Vad är Edge Computing och vilka är dess tillämpningar?

Edge Computing: En Djupdykning i Framtidens Datalagring och Bearbetning

Edge computing, eller kantberäkning på svenska, är en strategi som syftar till att optimera prestandan hos webbapplikationer och internetanslutna enheter. Genom att minska bandbreddsanvändningen och latensen i kommunikationen, har edge computing snabbt vunnit popularitet inom den digitala sfären.

Varje dag genereras enorma mängder data från en mängd olika källor, inklusive företag, fabriker, sjukhus och finansinstitut. Denna data måste hanteras, lagras och bearbetas effektivt. Särskilt för tidskänsliga verksamheter är snabb och effektiv datahantering av yttersta vikt för att minimera säkerhetsrisker och öka affärseffektiviteten. Det är här edge computing kommer in i bilden.

Men vad innebär egentligen edge computing? Och räcker inte molnet för våra behov? Låt oss utforska dessa frågor och förstå edge computing mer i detalj.

Vad är Edge Computing?

Edge computing representerar en modern, distribuerad databehandlingsarkitektur som flyttar datalagring och beräkning närmare själva datakällan. Detta tillvägagångssätt bidrar till att spara bandbredd och förbättra svarstiderna. I praktiken innebär edge computing att färre processer körs i molnet. Istället flyttas dessa processer till edge-enheter som IoT-enheter, edge-servrar eller användares datorer. Genom att placera beräkningen närmare eller vid nätverkets ”kant” minskas avståndet för kommunikation mellan server och klient. Detta resulterar i lägre bandbreddsanvändning och reducerad latens.

Det är viktigt att notera att edge computing är mer en arkitektur än en specifik teknik. Det handlar om platsbaserad beräkning som inte är beroende av molnet för att utföra sina uppgifter. Molnet försvinner inte, det blir helt enkelt mer tillgängligt och närmare användarna.

Historien Bakom Edge Computing

Konceptet bakom edge computing kan spåras tillbaka till Content Delivery Networks (CDN) som utvecklades under 1990-talet. Dessa nätverk användes för att leverera video- och webbinnehåll med hjälp av edge-servrar placerade närmare användarna. Under 2000-talet utvecklades dessa nätverk och började även vara värd för applikationer och applikationskomponenter direkt på edge-servrarna.

Det var här den första kommersiella användningen av edge computing tog form. Med tiden utvecklades edge computing-lösningar och tjänster för att hantera allt från kundvagnar till dataaggregering i realtid och annonsinfogning.

Edge Computing Arkitektur

Datoruppgifter kräver en genomtänkt arkitektur, och det finns ingen ”one-size-fits-all”-lösning. Olika typer av uppgifter kräver olika arkitekturer. Edge computing har utvecklats till en viktig arkitektur för att stödja distribuerad databehandling och distribuera lagrings- och beräkningsresurser nära datakällans geografiska plats.

Trots att edge computing använder en decentraliserad arkitektur, vilket kan vara en utmaning och kräver ständig kontroll och övervakning, är det effektivt för att lösa komplexa nätverksproblem. Det kan till exempel flytta stora datamängder snabbare än andra beräkningsmetoder. Den unika arkitekturen hos edge computing syftar till att hantera tre stora nätverksutmaningar: latens, bandbredd och nätverksträngsel.

Latens

Latens hänvisar till den tid det tar för ett datapaket att färdas från en punkt i nätverket till en annan. Lägre latens är viktigt för en bra användarupplevelse. Utmaningen ligger i avståndet mellan användaren (klienten) som gör en förfrågan och servern som hanterar den. Latensen ökar med avståndet och nätverksträngsel, vilket leder till längre svarstider. Genom att placera beräkningen närmare datakällan minskar vi det fysiska avståndet mellan server och klient, vilket resulterar i snabbare svarstider.

Bandbredd

Bandbredd är den mängd data som ett nätverk kan överföra över tid, och mäts i bitar per sekund. Den är begränsad i alla nätverk, särskilt vid trådlös kommunikation. Ett begränsat antal enheter kan därför dela data i ett nätverk. Att öka bandbredden kan innebära extra kostnader, och det är svårt att kontrollera bandbreddsanvändningen när många enheter är anslutna. Edge computing löser detta problem genom att beräkningen sker nära datakällan, såsom datorer och kameror. Bandbredden används då effektivare, vilket minskar slöseriet.

