EDGE RAČUNARSTVO: I kompjuteri vole „rad od kuće”

Da li ste čuli za edge ili ivično računarstvo? U ovom članku ćemo pojasniti njegove glavne principe, razmotriti njegove prednosti i mane, te pokušati da predvidimo perspektivu ove rastuće informatičke grane.

Edge računarstvo je koncept koji podrazumeva primanje i obradu podataka što bliže izvoru ili krajnjem korisniku. Za izvor podataka se uglavnom koristi IoT senzor, a obrada se vrši lokalno, zahvaljujući postavljanju servera ili drugog hardvera u blizini fizičke lokacije izvora podataka.

Ovakvo lokalno obrađivanje podataka se razvija sa idejom da se minimizira kašnjenje, smanje troškovi prenosa i omoguće povratne informacije u realnom vremenu.

Istorijat edge računarstva

IT je industrija koja se ubrzano menja, a koreni edge računarstva sežu do 1990-ih godina, kada su u upotrebu ušle mreže za isporuku sadržaja (CDN), koje su delovale kao distributivni centri podataka. U to vreme, njihova uloga je uglavnom bila keširanje slika i video-zapisa, bez većeg opterećenja u smislu količine podataka.

Do početka novog milenijuma su počeli da se kosite i P2P uvezani računari, koji su mogli da dele resurse bez centralizovanig sistema. Međutim, od sredine prve decenije novog milenijuma, uglavnom zbog potreba velikih kompanija, jača cloud sistem za skladištenje podataka.

Ali, kako industrije teže ekonomičnosti i većoj efikasnosti, sve više se ulaže u ivične čvorove, koji imaju mogućnost da obezbede pristup sa niskim kašnjenjem resursa i uvidima koji zahtevaju velike količine podataka, a nalaze se u neposrednoj blizini izvora, praktično „kod kuće”.

Ove mogućnosti su izgrađene na principima CDN-a kao što su niska latencija i decentralizovane platforme P2P mreža, te skalabilnosti i otpornosti oblaka.

Kako edge računarstvo funkcioniše u praksi?

Prikupljanje podataka: IoT uređaji, senzori i drugi izvori na ivici mreže primaju podatke.

Obrada podataka: Prikupljene podatke obrađuju ivični uređaji kao što su gejtveji, računarski čvorovi kao instrumenti za čuvanje podataka ili IoT uređaji, umesto da se podaci šalju na centralni server na obradu. Edge uređaji obavljaju zadatke kao što su filtriranje podataka, kompresija i agregacija, smanjujući količinu podataka koje treba poslati u oblak.

Analiza podataka: Edge uređaji mogu da vrše analizu podataka u realnom vremenu i donose odluke na osnovu obrađenih podataka. Na primer, ivični računarski uređaj u pametnoj fabrici može analizirati podatke senzora da bi otkrio kvarove na opremi i reagovao na njih „uživo”, smanjujući vreme zastoja.

Skladištenje podataka: Edge uređaji mogu da skladište neke od obrađenih podataka lokalno, smanjujući potrebu za slanjem svih podataka u oblak.

Prenos podataka: Samo relevantni ili kritični podaci se šalju u oblak ili centar podataka radi dalje obrade, analize i skladištenja.

EDGE RAČUNARSTVO

Glavni benefiti edge računarstva

Sve kompanije žele da imaju visok stepen kontrole nad svojim podacima. U tom smislu, edge računarstvo ima nekoliko prednosti.

Latencija – Kašnjenje kada podatke proizvode senzori i IoT uređaji je značajno manje. Na primer, u kontekstu aplikacija za autonomna vozila, senzori na vozilu neprestano generišu podatke o okolini, poput informacija o putu, saobraćaju i pešacima. U centralizovanom modelu, ovi podaci bi morali da putuju do udaljenih servera za obradu pre nego što se donesu odluke o upravljanju vozilom. Međutim, edge omogućuje da se obrada odvija u samom vozilu ili na lokalnim uređajima u blizini, i to u realnom vremenu.
Smanjen propusni opseg – Kada se podaci šalju u oblak, oni putuju kroz široku mrežu, što može biti skupo zbog globalne pokrivenosti i velikih potreba za propusnim opsegom. Prilikom obrade podataka „na ivici”, mogu se koristiti lokalne mreže, što rezultira većim propusnim opsegom uz niže troškove.
Suverenost podataka – Ivično računarstvo omogućava organizacijama da se podaci obrađuju na lokaciji na kojoj se i prikupljaju, što rezultira smanjenom izloženošću problemima iz sfere cyber bezbednosti i lakšim poštovanjem strogih zakona o lokaciji podataka koji se stalno menjaju.

Edge računarstvo i AI – budućnost saradnje

Kako se danas sve povezuje sa veštačkom inteligencijom, sve više korporacija želi da spoji ova dva tehnološka dostignića i tako poveća kvalitet svog rada.

Inteligencija: AI aplikacije su moćnije i fleksibilnije od konvencionalnih aplikacija, koje mogu da reaguju samo na inpute koji su eksplicitno predviđeni. Neuralna mreža veštačke inteligencije nije obučena kako da odgovori na određeno pitanje, već kako da odgovori na određenu vrstu pitanja, čak i ako je pitanje novo. Ovo daje AI algoritmu inteligenciju za obradu različitih unosa, bilo da je reč o tekstu, izgovorenim rečima ili video-zapisima.

Uvidi u realnom vremenu: Pošto edge tehnologija analizira podatke lokalno, a ne u dalekom oblaku koji kasni zbog komunikacije na daljinu, ona odgovara potrebama korisnika i može da proizvede zaključke u realnom vremenu.

Stalno poboljšanje: AI modeli postaju sve precizniji kako se obučavaju na više podataka. Kada se ivična AI aplikacija suoči sa podacima koje ne može precizno ili pouzdano da obradi, ona ih obično otprema u oblak tako da AI algoritam može ponovo da uči iz njih.

EDGE RAČUNARSTVO

Zaključak

Stručnjaci su saglasni da edge računarstvo ima potencijal da transformiše način na koji organizacije obrađuju i analiziraju podatke. Međutim, kao i kod svake nove tehnologije, postoje izazovi koji se moraju prevazići da bi se obezbedilo široko usvajanje.

Neki od glavnih izazova sa kojima se edge računarstvo može suočiti u budućnosti su potreba za standardizovanim protokolima i arhitekturama, nova pitanja koja se tiču bezbednosti i privatnosti, te potreba za specijalizovanim znanjem i stručnošću za upravljanje edge rešenjima. Tu su i izazovi integracije sa postojećom infrastrukturom, pošto mnoge organizacije već uveliko ulažu u oblak i druge tehnologije kojima postavljaju opšte standarde.