Czym są obliczenia brzegowe?
Obliczenia brzegowe to rozproszona platforma obliczeniowa, która umożliwia urządzeniom IoT szybkie przetwarzanie i działanie na danych na krawędzi sieci
Objaśnienie przetwarzania brzegowego w chmurze
Przetwarzanie brzegowe umożliwia urządzeniom w lokalizacjach zdalnych przetwarzanie danych na „brzegu“ sieci przez te urządzenia lub serwer lokalny. A kiedy dane muszą być przetwarzane w centralnym centrum danych, przesyłane są tylko te najważniejsze, co minimalizuje opóźnienie.
Dlaczego firmy korzystają z przetwarzania brzegowego?
Firmy korzystają z przetwarzania brzegowego, aby skrócić czas odpowiedzi swoich urządzeń zdalnych i uzyskać bogatsze, bardziej aktualne i szczegółowe informacje na podstawie danych urządzenia. Przetwarzanie brzegowe umożliwia przetwarzanie w czasie rzeczywistym w lokalizacjach, w których zwykle nie byłoby to możliwe i zmniejsza wąskie gardła w sieciach i centrach danych obsługujących urządzenia brzegowe.
Bez przetwarzania brzegowego ogromna ilość danych generowanych przez urządzenia brzegowe przeciążałaby większość współczesnych sieci biznesowych, utrudniając wszystkie operacje objęte tą siecią. Koszty IT mogłyby eksplodować. Niezadowoleni klienci mogliby przenieść swoją firmę w inne miejsce. Cenne maszyny mogłyby zostać uszkodzone lub po prostu mniej wydajne. Ale co najważniejsze, bezpieczeństwo pracowników mogłoby zostać naruszone w branżach, które polegają na inteligentnych czujnikach, zapewniającym im bezpieczeństwo.
Jak działa przetwarzanie brzegowe?
Aby umożliwić działanie w czasie rzeczywistym inteligentnych aplikacji i czujników IoT, obliczenie brzegowe rozwiązuje trzy powiązane ze sobą wyzwania:
- Podłączenie urządzenia do sieci z lokalizacji zdalnej.
- Powolne przetwarzanie danych z powodu ograniczeń sieciowych lub obliczeniowych.
- Urządzenia brzegowe powodujące problemy z przepustowością sieci.
Postępy w technologiach sieciowych, takie jak sieć bezprzewodowa 5G, umożliwiły rozwiązanie tych problemów na skalę globalną i komercyjną. Sieci 5G mogą obsługiwać ogromne ilości danych – przepływające do i z urządzeń oraz centrów danych – w czasie zbliżonym do rzeczywistego. (Istnieje nawet sieć bezprzewodowa, która używa kryptowaluty, aby zachęcić użytkowników do rozszerzenia zasięgu na obszary bardziej niedostępne).
Jednak postępy w technologii bezprzewodowej są tylko częścią rozwiązania do tworzenia obliczeń brzegowych na dużą skalę. Selektywne uwzględnianie i wykluczanie danych w strumieniach danych za pośrednictwem sieci ma również kluczowe znaczenie dla zmniejszenia opóźnień i dostarczania wyników w czasie rzeczywistym.
Przykład obliczeń brzegowych:
Kamera bezpieczeństwa w odległym magazynie używa sztucznej inteligencji do identyfikowania podejrzanych działań i wysyła tylko te określone dane do głównego centrum danych w celu natychmiastowego przetwarzania. Dlatego zamiast obciążać sieć przez 24 godziny na dobę przez ciągłe przesyłanie całego materiału wideo, wysyła tylko odpowiednie klipy wideo. Zwalnia to przepustowość sieci firmy i zasoby obliczeniowe do innych zastosowań.
Więcej przykładów użycia przetwarzania brzegowego w chmurze:
- Sklep detaliczny odległy o 1,5 tys. km od głównego centrum danych firmy, używa bezprzewodowych terminali płatniczych do natychmiastowego przetwarzania płatności.
