Концепция интернета вещей прочно вошла в нашу жизнь. Эксперты прогнозируют, что в 2022 году количество подключенных к IoT устройств достигнет 55 млрд. Все они – от простых датчиков температуры до сложнейших камер машинного зрения – генерируют колоссальный поток данных, который нужно как-то хранить и обрабатывать. Самое простое с технической стороны решение – облачные вычисления, которые сегодня широко используются в производственной сфере. Но их ресурсов недостаточно уже сейчас для обеспечения корректной работы всех устройств IoT. Вот главные минусы облачных технологий в работе с большими объемами данных от интернета вещей:
- Перегрузка сети интернет на всех уровнях: глобальном и локальных. 80 % трафика представляет собой «сырые» необработанные мегабайты, которые нужны только в месте их получения.
- Медленная скорость пересылки и обработки данных из-за перегрузки сети (см. предыдущий пункт). Это вопрос уже не только удобства, но и общественной безопасности, так как интернет вещей давно вышел за пределы домов и квартир. Яркий пример – ДТП со смертельным исходом с участием автомобиля Tesla, который управлялся искусственным интеллектом.
Очевидно, что в условиях новой реальности, где технологический прогресс неразрывно связан с ростом объема данных, актуальны новые решения в области вычислений. Речь идет о технологии граничных вычислений (Edge Computing).
Особенности обработки данных на границе сети
По оценке экспертов к 2026 году около 50 % генерируемых всеми устройствами в мире данных будет обрабатываться по технологии граничных вычислений. Она предполагает образование единой «ткани данных» (data fabric), куда войдут дата-центры разных уровней, включая корпоративные сети предприятий (on-premise). Скорость и корректность вычислений на границе облака Edge обеспечивают особые технология хранения и анализа данных. Это технологии с участием «распределенного интеллекта» (distributed intelligence) с моделью безопасности Zero Trust («нулевое доверие»).
Вопрос защиты
Пусть вас не смущает формулировка «нулевое доверие». Эта технология предусматривает более глубокий подход к верификации данных. При граничных вычислениях запросы от новых источников данных сканируются распределенным интеллектом. Проще говоря, каждый пакет данных должен получить одобрение на доступ в корпоративную инфраструктуру.
При проверке данных используется передовая стратегия сетевой безопасности – микросегментация с горизонтальной моделью передачи данных. Она предполагает разделение центра обработки данных на небольшие ячейки (гранулы). Трафик каждой ячейки проверяется искусственным интеллектом независимо от остальных. Если в какой-то из них обнаружена угроза, эти данные не уйдут дальше ячейки. Качество реализации этой стратегии зависит от визуализации инфраструктуры. Грамотно выполненная микросегментация значительно упрощает идентификацию данных в рамках граничных вычислений. Так что по уровню защиты Edge Computing не уступает облачным и даже туманным технологиям вычисления.
Вопрос скорости
За сбор и анализ данных на границе сети, поступающих от разных вычислительных узлов и сенсоров, отвечает искусственный интеллект.
Информация не копится мертвым грузом, замедляя трафик, она непрерывно анализируется и обеспечивает автоматизацию процессов. Примеры такой автоматизации: отправка СМС, включение/отключение ленты на производственной линии. Все устройства приема и передачи данных, подключенные к экосистеме Edge, работают по модели Zero Trust, поэтому скорость и безопасность здесь идут рука об руку.
Актуальность технологии Edge Computing для бизнеса
Инфраструктура Edge предполагает вычисления на границе корпоративной сети – именно там осуществляется наибольшее число операций. Для оперативной обработки и анализа полученных данных к ним перемещаются вычислительные узлы. Фактически анализ трафика осуществляется там же, где и его поступление – на границе сети. Это уменьшает так называемую гравитацию данных – явление, при котором скорость перемещения данных по сети уменьшается пропорционально объемам трафика.
Наличие искусственного интеллекта в Edge Computing обеспечивает корректное перемещение вычислительных узлов в нужное место. Благодаря этому стала возможной автоматизация действий в режиме real-time. Время между получением, обработкой данных и принятием соответствующих решений измеряется в микросекундах. Это существенно ускоряет все процессы, где используется автоматизация, и увеличивает производительность. Участие человека в этих процессах минимальное, а в большинстве случаев и вовсе не является обязательным. Все это обеспечивает идеальные условия для масштабирования бизнеса. Основную работу делает искусственный интеллект, сотрудники контролируют и при необходимости корректируют его действия.
Три главных преимущества граничных технологий для бизнеса:
- Рост производительности.
- Оптимизация расходов на персонал.
- Возможность быстрого масштабирования.
