A tárgyak internete (IoT) mindenütt körülvesz minket: az eszközök folyamatosan adatokat generálnak, amelyeket tárolni kell, és kritikus alkalmazások esetén valós időben ki kell értékelni. Az edge computing ezeket az adatokat közvetlenül a forrásnál értékeli, ami paradigmaváltást hoz a felhőalapú számítástechnika korában.

Mi az edge computing? Meghatározás

Az Edge Computing egy olyan tervezési megközelítés az IoT környezetek számára, amely az IT-erőforrásokat, például a tárolókapacitást és a számítási teljesítményt, a lehető legközelebb biztosítja az adatokat generáló eszközökhöz és érzékelőkhöz. Az Edge Computing a központi szerverekkel rendelkező hagyományos felhőalapú megoldások alternatívája.

Az „edge” kifejezés arra utal, hogy ebben a megközelítésben az adatfeldolgozás nem központilag, a felhőben történik, hanem decentralizált módon, a hálózat peremén. Az edge computing célja, hogy biztosítsa azt, amit a felhő eddig nem tudott nyújtani: olyan szervereket, amelyek késedelem nélkül képesek értékelni az intelligens gyárakból, ellátási hálózatokból vagy közlekedési rendszerekből származó hatalmas adatmennyiséget, lehetővé téve azonnali intézkedéseket incidens esetén.

Az edge computing alapjai röviden

Az edge computing új név alatt, kompakt kialakításban használja a már bevált technológiákat. Az edge computing legfontosabb fogalmainak áttekintése:

  • Edge: Az informatikai szakzsargonban az „edge” a hálózat peremét jelenti. Azonban, hogy mely komponensek tartoznak a hálózat pereméhez, az a helyzettől függ. A távközlésben például egy mobiltelefon lehet a hálózat pereme; egy hálózatba kapcsolt, autonómul működő autók rendszerében pedig az egyes járművek.
  • Edge eszköz: Minden adatot generáló eszköz a hálózat szélén edge eszközként működik. Lehetséges adatforrások lehetnek érzékelők, gépek, járművek vagy intelligens eszközök egy IoT környezetben. Ilyenek lehetnek például mosógépek, tűzjelzők, villanykörték vagy radiátor termosztátok.
  • Peremkapu: A peremkapu egy számítógép, amely két hálózat közötti átmenetnél található. Az IoT-környezetekben a peremkapukat csomópontként használják a tárgyak internete és a maghálózat között.

Edge computing kontra fog computing

A helyi feldolgozási példányok hozzáadása a felhőhöz nem új megközelítés. Már 2014-ben az amerikai technológiai csoport, a Cisco létrehozta a„fog computing”marketing kifejezést. Az IoT-környezetekben generált adatok már nem kerülnek közvetlenül a felhőbe, hanem először kis adatközpontokban kerülnek összevonásra, értékelésre és kiválasztásra a további feldolgozási lépésekhez.

Ma az edge computing a fog computing részének tekinthető, ahol az IT-erőforrások, mint például a számítási teljesítmény és a tárolókapacitás, még közelebb kerülnek az IoT-terminálokhoz a hálózat peremén. A két koncepció kombinációja is lehetséges. Az alábbi ábra egy felhő-, köd- és edge-rétegekkel rendelkező architektúrát mutat be.

Kép: Schematic representation of a cloud architecture with cloud, fog and edge layers
Schematic representation of a cloud architecture with cloud, fog and edge layers.
Tipp

A köd- és peremszámítástechnikai környezetek referenciaarchitektúrái az Open Fog Consortium, egy iparági és tudományos szervezetekből álló nyílt konzorcium keretében kerülnek kidolgozásra.

Miért érdemes az edge computinget választani?

Jelenleg a központi adatközpontok viselik az internet által generált adatforgalom nagy részét. Ma azonban az adatforrások gyakran mobilisak és túl messze vannak a központi mainframe-től ahhoz, hogy elfogadható válaszidőt (késleltetést) biztosítsanak. Ez különösen problémás az időkritikus alkalmazások, például a gépi tanulás és a prediktív karbantartás esetében.