- Platforma naftowa na środku oceanu używa czujników IoT i sztucznej inteligencji, umożliwiających szybkie wykrywanie awarii sprzętu przed pogorszeniem ich stanu.
- System nawadniania w odległym gospodarstwie rolnym dostosowuje ilość wody używanej w czasie rzeczywistym, badając poziomy wilgotności gleby.
Dlaczego przetwarzanie brzegowe jest ważne?
Od bezpieczeństwa w miejscu pracy po ochronę i produktywność — zalety przetwarzania brzegowego są ogromne:
Bardziej wydajne operacje. Przetwarzanie brzegowe ułatwia przedsiębiorstwom optymalizację codziennych operacji dzięki szybkiemu przetwarzaniu dużych ilości danych w lokalizacjach lokalnych, w których są zbierane te dane lub w ich pobliżu. Jest to bardziej wydajne niż wysyłanie wszystkich zebranych danych do scentralizowanej chmury lub podstawowego centrum danych oddalonych o kilka stref czasowych, powodując nadmierne opóźnienia sieci i problemy z wydajnością.
Szybsze czasy odpowiedzi. Obliczenia brzegowe pomijają scentralizowane lokalizacje w chmurze i centrach danych, aby umożliwić firmom szybsze i niezawodne przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym lub niemal rzeczywistym. Weź pod uwagę opóźnienie danych, wąskie gardła sieci i obniżoną jakość danych, które mogą wystąpić podczas próby wysłania informacji z tysięcy czujników, kamer lub innych inteligentnych urządzeń do centralnego biura jednocześnie. Zamiast tego obliczenia brzegowe umożliwiają urządzeniom znajdującym się na brzegu sieci lub w jego pobliżu natychmiastowe powiadamianie kluczowych pracowników i sprzętu o awariach mechanicznych, zagrożeniach bezpieczeństwa i innych krytycznych zdarzeniach, dzięki czemu można szybko podjąć działania.
Większa produktywność pracowników. Przetwarzania brzegowe umożliwia firmom szybsze dostarczanie danych potrzebnych pracownikom do jak najefektywniejszego wykonywania obowiązków służbowych. Ponadto w inteligentnych miejscach pracy, które korzystają z automatyzacji i konserwacji predykcyjnej, przetwarzanie brzegowe zapewnia bezproblemowe działanie urządzeń potrzebnych pracownikom, bez zakłóceń i błędów, którym można łatwo zapobiec.
Większe bezpieczeństwo w miejscu pracy. W środowiskach roboczych, w których wadliwy sprzęt lub zmiany warunków pracy mogą powodować uszkodzenia lub mieć poważniejsze konsekwencje, czujniki IoT i przetwarzanie brzegowe mogą pomóc w zapewnieniu ludziom bezpieczeństwa. Na przykład na platformach wiertniczych, rurociągach naftowych i innych zdalnych przypadkach użycia przemysłowego, konserwacja predykcyjna i dane w czasie rzeczywistym analizowane w miejscu sprzętu lub w jego pobliżu mogą pomóc zwiększyć bezpieczeństwo pracowników i zminimalizować negatywny wpływ na środowisko.
Funkcjonalność w odległych lokalizacjach. Przetwarzanie brzegowe ułatwia korzystanie z danych zbieranych w lokalizacjach zdalnych, w których łączność z Internetem jest sporadyczna lub przepustowość sieci jest ograniczona – na przykład na pokładzie statku rybackiego na Morzu Beringa lub w winnicy we włoskim regionie. Dane operacyjne, takie jak jakość wody lub gleby, mogą być stale monitorowane przez czujniki, a działania wykonywane w razie potrzeby. Gdy łączność z Internetem będzie już dostępna, odpowiednie dane mogą być przesyłane do centralnego centrum danych w celu przetwarzania i analizy.
