Edge computing syftar till att optimera webbappar och internetenheter och minimera bandbreddsanvändning och latens i kommunikation. Detta kan vara en av anledningarna till dess snabba popularitet i det digitala rummet.
En överskottsmängd data genereras dagligen från företag, företag, fabriker, sjukhus, banker och andra etablerade anläggningar.
Därför har det blivit viktigare att hantera, lagra och bearbeta data effektivt. Det är särskilt uppenbart i fallet med tidskänsliga företag att behandla data snabbt och effektivt för minimala säkerhetsrisker och snabbare affärsverksamhet.
För detta kan Edge computing hjälpa.
Men vad handlar det om? Räcker inte molnet?
Låt oss reda ut dessa tvivel genom att förstå Edge computing i detalj.
Innehållsförteckning
Vad är Edge Computing?
Edge computing är den moderna, distribuerade datorarkitekturen som för datalagring och beräkning närmare datakällan. Detta hjälper till att spara bandbredd och förbättra svarstiden.
Enkelt uttryckt innebär edge computing färre processer som körs i molnet. Det flyttar också dessa datorprocesser till edge-enheter, såsom IoT-enheter, edge-servrar eller användares datorer. Detta sätt att föra beräkningen närmare eller i nätverkets kant minskar långdistanskommunikationen mellan en server och en klient. Därför minskar det bandbreddsanvändning och latens.
Edge computing är i grunden en arkitektur istället för en teknik i sig. Det är platsspecifik datoranvändning som inte förlitar sig på molnet för att utföra arbetet. Det betyder dock aldrig att molnet inte kommer att existera; det blir bara närmare.
Upprinnelsen till Edge Computing
Edge computing har sitt ursprung som ett koncept i Content Delivery Networks (CDN) som skapades på 1990-talet för att leverera video- och webbinnehåll med hjälp av edge-servrar utplacerade närmare användarna. På 2000-talet utvecklades dessa nätverk och började vara värd för appar och appkomponenter direkt på kantservrarna.
Så här såg den första användningen av edge computing ut kommersiellt. Så småningom utvecklades edge computing-lösningar och tjänster för att vara värd för appar som kundvagnar, dataaggregering i realtid, annonsinfogning och mer.
Edge Computing Architecture
Datoruppgifter kräver en ordentlig arkitektur. Och det finns ingen ”en storlek passar alla”-policy här. Olika typer av datoruppgifter behöver olika arkitektur.
Edge computing har genom åren blivit en viktig arkitektur för att stödja distribuerad datoranvändning och distribuera lagrings- och beräkningsresurser nära samma geografiska plats som källan.
Även om den använder decentraliserad arkitektur, vilket kan vara utmanande och kräver kontinuerlig kontroll och övervakning, är edge computing fortfarande effektivt för att lösa avancerade nätverksproblem som att flytta stora datavolymer på kortare tid än andra beräkningsmetoder.
Den unika arkitekturen för edge computing syftar till att lösa tre huvudsakliga nätverksutmaningar – latens, bandbredd och nätverksstockning.
Latens
Det hänvisar till den tid då ett datapaket går från en punkt i nätverket till en annan. Lägre latens hjälper till att bygga en mer fantastisk användarupplevelse, men dess utmaning är avståndet mellan en användare (klient) som gör förfrågan och servern som deltar i förfrågan. Latensen kan öka med större geografiska avstånd och nätverksstockning, vilket fördröjer serverns svarstid.
Genom att placera beräkningen närmare datakällan minskar du faktiskt det fysiska avståndet mellan servern och klienten för att möjliggöra snabbare svarstider.
Bandbredd
Det är mängden data som ett nätverk bär över tiden och mäts i bitar/sekund. Den är begränsad till alla nätverk, speciellt för trådlös kommunikation. Därför kan ett begränsat antal enheter utbyta data i ett nätverk. Och om du vill öka denna bandbredd kan du behöva betala extra. Dessutom är det svårt att kontrollera bandbreddsanvändningen över nätverket genom att ansluta ett stort antal enheter.
