Wat is edge computing en waarom is het belangrijk?

Edge computing verandert de manier waarop gegevens worden verwerkt, verwerkt en geleverd vanaf miljoenen apparaten over de hele wereld. De explosieve groei van op internet aangesloten apparaten - het IoT - en nieuwe toepassingen die realtime rekenkracht vereisen, blijven edge-computingsystemen aandrijven.

Snellere netwerktechnologieën, zoals draadloze 5G, zorgen ervoor dat edge-computingsystemen de creatie of ondersteuning van realtime-applicaties, zoals videoverwerking en -analyse, zelfrijdende auto's, kunstmatige intelligentie en robotica, kunnen versnellen, om er maar een paar te noemen.

Meer informatie over edge computing en netwerkzichtbaarheid

• 4 essentiële edge-computing use cases
• Edge computing:wanneer uitbesteden, wanneer doe-het-zelf
• Major League Baseball maakt kans op netwerkzichtbaarheid
• Hoe edge-netwerken en IoT datacenters zullen hervormen

Terwijl de vroege doelen van edge computing waren om de kosten van bandbreedte voor data die lange afstanden aflegden, aan te pakken vanwege de groei van IoT-gegenereerde data, stimuleert de opkomst van real-time applicaties die aan de edge moeten worden verwerkt, de technologie die vooruit gaat.

Wat is edge computing?

Gartner definieert edge computing als "een onderdeel van een gedistribueerde computertopologie waarin informatieverwerking zich dicht bij de edge bevindt - waar dingen en mensen die informatie produceren of consumeren."

Op het basisniveau brengt edge computing berekening en gegevensopslag dichter bij de apparaten waar het wordt verzameld, in plaats van te vertrouwen op een centrale locatie die duizenden kilometers verwijderd kan zijn. Dit wordt gedaan zodat gegevens, met name realtime gegevens, geen latentieproblemen ondervinden die de prestaties van een toepassing kunnen beïnvloeden. Bovendien kunnen bedrijven geld besparen door de verwerking lokaal te laten plaatsvinden, waardoor de hoeveelheid gegevens die op een gecentraliseerde of cloudgebaseerde locatie moet worden verwerkt, wordt verminderd.

Edge computing is ontwikkeld vanwege de exponentiële groei van IoT-apparaten, die verbinding maken met internet voor het ontvangen van informatie uit de cloud of het terugleveren van gegevens naar de cloud. En veel IoT-apparaten genereren enorme hoeveelheden gegevens tijdens hun activiteiten.

Denk aan apparaten die productieapparatuur in de gaten houden op een fabrieksvloer of een videocamera met internetverbinding die live beelden verzendt vanuit een extern kantoor. Hoewel een enkel apparaat dat gegevens produceert, deze vrij gemakkelijk over een netwerk kan verzenden, ontstaan ​​er problemen wanneer het aantal apparaten dat tegelijkertijd gegevens verzendt, toeneemt. Vermenigvuldig dat met honderden of duizenden apparaten in plaats van dat één videocamera livebeelden uitzendt. Niet alleen zal de kwaliteit eronder lijden als gevolg van latentie, maar de kosten in bandbreedte kunnen enorm zijn.

Edge-computing-hardware en -services helpen dit probleem op te lossen door voor veel van deze systemen een lokale bron van verwerking en opslag te zijn. Een edge-gateway kan bijvoorbeeld gegevens van een edge-apparaat verwerken en vervolgens alleen de relevante gegevens terugsturen via de cloud, waardoor er minder bandbreedte nodig is. Of het kan gegevens terugsturen naar het edge-apparaat in het geval van realtime applicatiebehoeften. (Zie ook:Edge-gateways zijn flexibele, robuuste IoT-enablers)

Deze edge-apparaten kunnen veel verschillende dingen bevatten, zoals een IoT-sensor, de notebookcomputer van een werknemer, hun nieuwste smartphone, de beveiligingscamera of zelfs de op internet aangesloten magnetron in de pauzeruimte op kantoor. Edge-gateways zelf worden beschouwd als edge-apparaten binnen een edge-computing-infrastructuur.

