Edge Computing (периферийные вычисления) — это перспективная развивающаяся технология. Чтобы реализовать ее потенциал, организации пытаются переместить данные ближе к периферии сети. Именно здесь зарождаются главные тенденции, на которые следует обратить внимание, полагают опрошенные порталом TechTarget эксперты.

Подключенные устройства генерируют огромные объемы данных, которые организации во всех отраслях могут использовать для принятия более эффективных бизнес-решений и быстрого реагирования на изменения условий работы и взаимодействия с клиентами. Несмотря на то, что большую часть прошлого десятилетия предприятия потратили на массовое перемещение вычислительных ресурсов в частные и публичные облака, чтобы обладать возможностью оперативно обрабатывать все данные, они не могут полагаться только на облачные вычисления.

Организации пришли к выводу, что объем данных для перемещения с конечных устройств в облако для анализа слишком велик и ставит под вопрос экономическую целесообразность повторной отправки обработанной информацию из облака обратно на эти устройства. Оценки аналитиков показывают проблему с данными в перспективе. Согласно прогнозам IDC, к 2025 г. в мире будет насчитываться 55,9 млрд. подключенных девайсов, которые будут генерировать в общей сложности более 79 Зб данных. Для сравнения, в 2019 г. они сгенерировали 13 Зб.

Это привело к тому, что организации обратились к Edge Computing — технологической парадигме, означающей перенос вычислительных ресурсов физически ближе к конечным устройствам. Помимо них к ней относятся специализированные шлюзы, серверы и даже онпремисные виртуализированные ЦОДы. Цель периферийных вычислений одинакова независимо от вида устройства или метода его применения: сбор и анализ данных с конечных точек, а затем использование этой информации для управления последующими действиями последних. По словам экспертов, для большинства организаций это новая территория, но в ближайшие годы число тенденций в области периферийных вычислений будет расти.

«Периферийные вычисления решают проблему, которой не существовало до роста такого явления, как Интернет вещей, — сказал основатель и главный аналитик Lean Manufacturing Research LLC, а также член Analyst Syndicate Дэн Миклович. — Когда мы получали доступ только к небольшому объему информации, передавая ее на уровень выше [в частное или публичное облако], обрабатывали, а затем передавали результаты на уровень ниже, это не составляло проблем. Но теперь мы получаем гигабайты не за день или неделю, а за секунду, поэтому идея передачи всех этих данных куда-то, чтобы обработать их и отправить результаты обратно, нежизнеспособна. Edge приближает вас к источнику данных и позволяет превратить их в информацию, уменьшая нагрузку на коммуникации с ограниченными возможностями».

Это, в свою очередь, открывает множество возможностей для организаций. Технологические эксперты и ИТ-руководители ожидают, что периферийные вычисления улучшат существующие процессы, а также будут стимулировать новые операционные модели и виды деятельности. Последние во многом будут зависеть от четырех факторов развития периферийных вычислений.

1. Скорость

Работа облака налажена таким образом, что оно может технически принимать данные с конечных устройств, где они затем обрабатываются приложениями и уже в обработанном виде отправляются обратно, чтобы проинструктировать конечные точки о необходимых действиях, которые могут произойти за считанные секунды. Однако имеются сценарии действий, когда многоэтапная передача данных недопустима, говорит управляющий директор Accenture Labs Тереза Тунг. И это именно тот случай, когда близость вычислений к источнику данных обеспечивает дополнительную скорость.

«Если вам не нужно, чтобы действие задерживалось из-за передачи данных в облако, вам действительно нужен Edge. С его помощью можно выиграть миллисекунды, но для некоторых решений эта скорость необходима», — утверждает она. По ее словам, данные в сетях 5G перемещаются быстрее, чем по сетях 4G и LTE, но это не компенсирует потребность в периферийных вычислениях, преимущество которых заключается в скорости, особенно с учетом того, что организации увеличат объем трафика и нагрузку на сети 5G по мере расширения их покрытия.

2. ИИ и машинное обучение

Периферийные вычисления не смогут полностью заменить облачные ресурсы, но предприятия будут максимально приближать возможности ИИ и машинного обучения к конечным устройствам, чтобы повысить скорость и надежность работы интеллектуальных процессов. Тунг приводит пример того, какую помощь на производстве может оказать применение ИИ на периферии сети. Датчики, развернутые вдоль сборочной линии, могут визуально инспектировать произведенный продукт на наличие дефектов, а затем отправлять собранные данные на периферийные устройства, которые при помощи алгоритмов определят, содержит ли продукт дефект, его тип, выберут оптимальный способ устранения проблемы и дадут указание производственным системам, какие корректирующие действия те должны предпринять.

По словам Микловича, Edge позволяет машинам принимать разумные решения и делать это быстро. В качестве примера интеллекта на периферии он привел автомобили, которые могут тормозить без участия водителя. ИИ, встроенный в периферийные вычислительные устройства транспортного средства, обрабатывает локально сгенерированные данные, чтобы понять, есть ли на пути объект, неподвижен он или движется, сравнить эти данные с собственной скоростью, замедляется ли он и, если да, то с какой скоростью. Наконец, проанализировав информацию, ИИ затем решает, когда остановить транспортное средство.

ИИ, встроенный в периферийные устройства, работает аналогично как в промышленных, так и потребительских сценариях. Миклович полагает, что интеллектуальная система со временем научится эффективнее анализировать данные, чтобы определять, какие действия предпринять. Например, домашняя охранная ИИ-система может научиться различать, на кого среагировал датчик движения — домовладельца или стороннее лицо, в то время как ИИ-система мониторинга промышленного уровня — различать временную нагрузку на систему, которая не требует ответных действий, и нагрузку, которая может привести к катастрофическому отказу, если система не будет немедленно выключена.

