Behandling og datalagring skjer på kantsystemer over skyen. Men nettverksbegrensninger kan være den beste måten å skille edge fra sky.
I kjernen kommer nøkkelforskjellen mellom edge computing og cloud computing ned til ett konsept: nettverkstilkoblingsbegrensninger. Hvis internettforbindelse skulle være kontinuerlig tilgjengelig overalt og data kunne overføres umiddelbart uten forsinkelser, ville det ikke være behov for edge computing-løsninger. Men siden nettverkstilkoblinger verken er konstante eller allestedsnærværende, og både båndbredde og ventetid er begrenset, har det dukket opp edge computing-løsninger for å løse hvert av disse problemene.
Cloud computing
Med cloud computing lar en internettforbindelse brukere utnytte prosessorkraft og data eksternt. For de fleste formål kan brukere opptre som om prosessorkraften og lagringen er uendelig, selv om datakapasiteten faktisk er begrenset av et begrenset antall datasentre. Trenger du mer prosessorkraft? Spinn opp flere servere. Foretrekker du å lagre flere bilder, filer eller andre data? Bestem større lagringsgrenser.
Fremveksten av både pålitelige internettforbindelser og cloud computing skjedde omtrent synkronisert fra begynnelsen av 2000-tallet. Type data som overføres endret seg også over tid, og utviklet seg gradvis fra fokus på tekst og komprimerte bilder til lyd og livestreamet video.
For organisasjoner betydde dette at tidligere filservere på stedet kunne flyttes til skyen. Cloud computing-selskaper tilbød ofte pålitelighets- og redundansnivåer som lett oversteg det de fleste IT-avdelinger kunne tilby.
Skyapplikasjoner brakte både kraft og enkel administrasjon til flere organisasjoner. Ansvaret for oppdateringer ble for eksempel flyttet fra ansattes administratorer til skyleverandører. For eksempel vises nye funksjoner i Google Dokumenter når Google lanserer en endring, ingen handling er nødvendig fra en administrator på stedet.
Mange skolesystemer, kronisk ressursbegrensede, byttet til Chromebook siden de sky-sentriske datamaskinene er enklere å administrere, vedlikeholde og sikre enn de fleste eldre server-sentriske systemer.
SE: Ikke demp entusiasmen din: Trender og utfordringer innen edge computing (TechRepublic)
Edge databehandling
To nisjesegmenter – store interaktive nettstedsleverandører og strømmetjenester – ga de første hintene om at en helt annen dataarkitektur kan være nødvendig. Spesifikt innså disse firmaene at datalevering til individuelle kundedatamaskiner tar tid. Nettverksleverandører for innholdslevering begynte å flytte datasentre nærmere forbrukerne (Figur A).
Figur A
En person som streamer en film i Michigan, for eksempel, vil sannsynligvis oppleve lavere ventetid når streamingkilden er et datasenter i Chicago versus Los Angeles. I dag bruker leverandører begrepet edge på forskjellige størrelser av mindre datasentre, men alle disse søker å løse nettverkstilkoblingsbegrensningen for latenstid forårsaket av avstand.
En annen klasse av edge computing dukket opp ettersom teknologier for tilkoblede hjem ble distribuert. Brukere vil at smarte låser, sikkerhetskameraer og ulike miljøsensorer skal fungere selv når Wi-Fi går ned, en kabel blir kuttet eller mobilnettverk midlertidig slutter å fungere.
Etter hvert begynte leverandører å bygge systemer som kommuniserer ved hjelp av ulike standarder, som Bluetooth, Zigbee og Matter. På samme måte, i et industrielt miljø, kan maskiner trenge å operere i miljøer uten pålitelige nettverk. Siden nesten alle disse smarte hjemme- og industrielle enhetene generelt forblir stasjonert på et enkelt sted, er nettverkstilkoblingsbegrensningen de adresserer en midlertidig mangel på tilkobling.
Bevegelige kjøretøyer – på land, i luften og til sjøs – presenterer imidlertid mange av de mest utfordrende oppgavene med kantdatabehandling til dags dato. Ikke bare trenger automatiserte biler, fly og skip å operere på steder uten konsekvente internettforbindelser (Figur B), men bevegelseshastigheten deres gir ofte utilstrekkelig tid til å stole på eksterne beregninger, selv når de er tilkoblet. Med andre ord, når en fartsautonom bil kan motta et svar fra et nærliggende skydatasenter om en veifare, kan bilen allerede ha møtt den.
Figur B
Periodisk tilkobling for denne typen kjøretøy er fortsatt kritisk. Biler og lastebiler drar for eksempel nytte av oppdaterte kart for å vise veier, veiarbeid og gjeldende trafikkforhold. Droner og autonome skip er avhengige av værdata for å identifisere potensielt turbulente himmel eller hav.
Personer som administrerer disse enhetene vil sannsynligvis ønske å laste av data, ikke bare for å vurdere og forbedre ytelsen, men også for å hente bilder og annen informasjon innhentet av kjøretøyets ulike instrumenter. Edge-systemer som tillater denne typen autonom drift og intermitterende nettverkstilkobling, byr på flere sett med utfordringer som i slutten av 2022 ennå ikke er fullstendig løst.
Hva er din erfaring?
Cloud computing gjør det mulig å utnytte datakraft og lagring overalt hvor det er en pålitelig internettforbindelse. Edge computing flytter prosessering og lagring bort fra disse skydatasentrene til enheter som er i stand til databehandling uavhengig av en konstant tilkobling.
Stoler du på en blanding av sky- og kantdatasystemer i arbeidet ditt? Er det spesifikke edge computing-funksjoner som ikke er nevnt ovenfor som du finner nyttige i miljøet ditt? Hva slags administrative systemer og administrasjonssystemer har du distribuert for å hjelpe deg med å administrere organisasjonens sky- og kantdatasystemer?
Nevn eller send meg en melding på Twitter (@awolber) for å fortelle meg hva din erfaring med edge computing har vært – og hvilke edge computing-teknologier du følger mest nøye med.