Edge computing löser detta problem. Eftersom all beräkning sker nära eller vid datakällan, såsom datorer, webbkameror, etc., tillhandahålls bandbredd endast för deras användning, vilket minskar slöseriet.
Trängsel
Internet involverar miljarder enheter som utbyter data över hela världen. Detta kan vara överväldigande för nätverket och resultera i hög nätstockning och svarsförseningar. Dessutom kan nätverksavbrott också inträffa och öka trafikstockningen mer för att störa kommunikationen mellan användare.
Genom att distribuera servrar och datalagring på eller nära platsen där data genereras, gör edge computing att flera enheter kan arbeta över ett mer effektivt och mindre LAN där lokala enheter som genererar data kan använda den tillgängliga bandbredden. På så sätt minskar det trafikstockning och latens avsevärt.
Hur fungerar Edge Computing?
Kantberäkningskonceptet är inte helt nytt; det går tillbaka till decennier i samband med fjärrdatorer. Till exempel placerade filialer och distansarbetsplatser datorresurser på en plats där de kan dra maximal nytta istället för att förlita sig på en central plats.
I traditionell datoranvändning, där data producerades på klientsidan (som en användares dator), flyttade den över internet till företagets LAN för att lagra data och bearbeta den med en företagsapp. Därefter skickas utdata tillbaka, färdas via internet, för att nå klientens enhet.
Nu har moderna IT-arkitekter flyttat från konceptet med centraliserade datacenter och anammat kantinfrastrukturen. Här flyttas beräknings- och lagringsresurserna från ett datacenter till den plats där användaren genererar datan (eller datakällan).
Detta innebär att du för datacentret nära datakällan, inte tvärtom. Det kräver ett partiellt kuggställ som hjälper till att fungera på ett fjärranslutet LAN och samlar in data lokalt för att bearbeta den. Vissa kan placera ut redskapet i skärmade höljen för att skydda det från hög temperatur, fuktighet, fukt och andra klimatförhållanden.
Edgeberäkningsprocessen involverar datanormalisering och analys för att hitta business intelligence, och skickar endast relevant data efter analys till huvuddatacentret. Dessutom kan business intelligence här betyda:
- Videoövervakning i butiker
- Försäljningsdata
- Prediktiv analys för reparation och underhåll av utrustning
- Kraftproduktion,
- bibehålla produktkvalitet,
- Se till att enheten fungerar korrekt och mer.
Fördelar och nackdelar
Fördelar
Fördelarna med edge computing är följande:
#1. Snabbare svarstider
Att distribuera beräkningsprocesser vid eller nära kanten-enheter hjälper till att minska latensen, som förklarats ovan.
Anta till exempel att en anställd vill leverera ett brådskande meddelande till en annan anställd i samma företagslokal. Det tar längre tid att skicka meddelandet eftersom det går utanför byggnaden och kommunicerar med en avlägsen server som finns var som helst i världen och sedan kommer tillbaka som ett mottaget meddelande.
Med Edge computing är routern ansvarig för dataöverföringar inom kontoret, vilket avsevärt minskar förseningarna. Det sparar också bandbredd i stor utsträckning.
#2. Kostnadseffektivitet
Edge computing hjälper till att spara serverresurser och bandbredd, vilket i sin tur sparar kostnader. Om du distribuerar molnresurser för att stödja ett stort antal enheter på kontor eller hem med smarta enheter, blir kostnaden högre. Men edge computing kan minska dessa utgifter genom att flytta beräkningsdelen av alla dessa enheter till kanten.
#3. Datasäkerhet och integritet
Att flytta data över servrar som finns internationellt kommer med sekretess, säkerhet och mer juridiska frågor. Om det kapas och hamnar i orätta händer kan det skapa djupa bekymmer.
