Пропустить навигацию

Что собой представляют пограничные вычисления?

Пограничные вычисления дают возможность устройствам Интернета вещей обрабатывать данные и реагировать на них в реальном времени или почти реальном времени за счет обработки данных на периметре сети.

Описание пограничных вычислений

Благодаря пограничным вычислениям устройства в удаленных расположениях могут обрабатывать данные на "границе" сети: либо на самом устройстве, либо на локальном сервере. Если же нужно обработать данные в главном центре обработки данных, то туда передаются только наиболее важные данные. За счет этого снижаются задержки.

Зачем предприятия используют пограничные вычисления?

Компании используют пограничные вычисления, чтобы ускорить реагирование удаленных устройств и получать более своевременные и полные аналитические данные на основе данных устройств. Благодаря пограничным вычислениям можно реализовать вычисления в реальном времени в местах, где это ранее было невозможно; при этом также исключаются узкие места в сетях и в центрах обработки данных, которые поддерживают пограничные устройства.

Без пограничных вычислений современные сети бизнеса будут перегружены огромным объемом данных, которые поступают от пограничных устройств: работа затронутых сетей прекратится. Расходы на ИТ резко возрастут. Недовольные клиенты будут искать других партнеров по бизнесу. Ценное оборудование может быть повреждено или просто будет работать менее эффективно. Важнее всего, что может возникнуть угроза безопасности работников в отраслях, где безопасность обеспечивается интеллектуальными датчиками.

Как работают пограничные вычисления?

Чтобы сделать функциональность реального времени доступной для интеллектуальных приложений и датчиков Интернета вещей, пограничные системы решают три взаимосвязанные проблемы:

  • подключение устройства к сети из удаленного расположения;
  • медленная обработка данных из-за ограничений сетевых или вычислительных ресурсов;
  • пограничные устройства вызывают проблемы с пропускной способностью сети.

За счет появления новых сетевых технологий, таких как беспроводные подключения 5G, можно решать эти проблемы на глобальном коммерческом уровне. Сети 5G могут обрабатывать огромные объемы данных, передающихся между устройствами и центрами обработки данных, почти в реальном времени (существует даже беспроводная сеть, которая использует криптовалюту, чтобы стимулировать пользователей расширить охват сетей до труднодоступных областей).

Развитие беспроводных технологий — лишь часть решения, благодаря которому пограничные вычисления стали пригодными для крупномасштабного использования. Тщательный отбор данных (какие данные следует передавать по сети, а какие — нет) также важен для снижения задержек и получения результатов в реальном времени. Например:

Камера безопасности на удаленном складе использует искусственный интеллект, чтобы выявлять подозрительные действия, и отправляет только эти конкретные данные в главный центр обработки данных. Таким образом, камера не загружает сеть круглосуточно, непрерывно передавая видео, а отправляет только релевантные фрагменты видеозаписи. Это позволяет высвободить пропускную способность сетей компании и вычислительные ресурсы для других задач.

Другие сценарии использования, реализованные за счет пограничных вычислений:

  • розничный магазин на расстоянии 1000 миль от главного центра обработки данных компании использует кассовые устройства для мгновенной обработки платежей;
  • нефтедобывающая платформа в океане использует датчики Интернета вещей и искусственный интеллект, чтобы быстро обнаруживать неисправности оборудования на ранних этапах;
  • система ирригации на отдаленном поле регулирует количество воды для полива в реальном времени, определяя уровень влажности почвы.

Почему важны облачные вычисления?

У пограничных вычислений немало преимуществ в ряде областей, от безопасности на рабочем месте до защиты и производительности:

Более эффективная работа. Пограничные вычисления помогают оптимизировать повседневную работу компаний за счет быстрой обработки больших объемов данных локально, на месте сбора данных. Это эффективнее, чем отправлять все собранные данные в централизованное облако или в главный центр обработки данных, находящийся в другом часовом поясе, поскольку при этом неизбежны значительные задержки в сети и проблемы с производительностью.

