Gedachten over opkomende technologieën, Edge en IoT

De edge is veel meer dan alleen een verzameling aangesloten apparaten of sensoren. Aangezien intelligente apparaten en sensoren enorme hoeveelheden gegevens creëren, moeten bedrijven technologische beslissingen nemen om de meeste waarde uit die gegevens te halen. Gebeurt de analyse op het device, edge, in de cloud of in een datacenter? Worden de gegevens bewaard om wettelijke redenen of om de oorzaak van problemen te achterhalen? Gaan nieuwe diensten als 5G een rol spelen?

Deze problemen houden tegenwoordig veel bedrijven bezig. Om de belangrijkste strategieën te identificeren en de verschillende benaderingen van edge computing en het Internet of Things (IoT) te doorzoeken, hebben we onlangs gesproken met Krish Iyer, StrategyLead voor Edge en ICV, en Calvin Smith, CTO, Emerging TechnologySolutions; beide in het kantoor van de Global CTO bij Dell Technologies.

We hebben de rol van opkomende technologieën onderzocht, waarom edge en IoT tegenwoordig zo belangrijk zijn, factoren waarmee rekening moet worden gehouden bij het beslissen wanneer we aan de edge moeten werken, overwegingen bij het berekenen van de edge en wat de toekomst in petto heeft. Hier is een samenvatting van ons gesprek.

Opkomende technologieën

RTinsights: Wat zijn de opkomende technologieën van vandaag?

Iyer: We zien een marktverbuiging in verschillende nieuwe technologieën. Edge is duidelijk een koploper samen met IoT, AI [kunstmatige intelligentie] en ML [machinelearning]. Het is duidelijk dat deze technologieën een markt vertegenwoordigen die veel tractie begint te realiseren. Het belangrijkste is dat veel klanten edge beginnen te zien als een uitbreiding van hun cloud, en ze beginnen edge te zien als een manier om hun workloads te verdelen die niet door een deel van hun cloudinfrastructuur kunnen worden afgehandeld. Dat is naar mijn mening waarschijnlijk de belangrijkste drijfveer die veel van de organisaties ertoe aanzet om edge te overwegen.

Smith: Ik denk dat wat interessant is dit idee van kruispunten is. Het is niet alsof edge uit het niets is ontstaan. Veel van de vroege gebruiksscenario's voor IoT worden nu gemakkelijker adresseerbaar door de combinatie van technologieën. Krish noemde IoT, Edge, ML en AI. Er is ook 5G, Augmented Reality en Virtual Reality. Meer in het algemeen geldt dat naarmate de kosten voor compute dalen en zaken als GPU's aan de rand worden gebruikt, de technologiemogelijkheden toenemen in termen van de hoeveelheid automatisering die u kunt uitvoeren.

Het is gewoon verbazingwekkend de proliferatie van verschillende technologieën die worden uitgevoerd waar de gegevens worden gemaakt, wat aan de rand is. Uiteindelijk, zelfs als het [de gecreëerde edge-gegevens] teruggaat naar een cloud of een datacenter, zal een groot deel van de activering naar die apparaten ook aan de edge plaatsvinden. Het is het net-nieuwe centrum van het universum. Het is grappig hoe dingen met eb en vloed gaan, toch? Ik bedoel, we gingen van de komst van de pc en een meer gedecentraliseerd model naar een monolithische datacenterbenadering, vervolgens naar een pseudo-monolithische cloudbenadering, en nu gaan we terug naar een gedistribueerde architectuur. Het is echt interessant om te zien hoe de dingen in de loop van de tijd zijn geëvolueerd.

Iyer: Ja. Ik denk dat een manier om naar Edge te kijken is dat het een combinatie is van heterogene systemen. Edge is niet monolithisch, het is niet homogeen en het is een reeks verschillende functies. Deze functies worden doorgaans gebruikt om gegevens te verzamelen, gegevens te verwerken en gegevens op te slaan. Deze functies moeten ook gegevens overdragen naar andere functies of moeten een actie uitvoeren op basis van die gegevens om andere functies mogelijk te maken, zoals gegevensverwerking, gegevensanalyse, enz. Deze functies moeten mogelijk ook worden uitgevoerd in uitdagende omgevingen, zoals omgevingen met hoge temperaturen of ruig terrein. Dat is de reden waarom de termheterogeen erg kritisch zal zijn.