Последнее особенно актуально в высококонкурентных нишах, когда идет активная борьба за потребителя. Удобство технологии Edge в том, что ее можно развернуть в отдельных сегментах инфраструктуры, а затем быстро и незатратно перенести на остальные. Это еще одно важное преимущество граничных вычислений: быстрая репликация в масштабах всей компании после тестирования на одном отделе.
Области применения граничных вычислений Edge Computing
Облачные вычисления – вчерашний день?
Несмотря на стремительный рост технологии Edge Computing никто из солидных экспертов пока не говорит о том, что граничные вычисления повсеместно вытеснят облачные. Но в свете текущей тенденции к внедрению искусственного интеллекта в разных сферах бизнеса у Edge есть все шансы вскоре стать лидирующей концепцией вычислений в рамках крупного бизнеса. Возможности технологии отвечают главным трендам IT: безопасность данных и стабильность работы. Этим могут похвастаться далеко не все облачные дата-центры.
Когда стоит сменить облачные вычисления на граничные
Решать, стоит ли овчинка выделки (все же развертывание технологии Edge Computing требует не только вложений, но и определенной перенастройки устоявшихся бизнес-процессов) целесообразно после анализа трех факторов. Они взаимосвязаны:
- Объем информации, поступающей и обрабатываемой за конкретный бизнес-период.
- Скорость обработки данных облачным дата-центром.
- Процент отказов из-за задержек обработки информации (например, клиент, не дождавшись ответа бота, закрывает чат).
Если объемы данных за последние периоды остаются примерно на одном и том же уровне, нет предпосылок к их значительному увеличению (открытие новых филиалов и т. д.), а соотношение отказов к общему числу успешных операций крайне незначительно, можно и дальше спокойно пользоваться облачными вычислениями. Но если анализ показывает, что мощности дата-центров не справляются с увеличившимся потоком информации и из-за этого компания теряет прибыль, стоит подумать о переходе с «облака» на «границу».
Анализ данных и принятие решений в централизованной инфраструктуре (облачный дата-центр) и в Edge
В каких сферах может использоваться технология Edge Computing
Если вкратце – практически везде. Рассмотрим подробнее, как граничные вычисления применяются в разных отраслях.
- Производство. Быстрый анализ данных с последующим принятием решений по заложенному алгоритму оптимизирует работу производственных линий в любой сфере. Процент брака меньше, расходы на персонал тоже.
- Финансы и инвестиции. Успешность операций на фондовом рынке определяется скоростью реакции на изменение котировок и других параметров. Только граничные вычисления обеспечивают обработку данных и принятие решений в режиме реального времени.
- Здравоохранение. Внедрение граничных вычислений существенно ускоряет как компьютерные, так и лабораторные виды диагностики, что позволяет быстрее поставить точный диагноз и начать лечение. Во многих случаях скорость постановки диагноза критически важна для жизни пациента.
- Ритейл. Технология Edge уже сейчас широко применяется в глобальных торговых сетях для автоматизации кассового обслуживания и логистики. Это удобно как самим ритейлерам, так и покупателям.
- Нефтегазовая отрасль. Граничные вычисления обеспечивают оперативный контроль работы самого сложного оборудования. Риск утечек и других внештатных ситуаций сводится к минимуму, а в случае их возникновения сразу же включаются автоматизированные процессы устранения неисправностей. Все это повышает производственную и экологическую безопасность отрасли.
- Телекоммуникации. Сочетание граничных и облачных вычислений ускоряет и упрощает развертывание сетей 5G, обеспечивая быстрое и сбалансированное распределение ресурсов между центрами.
- Развлечения. Edge-технология актуальна для любых сфер, «завязанных» на выходе в интернет. Например, последние онлайн-игры с красочной и великолепно детализированной графикой стабильно работают даже на максимальных параметрах.
Вот пара мини-кейсов по внедрению граничных вычислений в крупных интернациональных компаниях:
Кейс 1: Texmark Chemicals
Компания выпускает горючие нефтехимикаты. Большинство производственных процессов происходит в условиях высоких температур, где доступ человеку затруднен или невозможен. До внедрения технологии проверка трубопроводов осуществлялась вручную, что требовало от компании больших затрат на снаряжение и обеспечение безопасности инспекторов. Но даже при этом были несчастные случаи, из-за чего Texmark Chemicals решили заменить ручной контроль автоматизированным сенсорным.
Проект Texmark Chemicals
Получение и анализ данных более чем со 130 точек обеспечивается технологией граничных вычислений. Это позволило исключить множество внештатных ситуаций, вызванных человеческим фактором. Производительность труда в Texmark Chemicals увеличилась вдвое, а затраты на обслуживание трубопроводов существенно уменьшились.