Ускоренное реагирование. За счет исключения централизованного облака и центров обработки данных компании могут быстрее и надежнее обрабатывать больше данных в реальном времени или почти в реальном времени. Подумайте, какие проблемы, связанные с задержками при передаче данных, узкими местами в сети и снижением качества данных могут возникнуть при попытке отправить информацию в центральный офис с тысяч датчиков, камер и других интеллектуальных устройств одновременно. Благодаря применению пограничных вычислений устройства, находящиеся на периметре сети или рядом с ним, могут мгновенно оповещать основной персонал и системы о механических повреждениях, угрозах безопасности и о других критических инцидентах, чтобы можно было быстро отреагировать на них.

Повышение производительности сотрудников. Пограничные вычисления позволяют организациям быстрее доставлять данные, нужные сотрудникам для выполнения работы с наибольшей эффективностью. Кроме того, на интеллектуальных рабочих местах, где используется автоматизация и прогнозное обслуживание, пограничные вычисления обеспечивают бесперебойную работу оборудования, устраняя легко предотвращаемые ошибки.

Повышенная безопасность на рабочем месте. В рабочей среде, где неисправности оборудования или изменения условий работы могут привести к травмам или еще более серьезным последствиям, датчики Интернета вещей и пограничные вычисления помогут обеспечить безопасность персонала. Например, на морских нефтедобывающих платформах, нефтепроводах и других отдаленных промышленных объектах можно проводить прогнозное обслуживание и анализ данных в реальном времени непосредственно у оборудования или рядом с ним: это поможет повысить уровень безопасности работников и снизить воздействие на окружающую среду.

Функциональность в удаленном расположении. Пограничные вычисления упрощают использование данных, сбор которых производится на удаленных объектах, где подключение к Интернету работает не всегда или ограничена пропускная способность сетей (например, на борту рыболовецкого траулера в Беринговом море или на винограднике в сельской местности в Италии). Датчики могут постоянно отслеживать операционные данные, такие как качество воды или почвы, и реагировать при необходимости. При восстановлении подключения к Интернету можно передать релевантные данные в главный центр обработки данных для обработки и анализа.

Повышенная безопасность. Предприятия подвергаются высокому риску при добавлении в свою сеть тысяч датчиков и устройств, подключенных к Интернету. Пограничные вычисления помогают снизить этот риск, поскольку они дают возможность предприятиям обрабатывать данные локально и хранить их автономно. При этом снижается объем данных, передаваемых по сети, а предприятия становятся менее уязвимыми к угрозам безопасности.

Суверенитет данных. При сборе, обработке, хранении и ином использовании данных клиентов организации должны соблюдать регламенты конфиденциальности данных, действующие в регионе, где осуществляется сбор или хранение данных, — например, Общий регламент по защите данных (GDPR) Евросоюза. Если данные, перемещаясь в облако или в главный центр обработки данных, пересекают государственные границы, соблюдать правила суверенитета данных может быть непросто. Если применять пограничные вычисления, чтобы обрабатывать и хранить данные рядом с местом их сбора, выполнение таких требований упрощается.

Снижение затрат на ИТ. Используя пограничные вычисления, компании могут оптимизировать расходы на ИТ, обрабатывая данные локально, а не в облаке. При этом не только снижаются затраты на облачную обработку и хранение данных, но также и удешевляется передача данных, поскольку передаются только те данные, которые невозможно обработать прямо на месте их получения или рядом с ним.

Оборудование и сети для пограничных вычислений

В пограничных вычислениях наибольшая вычислительная мощность физически расположена в месте сбора данных или рядом с ним. Оборудование для пограничных вычислений часто состоит из следующих физических компонентов:

Пограничные устройства — это интеллектуальные камеры, термометры, роботы, дроны, датчики вибрации и прочие устройства Интернета вещей. Некоторые устройства оснащены встроенными вычислительными ресурсами, памятью и системами хранения данных, но не все.

Процессоры — это ЦП, ГП и связанная с ними память в пограничных вычислительных системах. Например, чем выше мощность ЦП у такой системы, тем быстрее она может выполнять задачи, и тем больше нагрузок она может поддерживать.

Кластеры и серверы — это группы серверов, обрабатывающие данные в пограничном расположении, например, в производственных цехах или на коммерческих рыбных промыслах. Пограничные кластеры и серверы часто используются для запуска корпоративных приложений, корпоративных рабочих нагрузок и общих служб организации.