Trängsel

Internet består av miljarder enheter som utbyter data över hela världen. Detta kan leda till överbelastning i nätverket och långa svarstider. Nätverksavbrott kan också inträffa, vilket ytterligare förvärrar situationen och stör kommunikationen. Edge computing minskar trängsel genom att distribuera servrar och datalagring nära datakällan. Det gör att lokala enheter kan använda den tillgängliga bandbredden mer effektivt, vilket resulterar i snabbare och smidigare kommunikation.

Hur Fungerar Edge Computing?

Edge computing är inte ett nytt koncept; det har funnits i decennier inom ramen för fjärrdatorer. Till exempel placerades datorresurser på filialkontor och avlägsna arbetsplatser där de kunde användas mer effektivt istället för att förlita sig på en central plats.

Traditionellt skickades data från klientsidan (t.ex. en användares dator) via internet till företagets LAN för lagring och bearbetning. Resultaten skickades sedan tillbaka via internet till klientens enhet. Moderna IT-arkitekter har nu gått bort från konceptet med centraliserade datacenter och anammat edge-infrastruktur. Beräknings- och lagringsresurser flyttas nu från ett datacenter till den plats där användaren genererar data (eller datakällan).

Detta innebär att du flyttar datacentret närmare datakällan, inte tvärtom. Det kräver en specifik installation som fungerar i ett fjärranslutet LAN och samlar in data lokalt för bearbetning. I vissa fall placeras utrustningen i skyddade höljen för att skydda den mot höga temperaturer, fuktighet och andra klimatförhållanden. Edge-beräkningsprocessen involverar datanormalisering och analys för att hitta affärsintelligens. Endast relevant data skickas efter analys till huvuddatacentret. Affärsintelligens kan här innebära:

• Videoövervakning i butiker
• Försäljningsdata
• Prediktiv analys för reparation och underhåll av utrustning
• Kraftproduktion
• Bibehållande av produktkvalitet
• Säkerställande av att enheter fungerar korrekt

Fördelar och Nackdelar

Fördelar

• Snabbare Svarstider

  Som vi diskuterade ovan, leder placeringen av beräkningsprocesser vid eller nära edge-enheterna till minskad latens. Detta är en av de största fördelarna med edge computing. Ett exempel kan vara en anställd som vill skicka ett brådskande meddelande till en kollega på samma kontor. Utan edge computing skulle meddelandet skickas via internet till en avlägsen server och sedan tillbaka, vilket tar onödigt lång tid. Med edge computing hanteras meddelanden internt, vilket sparar tid och bandbredd.

• Kostnadseffektivitet

  Edge computing minskar kostnaderna genom att spara serverresurser och bandbredd. Att förlita sig på molnresurser för att stödja ett stort antal enheter kan vara dyrt. Edge computing minskar kostnaderna genom att flytta beräkningen närmare själva enheterna.

• Datasäkerhet och Integritet

  

  Att skicka data över internationella servrar kan leda till integritets- och säkerhetsrisker. Med edge computing hålls data närmare källan, vilket ger bättre kontroll och efterlevnad av datalagstiftning som HIPAA och GDPR. Dessutom kan data som skickas till molnet krypteras, vilket ger extra skydd mot cyberattacker.

• Enkelt Underhåll

  Edge computing kräver mindre ansträngning och kostnad för att underhålla edge-enheter och system. De förbrukar mindre el och kylbehovet är lägre, vilket också minskar kostnaderna.

Nackdelar

• Begränsad Omfattning

  Edge computing är effektivt, men dess syfte och omfattning är begränsade. Detta är en av anledningarna till att molnet fortfarande är ett attraktivt alternativ för många.

• Anslutningsmöjligheter

  Edge computing kräver god anslutning för effektiv databehandling. Om anslutningen går förlorad krävs en bra backup-plan för att undvika problem.

• Säkerhetsbrister

  Med den ökade användningen av smarta enheter ökar risken för att angripare ska kunna ta sig in i systemet.

