Периферийные вычислительные системы представляют собой распределенную открытую ИТ-архитектуру, где сейчас применяется эффективная децентрализованная обработка и обеспечивается поддержка технологий мобильных вычислений Интернета вещей. При использовании периферийных вычислений данные обрабатываются самим устройством или локальным компьютером или сервером, а не передаются в центр обработки данных. Периферийные вычислительные системы обеспечивают ускорение потоков данных, включая обработку данных в реальном времени без задержки. Они позволяют интеллектуальным приложениям и устройствам реагировать на данные практически сразу же после их создания, исключая любые задержки. Это критически важно для развития таких технологий, как автомобили с автопилотом, а также обеспечивает важные преимущества для организаций. Периферийные вычисления обеспечивают эффективную обработку больших объемов данных рядом с источником, снижая загрузку интернет-каналов. С одной стороны, это позволяет сократить расходы, а с другой — эффективно использовать приложения удаленно.
Кроме того, способность обрабатывать данные без их помещения в общедоступное облако обеспечивает дополнительный уровень защиты конфиденциальных данных.
Периферийным вычислениям (Edge computing) предстоит пройти еще очень большой путь, но сегодня уже известно несколько интересных сценариев их применения, еще большее их количество ожидается в будущем.
Edge-сценариев появляется все больше и в разных отраслях — по мере того, как компании перемещают вычисления и аналитику на периферию. Некоторые хотят сократить задержки, другие — получить более полное представление о том, что происходит «в поле», будь это люди, урожай или нефтяные буровые установки.
«Периферийные вычисления позволяют коммерческим компаниям и другим типам организаций анализировать большие объемы данных на местах или на устройствах в режиме реального времени, — говорит Шамик Мишра, технический директор по тематике подключенности в подразделении инжиниринга и R&D международной консалтинговой компании Capgemini. — Это открывает ряд новых возможностей с точки зрения источников дохода, повышения производительности и снижения затрат».
На самом деле формируется инновационный мир Интернета вещей (IoT), который делает сценарии использования Edge еще более привлекательными, распространяя их на «умные» дома, носимые устройства, AR-видеоигры и все более интеллектуальные автомобили. Gartner ожидает, что рынок платформ IoT, развертываемых как локально, так и в облаках, вырастет до 7,6 млрд. долл. в 2024 г. Аналитики называют PaaS ключевым инструментом реализации цифровых сценариев.
Allied Market Research видит еще более широкие перспективы — на уровне 16,5 млрд. долл. в 2025 г., объясняя их желанием избежать проблем с сетевыми задержками и ограничений на использование полосы пропускания для хранения данных в облаке. Компания также ожидает, что фреймворки 5G и IoT обеспечат возможности для быстрого и прибыльного роста рынка в ближайшие годы.
Боб Мур, руководитель и партнер компании EagleDream Technologies, входящей в международную сеть фирм PwC, отметил, что несмотря на то, что 5G, облако и IoT и по отдельности поддерживают широкий спектр вариантов использования, их сочетание позволяет создавать еще более инновационные сценарии. «Определить роль различных технологий в получении нового цифрового опыта сравнительно легко, зато трудно определить, какие модели цепочки создания ценности будут успешными и устойчивыми, — сказал он. — Нынешнее поколение развертываний обеспечивает некоторую технологическую ценность, но вопрос бизнес- и экономической целесообразности пока остается открытым».
Дэн Хейс, еще один руководитель PwC, считает, что коммерческие соображения являются самыми сложными. «Технологии периферийных вычислений уже прошли большой путь, но бизнес-модели во многих случаях все еще не готовы. Например, остаются вопросы относительно оптимального размещения периферийных дата-центров, в частности, насколько они должны быть приближены к мобильным объектам, — сказал он. — Существует также неопределенность в отношении того, кто в конечном счете будет оплачивать счета за дополнительную инфраструктуру, необходимую для этих ранних сценариев использования, и кто на самом деле извлечет выгоду из этой технологии, в частности, благодаря снижению задержек и сокращению сетевого трафика, которые обеспечивают Edge и 5G».
Ниже представлены 10 сценариев, в которых предприятия могут использовать Edge уже сегодня.
Модернизация сельского хозяйства
Обмен данными с помощью IoT и облака позволяет повысить эффективность сельского хозяйства. Так, фермеры, использующие оборудование John Deere, уже пользуются преимуществами предиктивного технического обслуживания и удаленного управления. Периферийные вычисления позволяют им осуществлять обмен данными в режиме реального времени.
Например, трактор и сеялка John Deere могут сеять более 700 семян кукурузы и 2800 семян сои в секунду с высокой точностью. В каждый момент времени машины могут получать данные с датчиков и принимать решения и корректировать их в зависимости от реальных условий. Edge-система помогает фермерам обеспечить посадку семян в точности на нужной глубине и в самом подходящем месте. Лучшие решения приводят к лучшим урожаям.