Шлюзы — это пограничные кластеры и серверы, выполняющие основные сетевые функции: они поддерживают беспроводные подключения, обеспечивают защиту с помощью брандмауэров, а также обрабатывают и передают данные пограничных устройств.

Маршрутизаторы — это пограничные устройства, которые подключают сети. Например, маршрутизатор на периметре может использоваться для подключения локальной сети предприятия к глобальной сети или к Интернету.

Коммутаторы, также называемые узлами доступа, подключают несколько устройств для образования сети.

Узлы — это общий термин, описывающий пограничные устройства, серверы и шлюзы, поддерживающие пограничные вычисления.

Каковы некоторые характеристики пограничного оборудования?

Пограничное оборудование должно быть безотказным и надежным. Этому оборудованию зачастую приходится выдерживать неблагоприятную погоду, различные факторы воздействия окружающей среды и механические условия. В частности, такое оборудование обычно должно обладать следующими характеристиками:

Без вентиляторов и вентиляции. Надежность имеет первостепенное значение, особенно в отраслях, где неисправности оборудования могут привести к остановке производства и к опасности для работников. Поэтому пограничное оборудование должно быть надежно изолировано от пыли, грязи, влаги и других веществ, способных нарушить его работу.

Устойчивость к воздействию температуры. Пограничное оборудование часто размещается вне помещений в местах с морозным, жарким или влажным климатом. Иногда такое оборудование и вовсе находится под водой. Во многих случаях устройства должны выдерживать как крайне низкую, так и крайне высокую температуру.

Устойчивость к внезапным движениям. Оборудование должны выдерживать вибрацию и удары, вызванные оборудованием или природными факторами. Важно создавать такие компоненты без использования вентиляторов, кабелей и других внутренних деталей, которые могут легко разболтаться или сломаться.

Компактность. Это важнейшая характеристика компьютеров для пограничных вычислений. Такие компьютеры приходится размещать в ограниченном пространстве. Например, интеллектуальные камеры устанавливают на стенах, на полках и на потолках, а интеллектуальные термометры — внутри транспортных коробок.

Высокая емкость хранилища. Пограничным компьютерам, собирающим огромные объемы данных с пограничных устройств, может требоваться хранилище данных большого объема. Компьютеры должны иметь возможность быстро обращаться к данным и быстро перемещать большие объемы данных.

Совместимость с новым и устаревшим оборудованием. Пограничные компьютеры, особенно если они работают в производственной или фабричной среде, обычно оснащены широким набором портов ввода-вывода, включая USB, последовательные порты, Ethernet и порты общего назначения. Это дает возможность подключать как новое, так и устаревшее оборудование, устройства, датчики и сигнальные системы.

Встроенная поддержка разных типов подключений. Пограничные компьютеры обычно поддерживают как проводные, так и беспроводные подключения. Если беспроводное подключение к Интернету недоступно на удаленном коммерческом объекте, например на ферме или на корабле, компьютер все равно сможет подключиться к Интернету для передачи данных.

Поддержка нескольких источников электропитания. Пограничные компьютеры часто поддерживают несколько вариантов электропитания, чтобы можно было использовать самые разные источники электричества, доступные в удаленных расположениях. Также требуются функции защиты от бросков напряжения в сети и от перегрузки по напряжению, чтобы предотвратить повреждения устройств, вызванные неполадками электропитания.

Защита от кибератак. Администраторы зачастую не могут управлять пограничными устройствами настолько же эффективно, как устройствами в локальной и облачной среде, поэтому пограничные устройства более уязвимы для злоумышленников. Чтобы защитить такие устройства от вредоносных программ и других кибератак, пограничные устройства должны быть оснащены средствами безопасности, такими как брандмауэры и сетевые системы обнаружения вторжения.

Устойчивость к незаконным изменениям. Пограничные вычислительные устройства зачастую используются в отдаленных местах, где невозможно постоянно наблюдать за ними, поэтому они должны быть надежно защищены от кражи, вандализма и несанкционированного физического доступа.