Zwiększone bezpieczeństwo. W przypadku przedsiębiorstw, ryzyko związane z bezpieczeństwem dodawania tysięcy czujników i urządzeń do własnej sieci jest prawdziwym problemem. Przetwarzanie brzegowe pomaga ograniczyć to ryzyko, umożliwiając przedsiębiorstwom lokalne przetwarzanie danych i przechowywanie ich w trybie offline. Zmniejsza to ilość danych przesyłanych przez sieć i pomaga przedsiębiorstwom być mniej narażonymi na zagrożenia bezpieczeństwa.
Niezależność danych. W przypadku zbierania, przetwarzania, przechowywania i używania danych klientów, organizacje muszą przestrzegać przepisów dotyczących prywatności danych w kraju lub regionie, w którym te dane są zbierane lub przechowywane – na przykład ogólne rozporządzenie o ochronie danych (RODO) Unii Europejskiej. Przenoszenie danych do chmury lub do podstawowego centrum danych poza granice kraju może utrudnić przestrzeganie przepisów dotyczących niezależności danych, ale dzięki przetwarzaniu brzegowemu firmy mogą zapewnić, że przestrzegają lokalne wytyczne dotyczące niezależności danych, przetwarzając i przechowując dane w pobliżu miejsca ich zbierania.
Obniżone koszty IT. Dzięki przetwarzaniu brzegowemu firmy mogą optymalizować swoje wydatki IT, przetwarzając dane lokalnie, a nie w chmurze. Oprócz minimalizowania kosztów firmy dotyczących przetwarzania i magazynowania w chmurze, przetwarzanie brzegowe zmniejsza koszty transmisji dzięki pozostawianiu niepotrzebnych danych w lokalizacji, w której są zbierane lub w jej pobliżu.
Przetwarzanie brzegowe — sprzęt i sieć
W przypadku przetwarzania brzegowego większość mocy obliczeniowej znajduje się fizycznie w miejscu lub w pobliżu miejsca, w którym są zbierane dane. Sprzęt przetwarzania brzegowego często składa się z następujących składników fizycznych:
Urządzenia brzegowe obejmują inteligentne kamery, termometry, roboty, drony, czujniki wibracji i inne urządzenia IoT. Chociaż niektóre urządzenia mają wbudowane możliwości obliczeniowe, pamięci i magazynu, nie wszystkie to robią.
Procesory to procesory CPU, procesory GPU i skojarzona pamięć, które zasilają brzegowe systemy obliczeniowe. Na przykład tym większa moc procesora ma brzegowy system obliczeniowy, tym szybciej może wykonywać zadania i tym więcej obciążeń może obsługiwać.
Klaster/serwery to grupy serwerów, które przetwarzają dane w lokalizacji brzegowej, na przykład w fabryce lub na statkach rybackich. Klastry/serwery brzegowe często mają za zadanie uruchamianie aplikacji przedsiębiorstwa, obciążeń przedsiębiorstwa i usług udostępnionych organizacji.
Bramy to brzegowe klastry/serwery, które wykonują podstawowe funkcje sieciowe, takie jak włączanie łączności bezprzewodowej, zapewnianie ochrony dzięki zaporze oraz przetwarzanie i przesyłanie danych urządzenia brzegowego.
Routery to urządzenia brzegowe łączące sieci. Na przykład router na brzegu sieci może być używany do łączenia sieci LAN przedsiębiorstwa z siecią WAN lub Internetem.
Przełączniki, które są również nazywane węzłami dostępu, łączą kilka urządzeń w celu utworzenia sieci.
Węzły to termin ogólny używanym do opisywania urządzeń brzegowych, serwerów i bram, które umożliwiają przetwarzanie brzegowe.
Jakie są niektóre cechy charakterystyczne sprzętu do obliczeń brzegowych?