Gebruiksscenario's voor edge computing

Er zijn net zoveel verschillende edge-use-cases als er gebruikers zijn - ieders opstelling zal anders zijn - maar verschillende industrieën hebben met name een voortrekkersrol gespeeld op het gebied van edge computing. Fabrikanten en de zware industrie gebruiken edge-hardware als een enabler voor vertragingsintolerante toepassingen, waardoor de verwerkingskracht voor zaken als geautomatiseerde coördinatie van zware machines op een fabrieksvloer dicht bij waar het nodig is. De edge biedt die bedrijven ook een manier om IoT-toepassingen zoals voorspellend onderhoud dicht bij de machines te integreren. Op dezelfde manier kunnen landbouwgebruikers edge computing gebruiken als een verzamellaag voor gegevens van een breed scala aan aangesloten apparaten, waaronder bodem- en temperatuursensoren, maaidorsers en tractoren, en meer. (Lees meer over IoT op de boerderij:drones en sensoren voor betere opbrengsten)

De hardware die nodig is voor verschillende soorten implementaties zal aanzienlijk verschillen. Industriële gebruikers zullen bijvoorbeeld betrouwbaarheid en lage latentie hoog in het vaandel hebben staan, omdat ze robuuste edge-knooppunten nodig hebben die kunnen werken in de ruwe omgeving van een fabrieksvloer, en speciale communicatieverbindingen (privé 5G, speciale wifi-netwerken of zelfs bekabelde verbindingen ) om hun doelen te bereiken. Gebruikers van verbonden landbouw hebben daarentegen nog steeds een robuust edge-apparaat nodig om buiten te kunnen worden ingezet, maar het connectiviteitsstuk zou er heel anders uit kunnen zien - lage latentie kan nog steeds een vereiste zijn voor het coördineren van de beweging van zwaar materieel, maar omgevingssensoren zijn waarschijnlijk om zowel een hoger bereik als lagere gegevensvereisten te hebben - een LP-WAN-verbinding, Sigfox of iets dergelijks zou daar de beste keuze kunnen zijn.

Andere use-cases bieden totaal andere uitdagingen. Retailers kunnen edge-nodes gebruiken als een in-store clearinghouse voor een groot aantal verschillende functionaliteiten, verkooppuntgegevens koppelen aan gerichte promoties, voetverkeer volgen en meer voor een uniforme applicatie voor winkelbeheer. Het connectiviteitsstuk hier kan eenvoudig zijn - interne wifi voor elk apparaat - of complexer, met Bluetooth of andere low-power connectiviteit voor het volgen van verkeer en promotionele services, en wifi gereserveerd voor verkooppunten en zelf -afrekenen.

Edge-apparatuur

De fysieke architectuur van de edge kan ingewikkeld zijn, maar het basisidee is dat client-apparaten verbinding maken met een nabijgelegen edge-module voor een snellere verwerking en soepelere bewerkingen. De terminologie varieert, dus je hoort de modules die onder andere edge-servers en 'edge gateways' worden genoemd.

DIY- en service-opties

De manier waarop een edge-systeem wordt aangeschaft en ingezet kan ook sterk verschillen. Aan de ene kant van het spectrum wil een bedrijf misschien een groot deel van het proces aan zijn kant afhandelen. Dit omvat het selecteren van edge-apparaten, waarschijnlijk van een hardwareleverancier zoals Dell of HPE of IBM, het ontwerpen van een netwerk dat geschikt is voor de behoeften van de use case, en het kopen van beheer- en analysesoftware die kan doen wat nodig is. Dat is veel werk en vereist een aanzienlijke hoeveelheid interne expertise aan IT-kant, maar het kan nog steeds een aantrekkelijke optie zijn voor een grote organisatie die een volledig op maat gemaakte edge-implementatie wil.

Aan de andere kant van het spectrum brengen leveranciers, met name verticale markten, steeds vaker edge-services op de markt die ze beheren. Een organisatie die van deze optie gebruik wil maken, kan een leverancier eenvoudig vragen om zijn eigen apparatuur, software en netwerken te installeren en een reguliere vergoeding betalen voor gebruik en onderhoud. IIoT-aanbiedingen van bedrijven als GE en Siemens vallen in deze categorie. Dit heeft het voordeel dat het eenvoudig en relatief hoofdpijnvrij is in termen van implementatie, maar zwaar beheerde services zoals deze zijn mogelijk niet voor elke gebruikssituatie beschikbaar.

Voordelen

Voor veel bedrijven kunnen kostenbesparingen alleen al een drijfveer zijn om edge-computing in te zetten. Bedrijven die aanvankelijk de cloud voor veel van hun applicaties omarmden, hebben misschien ontdekt dat de kosten in bandbreedte hoger waren dan verwacht en zijn op zoek naar een goedkoper alternatief. Edge-computing is misschien geschikt.

Het grootste voordeel van edge computing is echter steeds vaker de mogelijkheid om gegevens sneller te verwerken en op te slaan, waardoor efficiëntere realtime-applicaties mogelijk worden die van cruciaal belang zijn voor bedrijven. Vóór edge computing zou een smartphone die het gezicht van een persoon scant voor gezichtsherkenning het gezichtsherkenningsalgoritme door een cloudgebaseerde service moeten laten lopen, wat veel tijd zou kosten om te verwerken. Met een edge computing-model zou het algoritme lokaal op een edge-server of gateway kunnen draaien, of zelfs op de smartphone zelf, gezien de toenemende kracht van smartphones. Toepassingen zoals virtual en augmented reality, zelfrijdende auto's, slimme steden en zelfs gebouwautomatiseringssystemen vereisen een snelle verwerking en respons.