Waarom alle aandacht voor Edge &IoT?

RTinsights: Je hebt dit een beetje aangeroerd, maar waarom alle aandacht op edge en IoT, en waarom nu?

Iyer: Het is interessant. Zoals Calvijn zei, edge is niet nieuw. Rand is er altijd geweest. En gedistribueerde systemen zijn er altijd geweest. Maar de cirkel is weer rond. De manier waarop de markt verschuift, is dat sommige van de functies of applicaties die doorgaans op gecentraliseerde datacenters of de kerninfrastructuur draaiden, problemen herkennen. Bedrijven vinden dat sommige applicaties bandbreedte- of latentievereisten hebben die niet haalbaar zijn met een gecentraliseerde aanpak. Dat vereist dat deze toepassingen dichter bij de plaats komen waar de gegevens vandaan komen.

Zoals Calvin zei, is het verplaatsen van de gegevensverwerking dichter bij de plaats waar gegevens worden gemaakt, aangezien de wetten van de fysica het niet toestaan ​​om sommige van deze toepassingen in de kern uit te voeren. Het is een snelheidsprobleem waar je mee te maken hebt. Het is een natuurlijk fenomeen dat de verschuiving van de kern naar de rand veroorzaakt.

Zie ook:Centrum voor Edge Computing en 5G

Beslissen waar gegevens moeten worden verwerkt

RTinsights: Dat sluit aan bij de volgende vraag, en met welke factoren moeten bedrijven rekening houden wanneer ze proberen te beslissen waar ze de gegevens willen verwerken? Met welke overwegingen moet u in het bijzonder rekening houden wanneer u erachter probeert te komen:verwerk ik aan de rand of niet?

Iyer: Veel van de factoren zijn technisch, maar veel kunnen ook bedrijfsgerelateerd zijn, evenals overheids- en regelgevingsgerelateerd. Vanuit technisch oogpunt is de snelheid van het licht opnieuw een grote factor. Zelfs als de cloudoperators beloven dat ze gegevens in de kern kunnen verwerken om aan deze eis te voldoen, zullen de kosten om dat te doen zo hoog zijn dat klanten zullen zeggen:"Ik kan die kosten op geen enkele manier betalen. Klanten zullen dit in wezen als een no-brainer beschouwen. Verplaats de verwerking naar de rand.

Het tweede ding om te overwegen is latentie. Voor gebruikssituaties zoals autonome voertuigen (of AR [augmented reality] en VR [virtual reality]), is het een feit dat een paar milliseconden vertraging in wezen het verschil is tussen veilig rijden en een ongeval. Voor toepassingen die resultaten in milliseconden of zelfs sneller vereisen, is latentie van belang. Om de vereiste resultaten te leveren, moet de verwerking aan de rand gebeuren.

Het derde wat ik kan bedenken is:hoe ga je om met bandbreedte? De kosten van het verzenden van deze enorme hoeveelheden gegevens die Calvin noemde naar de cloud en terug, zullen duur en inefficiënt zijn. Het zal de kosten fenomenaal opdrijven, en dat zal voor de meeste klanten een enorm afschrikmiddel zijn.

Een andere factor die belangrijk is, is beveiliging, vooral als het om edge gaat. U kunt enkele potentiële beveiligingsproblemen isoleren voordat aanvallen doordringen tot het kerndatacenter. Veel organisaties kunnen enkele van de beveiligingsaanvallen aan de edge volgen en isoleren en die systemen afsluiten voordat het probleem tot de kern komt. U kunt eventuele inbraakaanvallen, of denial of services, enzovoort, in een vroeg stadium detecteren, direct aan de rand voordat het de kern bereikt, en dingen uitschakelen vóór een aanval op uw centrale en uw kerninfrastructuur.

Dan is er de mogelijkheid om te schalen. U zoekt naar omgevingen waar u extra sites kunt toevoegen of extra omgevingen kunt toevoegen als uw behoeften zich voordoen. Als het een seizoenssituatie is, of als u gewoon meer functionaliteit wilt toevoegen, biedt edge een hoge mate van schaalbaarheid.

Dit zijn enkele van de technische vereisten op hoog niveau, maar er zijn ook zaken als wettelijke vereisten in het geval van zorgapplicaties of GDPR [Algemene Verordening Gegevensbescherming]. In de meeste gevallen zijn er mandaten dat gegevens moeten worden verzameld op de locatie [waar ze worden gegenereerd] en niet moeten worden teruggestuurd naar een centraal datacenter. Veel organisaties moeten deze mandaten volgen.