Sprzęt obliczeń brzegowych musi być trwały i niezawodny. Często ten sprzęt musi być w stanie sprostać ekstremalnym warunkom atmosferycznym, środowiskowym i mechanicznym. W szczególności często musi to być:
Bez wentylatora i systemu wentylacji. Niezawodność jest kluczowa, szczególnie w branżach, w których usterki sprzętu mogą zatrzymać produkcję i narazić pracowników na niebezpieczeństwo. Sprzęt brzegowy musi być odcięty od pyłu, zabrudzeń, wilgotności i innych kwestii, które mogą go naruszyć.
Odporne na temperaturę. Sprzęt brzegowy jest często umieszczany na zewnątrz, w mroźnych, upalnych i wilgotnych warunkach atmosferycznych. Czasami jest nawet umieszczony pod wodą. Możliwość wytrzymywania temperatur poniżej zera i wrzenia jest koniecznością w wielu przypadkach.
Odporne na nagłe wstrząsy. Sprzęt musi być w stanie wytrzymywać wibracje i wstrząsy spowodowane przez inne maszyny lub czynniki środowiskowe. Kompilowanie tych składników bez wentylatorów, kabli i innych części wewnętrznych, które mogą łatwo się poluzować lub zostać uszkodzone jest niezbędne.
Mały rozmiar. W przypadku komputerów brzegowych kompaktowy rozmiar jest w cenie. Komputery te często muszą zmieścić się w zatłoczonych miejscach. Przykłady obejmują inteligentne kamery umieszczone na ścianach, półkach i sufitach oraz inteligentne termometry schowane w paczkach wysyłkowych.
Wyposażone w obszerne przestrzenie dyskowe. Komputery brzegowe zbierające duże ilości danych z urządzeń brzegowych, mogą wymagać znaczącego magazynu danych. Muszą również mieć możliwość szybkiego uzyskiwania dostępu do dużych ilości danych i przesyłania ich.
Zgodność z nowym i starszym sprzętem. Komputery brzegowe, szczególnie te działające w środowisku produkcyjnym lub fabrycznym, zwykle oferują różne porty We/Wy, w tym porty USB, COM, Ethernet i porty ogólnego przeznaczenia. Dzięki temu mogą łączyć się zarówno z nowym, jak i starszym sprzętem produkcyjnym, maszynami, urządzeniami, czujnikami i alarmami.
Stworzone z wieloma opcjami łączności. Komputery brzegowe zwykle obsługują zarówno łączność bezprzewodową, jak i przewodową. W ten sposób, jeśli połączenie z Internetem bezprzewodowo nie jest możliwe w zdalnym miejscu komercyjnym, takim jak farma lub statek na morzu, komputer nadal może połączyć się z Internetem w celu transmisji danych.
Obsługa kilku typów wejść zasilania. Komputery brzegowe często obsługują różne wejścia zasilania, aby obsłużyć ich szeroką gamę, która może wystąpić w lokalizacjach zdalnych. Wymagają one również funkcji ochrony przed przepięciami i ochrony zasilania, aby zapobiec uszkodzeniu elektrycznemu.
Chronione przed cyberatakami. Urządzenia brzegowe, które często nie mogą być zarządzane przez administratorów sieci tak rygorystycznie, jak ich odpowiedniki lokalne i w chmurze, są zwykle bardziej podatne na błędy. Aby chronić je przed złośliwym oprogramowaniem i innymi cyberatakami, urządzenia brzegowe muszą być wyposażone w narzędzia zabezpieczeń, takie jak zapory i systemy wykrywania nieautoryzowanego dostępu oparte na sieci.
Odporne na naruszenia. Ponieważ urządzenia brzegowe są często używane w odległych lokalizacjach, w których nie można ich regularnie monitorować, należy je skompilować tak, aby chronić je przed kradzieżą, wandalizmem i nieautoryzowanym dostępem fizycznym.
