Co to jest edge computing? Jak działa? Zalety i zastosowania
Przeczytasz w
4 minuty
Edge computing po polsku oznacza przetwarzanie brzegowe. To kolejny krok w kierunku optymalizacji przetwarzania danych. Czym dokładnie jest i jak działa?
- Czym jest edge computing?
- Jak działa przetwarzanie brzegowe?
- Zalety edge computing
- Zastosowania edge computing
- Cloud computing a edge computing
Czym jest edge computing?
Informacje zbierane przez inteligentne urządzenia przesyłane są do centralnego serwera, a następnie przetwarzane. Ten sposób sprawdzał się przez lata, jednak w pewnym momencie coraz większa ilość przesyłanych informacji zaczęła przerastać możliwości sieci i infrastruktury. Wzrost liczby urządzeń tworzących Internet Rzeczy (IoT), jak również ich rosnąca moc obliczeniowa generują coraz większą ilość danych.
Szybsze i wydajniejsze przetwarzanie tak ogromnej ilości informacji ułatwia właśnie edge computing.
Przetwarzanie brzegowe powstało z myślą o przeniesieniu danych bliżej urządzeń oraz ich użytkowników. Umożliwia przechowywanie i przetwarzanie danych lokalnie, bliżej punktu, w którym są generowane. Nie trzeba od razu przesyłać ich do chmury, więc znikają problemy z przepustowością i opóźnieniami. Za to znacznie poprawia się wydajność i ciągłość pracy.
Jak działa przetwarzanie brzegowe?
Zapotrzebowanie na przetwarzanie brzegowe wzrosło się wraz z rozwojem IoT. Najważniejszą kwestią jest przechowywanie oraz przetwarzanie danych przez urządzenia końcowe lub mikrocentra danych, znajdujące się w pobliżu, czyli na „brzegu” sieci. Takie lokalne mikrocentra danych tworzą zdecentralizowaną sieć przetwarzającą informacje, a następnie wysyłają je dalej – do chmury lub do firmowych centrów danych.
Przetwarzanie danych w pobliżu miejsca ich powstawania pozwala na znaczące zmniejszenie zapotrzebowania na przepustowość. Umożliwia również szybszą i bardziej wszechstronną analizę zgromadzonych informacji, praktycznie w czasie rzeczywistym.
Zalety edge computing
System przetwarzania brzegowego ma wiele zalet. Cały szereg branż może na nim skorzystać, ponieważ informacje są tworzone i gromadzone lokalnie, a nie setki lub tysiące kilometrów dalej. Użytkownicy brak konieczności przesyłania danych do chmury mogą postrzegać jako znacznie bezpieczniejsze rozwiązanie.
A jak można podsumować zalety przetwarzania brzegowego?
- Większa wydajność i niezawodność. Edge computing umożliwia gromadzenie i analizę danych na miejscu, bez wysłania ich do chmury. Przetwarzanie danych w pobliżu punktu, gdzie są gromadzone, jest szybsze i pomaga w optymalizacji codziennych operacji i utrzymaniu ciągłości działania.
- Mniejsze opóźnienia. Informacje przetwarzane są w czasie rzeczywistym, o wiele szybciej niż przy przesyłaniu ich do chmury. Przedsiębiorcy mogą wykorzystać edge computing do skrócenia czasu reakcji swoich urządzeń, a także uzyskać dostęp do aktualnych danych każdego z nich.
- Brak problemów z przepustowością. Ogromne zbiory danych gromadzonych z urządzeń analizowane są lokalnie, więc nie potrzeba dużej przepustowości łączy.
- Sprawdza się w miejscach z ograniczonym dostępem do Internetu. Przetwarzanie brzegowe znacząco ułatwia wykorzystanie danych zebranych w odległych miejscach, gdzie jest ograniczony dostęp do stabilnego łącza internetowego.
- Suwerenność danych. Firmy gromadząc dane swoich klientów, muszą przestrzegać licznych przepisów dotyczących prywatności i ochrony danych. Edge computing ułatwia działanie zgodne z prawem, a dane są przetwarzane i przechowywane w pobliżu miejsca ich zebrania. Nie ma potrzeby przesyłania ich poza granice kraju.
- Poprawa bezpieczeństwa pracy. Dane analizowane w czasie rzeczywistym pomagają szybko wykryć usterki sprzętu, zwiększając bezpieczeństwo pracowników.
- Niższe koszty. Przetwarzanie brzegowe umożliwia również regulację wydatków. Zmniejsza koszty związane z przesyłaniem, przechowywaniem i przetwarzaniem danych w chmurze.
Zastosowania edge computing
Zastosowania edge computing często obejmują systemy cyberbezpieczeństwa oraz przetwarzanie danych w celu późniejszego przeniesienia ich do chmury. A w jakich konkretnie przypadkach znajdzie się zastosowanie dla przetwarzania brzegowego?
Poniżej przykłady edge computing.
- Przetwarzanie brzegowe można stosować do analizowania w czasie rzeczywistym nagrań z monitoringu, aby zapewnić bezpieczeństwo wybranego budynku.
- Platforma wiertnicza na środku oceanu wykorzystuje czujniki IoT oraz sztuczną inteligencję do natychmiastowego wykrywania usterek sprzętu. Szybkość jest tutaj niezwykle istotna, zanim uszkodzenia będą poważniejsze i zagrożą bezpieczeństwu pracowników.
- Przetwarzanie brzegowe w szpitalu umożliwia powiadamianie lekarzy o nietypowych danych pacjenta, za pośrednictwem analiz i sztucznej inteligencji.
- System nawadniania na polu rolniczym wykrywa poziom wilgotności gleby i dostosowuje ilość zużywanej wody w czasie rzeczywistym.
- Przedsiębiorca szybciej uzyska potrzebne informacje, będzie sprawniej personalizować doświadczenia swoich klientów oraz ekspresowo przygotowywać oferty dostosowane do indywidualnych potrzeb każdego z nich.
- Sklep znajdujący się setki kilometrów od głównego centrum danych firmy, korzysta z bezprzewodowych urządzeń do natychmiastowego przetwarzania płatności.
- Sztuczna inteligencja w pojazdach autonomicznych może informować o potencjalnie niebezpiecznych sytuacjach na drodze i zapobiegać wypadkom.
Cloud computing a edge computing – czym się różnią?
Chmura obliczeniowa (cloud computing) funkcjonuje w oparciu o system scentralizowany. W przypadku edge computing mamy do czynienia ze zdecentralizowaną architekturą, gdzie występuje dużo mikrocentrów przetwarzania danych na „brzegu” sieci.
Przetwarzanie brzegowe stanowi świetne uzupełnienie chmury obliczeniowej. Zamiast zapychać sieć przesyłaniem wszystkich danych, lepiej zbierać i przetwarzać je lokalnie. Ostatecznie spora część z nich może okazać się bezużyteczna. Następnie najważniejsze informacje mogą trafić do chmury, gdzie będą przetwarzane i odpowiednio zarchiwizowane.
W ciągu następnych kilku lat ciężko będzie funkcjonować bez przetwarzania brzegowego. Ilość danych wytwarzanych przez inteligentne urządzenia przytłoczyłaby większość sieci, a operacje byłyby mniej wydajne.
Może Cię zainteresować:
