Искусственный интеллект, машинное обучение и периферийные вычисления (edge computing) у всех на слуху, но последняя технология как-то меркнет на фоне первых двух. Впрочем, как считает вице-президент и главный аналитик Forrester Reasearch Джеймс Стейтен, в этом году предприятиям стоит включить ее в свои технологические дорожные карты.
Многие рассматривают периферийные вычисления исключительно в связке с IoT, однако спектр их применения гораздо шире, а их роль для повышения качества обслуживания клиентов будет столь же важна, как и сети доставки контента (CDN) в первые дни существования Интернета.
Чтобы убедиться в этом, достаточно взглянуть на дорожные карты ведущих телекоммуникационных компаний и крупных поставщиков облачных вычислений — практически все они включили в свои планы ИИ-сервисы и решения в области периферийные вычислений. Как показало исследование Forrester Analytics Global Business Technographics Mobility Survey 2018, 27% ИТ-руководителей либо приступили к развертыванию edge-решений, либо готовятся расширить уже развернутые решения.
Для того, чтобы приступить к цифровым преобразованиям, вендорам потребуются новые беспроводные инструменты и технический опыт. Это подтверждает недавнее решение Verizon о сокращении персонала. Телекоммуникационный гигант планирует сократить 10 400 сотрудников, что позволит ему сэкономить около 10 млрд. долл., которые пригодятся ему для развертывания сети 5G c расширенными пропускными возможностями, рассчитанными на подключение IoT-девайсов.
Запуск решений на базе периферийных вычислений провели или готовятся сделать это в ближайшем будущем такие CDN-вендоры, как Ericsson, Fastly, Limelight и Akamai. Несмотря на то, что большинство предприятий по-прежнему рассматривают CDN как решение для кэширования контента в своих веб- и мобильных приложениях, возможности сети могут применяться для гораздо более широких целей.
Что стимулирует интерес к пограничным вычислениям?
Ответ на этот вопрос следующий: IoT с присущим ему накоплением данных с датчиков в огромных объемах и потребность в их анализе. Считается, что это основные стимулы, способствующие росту edge-сетей, однако есть и другие. Телекоммуникационные провайдеры исходят из того, что в настоящее время правительства развитых стран начали уделять повышенное внимание программам по обустройству «умных» городов, а также анализу данных, которые генерируются IoT-сетями с ИИ оборонных ведомств, спецслужб и транспортной отрасли.
Сбор данных с датчиков и их анализ интересуют не только правительственные службы. Эту стратегию должны взять на вооружение финансовые службы, организации здравоохранения и образовательные учреждения. В свою очередь SaaS-провайдерам и компаниям, занимающимся выпуском ПО, нужно предусмотреть в своих инструментах возможности, которые бы позволили клиентам агрегировать и анализировать данные. Особенность работы IoT-оборудования и управления им подразумевает, что сбор данных с сенсоров, дополнительных устройств и источников информации, а также их анализ и выдача результатов должны осуществляться в течение миллисекунд. Достижение таких результатов немыслимо, если данные и источники их обработки разделяют большие расстояния.
Обслуживание клиентов в режиме реального времени, AR/VR-взаимодействие
В последнее время у коммерческих структур появилась настоятельная необходимость во взаимодействии с клиентами в режиме реального времени независимо от того, где они находятся. Это связано с желанием вендоров поддерживать лояльность потребителей. Добиться этого не так просто, поскольку многие из них отличаются особой активностью: проводят платежи при помощи Apple Watch, отслеживают свои ежедневные нагрузки, ведут учет показателей жизнедеятельности, опрашивают Siri или Alexa с целью получения информации о своем местоположении и т. д. Идя навстречу пожеланиям клиентов, компании должны размещать свои приложения в местах скопления своих самых ценных клиентов, будь то метро или другой удаленный объект.
Потоковое видео и аудио, которое может транслироваться с помощью подключенного к edge-сетям оборудования, будет способствовать развитию широкого спектра отраслей, если только они смогут подстроить его просмотр/прослушивание к режиму реального времени. Например, компаниям, которые занимаются трансляцией спортивных игр, потребуется обеспечить возможность просмотра спортивных баталий с любого виртуального места на стадионе, вид со стороны защитника или тренера, и все эти события должны отображаться либо в режиме реального времени, либо с временными задержками, которые допускаются при прямых телевизионных включениях.
Вывод такого контента на VR- или AR-гарнитуры потребует установки тысяч камер слежения, задействования ИИ для сглаживания изображения и его передачу в видеосеть. «Количество установленных видеокамер на некоторых стадионах выросло с 200 до 2000. Нам нужна низкая задержка при вводе-выводе, что позволяет повысить пропускную способность», — говорит инженер Лаборатории спортивных инноваций Элинор Клавенс.
Медиа-взаимодействие приходит в здравоохранение, предоставляя врачам возможность удаленного лечения пациентов. Это же относится и к специалистам по техобслуживанию и ИБ, которые могут с помощью AR виртуально посещать удаленные места (которые могут быть очень опасными при посещении в реальном времени) и решать возникающие проблемы.