Przetwarzanie w chmurze a obliczenia brzegowe a obliczenia we mgle
Obliczenia brzegowe i przetwarzanie we mgle to pośrednie technologie przetwarzania danych, które ułatwiają przenoszenie danych zebranych przez urządzenia IoT w lokalizacjach zdalnych do chmury firmy. Przyjrzyjmy się, czym różnią się obliczenia brzegowe od obliczeń we mgle czy w chmurze oraz jak te trzy metody współpracują ze sobą:
Przetwarzanie w chmurze umożliwia firmom przechowywanie, przetwarzanie i pracę z danymi na serwerach zdalnych, hostowanych przez Internet. Komercyjni dostawcy przetwarzania w chmurze, tacy jak Microsoft Azure, oferują cyfrowe platformy obliczeniowe i kolekcje usług, których firmy mogą używać do zmniejszania lub eliminowania fizycznej infrastruktury IT i związanych z nią kosztów. Przetwarzanie w chmurze umożliwia również organizacjom dostarczanie bezpiecznych funkcji pracy zdalnej swoim pracownikom, łatwiejsze skalowanie danych i aplikacji oraz korzystanie z IoT.
Przetwarzanie brzegowe umożliwia przechwytywanie, przetwarzanie i analizę danych w najbardziej oddalonym miejscu sieci organizacji: „brzegu“. Umożliwia to organizacjom i branżom pracę z pilnymi danymi w czasie rzeczywistym, czasami nawet bez konieczności komunikowania się z podstawowym centrum danych, a często wysyłając do niego tylko najistotniejsze dane w celu szybszego przetwarzania. Oszczędza to podstawowe zasoby obliczeniowe, takie jak sieci w chmurze, przed nadmierną ilością nieistotnymi danymi, co zmniejsza opóźnienie dla całej sieci. Obniża to również koszty eksploatacji sieci.
Rozważmy naftową platformę wiertniczą działającą na środku oceanu. Czujniki, które śledzą informacje, takie jak głębokość odwiertu, ciśnienie powierzchniowe i wskaźnik przepływu płynów, mogą nie tylko pomóc zapewnić bezproblemowe działanie maszyn na platformie, ale również zapewnić bezpieczeństwo pracowników i środowiska. Aby to zrobić bez niepotrzebnego spowalniania sieci, czujniki wysyłają dane tylko o krytycznych potrzebach konserwacyjnych, usterkach sprzętu i szczegółach bezpieczeństwa pracowników, co umożliwia identyfikowanie problemów i reagowanie na nie w czasie niemal rzeczywistym.
Środowisko obliczeniowe Fog umożliwia tymczasowe przechowywanie i analizowanie danych w warstwie obliczeniowej między chmurą a urządzeniem brzegowym w przypadkach, gdy przetwarzanie danych brzegowych nie jest możliwe z powodu ograniczeń obliczeniowych urządzeń brzegowych.
Odpowiednie dane mogą być wysyłane z mgły do serwerów w chmurze w celu długoterminowego przechowywania oraz przyszłej analizy i użycia. Nie wysyłając wszystkich danych urządzeń brzegowych do centralnego centrum danych na potrzeby przetwarzania, przetwarzanie we mgle umożliwia firmom zmniejszenie obciążenia serwerów w chmurze, co pomaga zoptymalizować wydajność IT.
Rozważmy na przykład firmę zarządzającą budynkami, która używa inteligentnych urządzeń do automatyzowania kontroli temperatury, wentylacji, oświetlenia, zraszaczy oraz alarmów pożarowych i zabezpieczających we wszystkich swoich budynkach. Zamiast stale przesyłać dane do głównego centrum danych z tych czujników, firma ma w każdym budynku serwer, który zarządza bezpośrednimi problemami i wysyła zagregowane dane do głównego centrum danych tylko wtedy, gdy ruch sieciowy i zasoby obliczeniowe mają nadmiarową pojemność. Ta warstwa przetwarzania we mgle umożliwia firmie maksymalizowanie efektywności IT bez obniżania wydajności.
