Edge Computing i Cloudlets

czym jest Edge Computing?

dzisiejszy świat IT jest zdominowany przez przetwarzanie w chmurze przez ostatnie dziesięciolecia. Służy do przechowywania, uzyskiwania dostępu i przetwarzania ogromnej ilości danych i zasobów IT poza naszymi urządzeniami komputerowymi za pośrednictwem Internetu. Ale edge computing można uznać za przetwarzanie w chmurze na małą skalę. W tym przypadku krawędź może być uważana za punkt, z którego urządzenie obliczeniowe lub sieć zawierająca urządzenie komunikuje się z Internetem. PROCESOR wewnątrz urządzenia komputerowego lub router, a nawet dostawca usług internetowych, można uznać za krawędź sieci. Tak więc ważnym punktem rozważania jest to, że krawędź znajduje się w pobliżu urządzeń IT i IoT, podczas gdy serwery w chmurze znajdują się miliony mil od nich. Stąd możemy wywnioskować z tego punktu, że przetwarzanie brzegowe jest czymś, w czym przechowywanie, przetwarzanie i przetwarzanie odbywa się na skraju sieci. Tak, Edge computing jest otwartą architekturą IT, która pomaga w optymalizacji przetwarzania i przetwarzania urządzeń internetowych i aplikacji internetowych poprzez przybliżenie przetwarzania do zasobów danych. Tak więc edge computing oznacza po prostu “Chmura nadchodzi”.

dlaczego Edge Computing?

wraz z gwałtownym wzrostem urządzeń obliczeniowych i zasobów danych wytwarzana jest duża ilość danych. I to nie tylko na dziś i jutro, ale będzie miało ogromny wzrost z dnia na dzień. Korzystając z przetwarzania w chmurze, musimy wysyłać Tony zasobów danych do serwera w chmurze, który jest miliony mil od zasobów danych, co wiąże się z wieloma problemami, takimi jak problemy z przepustowością, opóźnienia, problemy z prywatnością i tak dalej. Zamiast więc przesyłać zasoby danych do centrów danych rozmieszczonych w chmurach oddalonych o miliony mil w celu przetworzenia, obliczenia brzegowe stanowią skuteczną alternatywę, w której dane mogą być przetwarzane, analizowane i obliczane w punkcie zbliżeniowym na krawędzi urządzenia lub sieci. Tylko dane, które wymagają bardziej zasobożernych operacji i obliczeń, mogą być wysyłane do chmur daleko, a wszystkie inne obliczenia mogą być wykonywane na krawędzi. W związku z tym edge computing pomaga zminimalizować komunikację na duże odległości między zasobami danych a serwerami w chmurze, a tym samym zmniejszyć opóźnienia i problemy z przepustowością. Na przykład, rozważmy operację głodną zasobów, rozpoznawanie twarzy, w której przetwarzanie algorytmu powinno odbywać się na serwerze w chmurze, co pochłania dużo czasu, co powoduje problem z opóźnieniem. Korzystając z edge computing, przetwarzanie algorytmu rozpoznawania twarzy może odbywać się na krawędzi urządzenia lub sieci, dzięki czemu spowoduje przetwarzanie prędkości i zmniejszy opóźnienia, a także problemy z przepustowością. Podobnie jak to, edge computing bardzo pomaga w aplikacjach czasu rzeczywistego, takich jak pojazdy samojezdne, w których znaczna redukcja opóźnień pomaga w aktualizacji operacji i obliczeń w czasie rzeczywistym.

więc czym są Cloudlets?

cloudlets można uznać za małą skalę chmur, gdzie główną różnicą jest to, że cloudlets znajdują się w punkcie zbliżeniowym do urządzeń w sieci, na skraju sieci urządzeń. Jest to chmura w Twojej lokalizacji geograficznej. Podobnie jak w przypadku edge computing, cloudlety pomagają w przetwarzaniu i obliczaniu odciążonego procesu z urządzenia w sieci. Muszę wyjaśnić, co oznacza “wyładowanie”.

urządzenia mobilne, jak również inne urządzenia informatyczne są obecnie opracowywane z wieloma zaawansowanymi funkcjami, takimi jak rozszerzona rzeczywistość, rozpoznawanie twarzy, przetwarzanie języka naturalnego, gry, przetwarzanie wideo, oprogramowanie do modelowania 3D itp. Aplikacje te są zwykle zasobożerne, wymagające intensywnych obliczeń i wysokiego zużycia energii. Ale urządzenia mobilne są ograniczone zasobami pod względem mocy obliczeniowej i żywotności baterii. Tak więc, aby wykonać tego typu aplikacje, aplikacje wymagające dużych zasobów są przesyłane do chmury za pomocą mechanizmu zwanego OFFLOADING, gdzie wszystkie te przetwarzanie może być przeprowadzone w chmurze przy użyciu tamtejszych zasobów, a wyniki są wysyłane z powrotem do urządzeń IT znajdujących się w naszej ręce. W zależności od rodzaju zadań i potrzebnych zasobów, cały proces lub jego część są przesyłane do chmury w celu przetworzenia.