Användningsområden för Edge Computing

Edge computing används i en mängd olika branscher för att aggregera, bearbeta, filtrera och analysera data nära nätverkets kant. Några av de mest framträdande områdena inkluderar:

IoT-enheter

Det är vanligt att blanda ihop edge computing och IoT, men i själva verket är edge computing en arkitektur, medan IoT är en teknik som utnyttjar edge computing. Smarta enheter som smartphones, termostater, bilar och klockor använder edge computing för att bearbeta data lokalt, vilket ger en mer effektiv användning.

Optimering av Nätverk

Edge computing kan förbättra nätverksprestandan genom att hitta den mest tillförlitliga vägen med lägst latens. Det kan också rensa upp i nätverkstrafiken för att optimera prestandan.

Sjukvård

Sjukvårdsindustrin genererar stora mängder data från medicinsk utrustning, sensorer och andra enheter. Edge computing hjälper till att hantera och analysera denna data genom att använda maskininlärning och automatisering. Detta ger snabbare upptäckt av problem och bättre patientvård. Edge computing används också i medicinska övervakningssystem för att ge snabba realtidsvar snarare än att vänta på en molnserver.

Detaljhandel

Detaljhandelsföretag genererar data från lagerhantering, försäljning, övervakning och annan affärsinformation. Edge computing hjälper dem att samla in och analysera denna data för att förbättra försäljningsprognoser, optimera leverantörsbeställningar och genomföra effektiva kampanjer.

Tillverkning

Inom tillverkningsindustrin används edge computing för att övervaka produktionsprocesser och använda maskininlärning för att upptäcka fel och förbättra produktkvaliteten. Det används också för att övervaka miljösensorer i produktionsanläggningar och ger insikter om lagerhållning och utrustningens livslängd.

Byggindustri

Byggindustrin använder edge computing för att förbättra säkerheten på arbetsplatsen. Data från kameror, sensorer och säkerhetsanordningar analyseras för att säkerställa att anställda följer säkerhetsföreskrifterna.

Transport

Transportsektorn, särskilt autonoma fordon, genererar enorma mängder data. Dessa fordon behöver realtidsdata om sin omgivning, sin egen status och trafikförhållanden. Edge computing gör det möjligt att bearbeta denna data direkt i fordonen, vilket ger snabba svar och effektiva beslut.

Jordbruk

Inom jordbruket används edge computing i sensorer för att spåra näringsnivåer, vattenanvändning och miljöförhållanden. Detta hjälper till att optimera skördar och säkerställa att skörden sker under de mest gynnsamma förhållandena.

Energi

Edge computing används också i energisektorn för att övervaka säkerheten vid gas- och oljeanläggningar. Sensorer övervakar kontinuerligt fuktighet och tryck. Eftersom många av dessa anläggningar ligger i avlägsna områden, är en stabil anslutning av yttersta vikt. Edge computing kan erbjuda bättre anslutningsmöjligheter och kontinuerlig övervakning samt hjälpa till att identifiera utrustningsfel i realtid.

Andra användningsområden för edge computing inkluderar videokonferenser, effektiv cachelagring, finansiella tjänster och mer.

Far Edge vs. Near Edge

Inom edge computing finns det flera termer som kan vara förvirrande. Låt oss därför reda ut skillnaden mellan far edge och near edge.

Far Edge

Far edge är den infrastruktur som är placerad längst bort från ett molndatacenter, men närmast användarna. Till exempel kan far edge-infrastruktur för ett mobilföretag vara nära basstationerna i mobilmaster. Far edge används i företag, fabriker, köpcentrum och liknande platser. Applikationer som körs på far edge kräver hög genomströmning, skalbarhet och låg latens, vilket är viktigt för videostreaming, AR/VR och videospel. Beroende på vilka applikationer som körs talar man om:

• En Enterprise Edge som hanterar företagsapplikationer.
• En IoT Edge som hanterar IoT-applikationer.

Near Edge

Near edge är den datorinfrastruktur som är placerad mellan molnets datacenter och far edge. Den hanterar generiska applikationer och tjänster, till skillnad från far edge som fokuserar på specifika applikationer. Near edge kan användas för CDN-cachelagring eller dimdatorer. Fog computing placerar lagrings- och datorresurser inom eller nära data, men inte nödvändigtvis vid källan. Det är en medelväg mellan ett avlägset molndatacenter och edge, som finns vid källan med begränsade resurser.