3. Безопасность

Децентрализованный характер периферийных вычислений может оказать значительное влияние на кибербезопасность предприятия, поскольку концентрация как данных, так и вычислительной мощности смещается от централизованного хранения в основном ЦОДе — будь то публичное или частное облако — к узлам по всему периметру организации. Это означает, что ИБ-руководителям нужно соответствующим образом расширить защитные меры, чтобы гарантировать, что они охватывают все уровни начиная от центральных ЦОДов, сети, периферийных устройств и заканчивая самими конечными точками.

Периферийные вычисления действительно приносят некоторые преимущества программе безопасности, сказал эксперт по ИИ и блокчейну PA Consulting Яннис Калфоглу. Они обеспечивают повышенную безопасность и отказоустойчивость, поскольку их децентрализованный характер заменяет единую центральную точку отказа. Команды по безопасности могут отключать конечные точки и периферийные вычислительные устройства, которые подвергаются атакам, взломам или компрометации. «В парадигме Edge вы отрезаете ветку, но не теряете все дерево, — сказал он. — Взломы все равно будут, но их последствия можно смягчить, отключив одно или несколько периферийных устройств».

Калфоглу говорит, что организации могут еще больше повысить свою безопасность, приняв истинную парадигму Edge Computing, которая предусматривает, что большая часть данных хранится на периферии сети и в центр отправляется только ограниченный объем информации. Тем самым минимизируется потенциальная ценность информации, которую смогли бы добыть хакеры в случае успешного взлома центральных ЦОДов. «В распределенной среде нет такого понятия, как соты», — добавил он, отметив, что организации могут безопасно хранить данные на периферии сети с помощью шифрования, хеширования и других мер, что позволит им соблюдать требования регуляторных органов относительно хранения части данных в определенных географических регионах.

Однако чтобы воспользоваться улучшенными мерами безопасности в развертывании Edge Computing, предприятия должны обладать качественной программой управления данными, в которой прописано, какие данные генерируются, где они должны обрабатываться и храниться, куда передаваться. Как считает эксперт, такая работа может принести дивиденды. «Я действительно рассматриваю безопасность как один из мотивов для перехода на периферийные устройства», — добавил он.

4. Периферийные вычисления и облако

Объем хранимых организациями данных на периферии сети вырос и продолжит расти по мере того, как будут появляться новые варианты применения Edge Computing. «Развитие технологий — это маятниковые колебания. За последние 10 лет мы качнулись к облаку, но теперь мы возвращаемся обратно к Edge», — сказала Тунг. Но тенденция к переходу на периферийные вычисления не лишает необходимости в облачных вычислениях. Эксперты ожидают, что в ряде незаменимых сценариев организации по-прежнему будут полагаться на публичные и частные облака. «Ни одно Edge-устройство не будет полностью автономным без периодической регистрации в облаке», — сказал Калфоглу.

Организации, скорее всего, будут проектировать свою ИТ-среду таким образом, чтобы использовать облачные ресурсы для тяжелых приложений, в то время как Edge Computing — для легких. Она будет включать mesh-сети с узлами на периферии, соединяющимися друг с другом, обменивающимися информацией и инструкциями, которые в сочетании с ИИ и машинным обучением, а также с большей степенью автоматизации, будут обеспечивать работу автономных рабочих процессов.

Периферийные вычисления и облако связаны симбиотическими отношениями. Они решают разные наборы проблем, но прекрасно дополняют друг друга, сказал управляющий директор поставщика корпоративных облачных решений Ahead Дэвид Уильямс. «Начинают появляться решения, которые имеют слабосвязанные периферийные и облачные компоненты, где Edge-среда использует сильные стороны облака, — утверждает он. — Также важно, чтобы эти решения и сервисы могли работать автономно, без тесных зависимостей. Мы ожидаем, что облачные и периферийные вычисления будут продолжать развиваться вместе, а практические приложения — стирать грань между ними».

Что ждет периферийные вычисления в будущем

В дополнение к уже доступным продуктам для развертывания периферийных вычислений — сетевым устройствам, устройствам хранения и вычислительным устройствам, которые были созданы на основе типичного ЦОДа и облачной инфраструктуры, в ближайшие несколько лет на рынок выйдет больше специализированных продуктов. В своем отчете за прошлый год MarketsandMarkets прогнозировала, что к 2024 г. объем глобального рынка периферийных вычислений составит 9 млрд. долл. Для сравнения, в 2019 г. он оценивался в 2,8 млрд. долл.

Аналитик в области инфраструктуры и эксплуатации Forrester Абхиджит Сунил отмечает, что поставщики предлагают все больше форм-факторов, созданных специально для периферийных вычислений, в том числе процессоры, которые могут лучше противостоять жестким условиям окружающей среды, таким как высокие температуры и вибрации.

Эксперты ожидают, что муниципальные власти будут инвестировать в Edge Computing в рамках инициатив «умного» города, в интеллектуальных транспортных средствах он будет задействоваться для автоматизации функций, а частные компании заинтересуются им с целью запуска пилотных проектов.

«Я не могу назвать ни одной отрасли, где бы Edge не нашлось применения, просто некоторые из них будут двигаться быстрее, чем другие, — сказал эксперт по трансформации PA Consulting Протус Даксбери. — В ближайшие два года мы будем оставаться в режиме пилотного применения Edge».