Megjegyzés

A prediktív karbantartás forradalmasítani fogja a jövő gyárainak karbantartását és irányítását. Az új karbantartási koncepció célja, hogy intelligens felügyeleti rendszerek segítségével felismerje a hibák kockázatát, így a problémák már a tényleges hiba bekövetkezte előtt azonosíthatók legyenek.

Az edge computing nem a felhő helyettesítőjeként, hanem kiegészítőjeként tekinthető, amely a következő funkciókat látja el:

  • Adatgyűjtés és -összesítés: Az edge computing a forráshoz közeli adatgyűjtésen alapul, beleértve az előfeldolgozást és az adatbázis kiválasztását. A felhőbe való feltöltés csak akkor történik, ha az információk helyben nem értékelhetők, részletes elemzésekre van szükség, vagy az adatokat archiválni kell.
  • Helyi adattárolás: Nagy mennyiségű adat esetén általában lehetetlen a valós idejű átvitel a felhőben található központi adatközpontból. Ez a probléma megkerülhető azáltal, hogy a megfelelő adatokat decentralizáltan tárolják a hálózat peremén. Az Edge-átjárók replikakiszolgálóként működnek a tartalomszolgáltató hálózatban.
  • AI-támogatott felügyelet: Az Edge Computing lehetővé teszi a csatlakoztatott eszközök folyamatos felügyeletét. Gépi tanulási algoritmusokkal kombinálva valós idejű állapotfelügyelet lehetséges.
  • M2M kommunikáció: Az Edge Computing-et gyakran használják M2M kommunikációval kombinálva, hogy lehetővé tegyék a hálózatba kapcsolt eszközök közötti közvetlen kommunikációt.

Az alábbi ábra szemlélteti a decentralizált felhőarchitektúra alapelvét, amelyben az edge gateway-ek közvetítőként működnek a felhőben található központi számítógép és a hálózat szélén található IoT-eszközök között.

Kép: Schematic representation of an edge computing environment
Schematic representation of an edge computing environment: Edge gateways receive data from the Internet of Things and load it into the public cloud or a private data centre as required.

Hogyan használhatók az edge computing architektúrák?

Az edge computing alkalmazásai általában az IoT környezetből származnak. Az edge computing technológia fontos növekedési motorja a valós idejű kommunikációs rendszerek iránti növekvő igény. A decentralizált adatfeldolgozás például a következő projektek kulcsfontosságú technológiájának minősül:

  • Autó-autó kommunikáció: Az edge computing fontos a felhőalapú korai figyelmeztető rendszerek vagy az autonóm közlekedési eszközök számára.
  • Intelligens hálózatok: A decentralizált energiagazdálkodási rendszereknek köszönhetően az elektromos hálózatok képesek alkalmazkodni az áramellátás ingadozásaihoz. A generátorokhoz továbbított adatok lehetővé teszik, hogy valós időben reagáljanak a fogyasztás változásaira.
  • Intelligens gyárak: Az önszervező gyártóüzemek és logisztikai rendszerek az edge computing segítségével valósíthatók meg.

Milyen előnyei vannak az edge computingnek?

A hagyományos felhőarchitektúrákhoz képest az edge computing számos előnyt kínál:

  • Valós idejű adatfeldolgozás: A feldolgozás az adatforrásokhoz közelebb történik, ami segít elkerülni a késleltetéssel kapcsolatos problémákat.
  • Csökkentett adatátviteli sebesség: A helyi adatelemzésnek köszönhetően lényegesen kevesebb adatot kell átvinni a hálózaton.
  • Adatbiztonság: A megfelelőségi követelmények könnyebben megvalósíthatók.

Melyek az edge computing hátrányai?

A számos előny ellenére az edge computingnek vannak hátrányai is, amelyeket a megvalósítás során figyelembe kell venni:

  • Bonyolultabb hálózati struktúra: Az elosztott rendszer bonyolultabb, mint a központosított felhőinfrastruktúra.
  • Beszerzési költségek: Az edge computing sok helyi hardvert igényel, ezért hatalmas beszerzési költségekkel jár.
  • Karbantartási költségek: A nagy számú alkatrész miatt a karbantartási és az adminisztrációs költségek sem elhanyagolhatók.
Ugrás a főmenübe