Edge computing håller data närmare sin källa, inom gränserna för datalagar som HIPAA och GDPR. Det hjälper till att behandla data lokalt och undvika att känslig data flyttas till molnet eller ett datacenter. Därför förblir dina uppgifter säkra i dina lokaler.
Dessutom kan data som går till molnet eller avlägsna servrar också krypteras genom att implementera edge computing. På så sätt blir data säkrare mot cyberattacker.
#4. Enkelt underhåll
Edge computing kräver minimal ansträngning och kostnad för att underhålla edge-enheter och system. Den förbrukar mindre elektricitet för databehandling, och kylbehovet för att hålla systemen i drift med optimal prestanda är också mindre.
Nackdelar
Nackdelarna med edge computing är:
#1. Begränsad omfattning
Att implementera edge computing kan vara effektivt, men dess syfte och omfattning är begränsad. Detta är en av anledningarna till att människor attraheras av molnet.
#2. Anslutningsmöjligheter
Edge computing måste ha bra anslutningsmöjligheter för att bearbeta data effektivt. Och om anslutningen försvinner, kräver det en gedigen misslyckandeplanering för att övervinna de problem som kommer.
#3. Säkerhet Kryphål
Med den ökade användningen av smarta enheter ökar risken för att angripare äventyrar enheterna.
Tillämpningar av Edge Computing
Edge computing hittar tillämpningar i olika branscher. Den används för att aggregera, bearbeta, filtrera och analysera data nära eller vid nätverkskanten. Några av områdena där det används är:
IoT-enheter
Det är en vanlig missuppfattning att edge computing och IoT är samma sak. I verkligheten är edge computing en arkitektur, medan IoT är en teknik som använder edge computing.
Smarta enheter som smartphones, smarta termostater, smarta fordon, smarta lås, smarta klockor, etc., ansluter till internet och drar nytta av kod som körs på dessa enheter själva istället för molnet för effektiv användning.
Optimera nätverk
Edge computing hjälper till att optimera nätverket genom att mäta och förbättra dess prestanda över webben för användare. Den hittar en nätverksväg med lägst latens och mest tillförlitlighet för användartrafik. Dessutom kan den också rensa ut trafikstockningar för optimal prestanda.
Sjukvård
En stor mängd data genereras från sjukvårdsindustrin. Det involverar patientdata från medicinsk utrustning, sensorer och enheter.
Därför finns det ett större behov av att hantera, bearbeta och lagra data. Edge computing hjälper här genom att tillämpa maskininlärning och automatisering för dataåtkomst. Det hjälper till att identifiera problematiska data som kräver omedelbar uppmärksamhet av läkare för att möjliggöra bättre patientvård och eliminera hälsoincidenter.
Dessutom används edge computing i medicinska övervakningssystem för att svara snabbt i realtid istället för att vänta på att en molnserver ska agera.
Detaljhandeln
Detaljhandelsföretag genererar också stora bitar av data från lagerspårning, försäljning, övervakning och annan affärsinformation. Genom att använda edge computing kan människor samla in och analysera denna data och hitta affärsmöjligheter som försäljningsförutsägelser, optimera leverantörsbeställningar, genomföra effektiva kampanjer och mer.
Tillverkning
Edge computing används inom tillverkningssektorn för att övervaka tillverkningsprocesser och tillämpa maskininlärning och realtidsanalys för att förbättra produktkvaliteter och upptäcka produktionsfel. Den stöder också de miljösensorer som ska införlivas i tillverkningsanläggningar.
Dessutom ger edge computing insikter om komponenterna i lager och hur länge de skulle räcka. Det hjälper tillverkaren att fatta korrekta och snabbare affärsbeslut om verksamheten och fabriken.
Konstruktion
Byggbranschen använder edge computing främst för säkerhet på arbetsplatsen för att samla in och analysera data från säkerhetsanordningar, kameror, sensorer etc. Det hjälper företag att överblicka säkerhetsförhållandena på arbetsplatsen och ser till att anställda följer säkerhetsprotokoll.