Кейс 2: Hewlett Packard Enterprise
IT-гигант впервые внедрил технологию граничных вычислений в производстве серверов в рамках контроля качества продукции. «Сканирование» готового сервера осуществляется с помощью специального прибора, оснащенного компьютерным зрением на базе искусственного интеллекта. Прибор оснащен пятью камерами сверхвысокого разрешения, которые снимают изделие под разными углами. Каждая камера генерирует изображение размером в 7 МБ.
Контроль качества производства серверов в НРЕ при помощи компьютерного зрения и искусственного интеллекта
Передача данных с камеры сверхвысокого разрешения и ее последующая обработка занимают 1 секунду. При автоматическом контроле с использованием облачных технологий этот процесс занимал 21 секунду, то есть более чем в 20 раз медленнее.
Новая технология повлияла и на качество контроля – сканер легко распознает мельчайшие дефекты продукции, что позволило снизить уровень брака.
Edge для современного бизнеса
Ценность технологии – в трансформации разных процессов в сторону повышения скорости без потерь в точности и надежности. Те же беспилотные автомобили, несмотря на свои впечатляющие возможности, не будут пользоваться спросом, если представляют опасность для людей. Поэтому экосистема Edge предполагает три взаимосвязанных направления, которые работают на ценность технологии для бизнеса здесь и сейчас, а не в обозримом будущем.
- Машинное обучение и ИИ. Примеры: компьютерное зрение, дополненная реальность, автоматизация производственных линий в режиме реального времени.
- Приложения и обработка данных. Примеры: система «умный дом», телемедицина.
- Сбор данных. Примеры: логирование, облачный интернет вещей, удаленный мониторинг процессов.
Решения НРЕ для граничных вычислений
Компания является одним из лидирующих поставщиков оборудования для сетей Edge. Инженерные решения от HPE работают по принципу «слоеного пирога», который идеально сочетается с реализованной в сетях технологией защиты Zero Trust (о ней мы писали выше). В каждом слое инфраструктуры используются те решения, которые лучше всего отвечают конкретному запросу.
Различные варианты решения Edge
Также здесь возможна гибкая настройка процессов автоматизации с помощью искусственного интеллекта по разным параметрам:
- мощность процессора;
- ширина пропускной полосы;
- объем памяти и т. д.
Решение НРЕ для Edge
HPE предлагает гибкие и современные решения по автоматизации бизнеса с применением технологий Edge практически во всех отраслях. Вот как это будет выглядеть на примере сети розничных магазинов.
- Дано: крупная компания-ритейлер.
- Цель: ускорить и улучшить обслуживание покупателей.
Для этого во всех магазинах нужно развернуть две сети: беспроводную для покупателей и проводную для серверов администрации магазина. Опционально можно внедрить систему компьютерного зрения, которая обеспечит защиту персональных данных клиентов (если карта попадает в поле зрения камеры, она закрывается черным прямоугольником. Во многих странах Европы это обязательное правило организации розничной торговли).
Использование подхода «слоёного пирога» решений Edge НРЕ для кейса розничной торговли
Решения:
- Программное конфигурирование SD-WAN Silver Peak от Aruba. Обеспечивает стабильное подключение к дата-центру администрации магазина при высоких объемах трафика.
- Кластер высокой доступности VMware с решением управления данными SimpliVity. Разработан на базе серверов HPE ProLiant, отличающихся надежностью эксплуатации, простотой развертывания и компактностью оборудования. Серверы занимают минимум места, что важно в условиях ограниченных площадей.
- Облачное решение для управления данными HPE GreenLake. Сочетает два подхода к управлению: централизованное и децентрализированное. Данные о трафике передаются в облачный дата-центр, а метаданные машинного обучения и ИИ собраны на отдельной платформе. Это упрощает управление отдельными узлами сети Edge согласно общим корпоративным правилам.
Централизованное управление данными (Data Management) в Edge
Как выбрать оптимальное Edge-решение для бизнеса
Граничные вычисления не стоит внедрять исключительно в погоне за трендами. Выделите области бизнеса, которые можно и нужно улучшать и определите, зависят ли они от скорости обработки данных. Если зависимость есть, целесообразно будет развернуть пилотный проект по внедрению Edge-решений в отдельном сегменте бизнеса – например, обслуживание клиентов. Подробный финансовый анализ результатов проекта даст ответ, нужны ли вам сейчас граничные вычисления.
И напомним: у HPE есть эффективные решения в рамках технологии Edge для всех сфер бизнеса. Обращайтесь за консультацией!