ale jak wspomniałem powyżej w sekcji Edge computing, wysyłanie danych z zasobów danych do chmur oddalonych o Mile ma opóźnienia i problemy z przepustowością. A jeśli wystąpi sytuacja, w której dostawca usług internetowych nie zachowa połączenia między urządzeniem a serwerem w chmurze, wystąpią opóźnienia, utrata pakietów i przerwanie obsługi. Tak więc, aby uniknąć i zmniejszyć te problemy, wprowadzono koncepcję Cloudlet. Standardowa definicja cloudlet to “Cloudlety to małe centra danych w chmurze o zwiększonej mobilności, które znajdują się na skraju Internetu”. Tak więc, korzystając z cloudletów, zadania wymagające dużych zasobów mogą być odciążone do niego w celu przetworzenia, co zmniejszy opóźnienia, przepustowość i zaoszczędzi dużo czasu. Opóźnienia cloudletów i zalety przepustowości są szczególnie istotne w kontekście samochodów, aby uzupełnić podejścia pojazdu do pojazdu, które są badane w celu kontroli w czasie rzeczywistym i unikania wypadków. Podczas awarii cloudlet może służyć jako proxy dla chmury i wykonywać swoje krytyczne usługi. Po naprawieniu awarii działania, które zostały wstępnie popełnione w chmurze, mogą wymagać propagowania w chmurze w celu pojednania. W tym te, kolejną zaletą korzystania z cloudlets jest ochrona prywatności i bezpieczeństwa. Podczas korzystania z chmury do przetwarzania nasze bezpieczne Dane muszą podróżować do serwerów w chmurze oddalonych o Mile, dlatego bezpieczeństwo danych będzie kwestionowane. Dlatego za pomocą cloudletów wszystkie prywatne dane będą przetwarzane na obrzeżach urządzeń i pomagają w zachowaniu bezpieczeństwa i prywatności danych.

trzy główne cechy są wyróżnione w architekturze cloudlet, która została wzorowana przez Satyanarayanan:

Stan miękki: jeden z najważniejszych atrybutów. Po zainstalowaniu cloudlet jest całkowicie samodzielny i nie wymaga profesjonalnej pomocy.

wydajny i dobrze połączony z Internetem: to bogaty w zasoby komputer lub klaster komputerów, które są dobrze połączone z Internetem i dostępne do użytku przez pobliskie urządzenia. Podobnie cloudlety mają wydajne i niezawodne połączenie z Internetem zwykle za pośrednictwem połączenia przewodowego.

dostępne do użytku przez pobliskie urządzenia mobilne: jest logicznie blisko urządzeń, oznacza to, że każde urządzenie mobilne w sieci lokalnej (LAN) ma niskie opóźnienie do cloudleta i wysoką przepustowość dostępną do przesyłania danych.

według Satyanarayanana, bliskość cloudlets utorowała wielką pomoc w następujący sposób:

wysoce responsywne usługi w chmurze: fizyczna bliskość cloudlet do urządzenia IT ułatwia osiągnięcie niskiego opóźnienia end-to-end i wysokiej przepustowości. Jest to cenne w przypadku aplikacji takich jak AR i rzeczywistość wirtualna, które przenoszą obliczenia do cloudlet.

skalowalność dzięki analityce brzegowej: Skumulowane zapotrzebowanie na przepustowość do chmury z dużej kolekcji czujników IoT o dużej szerokości pasma, takich jak kamery wideo, jest znacznie niższe, jeśli surowe dane są analizowane na cloudletach. Tylko (znacznie mniejsze) wyodrębnione informacje i metadane muszą być przesyłane do chmury.

egzekwowanie polityki prywatności: cloudlet może egzekwować politykę prywatności swojego właściciela przed udostępnieniem danych do chmury, służąc jako pierwszy punkt kontaktowy w infrastrukturze dla danych z czujników IoT

maskowanie przerw w chmurze: Jeśli usługa w chmurze stanie się niedostępna z powodu awarii sieci, awarii chmury lub ataku typu odmowa usługi, Usługa awaryjna w pobliskim cloudlet może tymczasowo zamaskować awarię.

według badań, przetwarzanie brzegowe może uzyskać szybszą drogę do sukcesu, pielęgnując tworzenie otwartego ekosystemu cloudlet. Tak więc, ogólnie rzecz biorąc, zarówno Edge computing, jak i cloudlets są przełomowymi technologiami w tej erze intensywnej chmury, które zapewniają bogate w energię wysokiej klasy przetwarzanie w ramach jednego bezprzewodowego skoku urządzeń IT, szczególnie urządzeń mobilnych, pomagają zmniejszyć opóźnienia, przepustowość i kwestie związane z prywatnością, a tym samym wytyczają ścieżkę do ery z aplikacjami o wysokiej intensywności.

M. Satyanarayanan, “the Emergence of Edge Computing”, in Computer, vol. 50, Nr 1, s. 30-39, 2017.

Usman Shaukat, Ejaz Ahmed, Zahid Anwar, Feng Xia, ” Cloudlet Deployment in Local Wireless Networks: Motivation, Architectures, Applications, and Open Challenges”, in Journal of Network and Computer Applications, December 2015

IEEE Innovation at Work. 2020. Rzeczywiste przypadki użycia dla Edge Computing-Innowacje IEEE W Pracy. Dostępne w: <https://innovationatwork.ieee.org/real-life-edge-computing-use-cases/>