Transport
Transportsektorn, särskilt autonoma fordon, producerar terabyte data varje dag. Autonoma fordon behöver data som samlas in och analyseras medan de rör sig, i realtid, vilket kräver tung beräkning. De behöver också data om fordonets skick, hastighet, plats, väg- och trafikförhållanden och närliggande fordon.
För att hantera detta blir själva fordonen kanten där beräkningen sker. Som ett resultat bearbetas data i en accelererad hastighet för att underblåsa behoven av datainsamling och analys.
Lantbruk
Inom jordbruket används edge computing i sensorer för att spåra näringstäthet och vattenanvändning och optimera skörden. För detta samlar sensorn in data om miljö, temperatur och markförhållanden. Den analyserar deras effekter för att hjälpa till att öka skörden och säkerställa att de skördas under de mest gynnsamma miljöförhållandena.
Energi
Edge computing är användbart inom energisektorn också för att övervaka säkerheten med gas- och oljebolag. Sensorer övervakar luftfuktigheten och trycket kontinuerligt. Dessutom får den inte tappa anslutningen eftersom om något fel händer, som att ett överhettat oljerör inte upptäcks, kan det leda till katastrofer. Utmaningen är att de flesta av dessa anläggningar är belägna i avlägsna områden, där anslutningsmöjligheterna är dåliga.
Att distribuera edge computing vid dessa system eller nära dem erbjuder därför större anslutningsmöjligheter och kontinuerlig övervakning. Edge computing kan också fastställa utrustningsfel i realtid. Sensorerna kan övervaka energi som genereras av alla maskiner såsom elfordon, vindkraftssystem och mer med nätstyrning för att hjälpa till med kostnadsreduktion och effektiv energigenerering.
Andra edge computing-applikationer är för videokonferenser som förbrukar stora bandbredder, effektiv cachelagring med kod som körs på CDN edge-nätverk, finansiella tjänster som banker för säkerhet och mer.
Far Edge vs. Near Edge
Edge computing involverar så många termer, såsom near edge, far edge, etc., att det ibland blir förvirrande. Låt oss förstå skillnaden mellan bortre kanten och nära kanten.
Far Edge
Det är den infrastruktur som är installerad längst bort från ett molndatacenter samtidigt som det är närmast användarna.
Till exempel kan Far Edge-infrastrukturen för en mobiltjänstbyrå vara nära basstationerna i mobiltelefontorn.
Far Edge-datorer används på företag, fabriker, köpcentra, etc. Apparna som körs på den här infrastrukturen behöver hög genomströmning, skalbarhet och låg latens, vilket är bra för videostreaming, AR/VR, videospel, etc. Baserat på värd appar kallas det:
- En Enterprise Edge som är värd för företagsappar
- IoT Edge som är värd för IoT-appar
Nära Edge
Det är datorinfrastrukturen som distribueras mellan molnets datacenter och Far Edge. Den är värd för generiska applikationer och tjänster, till skillnad från Far Edge som är värd för specifika appar.
Till exempel kan Near Edge-infrastruktur användas för CDN-cachelagring, Dimdatorer, etc. Dessutom placerar Fog Computing lagrings- och datorresurser inom eller nära data, kanske inte vid data. Det är ett mellanting mellan ett molndatacenter långt borta och kanten som ligger vid källan med begränsade resurser.
Edge Computing vs. Cloud Computing (likheter och skillnader)
Både Edge och Cloud computing involverar distribuerad beräkning och distribution av lagrings- och beräkningsresurser baserat på data som produceras. Men de är definitivt inte samma sak.
Så här är de olika.
- Implementering: Cloud computing distribuerar resurser på globala platser med hög skalbarhet för att köra processer. Det kan inkludera centraliserad datoranvändning närmare datakällan/datakällorna men inte vid ett nätverks kant. Å andra sidan distribuerar edge computing resurser där data genereras.