Smith: Krishis ter plaatse. Ik zou ook willen toevoegen dat het niet zo is dat het een dichotomie is dat het edge versus cloud of edge versus core is. Het is een spectrum, een continuüm. We weten dat er workloads zullen zijn die vanaf de rand worden uitgevoerd, andere vanuit de kern of de cloud. Het is gewoon een kwestie van de juiste workloads op de juiste plaatsen plaatsen; en uitvoeren tegen elk op het juiste moment. Tien jaar geleden was het idee om alles te verzamelen en op te slaan, ongeacht de kosten. Tegenwoordig zijn data nog steeds de sleutel, maar het is de analyse die de waarde toevoegt - er wordt gezegd dat data het nieuwe spek is. Data is het nieuwe goud. Data is de nieuwe olie. Dat is waar, maar niet als het statische informatie is die geen waarde toevoegt. Wat interessant is, is wanneer je aan de rand begint met zeer elementaire filtering en machine learning. U hoeft niet elk exemplaar van apparaatgegevens te sturen met de mededeling:"Ik leef, het is 72 graden, het is nog steeds 72 graden", terug naar het datacenter of de cloud.

U hoeft dit soort berichten niet op submillisecondebasis te verzenden. Als je dat doet, wordt het heel snel erg duur als je kijkt naar het enorme aantal apparaten in de wereld. Je wilt die gegevens kunnen ontleden en er een idee van krijgen aan de rand, in situ. Sommige vergankelijke, kortstondige gegevens hebben slechts een korte tijd waarde. Wat u echt wilt doen, is anomaliedetectie om erachter te komen wat de belangrijke informatie is die we echt moeten terugsturen of bewaren. Terug in de kern of in de cloud kun je je diepere analyse doen, uitzoeken hoe dit eerder is gebeurd? Gebeurt deze anomalie met andere delen van de vloot van activa die we in het veld hebben? Dat is waar de waarde begint binnen te komen. Je hebt de hele stapel nodig en een enkelvoudig zicht op het geheel van je dataset. Het belangrijkste is dat naast alle belangrijke parameters die Krish noemde, er ook logische redenen zijn waarmee u rekening moet houden. Er zijn parameters voor uw gehele gedistribueerde architectuur en u moet uitzoeken wat zinvol is om op te slaan, door te sturen, te analyseren , en verwerken, waar, wanneer en waarom. Er is een andere logica voor vrijwel elke architectuur. Het is allemaal sterk afhankelijk van de use case en de infrastructuur zelf.

Overwegingen voor het verplaatsen van gegevens naar de rand

RTinsights: Wat zijn in die zin de factoren waarmee u rekening moet houden bij het verschuiven van gegevens en het berekenen naar de rand?

Iyer: De snelheid van het licht probleem, kosten en veiligheid zijn belangrijke factoren. En we hadden het over bandbreedte, hoge beschikbaarheid en schaalbaarheid als andere factoren. De mogelijkheid om veel data te verminderen, data en metadata aan de edge te kunnen verwerken en alleen de meest relevante data terug naar de kern te sturen, wordt een andere belangrijke factor. Veel hiervan hangt af van de verticale en de gebruikssituatie.

Zo kunnen telecomoperators en content delivery-netwerken specifieke eisen stellen aan edge. Ze moeten mogelijk gebruik maken van edge voor iets diepers dan veel van de andere verticals. Deze industrieën moeten uitzoeken wat voor soort diensten ze aan gebruikers in een specifieke geografische locatie moeten bieden. Om dat te doen, moeten ze misschien de context van de geografische rand verzamelen en in staat zijn om specifieke diensten te verlenen voor specifieke plaatsen. De situatie kan anders zijn voor, laten we zeggen, operationele technologiegebruiksgevallen die voorspellende analyses aan de rand vereisen voor IoT-apparaten en -machines. Nogmaals, het hangt allemaal af van en komt neer op wat specifieke verticale eisen zijn.