Należy pamiętać, że przetwarzanie brzegowe nie zależy od mgły obliczeniowej. Przetwarzanie we mgle jest po prostu dodatkową opcją, która pomaga firmom zwiększyć szybkość, wydajność i efektywność, w niektórych scenariuszach przetwarzania brzegowego.
Przypadki użycia i przykłady przetwarzania brzegowego
Urządzenia IoT i obliczenia brzegowe szybko zmieniają sposób, w jaki branże na całym świecie współpracują z danymi. Poniżej przedstawiono niektóre z najbardziej istotnych przypadków użycia obliczenia brzegowe w biznesie:
Obliczenia brzegowe dla oddziałów. Inteligentne urządzenia i czujniki zmniejszają liczbę zasobów potrzebnych do uruchamiania oddziałów firmy. Rozważ użycie połączonych z Internetem kamer bezpieczeństwa lub kontrolek HVAC – czujników, które wykrywają, kiedy kopiarki wymagają naprawy. Wysyłając tylko najważniejsze alerty urządzeń do głównego centrum danych firmy, obliczenia brzegowe pomagają zapobiegać przeciążeniu serwera i opóźnieniom, jednocześnie znacznie poprawiając czas odpowiedzi na problemy oddziału.
Obliczenia brzegowe dla produkcji. Czujniki w fabrykach mogą służyć do monitorowania sprzętu pod kątem rutynowych problemów i usterek konserwacji, a także zapewniania bezpieczeństwa pracownikom. Ponadto inteligentny sprzęt w fabrykach i magazynach może zwiększyć produktywność, obniżyć koszty produkcji i zapewnić kontrolę jakości. Przechowywanie danych i analiz w fabryce zamiast wysyłania ich do scentralizowanego centrum danych może pomóc uniknąć kosztownych i potencjalnie niebezpiecznych opóźnień.
Obliczenia brzegowe dla energii. Firmy energetyczne i użyteczności publicznej korzystają z czujników IoT i obliczeń brzegowych, aby zwiększyć wydajność, zautomatyzować sieć energetyczną, uprościć konserwację i zrównoważyć luki w łączności sieciowej w lokalizacjach zdalnych. Wieże użytkowe, farmy wiatrowe, platformy naftowe i inne zdalne źródła energii mogą być wyposażone w urządzenia IoT, które są w stanie sprostać trudnych warunkom atmosferycznym i innym wyzwaniom środowiskowym. Te urządzenia mogą przetwarzać dane w lokalizacji źródła energii lub w jej pobliżu i wysyłać tylko najistotniejsze dane do głównego centrum danych. W sektorach ropy naftowej i gazu, czujniki IoT i obliczenia brzegowe zapewniają podstawowe alerty bezpieczeństwa w czasie rzeczywistym, które powiadamiają kluczowych pracowników o niezbędnych naprawach i niebezpiecznych usterkach sprzętu, które mogą prowadzić do wybuchów lub innych awarii.
Obliczenia brzegowe dla rolnictwa. Obliczenia brzegowe mogą pomóc zwiększyć wydajność i rentowność upraw. Odporne na warunki atmosferyczne czujniki IoT i drony mogą pomóc rolnikom monitorować temperaturę i wydajność sprzętu; analizować glebę, światło i inne dane środowiskowe; zoptymalizować ilość wody i odżywek używanych w uprawach; i bardziej efektywnie określać czas zbiorów. Obliczenia brzegowe sprawiają, że korzystanie z technologii IoT jest bardziej ekonomiczne nawet w lokalizacjach zdalnych, w których łączność sieciowa jest ograniczona.
Obliczenia brzegowe dla sprzedaży detalicznej. Duże sklepy detaliczne często zbierają ogromne ilości danych w poszczególnych sklepach. Korzystając z obliczeń brzegowych, sprzedawcy detaliczni mogą wyodrębniać bardziej szczegółowe informacje biznesowe i reagować na nie w czasie rzeczywistym. Na przykład sprzedawcy detaliczni mogą zbierać dane dotyczące ruchu pieszego klientów, śledzić dane punktów sprzedaży i monitorować powodzenie kampanii promocyjnych we wszystkich swoich sklepach oraz używać tych lokalnych danych do skuteczniejszego zarządzania zapasami i podejmowania szybszych, bardziej świadomych decyzji biznesowych.