- Centralisering/Decentralisering: Med hjälp av centralisering erbjuder molnet effektiva och skalbara resurser med säkerhet och kontroll. Edge computing är decentraliserad och används för att ta itu med de problem och användningsfall som inte tillhandahålls i cloud computings centraliseringsmetod.
- Arkitektur: Cloud computing-arkitekturen består av flera löst kopplade komponenter. Den levererar appar och tjänster på pay-as-you-go-modellen. Emellertid sträcker sig edge computing över cloud computing och ger en mer stabil arkitektur.
- Programmering: Apputveckling i molnet är lämplig och använder ett eller färre programmeringsspråk. Edge computing kan kräva olika programmeringsspråk för att utveckla appar.
- Svarstid: Den genomsnittliga svarstiden är vanligtvis mer inom cloud computing jämfört med edge computing. Därför erbjuder edge computing en snabbare beräkningsprocess.
- Bandbredd: Cloud computing förbrukar mer bandbredd och ström på grund av det högre avståndet mellan klienten och servern, medan edge computing kräver jämförelsevis lägre bandbredd och ström.
Vilka är fördelarna med Edge Computing framför Cloud Computing?
Processen inom edge computing är effektivare än cloud computing eftersom den senare tar längre tid att hämta data som en användare har begärt. Cloud computing kan fördröja informationsöverföring till ett datacenter, vilket saktar ner beslutsprocessen för att orsaka latens.
Som ett resultat kan organisationer drabbas av förluster i form av kostnader, bandbredd, datasäkerhet och till och med yrkesrisker, särskilt när det gäller tillverkning och konstruktion. Här är några fördelar med Edge over Cloud.
- Kravet på en snabbare, säkrare och pålitlig arkitektur har gjort framväxten av edge computing populärt, vilket fått organisationer att välja edge computing framför molndatorer. Så, i de områden som behöver tidskänslig information, gör edge computing underverk.
- När beräkningsprocessen utförs på avlägsna platser, fungerar edge computing bättre på grund av liten eller ingen anslutning för att möjliggöra ett centraliserat tillvägagångssätt. Det kommer att hjälpa till med lokal lagring och fungerar som ett mikrodatacenter.
- Edge computing är en bättre lösning för att stödja smarta och specialiserade enheter som utför speciella funktioner och skiljer sig från vanliga enheter.
- Edge computing kan effektivt hantera bandbreddsanvändning, höga kostnader, säkerhet och strömförbrukning i de flesta områden jämfört med cloud computing.
Nuvarande leverantörer av Edge Computing
För att snabbt och enkelt kunna implementera edge computing i ditt företag eller företag behöver du en edge computing-tjänsteleverantör. De hjälper till att bearbeta data och överföra dem effektivt, erbjuder en robust IT-infrastruktur och hanterar enorma data som genereras från edge-enheterna.
Här är några av de anmärkningsvärda Edge Computing-leverantörerna:
#1. Amazon webbtjänster
AWS erbjuder konsekvent erfarenhet med en molnkantsmodell och tillhandahåller lösningar och tjänster för IoT, ML, AI, analys, robotik, lagring och beräkningar.
#2. Dell
Dell tillhandahåller edge computing orkestrering och hantering genom OpenManage Mobile. Dell är utmärkt för digitala städer, återförsäljare, tillverkare och andra.
#3. ClearBlade
ClearBlade släppte sin Edge Native Intelligent Asset Application som gör att en edge-underhållare kan bygga larmenheter och ansluta till IoT-enheter utan kodning.
Andra anmärkningsvärda edge computing-leverantörer är Cloudflare, StackPath, Intel, EdgeConnex och mer.
Sista ord 👩🏫
Edge computing kan vara ett effektivt, pålitligt och kostnadsbesparande alternativ för moderna företag som använder digitala tjänster och lösningar än någonsin tidigare. Det är också ett utmärkt koncept för att stödja fjärrarbetskulturen för att underlätta snabbare databehandling och kommunikation.