Hoe maak ik aan de retailkant bijvoorbeeld de gebruikerservaring van mijn klant echt positief? Hoe kan ik een AR- of VR-ervaring bieden die het naadloos maakt, zonder buffering? Hoe maak ik de algehele gebruikerservaring positief en interactief, zodat de klant direct de aankoopbeslissing kan nemen? Zorgaanbieders zullen een geheel andere reeks vereisten hebben voor toepassingen zoals telezorg en andere toepassingen voor diagnose op afstand. Er zijn ook veel wettelijke vereisten die een rol spelen bij dergelijke verticale markten. Edge is zo cruciaal; het is iets dat moet werken.

Smith: We moeten ook de horizon van mensen verbreden over wat we gebruiken om de rand te definiëren. In een industriële context kan een edge de fabrieksvloer zelf zijn, en edge kan de auto zijn die we hebben beschreven als het bewegende datacenter van de toekomst. De auto zelf is in wezen de rand. Het kan een offshore booreiland zijn, het hele booreiland of een deel ervan. Het zijn meerdere dingen, groot en klein, en volledig bepaald door de use case en wat je probeert te doen. Edge computing is het interessante deel.

Wat ook interessant is, is de vormfactor in termen van wat je daadwerkelijk gebruikt voor edge-computing - dit is ook zeer gevarieerd. Zonder te productgericht te zijn, heeft Dell gateways (die erg simplistisch zijn in vergelijking met geconvergeerde of hyper-geconvergeerde apparaten) die een deel van de protocolnormalisatie en enige analyse uitvoeren en kunnen worden gebruikt voor sommige IoT-platforms en kleinere vormfactor-dingen. Ze hebben zeer eindige en specifieke doelstellingen en zijn toegewezen aan een aantal apparaten.

Wat de grotere vormfactor betreft, hebben we eigenlijk oplossingen die modulaire microdatacenters worden genoemd. We hebben er onlangs een aangekondigd, het Dell EMC Modular DataCenter Micro 415, een klein, edge-datacenter met ingebouwde stroomvoorziening en koeling en beheerfuncties op afstand. En we bieden er ook een aan, de Dell ECMModular Data Center Micro 815, in wezen een volledig rack. Deze oplossingen zijn flexibel en schaalbaar. Zoals genoemd, zijn ze modulair en schalen ze op zodat u uw datacenter kunt uitbouwen op een use-case gedefinieerde, configureerbare manier aan de rand. We kunnen letterlijk in datacenters aan uw rand vliegen en droppen, ongeacht de omgeving.

Denk daar eens over na vanuit een militaire context voor mensen in het veld. Denk daar eens over na voor de bovenkant van een gebouw waar je historisch gezien de verwerking in een kelder zou willen doen omdat er betere koeling is. Welnu, deze oplossingen hebben ingebouwde koeling. Een deel van de innovatie is het chassis en de behuizing en de manier waarop deze wordt gekoeld en gevoed. We betreden deze nieuwe werelden waar, voor alle punten die Krish maakte over bandbreedte, en kosten, en latentie, er ook verschillende beperkingen zijn in die omgevingen met betrekking tot trillingen, en stof, en schokken en gevaarlijke omstandigheden. We kunnen letterlijk gebruik maken van robuuste, gesloten microdatacenters met opslag, rekenkracht en netwerken die problemen in bijna realtime aan de rand kunnen oplossen. Het is het begin van een zeer interessante verandering in de manier waarop mensen zaken doen.

Edge en IoT-toekomst

RTinsights: Wat zie je voor de toekomst met edge en IoT?

Iyer: De grotere behoefte aan alle belangrijke punten waarover we eerder spraken, zal investeringen in de edge stimuleren. Toepassingen zullen de toekomst bepalen. Het hangt allemaal af van het type apps en de ontwikkelaars die de apps maken. Applicaties worden elke dag slimmer. Om infrastructuur of omgevingen deze applicaties te laten ondersteunen, moeten ze ook slimmer zijn. Ze moeten met dezelfde snelheid groeien als de applicaties groeien. Er vinden verbeteringen plaats en de industrie past zich aan aan een uitgesplitste benadering, door deze niet te benaderen met monolithische infrastructuur en door in staat te zijn zichzelf op maat te maken om deze toepassingen te ondersteunen. Toch moeten we bedenken dat het groeitempo er niet altijd is om aan de groeiende vraag van sommige van deze toepassingen te voldoen.

De toekomst van edge is niet alleen applicatiegedreven, maar zal ook veel waarde halen uit de cloud. Cloud gaat nergens heen. Ik denk dat de cloud nog steeds een integraal controlepunt voor de edge zal zijn. Cloud zal nog steeds dienen als het belangrijkste operationele model, of de omgeving die in wezen veel gegevensverwerking, gegevensverwerking en ondersteuning voor gegevensbeheer biedt.

