От шахт до покемонов: периферийные вычисления перемещаются в центр внимания21.10.2019 10:36

21.10.2019, Пн, 10:20, Мск

Время от времени на ИТ-рынке меняется парадигма. То последним словом информационных технологий считаются централизованные вычисления, то — распределенные. Не успели попасть в центр внимания облака, как их готовы сменить периферийные (или граничные) вычисления, в которых основная роль в обработке данных ложится на небольшие и относительно маломощные устройства, расположенные, как явствует из названия, на границе сети.

Периферийные вычисления: что это такое и для чего они нужны

Облачные вычисления вступают в эпоху децентрализации, а вычислительные ресурсы, системы хранения данных и сети будут приближены к потребителям, полагают аналитики. Так, по прогнозу Gartner, к 2021 г. до 40% предприятий в мире разработают стратегии внедрения периферийных вычислений (edge computing), а согласно оценкам McKinsey, объем мирового рынка оборудования для периферийных вычислений к 2025 г. составит $175–215 млрд.

Для чего же потребовалась эта новая ИТ-архитектура? Проблема в том, что все больше данных создается «периферийными» устройствами (датчиками, видеокамерами, различными устройствами интернета вещей, ИВ). Число этих устройств стремительно растет, уже к 2020 г., их, по различным оценкам, будет от 5 до 10 млрд.

В ближайшие годы объемы данных, накопленных частными лицами и организациями, будут стремительно расти

Источник: IDC, 2018

Пересылать эти данные для обработки в основной ЦОД в полном объеме не всегда целесообразно — во многих случаях решения на их основе надо принимать «здесь и сейчас». А передача «в центр» приводит к задержкам даже при хороших каналах связи, а устройства интернета вещей часто работают там, где таких каналов нет — на шахтах, рудниках, нефтяных скважинах.

Поэтому управление данными, их хранением и обработкой из традиционных ЦОД и облаков смещается на границу сети, ближе к точкам генерации данных и к потребителям решений на их основе. Так как, когда данные обрабатываются непосредственно по месту сбора, их можно анализировать и использовать гораздо быстрее.

В результате, по оценке Gartner, к 2020 г. до половины объема корпоративных данных будет обрабатываться «на краю», сегодня этот показатель — около 10%.

Что дает перенос обработки данных на край сети? Во-первых, уже упоминавшиеся малые задержки между созданием данных, их анализом и принятием решения на их основе. Возможность реагирования в реальном времени может быть критическим фактором во многих сферах. Во-вторых — такие системы надежнее (поскольку у них нет единой точки отказа, они могут работать при «отключении» облака) и эффективнее (затраты на создание централизованной системы для обработки большого объема данных и управление ею весьма велики).

Ну и, наконец, они безопаснее — поскольку не требуется отправка всех данных «в центр». Кроме того, часто необходимо обрабатывать данные в соответствии с принятыми нормативными правилами и корпоративными стандартами, которые часто не допускают отправку данных куда-либо (например, за рубеж) для централизованной обработки. На передачу агрегированных, обезличенных данных часто ограничения слабее.

Архитектура граничных вычислений

Как правило, архитектура edge-систем трехзвенная. В двузвенной («умное граничное устройство плюс центральный ЦОД или облако») ядру ИТ-системы приходится иметь дело со слишком большим количеством входных потоков данных, да и следить за бесперебойностью работы всех устройств довольно затруднительно.

Трехзвенная состоит из «ядра» (облака, центрального ЦОДа), граничных устройств и промежуточного слоя, именуемого «туманом». Такое название он получил потому, что составляющие «туман» промежуточные вычислительные системы подобно настоящему туману спускаются почти до «земли», до граничных устройств. «Туман» состоит из микрооблаков, микроЦОДов, отдельных серверов, вынесенных из центрального ЦОД на периферию, поближе к источникам данных.

Данные собираются на краю сети, если собирающее их устройство обладает собственным интеллектом — проходит там первичную обработку, если нет — пересылаются в оборудование «туманного» слоя. Тот обрабатывает данные и принимает на их основе решения. Какие-то данные (сырые или агрегированные) отправляются «в центр» на хранение.

Иногда составляющие архитектуры обозначаются по-другому — промежуточный уровень именуется «edge», а граничный — «endpoint», но суть от этого не меняется.

В каких областях периферийные вычислений особенно востребованы — сейчас и в 2025 году

В первую очередь периферийные вычисления востребованы, конечно, там, где решения надо принимать безотлагательно. Автономным транспортным системам надо реагировать на дорожную обстановку мгновенно, менять скорость, направление, а то и маршрут в целом. Предполагается, что какую-то связь с центральным облаком они будут иметь, но оперативные решения придется принимать «на борту».

Требуют быстрого принятия решений и многие производственные процессы. Системы управления высокопроизводительными конвейерами принимают от 20 до 30 решений в секунду, времени на обработку данных «на стороне» у них тоже нет.

Еще один пример периферийных вычислений — это «интеллектуальный» интернет вещей. В классической модели ИВ предполагается, что все устройства пересылают данные «в центр». Обработка данных на границе (в локальных ЦОДах, «микрооблаках» и даже на самих устройствах) повышает эффективность и надежность такой системы.

Один из самых известных «в быту» вариантов использования периферийных вычислений — системы дополненной и смешанной реальности. Например, известная игра в покемонов была бы невозможна без обработки информации на самом смартфоне игрока, а не центральных серверах игры.

В целом, по мнению аналитиков McKinsey, технологии периферийных вычислений пригодятся во многих отраслях. В своем отчете «New demand, new markets: What edge computing means for hardware companies» они представили более 100 вариантов использования периферийный вычислений в 11 наиболее перспективных, с их точки зрения, отраслях (кроме того граничные вычисления используются в кросс-отраслевых решениях).

Использование граничных вычислений в наиболее перспективных отраслях

Источник: McKinsey, 2018

Если судить по количеству кейсов, найденных McKinsey, то самые продвинутые по части использования граничных вычислений — транспортные компании (еще до внедрения беспилотных автомобилей). Второе место принадлежит добывающим отраслям, которым необходимо отслеживать работу техники на удаленных объектах — шахтах, рудниках и скважинах. Третье делят между собой делят четыре сферы деятельности, у каждой из которых свои резоны использовать вычисления на границе. Но видно, что к 2025 г. список лидеров (определяемый уже не количеством кейсов, а объемами продаж) изменится, в частности — резко вырастет применение граничных вычислений в сфере развлечений и в кросс-отраслевых решениях.

Полный текст статьи читайте на CNews