Az internethez kapcsolódó eszközök naponta óriási mennyiségű adatot állítanak elő. Kamerák, ipari érzékelők, okosautók, mobiltelefonok, egészségügyi eszközök és intelligens otthoni berendezések folyamatosan információt gyűjtenek a környezetükről.
A hagyományos felhőalapú rendszerben ezek az adatok egy távoli adatközpontba kerülnek, ahol megtörténik a feldolgozás, majd az eredmény visszajut az eszközhöz. Ez sok esetben megfelelően működik, bizonyos alkalmazásoknál azonban már néhány másodperces késés is komoly problémát okozhat.
Az edge computing, vagyis peremhálózati számítástechnika lényege, hogy az adatfeldolgozás legalább egy része az adat keletkezési helyéhez közelebb történik.
Miért nem lehet mindent a felhőbe küldeni?
A felhőszolgáltatások nagy számítási kapacitást, rugalmas bővíthetőséget és központi adatkezelést biztosítanak. Az adatok továbbítása azonban időt és hálózati sávszélességet igényel.
Képzeld el, hogy egy ipari kamera másodpercenként több tucat nagy felbontású felvételt készít. Ha minden képet egy távoli szerverre kellene elküldeni, majd megvárni az elemzés eredményét, a rendszer lassabban reagálna, és jelentős adatforgalmat generálna.
Edge computing esetén egy helyi számítógép vagy intelligens vezérlő azonnal elemzi a képet. Csak a fontos eredményeket vagy rendellenességeket küldi tovább a központi rendszernek.
Hol használják az edge computing megoldásokat?
A technológia minden olyan területen előnyös lehet, ahol gyors válaszidőre vagy folyamatos működésre van szükség.
Gyakori alkalmazási területek:
- ipari automatizálás és robotika;
- önvezető és vezetéstámogató járművek;
- intelligens közlekedési rendszerek;
- biztonsági kamerák és képfelismerés;
- egészségügyi megfigyelőeszközök;
- okosotthonok;
- mezőgazdasági szenzorhálózatok;
- üzletekben működő intelligens rendszerek;
- távközlési hálózatok.
Egy önvezető jármű például nem várhat arra, hogy egy távoli adatközpont eldöntse, meg kell-e állnia egy akadály előtt. A szükséges döntést közvetlenül a jármű fedélzeti rendszereinek kell meghozniuk.
Kevesebb adatforgalom és gyorsabb válasz
A helyi feldolgozás egyik legfontosabb előnye a késleltetés csökkentése. Az eszköz gyorsabban reagálhat, mivel az adatnak nem kell hosszú utat megtennie a hálózaton.
További előnyök lehetnek:
- alacsonyabb hálózati terhelés;
- kisebb felhőalapú adattárolási költség;
- működés internetkimaradás esetén is;
- gyorsabb automatizált döntések;
- érzékeny adatok helyben tartása;
- csak a valóban fontos információk továbbítása.
Az edge computing adatvédelmi szempontból is előnyös lehet. Egy kamerarendszer például helyben elvégezheti az arcfelismerést vagy a mozgásérzékelést anélkül, hogy minden felvételt feltöltene egy külső szolgáltató szerverére.
A helyi rendszereket is védeni kell
A peremhálózati eszközök nagy száma új biztonsági kihívásokat teremt. Egy ipari telephelyen vagy okosvárosban akár több ezer érzékelő és vezérlő is működhet. Ezek mindegyike lehetséges támadási pontot jelenthet.
Ezért szükség van:
- rendszeres biztonsági frissítésekre;
- titkosított kommunikációra;
- erős eszközazonosításra;
- központi felügyeletre;
- biztonságos távoli karbantartásra;
- a hozzáférések korlátozására.
Nem váltja le teljesen a felhőt
Az edge computing és a felhő nem egymás versenytársai. A két technológia inkább kiegészíti egymást. A gyors, azonnali döntések helyben születnek meg, míg a hosszú távú adattárolás, a nagyobb elemzések és a rendszerek közötti összehasonlítás továbbra is a felhőben történhet.
A jövő informatikai rendszerei várhatóan hibrid módon működnek majd: a helyi eszközök gyorsan reagálnak, a központi felhő pedig összegzi és elemzi a nagyobb adatmennyiséget.
Forrás: ITmozaik – informatikai hírek, útmutatók és technológiai trendek