Dat gezegd hebbende, denk ik dat de toekomst van edge ook zal worden bepaald door hoe leveranciers samenkomen. Eén ding dat we hebben geleerd, is dat er geen enkele organisatie of leverancier is die een monopolie over de rand heeft. Het is een combinatie van meerdere spelers die moeten samenkomen om diensten, hosting, operaties, gegevens, beveiliging, enzovoort te leveren aan een groot aantal andere leveranciers om een ​​ecosysteem te vormen. Dit omvat een ecosysteem van eigen leveranciers en een ecosysteem van open-sourceleveranciers die allemaal samenkomen om end-to-end-oplossingen te bieden. Deze samenwerking is nodig van applicatieontwikkeling tot applicatieondersteuning, tot ondersteuning van ontwikkelaars, tot beveiliging, tot naleving en meer.

Voor het grootste deel zal edge-infrastructuur horizontaal zijn, en voor verticale oplossingen zijn systeemintegrators nodig om het tot de laatste mijl te brengen voor verticale sectoren zoals gezondheidszorg, productie en leger. Dat vereist opnieuw een ecosysteem om samen te komen om de benodigde functionaliteit te bieden.

Smith: Je noemde eerder de autonome use-case. Ik denk dat dat een hele goede is. De futuristen gaan provocerende uitspraken doen en zeggen:"Oh, edge gaat de wereld opeten!" Ik weet niet of je het je herinnert, maar 10 of 15 jaar geleden zei iedereen:"Gaat de wolk de wereld opeten?" Nou ja, tot op zekere hoogte wel, maar datacenters gingen niet weg. Tegelijkertijd gaat edge ook niet de wereld opeten. Ik bedoel, het wordt groot en het groeit al, maar de cloud zal niet verdwijnen.

Als je naar een autonoom voertuig kijkt, is het een soort auto als het rijdende datacenter van de toekomst. Ik hou van deze analogie omdat mensen het begrijpen. De auto is in wezen de rand zelf, maar er zijn ook andere randen waarmee hij verbinding kan maken. Er kan voertuig-naar-voertuig (V2V) communicatie zijn. Er kan voertuig-naar-basisstation of andere infrastructuur (V2X) communicatie zijn waar u verbinding maakt met een LTE mobiele service, of in de toekomst, of specifieke metro's momenteel, een 5G-service. Dan zal er over het algemeen bijna zeker cloud-connectiviteit zijn voor zaken als wagenparkbeheer en kijken naar het onderling verbinden van al deze auto's.

Nogmaals, het is niet kosteneffectief om alle gegevens van elk voertuig naar de cloud te sturen, en het is niet snel genoeg voor veiligheidsgerelateerde functies als je kijkt naar zaken als slimme airbag-implementatie, die steeds slimmer wordt op basis van gewicht en verschillende parameters van de passagier. Of objectherkenning voor een veelvoud aan camera's die een (semi-)autonoom voertuig of ADAS [advanced driver-assistancesystems] moeten inschakelen. Al deze plaatsen beperkingen en beperkingen. In principe moet je een deel hiervan lokaal uitvoeren, maar misschien wil je ook dieper in de data in de cloud of een kern graven om inzicht te krijgen in anomalieën, en die informatie zal andere auto's beïnvloeden.

Stel dat ik bijvoorbeeld een airbagstoring wil voorspellen of iets dat een garantieterugroeping zal worden. Al die belangrijke informatie moet naar de cloud, maar nogmaals, u hoeft niet alle statische gegevens te verzenden - alleen de afwijkende of foutherkenningsgegevens. Dan is er een enorme waarde wanneer u deze gegevens over meerdere auto's analyseert. Zoals je eerder al zei Krish, een autonome auto is gewoon een leuke manier om alles samen te voegen, maar het is niet het enige voorbeeld. Er zijn meerdere industrieën waar u de harmonie en de grondgedachte begint te begrijpen voor het plaatsen van workloads in verschillende gebieden over edge, core en cloud. Het is een spannende tijd. Als we over een jaar hetzelfde interview kunnen doen, en dan over tien jaar, zou ik graag weer bij elkaar komen om te zien of onze edge-proliferatieprofetie klopt.