"Edge computing is aanzienlijk geëvolueerd sinds de dagen van geïsoleerde IT op ROBO [Remote Office Branch Office]-locaties", zegt Kuba Stolarski, onderzoeksdirecteur bij IDC, in de "Worldwide Edge Infrastructure (Compute and Storage) Forecast, 2019-2023" verslag doen van. “Met verbeterde interconnectiviteit die verbeterde edge-toegang tot meer kernapplicaties mogelijk maakt, en met nieuwe IoT- en branchespecifieke zakelijke use-cases, is edge-infrastructuur klaar om een ​​van de belangrijkste groeimotoren in de server- en opslagmarkt te worden voor het volgende decennium en daarna. ”

Bedrijven zoals Nvidia hebben de behoefte aan meer verwerking aan de rand erkend. Daarom zien we nieuwe systeemmodules met ingebouwde kunstmatige-intelligentiefunctionaliteit. De nieuwste Jetson Xavier NX-module van het bedrijf is bijvoorbeeld kleiner dan een creditcard en kan worden ingebouwd in apparaten zoals drones, robots en medische apparaten. AI-algoritmen vereisen grote hoeveelheden verwerkingskracht en daarom draaien de meeste via cloudservices. De groei van AI-chipsets die verwerking aan de edge aankunnen, zal zorgen voor betere realtime reacties binnen applicaties die instant computing nodig hebben.

Privacy en veiligheid

Vanuit beveiligingsoogpunt kunnen gegevens aan de rand lastig zijn, vooral wanneer ze worden verwerkt door verschillende apparaten die mogelijk niet zo veilig zijn als gecentraliseerde of cloudgebaseerde systemen. Naarmate het aantal IoT-apparaten groeit, is het absoluut noodzakelijk dat IT de potentiële beveiligingsproblemen begrijpt en ervoor zorgt dat die systemen kunnen worden beveiligd. Dit omvat het versleutelen van gegevens en het gebruik van methoden voor toegangscontrole en mogelijk VPN-tunneling.

Bovendien kunnen verschillende apparaatvereisten voor verwerkingskracht, elektriciteit en netwerkconnectiviteit een impact hebben op de betrouwbaarheid van een edge-apparaat. Dit maakt redundantie en failoverbeheer cruciaal voor apparaten die gegevens aan de rand verwerken om ervoor te zorgen dat de gegevens correct worden geleverd en verwerkt wanneer een enkel knooppunt uitvalt.

Edge computing en 5G

Over de hele wereld zetten providers 5G draadloze technologieën in, die de voordelen van hoge bandbreedte en lage latentie voor toepassingen beloven, waardoor bedrijven met hun databandbreedte van een tuinslang naar een brandslang kunnen gaan. In plaats van alleen hogere snelheden aan te bieden en bedrijven te vertellen om door te gaan met het verwerken van gegevens in de cloud, passen veel providers edge-computingstrategieën toe in hun 5G-implementaties om snellere realtime verwerking te bieden, met name voor mobiele apparaten, verbonden auto's en zelf- autorijden.

Draadloze providers zijn begonnen met het uitrollen van gelicentieerde edge-services voor een nog minder praktische optie dan beheerde hardware. Het idee hier is om edge-knooppunten virtueel te laten leven op, laten we zeggen, een Verizon-basisstation in de buurt van de edge-implementatie, met behulp van de netwerkslicing-functie van 5G om wat spectrum te creëren voor directe, geen installatie-vereiste connectiviteit. Verizon's 5G Edge, AT&T's Multi-Access Edge en T-Mobile's samenwerking met Lumen vertegenwoordigen allemaal dit soort opties.

Gartners strategische roadmap voor edge computing voor 2021 benadrukt de aanhoudende interesse van de industrie in 5G voor edge computing, en stelt dat edge een essentieel onderdeel is geworden van veel 5G-implementaties. Partnerschappen tussen de cloud-hyperscalers zoals Amazon en Microsoft en de grote draadloze ISP's zullen de sleutel zijn tot het realiseren van een wijdverbreide acceptatie van dit type mobiele edge.

Het is duidelijk dat hoewel het oorspronkelijke doel van edge computing was om de bandbreedtekosten voor IoT-apparaten over lange afstanden te verlagen, de groei van realtime-applicaties die lokale verwerkings- en opslagmogelijkheden vereisen, de technologie de komende jaren zal blijven stimuleren.

Zie nu "Bepalen of Wi-Fi 6 geschikt voor u is"