Облачные, пограничные и "туманные" вычисления

Пограничные и "туманные" вычисления — это промежуточные вычислительные технологии, помогающие перемещать в облако компании данные, собранные устройствами Интернета вещей в удаленных расположениях. Поговорим о различиях между пограничными, облачными и "туманными" вычислениями, а также о том, как эти три технологии работают вместе.

Облачные вычисления дают возможность компаниям хранить и обрабатывать данные, а также иным образом работать с данными, размещенными в Интернете. Коммерческие поставщики облачных вычислений, такие как Microsoft Azure, предлагают цифровые вычислительные платформы и наборы служб, с помощью которых компании могут сократить или полностью упразднить собственную физическую ИТ-инфраструктуру и связанные с ней затраты. Облачные вычисления также позволяют организациям предоставлять своим сотрудникам возможности безопасной удаленной работы, удобнее масштабировать данные и приложения, пользоваться преимуществами Интернета вещей.

Пограничные вычисления дают возможность получать, обрабатывать и анализировать данные в самых отдаленных сегментах сети организации: на ее "границе". За счет этого организации и целые отрасли могут работать со срочными данными в реальном времени, иногда даже не обращаясь в главный центр обработки данных: для ускоренной обработки туда отправляются только самые релевантные данные. За счет этого снижается нагрузка на основные вычислительные ресурсы, такие как облачные сети: исчезает перегрузка второстепенными данными, приводившая к увеличению задержек для всей сети. Также снижаются затраты на сети.

Представьте себе работу нефтедобывающей буровой платформы в океане. Датчики отслеживают информацию, такую как глубина бурения, давление на поверхности и скорость потока жидкости, чтобы поддерживать бесперебойную работу оборудования и обеспечивать безопасность работников и окружающей среды. Чтобы решить эту задачу без ненужного замедления сети, датчики отправляют по сети только данные о необходимости критически важного обслуживания, о неисправностях оборудования и безопасности работников, поэтому можно обнаруживать проблемы и реагировать на них почти в реальном времени.

"Туманные" вычисления дают возможность временно хранить и анализировать данные на уровне вычислений между облаком и периметром в случаях, когда невозможно обрабатывать пограничные данные из-за ограничений вычислительной мощности пограничного оборудования.

Из "туманной" среды можно отправлять релевантные данные на облачные серверы для долгосрочного хранения и дальнейшего анализа и использования. Поскольку в главный центр обработки данных передаются не все данные с пограничных устройств, "туманные" вычисления дают компаниям возможность снизить нагрузку на облачные серверы, что позволяет оптимизировать эффективность ИТ-среды.

Например, рассмотрим компанию по управлению зданиями, которая использует интеллектуальные устройства для автоматизации управления температурой, освещением, противопожарной системой, а также пожарной сигнализацией и сигнализацией безопасности во всех зданиях. Вместо постоянной передачи данных датчиками в главный центр обработки данных компания разместила в аппаратной каждого здания сервер, который управляет текущими проблемами, а отправляет объединенные данные в главный центр обработки данных только при превышении объема сетевого трафика и вычислительных ресурсов. Такой уровень "туманных" вычислений позволяет компании повысить эффективность ИТ-среды без ущерба для производительности.

Важно отметить, что пограничные вычисления не опираются на "туманные" вычисления. "Туманные" вычисления — это просто дополнительный способ повышения скорости, производительности и эффективности в некоторых сценариях пограничных вычислений.

Сценарии использования и примеры пограничных вычислений

Устройства Интернета вещей и пограничные вычисления быстро преобразуют стратегию обработки данных в ряде отраслей во всем мире. Ниже перечислены наиболее важные примеры использования пограничных вычислений в бизнесе:

Офисы филиалов. Интеллектуальные устройства и датчики дают возможность уменьшить объем ресурсов, необходимых для работы дополнительных офисов компании. Пример: подключенные к Интернету системы управления отоплением, вентиляцией и кондиционированием; датчики, обнаруживающие необходимость ремонта копировальных аппаратов; камеры безопасности. При использовании пограничных вычислений в главный центр обработки данных компании передаются только самые важные оповещения устройств, поэтому снижается нагрузка на серверы, устраняются задержки и ускоряется реагирование на возникающие проблемы.