Edge Computing vs. Cloud Computing (Likheter och Skillnader)

Både edge och cloud computing använder distribuerad beräkning och distribuerar lagrings- och beräkningsresurser baserat på producerad data, men det är viktigt att komma ihåg att de inte är samma sak. Här är de viktigaste skillnaderna:

• Implementering

  Cloud computing distribuerar resurser över hela världen med hög skalbarhet för att köra processer. Det kan inkludera centraliserad databehandling närmare datakällorna men inte vid själva nätverkets kant. Edge computing distribuerar däremot resurserna där data genereras.

• Centralisering/Decentralisering

  Med centralisering erbjuder molnet effektiva och skalbara resurser med säkerhet och kontroll. Edge computing är decentraliserat och används för att hantera problem och användningsfall som inte stöds av molnets centraliserade metod.

• Arkitektur

  Cloud computing-arkitekturen består av flera löst sammankopplade komponenter. Det levererar applikationer och tjänster enligt en ”pay-as-you-go”-modell. Edge computing kompletterar molnet och ger en stabilare arkitektur.

• Programmering

  Applikationsutveckling i molnet är vanligtvis enklare och använder ett fåtal programmeringsspråk. Edge computing kan kräva olika programmeringsspråk för apputveckling.

• Svarstid

  Svarstiden är generellt längre i molnet jämfört med edge computing. Edge computing erbjuder därför snabbare databearbetning.

• Bandbredd

  Cloud computing förbrukar mer bandbredd och energi på grund av det längre avståndet mellan klient och server. Edge computing kräver däremot mindre bandbredd och energi.

Fördelar Med Edge Computing Framför Cloud Computing

Edge computing är effektivare än cloud computing eftersom det senare tar längre tid att hämta data. Molnet kan fördröja informationsöverföringen till ett datacenter, vilket leder till latens. Detta kan leda till förluster i form av kostnader, bandbredd, datasäkerhet och till och med yrkesrisker, särskilt inom tillverkning och konstruktion. Här är några fördelar med edge computing över molnet:

• Behovet av snabbare, säkrare och mer tillförlitlig arkitektur har gjort edge computing populärt, vilket fått organisationer att välja edge framför molnet för tidskänslig information.

• När databehandlingen utförs på avlägsna platser är edge computing bättre eftersom den klarar sig med begränsad eller ingen anslutning och kan fungera som ett mikrodatacenter med lokal lagring.

• Edge computing är en bättre lösning för att stödja smarta och specialiserade enheter med unika funktioner som skiljer sig från vanliga enheter.

• Edge computing hanterar bandbreddsanvändning, kostnader, säkerhet och strömförbrukning effektivare än molnet.

Leverantörer av Edge Computing

För att implementera edge computing i ditt företag behöver du en pålitlig leverantör. De hjälper till att bearbeta data och överföra dem effektivt, tillhandahåller en robust IT-infrastruktur och hanterar den stora mängd data som genereras av edge-enheter. Här är några av de mest framstående leverantörerna:

#1. Amazon Web Services

AWS erbjuder en konsekvent upplevelse med en moln-edge-modell och tillhandahåller lösningar och tjänster för IoT, ML, AI, analys, robotik, lagring och beräkningar.

#2. Dell

Dell erbjuder edge computing-orkestrering och hantering via OpenManage Mobile och är ett utmärkt val för digitala städer, återförsäljare och tillverkare.

#3. ClearBlade

ClearBlade har lanserat en Edge Native Intelligent Asset Application som gör att användare kan bygga larmenheter och ansluta till IoT-enheter utan kodning.

Andra anmärkningsvärda leverantörer är Cloudflare, StackPath, Intel och EdgeConnex.

Slutsats

Edge computing är ett effektivt, pålitligt och kostnadsbesparande alternativ för moderna företag som använder digitala tjänster och lösningar. Det är också ett utmärkt koncept för att stödja distansarbete genom att underlätta snabbare databehandling och kommunikation.