Różnice między przetwarzaniem danych w chmurze, a przetwarzaniem brzegowym
Data publikacji: 24.06.2024r.
Czym jest Edge Computing?
Edge computing to rozproszony model obliczeniowy, który umieszcza przetwarzanie i pamięć masową bliżej miejsca akcji – od urządzeń końcowych i smartfonów po czujniki i szeroką gamę urządzeń Internetu rzeczy (IoT), które stały się wszechobecne w nowoczesnym przedsiębiorstwie. Według firmy Gartner, do 2025 r. 75% danych generowanych przez przedsiębiorstwa będzie tworzonych i przetwarzanych poza tradycyjnym centrum danych lub chmurą, w porównaniu z 10% w 2018 r.
Ta zmiana polegająca na przeniesieniu przetwarzania danych ze scentralizowanych centrów danych w chmurze odblokowuje kilka kluczowych korzyści dla organizacji z wymaganiami analizy danych w czasie rzeczywistym, w tym:
- Szybsze czasy reakcji i mniejsze opóźnienia: Decyzje podejmowane są na miejscu, co minimalizuje opóźnienia wynikające z przesyłania danych na duże odległości.
- Mniejsze obciążenie sieci: Mniej danych musi być przesyłanych do chmury, co prowadzi do płynniejszego działania sieci.
- Przetwarzanie i analiza w czasie rzeczywistym: Idealny do zastosowań wymagających natychmiastowego wglądu, takich jak automatyka przemysłowa, kontrola zapasów lub koordynacja reagowania kryzysowego.
Edge computing wykorzystuje inteligentną warstwę oprogramowania, która umożliwia lokalne przetwarzanie danych w celu zapewnienia natychmiastowego, praktycznego wglądu tam, gdzie jest to najbardziej potrzebne, minimalizując opóźnienia, które mogą wystąpić, gdy dane muszą podróżować tam iz powrotem między odległymi serwerami w chmurze.
Przypadki użycia Edge Computing
Przypadki użycia obliczeń brzegowych są tak zróżnicowane, jak branże, które polegają na danych w czasie rzeczywistym, aby uzyskać przewagę konkurencyjną.
W Scale Computing widzimy niektóre z atrakcyjnych przypadków użycia w następujących branżach:
- Handel detaliczny: Sklepy stacjonarne mogą wykorzystywać przetwarzanie brzegowe do analizowania zachowań klientów w czasie rzeczywistym za pomocą danych z czujników. Może to zapewnić wgląd w popularność produktów, wzorce ruchu i czas przebywania w sklepie. Sprzedawcy detaliczni mogą wykorzystać te dane do optymalizacji układów sklepów, personalizacji promocji i poprawy ogólnej obsługi klienta.
- Produkcja: W fabrykach przetwarzanie brzegowe może monitorować stan i wydajność sprzętu przemysłowego za pomocą czujników. Analizując dane z czujników, system może przewidzieć potencjalne awarie sprzętu i zaplanować konserwację zapobiegawczą przed wystąpieniem przestoju. Zmniejsza to opóźnienia w produkcji i obniża koszty związane z naprawami i wymianami.
- Sektor morski i transportowy: W sektorze morskim i transportowym przetwarzanie brzegowe może znacznie zwiększyć wydajność operacyjną i bezpieczeństwo. Przetwarzając dane z czujników pokładowych w czasie rzeczywistym, statki mogą optymalizować trasy, zmniejszać zużycie paliwa i przewidywać potrzeby konserwacyjne, nawet gdy znajdują się na środku oceanu i nie mają stałego połączenia z Internetem. Ta natychmiastowa analiza danych pomaga zapobiegać wypadkom i opóźnieniom, dostosowując się do zmieniających się warunków oraz poprawiając ogólną logistykę i zarządzanie flotą.
- Opieka zdrowotna: Szpitale mogą wykorzystywać przetwarzanie brzegowe do zarządzania danymi pacjentów zebranymi przez monitory zdrowia do noszenia. System może przetwarzać te dane lokalnie na urządzeniu lub na serwerze brzegowym, umożliwiając monitorowanie parametrów życiowych w czasie rzeczywistym i pozwalając na szybsze podejmowanie decyzji medycznych. Edge computing może być również wykorzystywany do bezpiecznego przechowywania i zarządzania dokumentacją medyczną pacjentów na brzegu sieci, poprawiając prywatność danych i kontrolę dostępu.
Edge computing może przekształcić każdą branżę, która opiera się na przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym i szybkim podejmowaniu decyzji na brzegu sieci.
Wraz z rosnącą liczbą urządzeń brzegowych, wydajne przetwarzanie stanie się coraz ważniejsze dla firm, aby uwolnić pełny potencjał Internetu rzeczy (IoT)
Edge-to-Cloud
Edge i chmura obliczeniowa nie muszą się wzajemnie wykluczać; często ze sobą współpracują.
Rozważmy ten schemat architektury brzegowej:
Przetwarzanie i przechowywanie danych odbywa się na urządzeniach brzegowych lub bramach, połączonych z chmurą za pośrednictwem Internetu. „edge-to-edge-to-cloud” umożliwia rozproszone przetwarzanie i analizę w czasie rzeczywistym na urządzeniach brzegowych, jednocześnie wykorzystując skalowalność i pamięć masową chmury do bardziej złożonych zadań.
Organizacje przyjmują architektury edge-to-cloud, aby przezwyciężyć te ograniczenia i wykorzystać zalety zarówno edge, jak i cloud computing. Podejście to płynnie integruje urządzenia brzegowe ze scentralizowanymi usługami w chmurze, tworząc kontinuum, w którym dane mogą płynnie przepływać między nimi.
Urządzenia brzegowe wstępnie przetwarzają i filtrują dane przed wysłaniem ich do chmury w celu dalszej analizy, przechowywania i długoterminowego wglądu. Ten hybrydowy model oferuje to, co najlepsze z obu światów, umożliwiając reagowanie w czasie rzeczywistym na brzegu sieci, jednocześnie wykorzystując skalowalność i moc obliczeniową chmury. Zasadniczo, przetwarzanie brzegowe w chmurze stanowi podstawę nowoczesnej infrastruktury cyfrowej, wspierając szeroki zakres aplikacji, które wymagają zwinności, skalowalności i niezawodności.
