Lær mer om hvordan edge computing kan redusere ventetiden, øke ytelsen og forbedre datasikkerheten blant andre fordeler.
Det moderne forretningslandskapet kjører konstant på data generert i store volumer fra datamaskiner, applikasjoner og Internet of Things (IoT)-enheter, og setter data i sentrum av enhver forretningstransaksjon.
Med utviklingen og bruken av flere dataenheter i bedrifter, forventes det at større datamengder vil fortsette å bli generert, lagret og behandlet over hele verden. De International Data Corporation (IDC) globale datasfæreprognose som dekker 2021–2025 antyder at global datagenerering vil fortsette å øke.
Med dette forventede høye datavolumet er det en vanlig frykt for at bedrifter vil slite med hvordan de kan redusere latens og ineffektivitet i databehandling. Det er her edge computing kommer til å spille. Edge computing gjør det mulig for bedrifter å optimalisere systemene sine ved å flytte databehandling til kildene der dataene opprettes i stedet for å være avhengige av datasentre for å behandle og analysere data.
Det er flere fordeler innen databehandling som bedrifter kan utnytte for å lage et robust og effektivt system, og vi vil avdekke noen av dem her.
SE: Ansettelsessett: Cloud Engineer (TechRepublic Premium)
Hva er edge computing?
Edge computing er en databehandlingsmodell som plasserer viktige behandlingsoppgaver innenfor rammeverket eller miljøet der data ble generert. Det er et rammeverk som støtter generering, lagring og behandling av data på stedet der de er opprettet uten å måtte ty til et datasenter eller sentralt datadatamiljø.
Under dette databehandlingsrammeverket er det ikke behov for data samlet fra endepunkter for å komme tilbake til sentraliserte datatjenester som skal behandles og analyseres. Snarere behandles data umiddelbart i det samme miljøet de er opprettet.
Fordeler med edge computing
Øker ytelsen
Hosting av applikasjoner og data på sentraliserte vertsplattformer eller -sentre kan skape ventetid når brukere prøver å bruke dem over internett. Prosessen med å be om data fra disse datasentrene kan gå tregt når det er problemer med Internett-tilkobling. Edge computing løser dette problemet ved å holde dataene på kanten av enhetene for enklere tilgang.
Derfor, med edge computing, kan bedrifter unngå problemer som påvirker hastighet og tilkobling, ettersom data kan hentes på endepunktene i stedet for fra et sentralisert datasenter langt unna, og deretter tilbake til endepunktene. Å redusere tiden en applikasjon reiser for å hente data fra et datasenter, holder applikasjonene optimalisert for bedre ytelse og bedre brukeropplevelse.
Forbedrer personvern og datasikkerhet
Datasikkerhet og personvern er brennende problemer i IT-verdenen. Edge computing gir mer datasikkerhet og personvern fordi data behandles innenfor kanten i stedet for fra sentrale servere.
Dette tyder imidlertid ikke på at kantenheter ikke er sårbare på noen måte. Ikke i det hele tatt. Det antyder bare at det er mindre data som skal behandles fra kanten, så det er knapt en komplett samling av data som hackere kan kaste seg over.
Med andre ord kan personvernet lett bli kompromittert når data som ligger på sentraliserte servere blir hacket fordi de inneholder mer omfattende informasjon om personer, steder og hendelser. I motsetning til dette, fordi edge computing oppretter, behandler og analyserer bare et sett med data som trengs i en instans, blir ikke andre databiter som kan kompromittere personvernet i tilfelle et hack tuklet med.
Reduserer driftskostnader
Å flytte data rundt på nettskytjenester er en av tingene bedrifter bruker mye penger på. Jo høyere datavolumet som flyttes på disse sentraliserte vertsleverandørene, jo mer penger bruker organisasjoner.
Med edge computing bruker imidlertid organisasjoner mindre på driftskostnader på grunn av det minimale behovet for å flytte data til skyen. I tillegg, siden data behandles på samme sted som de genereres, er det også en reduksjon i båndbredden som trengs for å håndtere databelastningen.
Hjelper med å møte regulatoriske og samsvarskrav
Det kan bli vanskeligere å oppfylle regulerings- og samsvarskrav når data vert og administreres av forskjellige datasentre eller vertsleverandører. Dette er fordi hvert datasenter har sine særegne personvern- og regulatoriske krav.
Dette er imidlertid ikke tilfellet med edge computing fordi data opprettes, lagres og behandles på ett sted, noe som gjør det enkelt å møte regulatoriske og samsvarskrav.
Forbedrer pålitelighet og spenst
Med edge computing kan data fortsatt hentes og behandles med få eller ingen hindringer, selv når det er et problem med dårlig internettforbindelse. I tillegg, når det er en feil på en kantenhet, vil det ikke endre driften til andre kantenheter i økosystemet, noe som letter påliteligheten til hele det tilkoblede systemet.
Støtter AI/ML-applikasjoner
Det er ikke å nekte for den økende relevansen av kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML) i moderne databehandling. Imidlertid fungerer AI/ML-applikasjoner ved å hente og behandle store datamengder, som kan lide av latens- og tilkoblingsproblemer når dataene ligger på en sentralisert server.
I motsetning til dette, letter edge computing AI/ML-applikasjoner fordi data behandles nær der de er opprettet, noe som gjør det enklere og raskere for AI/ML å oppnå resultater.