Производство. Можно использовать датчики в производственных цехах, чтобы отслеживать проблемы профилактического обслуживания и неисправности, а также обеспечивать безопасность работников. Кроме того, интеллектуальное оборудование на фабриках и складах может способствовать повышению производительности, снижению производственных издержек и улучшению контроля качества. Если хранить и анализировать данные непосредственно на производстве, не отправляя их в центр обработки данных, можно избежать дорогостоящих и потенциально опасных задержек.

Энергетика. Энергетические компании и поставщики коммунальных услуг используют датчики Интернета вещей и пограничные вычисления для повышения эффективности, автоматизации сетей электроснабжения, упрощения обслуживания и компенсации недостатков сетевых подключений в удаленных расположениях. Опоры ЛЭП, ветряные электростанции, нефтедобывающие платформы и другие удаленные источники энергии можно оборудовать устройствами Интернета вещей, способными выдержать суровые погодные условия и другие неблагоприятные факторы окружающей среды. Эти устройства могут обрабатывать данные на энергетических объектах или рядом с ними, отправляя только наиболее релевантные данные в главный центр обработки данных. В нефтегазовом секторе датчики Интернета вещей и пограничные вычисления обеспечивают важные оповещения в реальном времени: основной персонал получает уведомления о необходимом ремонте и об опасных неисправностях оборудования, способных привести к взрывам и другим катастрофическим последствиям.

Сельское хозяйство. Пограничные вычисления способствуют росту эффективности сельского хозяйства и повышению урожайности. Всепогодные датчики Интернета вещей и дроны помогают фермерам отслеживать температуру и производительность оборудования, анализировать состояние почвы, освещенность и другие данные окружающей среды, оптимизировать количество воды и удобрений для растений, эффективнее планировать сбор урожая. Благодаря пограничным вычислениям технологии Интернета вещей становятся выгоднее даже в удаленных расположениях, где возможности сетевых подключений ограничены.

Розничная торговля. Крупные розничные компании часто собирают большие объемы данных в отдельных магазинах. Используя пограничные вычисления, розничные компании могут извлекать полезную бизнес-аналитику и реагировать на полученные данные в реальном времени. Например, можно собирать данные о потоках покупателей, отслеживать показатели кассовых аппаратов, измерять успешность рекламных кампаний во всех магазинах, а также использовать эти локальные данные, чтобы эффективнее управлять товарными запасами и быстрее принимать взвешенные коммерческие решения.

Здравоохранение. В сфере здравоохранения пограничные вычисления применяются достаточно широко. Датчики температуры, встроенные в контейнеры с вакцинами, гарантируют соблюдение условий хранения на всех этапах поставок. Домашнее медицинское оборудование, такое как аппараты СИПАП и кардиомониторы, могут собирать данные о пациентах и отправлять релевантную информацию врачу и в сеть здравоохранения. Больницы могут лучше обслуживать пациентов, используя технологии Интернета вещей, чтобы отслеживать показатели здоровья пациентов и точнее определять расположение оборудования, такого как кресла-коляски и каталки.

Автономные транспортные средства. Автономные легковые автомобили, такси, фургоны и грузовые автомобили должны работать без ошибок. Благодаря пограничным вычислениям они могут мгновенно и правильно реагировать на сигналы светофоров, состояние дороги, препятствия, пешеходов и другие транспортные средства в реальном времени.

Службы пограничных вычислений

По мере распространения пограничных вычислений выросло и количество типов служб, использующих пограничные вычисления. Современные службы пограничных вычислений вышли далеко за пределы устройств и сетей, они включают следующие решения:

  • запуск ИИ, аналитики и других бизнес-решений на устройствах Интернета вещей;
  • крупномасштабная консолидация пограничных данных и исключение изолированных хранилищ данных;
  • удаленное развертывание, удаленное управление и защита пограничных рабочих нагрузок;
  • оптимизация затрат на использование пограничных решений;
  • ускоренное реагирование устройств на локальные изменения;
  • надежная работа устройств после длительных периодов автономной работы.

Самые современные решения включают службы, помогающие объединять пограничные вычисления с распространенными технологиями, такими как базы данных, операционные системы, средства кибербезопасности, реестры блокчейна и средства управления инфраструктурой.