Obliczenia brzegowe dla opieki zdrowotnej. Zastosowania obliczeń brzegowych w sektorze opieki zdrowotnej są ogromne. Czujniki temperatury wysyłane razem ze szczepionkami mogą pomóc w zapewnieniu ich integralności na każdym etapie łańcucha dostaw. Sprzęt medyczny w domu, taki jak inteligentne komputery CPAP i monitory serca, może zbierać dane pacjentów i wysyłać odpowiednie informacje do lekarzy i sieci opieki zdrowotnej pacjenta. Szpitale mogą lepiej obsługiwać pacjentów za pomocą technologii IoT, która nie tylko śledzi parametry życiowe pacjentów, ale pozwala również dokładnie zlokalizować sprzęt medyczny, taki jak wózki inwalidzkie czy nosze.
Obliczenia brzegowe dla pojazdów autonomicznych. Prawie nie ma marginesu błędu w przypadku samochodów autonomicznych, taksówek, samochodów dostawczych i ciężarówek. Obliczenia brzegowe umożliwiają im natychmiastowe i poprawne reagowanie na sygnały drogowe, warunki drogowe, przeszkody, pieszych i inne pojazdy w czasie rzeczywistym.
Usługi obliczania brzegowego
W miarę wzrostu liczby powszechnego wdrażania usług przetwarzania brzegowego w chmurze, zwiększyły się również typy powiązanych usług wspierających ich użycie. Dzisiejsze usługi obliczania brzegowego wykraczają daleko poza urządzenia i sieć, aby uwzględniać rozwiązania, takie jak:
- Uruchamianie sztucznej inteligencji, analiza i inne możliwości biznesowe na urządzeniach IoT.
- Konsolidacja danych brzegowych na dużą skalę i eliminacja silosów danych.
- Wdrażanie, zdalne zarządzanie obciążeniami brzegowymi i pomoc w ich zabezpieczaniu.
- Optymalizacja kosztów działania rozwiązań brzegowych.
- Umożliwianie urządzeniom szybsze reagowanie na zmiany lokalne.
- Zapewnianie niezawodnej działalności urządzenia w wydłużonych okresach w trybie offline.
Najnowsze rozwiązania obejmują usługi ułatwiające stosowanie obliczeń brzegowych za pomocą typowych technologii, takich jak bazy danych, systemy operacyjne, cyberbezpieczeństwo, rejestry łańcuchów bloków czy zarządzanie infrastrukturą.
Przykłady usług przetwarzania brzegowego firmy Microsoft:
Azure IoT Edge
Rozszerzanie rozwiązań inteligentnych i analiz w chmurze na urządzenia brzegowe
Azure Stack Edge
Przenieś zasoby obliczeniowe, magazynowe i inteligentne platformy Azure na brzeg sieci dzięki urządzeniom zarządzanym przez platformę Azure
Azure FXT Edge Filer
Obsługa obciążeń HPC za pomocą hybrydowego rozwiązania do optymalizacji magazynu
Azure SQL Edge
Uzyskaj dostęp do szczegółowych danych w czasie rzeczywistym dla serwerów, bram i urządzeń IoT
Azure Data Box
Przenieś przechowywane lub testowe dane na platformę Azure i do przetwarzania brzegowego w sposób szybki i opłacalny
Menedżer funkcji sieciowych platformy Azure
Wdrażaj funkcje sieciowe 5G i SD-WAN oraz zarządzaj nimi na urządzeniach brzegowych
Windows dla IoT
Twórz inteligentne rozwiązania brzegowe za pomocą narzędzi deweloperskich klasy korporacyjnej, pomocy technicznej i zabezpieczeń
Avere vFXT for Azure
Uruchamiaj oparte na plikach obciążenia o wysokiej wydajności w chmurze
Azure Front Door
Szybkie, niezawodne i bezpieczniejsze dostarczanie zawartości w chmurze dzięki inteligentnej ochronie przed zagrożeniami