«Быстрое и точное принятие решений имеет решающее значение в каждой отрасли, но особенно важно в сельском хозяйстве, — сказал Джулиан Санчес, директор по развивающимся технологиям компании John Deere. — До того, как фермеры получили доступ к IoT и стали подключенными, многим из них приходилось ждать завершения сбора урожая, чтобы получить о нем какие-то данные. Это затрудняло принятие эффективных решений на следующий посевной сезон. Теперь, имея доступ к данным в режиме реального времени, фермеры могут вносить коррективы во время работы в поле, а не ждать месяцами, чтобы увидеть, что собой представляет их урожай».
Актуальная информация для военных, правоохранительных органов и чрезвычайных служб
Всем им крайне важно понимать, что происходит в оперативной ситуации, и иметь возможность собирать разведданные в режиме реального времени.
«Периферийные вычисления привносят новые уровни скорости и гибкости в понимание ситуации на местах. Например, безопасная и надежная обработка видео с беспилотного летательного аппарата или наземного робота, действующих на периферии, оперативно предоставляет пользователям информацию о ситуации, в то время как SaaS-решения, размещенные в облаке, обеспечивают связь и передачу этих данных командам, чтобы они могли видеть операции в режиме, близком к реальному времени», — сказала Мэри Бет Холл, директор по стратегии беспроводной связи Panasonic System Solutions Company в Северной Америке.
Повышение безотходности промышленного производства при одновременном снижении углеродного следа
Многие предприятия борются с большими объемами материальных отходов, накапливаемых в процессе производства. К ним относятся избыточные материалы, которые не потребовались для производства определенного продукта, а также бракованные партии изделий. Организации могут использовать машинное Edge-обучение для выявления дефектов в режиме реального времени, чтобы ошибки исправлялись в процессе производства — до того, как будет произведена целая партия дефектной продукции, которую отправят на металлолом.
«По некоторым оценкам, завод, который имеет возможность принимать решения по оптимизации выпуска продукции в режиме реального времени, может сэкономить 14 млн. долл. в год. Проекты по сокращению количества отходов также положительно влияют на окружающую среду, — говорит Састри Маллади, технический директор компании FogHorn, провайдера Edge-платформы искусственного интеллекта. — Инициативы с использованием Edge могут помочь обрабатывающей промышленности сэкономить миллионы тонн выбросов CO2 за счет сокращения производственных отходов».
Увеличение времени безотказной работы морских буровых
Эффективность морского бурения снижается, если оборудование работает неправильно. Для увеличения времени безотказной работы компания C3 разработала набор ИИ-приложений, которые позволяют осуществлять удаленный мониторинг активов на морской буровой платформе. В число таких активов входят компрессоры, регулирующие клапаны и насосы, которые являются типичными точками отказа.
«Для каждого из активов определены показатели риска с использованием данных, которые измеряются с интервалом от 5 до 15 минут и потом отображаются на приборной панели пользовательского интерфейса, чтобы операторы могли действовать, не дожидаясь момента отказа, — сказал Варун Ханна, аналитик в области ИИ и машинного обучения исследовательской компании Gigaom. — Кроме того, цифровой двойник каждого актива отображает такие показатели, как пропускная способность, давление, температура, а также простые аналитические данные. С точки зрения материальной выгоды ключевыми факторами стали увеличение времени безотказной работы, сокращение эксплуатационных расходов/обслуживания и обеспечение безопасности производственных мощностей. Кроме того, решение повышает безопасность на рабочей площадке и обеспечивает эффективную добычу и транспортировку нефти».
Масштабная видеоаналитика
Инсталляции видеокамер, как правило, делятся на две основные категории: несколько беспроводных камер или большее количество проводных камер. Беспроводные камеры дешевы, но решения на их основе плохо масштабируются, потому что Wi-Fi-соединение не может поддерживать дополнительную нагрузку и добавочный трафик. Из-за этого в больших инсталляциях применяют проводные видеокамеры. Такие камеры обеспечивают более высокое качество видео и автоматизированную видеоаналитику, но прокладка проводов стоит дорого.
«Идея Edge-сценария заключается в возможности поддерживать большое количество беспроводных камер и обеспечивать дешевый автоматизированный анализ видео. 5G и периферийные вычисления со множественным доступом позволяют решить эту проблему, — сказал Джим Пул, вице-президент по развитию бизнеса компании Equinix, предоставляющей инфраструктуру для дата-центров и колокации. — Они позволят реализовывать такие приложения, как проактивная защита, анализ сцен (например, подсчет людей, входящих и выходящих через дверь) и мониторинг запасов, которые организации никогда бы не смогли себе позволить в ином случае».
