, которые будут справляться с прерывистым подключением и эффективно синхронизировать данные между периферией и облаком. Вам необходимо владеть технологиями, которые облегчают анализ данных в реальном времени и принятие решений непосредственно на источнике данных».

По словам Сингх, основой навыков работы с периферией является «экспертиза в области сетевых технологий и подключения, которое обеспечивает бесперебойную связь между периферийными устройствами и центральными системами». Важно, добавляет она, что «периферийные системы часто предполагают развертывание решений в удаленных или суровых условиях, что может потребовать различной степени надежности и устойчивости при сохранении адаптивности. В связи с тем, что такие системы располагаются в удаленных локациях, возможность дистанционного управления этими активами должна быть на первом месте в процессе проектирования».

Профессионал, работающий с периферией, может открыть глаза организации на новые перспективы, и тогда «внезапно становятся видны приложения или возможности, требующие действий в реальном времени или почти в реальном времени, — говорит Зиркл. — У вас появляется возможность выполнять критически важные действия в сценариях, чувствительных ко времени. Вы сможете одновременно решать вопросы, связанные с большими объемами данных и чувствительные ко времени. Представьте, что можно сделать с такой эффективностью».