Poufny rejestr platformy Azure
Przechowuj nieustrukturyzowane metadane w łańcuchu bloków przy użyciu usługi zarządzanej interfejsu API REST
Azure Sphere
W sposób bezpieczny połącz urządzenia obsługiwane przez mikrokontrolery z warstwy sprzętowej do chmury
Uwaga dotycząca sztucznej inteligencji i analitycznych usług przetwarzania brzegowego
Usługi sztucznej inteligencji i analizy dla urządzeń brzegowych są szczególnie przydatne w celu poprawy automatyzacji, produktywności, konserwacji i bezpieczeństwa. Oto tylko jeden przykład: wdrożenie modeli predykcyjnych w kamerach na terenie fabryki może pomóc w wykrywaniu problemów z kontrolą jakości i bezpieczeństwem. W takim przypadku, rozwiązanie wyzwala alert i przetwarza dane lokalnie w celu wykonania natychmiastowej akcji lub wysyła je do chmury w celu natychmiastowej analizy przed podjęciem działania.
Uzyskaj więcej badań i zasobów dotyczących obliczeń brzegowychCzęsto zadawane pytania
-
Obliczenie brzegowe to technologia sieci, która umożliwia urządzeniom w lokalizacjach zdalnych przetwarzanie danych i wykonywanie działań w czasie rzeczywistym. Polega to na minimalizowaniu opóźnienia sieci poprzez przetwarzanie większości danych na „krawędzi“ sieci, na przykład przez samo urządzenie lub przez serwer znajdujący się w pobliżu, i wysyłanie tylko najbardziej przydatnych danych do głównego centrum danych na potrzeby niemal natychmiastowego ich przetwarzania.
-
„Obliczenie brzegowe w chmurze” to inne określenie „obliczenia brzegowego“ — te dwa terminy oznaczają to samo: umożliwienie urządzeniom w lokalizacjach zdalnych przetwarzania danych i wykonywania działań w czasie rzeczywistym poprzez minimalizowanie opóźnienia sieci.
-
Technologia obliczania brzegowego obejmuje rozwiązania sieciowe i sprzętowe, aby umożliwić działanie urządzeń inteligentnych w środowiskach zdalnych i wymagających, bez konieczności pełnego połączenia z siecią centralną. Rozwiązania sieciowe obejmują technologie, takie jak 5G i rozwiązania, które pomagają zmniejszyć opóźnienie przez zminimalizowanie ilości danych przesyłanych przez sieć. Typowe urządzenia brzegowe to m.in. kamery, czujniki, serwery, procesory, przełączniki i routery, które łączą się przez sieć z centralnym centrum danych. W wielu przypadkach urządzenia brzegowe wykorzystują sztuczną inteligencję lokalnie i wysyłają tylko pewne dane krytyczne do podstawowego centrum danych w celu dodatkowego przetwarzania.
-
Obliczenie brzegowe jest często używane w takich miejscach jak fabryki, sklepy, kontenery wysyłkowe, szpitale, place budowy, sieci energetyczne i gospodarstwa rolne, a nawet międzynarodowa stacja kosmiczna, gdzie urządzenia lub czujniki muszą działać w czasie rzeczywistym, ale mają ograniczoną łączność z podstawowym centrum danych. Dzięki temu firmy mogą wykonywać takie czynności, jak używanie czujników w celu zapewnienia bezpiecznego i wydajnego działania maszyn, wykrywanie, kiedy zapasów jest za mało na półkach sklepowych, zwiększanie lub zmniejszanie nawadniania gospodarstw rolnych na podstawie wilgotności gleby oraz wykrywanie, kiedy pracownicy mogą znajdować się w stanie zagrożenia.