Повышение времени бесперебойной работы электросетей
Периферийные вычисления позволяют коммунальным службам принимать решения в режиме реального времени для обеспечения надежной доставки энергии в нестандартных ситуациях. Например, когда устройство обнаруживает перебой в электроснабжении, оно сразу же передает диспетчеру краткую, точную и действенную информацию.
«С помощью этой информации коммунальная служба может точно определить масштаб и локализацию отключения, часто еще до того, как клиент об этом сообщит, — сказал Тим Дрисколл, директор по продуктам управления информацией компании Itron, предоставляющей решения по управлению энерго- и водоснабжением. — Благодаря такому доступу к информации в режиме реального времени и возможности удалённого реагирования, коммунальные предприятия получают инструменты повышения эффективности, надёжности и безопасности сети».
Онлайн-игры становятся более гибкими
Задержки, пропускная способность и доступность являются основными проблемами для онлайн-геймеров. Edge-архитектура и платформа могут помочь геймерам взаимодействовать друг с другом в среде с низкой задержкой и высокой пропускной способностью.
«Задача, стоящая перед провайдером онлайн-игр, заключается в том, чтобы оптимизировать игровой процесс своих пользователей, — полагает Випин Джейн, технический директор и соучредитель компании Pensando, поставщика платформ нового поколения. — Высокая доступность архитектуры может быть обеспечена благодаря снижению зависимости от внешних сетей».
Возможности персонализации в ритейле станут более индивидуальными
Джейсон Шепард, вице-президент по экосистеме поставщика решений для Edge-оркестровки ZEDEDA и член правления Linux Foundation Edge, считает компьютерное зрение ключевым приложением для периферийных вычислений, потому что возможность «видеть» события физического мира важна для инноваций в таких областях, как распознавание объектов, безопасность и охрана, контроль качества, предиктивное техническое обслуживание и контроль за соответствием нормативным требованиям. В ритейле компьютерное зрение запустит новую волну персональных сервисов в офлайновых магазинах, которые предоставят сотрудникам в режиме реального времени данные о существующих клиентах и предоставят информацию для принятия долгосрочных маркетинговых решений.
«В связи с проблемой конфиденциальности вначале основное внимание будет сосредоточено на оценке демографических показателей покупателей (например, возраст и пол) и месторасположения, но мы увидим рост персонализации покупательского опыта, основанной на индивидуальной идентичности, с предложением правильного выбора, который определяется с помощью программ лояльности, — сказал Шепард. — Мы увидим тенденцию создания новых „эмпирических“ торговых центров, которые будут посещать покупатели, готовые отказаться от некоторой конфиденциальности ради лучшего опыта».
Появится универсальный опыт
Что, если различия в ПО для устройств IoT, а также смартфонов и «умных» домов будут незначительны? Что, если бы не было разницы между Android и iOS?
«Сегодня переход с Android на iOS может быть очень запутанным, но в будущем не будет иметь значения, какой у вас телефон, — сказал Лиран Вайс, главный корпоративный директор и соучредитель компании mce Systems. — Преимущество для пользователей — бесшовная, простая работа с разными устройствами. Преимущество для оператора заключается в том, что он будет контролировать все события. Контроль над жизненным циклом устройств и пользовательским опытом получит тот, кто имеет отношения с пользователями».
Пока в отрасли нет стандарта, который унифицирует потребительский опыт наподобие универсальных пультов дистанционного управления для телевизоров, но Вайс уверен, что он появится.
Повышение надежности работы производственного оборудования
Сталелитейная компания Harrison Steel Castings эксплуатирует электродуговые печи и другое прецизионное оборудование на своей производственной площадке площадью 650 тыс. кв. футов. Подключить эти машин к сети оказалось слишком дорого, поэтому ИТ-персонал использовал для передачи данных USB-накопители.
Впоследствии ИТ-директор Harrison Шейн Роджерс выбрал передовое компьютерное решение от Scale Computing. Теперь он использует в цехе небольшой гиперконвергентный кластер, который собирает данные о машинах и производственном процессе через регулярные промежутки времени. Это позволяет сотрудникам принимать более обоснованные решения об их производственном процессе и обслуживании машин на базе данных. Кроме того, скорость и простота доступа к данным помогают проводить анализ дефектов и быстрее повышать качество.
«Для стабильного производства прецизионного стального литья крайне важно, чтобы мы могли собирать и анализировать данные как можно ближе к источнику, чтобы обеспечить постоянную калибровку наших машин, — сказал Роджерс. — Но экстремальные условия в наших электродуговых печах и вокруг них оказались проблемой для традиционной инфраструктуры, сделав сбор данных сложной задачей. Зато наша гиперконвергентная инфраструктура, благодаря малой занимаемой площади и минимальному энергопотреблению, может быть размещена там, где нужно, что позволяет нам использовать наши данные для принятия более разумных решений и получения более качественного литья».
Источник: https://www.itweek.ru/, https://www.hpe.com/
Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!