Примеры служб пограничных вычислений Майкрософт:

Azure IoT Edge

Расширьте возможности облачного интеллекта и аналитики на пограничные устройства

Azure Stack Edge

Реализация вычислительных ресурсов, хранилищ и аналитики Azure на пограничных устройствах под управлением Azure

Azure FXT Edge Filer

Поддержка рабочих нагрузок высокопроизводительных вычислений с помощью решения для оптимизации гибридного хранилища

SQL Azure для пограничных вычислений

Получение аналитических сведений в реальном времени для серверов, шлюзов и устройств Интернета вещей

Azure Percept

Ускорение аналитики в пограничной среде — от микросхемы до службы

Azure Data Box

Быстрое и недорогое перемещение хранимых или передаваемых данных в Azure и в пограничные вычислительные среды

Диспетчер сетевых функций Azure

Развертывание сетевых функций 5G и SD-WAN на пограничных устройствах

Windows для Интернета вещей

Создавайте интеллектуальные пограничные решения, используя средства разработчика, поддержки и безопасности корпоративного уровня

Avere vFXT для Azure

Выполнение высокопроизводительных рабочих нагрузок на основе файлов в облаке

Azure Front Door

Ускоренная, более надежная и более защищенная доставка контента с интеллектуальной защитой от угроз

Конфиденциальный реестр Azure

Хранение неструктурированных метаданных в блокчейне с использованием управляемой службы REST API

Azure Sphere

Безопасность подключения устройств с микроконтроллерами — от микросхемы до облака

Примечание о службах искусственного интеллекта и пограничных вычислений

Службы искусственного интеллекта и аналитики для пограничных компьютеров особенно важны для автоматизации, повышения производительности, обслуживания и обеспечения безопасности. Вот лишь один пример: развертывание прогнозных моделей на камерах фабрики поможет выявлять проблемы контроля качества и безопасности. В этом случае решение запускает оповещение и обрабатывает данные локально, чтобы выполнить немедленное действие, или отправляет данные в облако для мгновенного анализа перед выполнением действий.

Часто задаваемые вопросы

  • Пограничные вычисления — это сетевая технология, дающая возможность устройствам в удаленных расположениях обрабатывать данные и выполнять действия в реальном времени. Задержки, возникающие при передаче данных по сети, снижаются за счет обработки большей части данных на "границе" сети, то есть на самом устройстве или на находящемся рядом сервере, при этом в главный центр обработки данных отправляются только наиболее релевантные данные для почти мгновенной обработки.

    Подробнее

  • "Пограничные облачные вычисления" — это синоним понятия "пограничные вычисления". Эти понятия обозначают одно и то же: устройства в удаленных расположениях обрабатывают данные и выполняют действия в реальном времени, чтобы снизить сетевые задержки.

    Подробнее

  • Технология пограничных вычислений включает в себя сетевые решения и оборудование, благодаря которым интеллектуальные устройства в удаленном расположении или в неблагоприятной среде могут работать без необходимости пользоваться постоянным подключением к центральной сети. К таким сетевым решениям относятся технологии, например 5G, и решения, помогающие снижать задержки за счет снижения объема данных, передающихся по сети. Распространенные пограничные устройства, такие как камеры, датчики, серверы, обработчики, коммутаторы и маршрутизаторы, подключаются к главному центру обработки данных по сети. Во многих случаях пограничные устройства запускают ИИ локально и отправляют в главный центр обработки данных только определенные критически важные данные для дополнительной обработки.

    Подробнее

  • Пограничные вычисления часто используются в производственных цехах, в розничных магазинах, в транспортных контейнерах, в больницах, на строительных объектах, на объектах энергосетей, на фермах — и даже на МКС, то есть там, где устройства и датчики должны работать в реальном времени, но возможности подключения к главному центру обработки данных ограничены. За счет этого компании могут применять датчики, чтобы следить за безопасностью и эффективностью работы оборудования, обнаруживать нехватку товаров на прилавках магазинов, усиливать или ослаблять полив на фермах в зависимости от влажности почвы, а также обнаруживать возможную опасность для работников.

    Подробнее

Бесплатная учетная запись Azure готова к настройке в любой момент