Як iot наближає мільярди пристроїв до краю

Комунальні компанії збирають дані з електричних лічильників, розумні дороги стежать за погодними умовами, а розумні світильники для кухні та ванни створюють персоналізовані враження для власників будинків. Це все приклади обчислювальних технологій, що поєднуються з Інтернетом речей (IoT), щоб люди могли отримати швидший огляд на краю. Крайові обчислення - це архітектура, в якій дані обробляються ближче до місця їх походження.

До 2020 року в рамках дослідницьких проектів Gartner буде використано 20, 4 мільярда пов'язаних речей, які використовуються в усьому світі до 2020 року. Тим часом IDC прогнозує, що "глобальна інформаційна сфера" зросте в 10 разів до 163 зеттабайт (ZB) до 2025 року.

"Обчислення крайових пристроїв - це переміщення обчислень максимально наближеним до фізичного світу для задоволення певних потреб у продуктивності, елементів безпеки або факторів витрат", - пояснив Джейсон Шеперд, директор ІОТ в Dell Technologies. Компанія є однією з ряду компаній, що пропонують IoT Edge Gateways, що об'єднує аналітику на межі сенсорів. У крайових обчисленнях пристрої та датчики надсилають дані до локального шлюзу, а не передають всі дані назад у хмару.

Зв'язок між Edge та IoT

IoT включає мільярди датчиків та пристроїв, які збирають дані на межі, щоб допомогти компаніям отримати розуміння та прийняти бізнес-рішення. Ці рішення можуть включати, чи потрібно змінювати температуру приміщення чи відключати воду в полі. Неможливо взяти всі дані з краю та перенести їх прямо у хмару. Тому вам потрібно використовувати процес агрегації, щоб упорядкувати дані в "менші числа", - пояснив Дж. Крейг Лоурі, доктор філософії, науковий директор з групи технологій та постачальників послуг Gartner.

Крайові обчислення дають можливість зменшити затримку при виконанні аналітики в хмарі. Але після того, як дані будуть зібрані локально, вони передаються в публічну хмару. "Здебільшого крайові обчислення будуть полягати у створенні локальних обчислень, які працюють із загальнодоступною хмарою гібридно", - сказала Лоурі.

Край може бути стійка серверів, що містять жорстке обладнання, сарай для башти стільникового телефону, центр обробки даних виробничого закладу або сусідній офіс кабельної компанії, пояснив Шеферд.

Для електричної компанії процес тягне за собою телеметрію, яка проходить по дротах до комунального офісу. Потім дані надсилаються до загальнодоступної хмари, де проводиться аналіз даних. Ці дані дозволяють електричним компаніям відстежувати споживання електроенергії та отримувати більш широкі тенденції щодо споживання електроенергії. Ви також можете витягнути дані на край на ринках цифрових вивісок, енергетики, промислової автоматизації та транспорту.

The Edge зменшує затримку, збільшує пропускну здатність

Проведення аналітики даних ближче до краю забезпечує більшу безпеку, меншу затримку та більшу пропускну здатність, на думку Шеперд. Затримка може постраждати, коли потрібен тривалий проміжок часу, щоб крайовий пристрій передавав дані в мережу, а потім в центр обробки даних, виконуючи аналітику даних у хмарі. Крайові обчислення забезпечують не тільки прискорити аналітику даних, але і зменшити мережевий трафік. Ось три приклади реалізації крайової платформи IoT:

1) Microsoft Azure IoT Edge: У квітні 2018 року Microsoft оголосила, що інвестує в технологію IoT 5 мільярдів доларів. У рамках цієї інвестиції компанія пропонує Microsoft Azure IoT Edge, платформу, яка передає хмарну аналітику та бізнес-логіку на пристрої. Платформа включає три компоненти: контейнери під назвою "IoT Edge" модулі, які компанії можуть розгортати на крайніх пристроях та підключатись до публічної хмарної архітектури Microsoft Azure, сторонніх додатків або власного коду; час запуску IoT Edge, який працює на крайніх пристроях IoT і управляє модулями, знайденими на крайніх пристроях IoT; і хмарний інтерфейс користувача (UI), який дозволяє компаніям віддалено контролювати та керувати даними з крайових пристроїв IoT.

Зображення, що використовується з дозволу Microsoft.

Microsoft Azure IoT Edge є "хорошим прикладом обчислювальної техніки загального призначення, оскільки це насправді не приватна хмара", - заявив Лоурі. "Це як загальнодоступний Azure, оживаючий у вашому центрі обробки даних. Це розширення цієї послуги у вашому центрі обробки даних, працює на обладнанні, яке знаходиться у ваших власних приміщеннях. Ви можете чи не володієте ним. Є багато способів, як це доставлені від різних служб ".

IoT - це сильний випадок використання Azure Stack - розширення Azure, що дозволяє компаніям запускати гібридні програми на приміщеннях, оскільки клієнти купують його як послугу, а не потребувати її розгортання, сказав Лоурі.

Зображення, що використовується з дозволу Microsoft.

2) Dell Edge Gateway для IoT: концентратор для дротових та бездротових систем, Dell Edge Gateway для IoT агрегує дані та надсилає їх у хмару. Шлюз Dell Edge для IoT розроблений так, щоб витримати суворі умови на заводі або на нафтовій платформі.

З огляду на мільйони пристроїв, що збирають дані на місцях, потрібен шлюз для обробки всіх цих даних, на думку Шеперд. "Цікавою з IoT є те, що вона повертає її повністю назад, і тепер у мене є мільйони пристроїв, які хочуть потрапити на один сервер", - сказав Шеферд. "Отже, тому вам потрібно більше обробляти обчислювачі ще ближче до цих пристроїв."

3) Завод EdgeX: розміщений Фондом Linux, EdgeX Foundry - це проект з відкритим кодом, розроблений для створення сумісності навколо крайових рішень IoT. EdgeX Foundry моделюється за допомогою Cloud Foundry, платформою додатків із відкритим кодом, багатохмарним додатком, і розширює той самий формат до краю, сказав Шеферд. Це схема, яка об'єднує тисячі протоколів, з хмарою зверху та будь-яким іншим пристроєм знизу, за словами Shepherd. EdgeX Foundry забезпечує гнучкість для створення рішень на межі.

Понад 70 компаній беруть участь у створенні EdgeX Foundry, включаючи AMD, Dell EMC, Samsung, Zephyr та VMware. Але EdgeX Foundry - це "нейтральний для постачальників проект з відкритим кодом, який допоміг розпочати роботу, яка відокремлює край від хмари та програми від базової інфраструктури", - сказав Шеферд. "Ви маєте відкриті рамки для базових обчислень."

Dell внесла свою базу вихідних кодів FUSE під Apache 2.0 для EdgeX Foundry. Він також надав щонайменше 12 мікросервісів та понад 125 000 рядків коду.

Зображення, що використовується з дозволу EdgeX Foundry.

5G, AI для формування майбутнього краю, IoT

Штучний інтелект (AI) буде ключовим фактором в ІО та крайових обчисленнях. Розширений AI зможе працювати на пристроях, близьких до краю, для того, щоб забезпечити можливість проведення аналітики, зазначає в публікації в блозі Сем Джордж, партнер-партнер із Azure IoT в Microsoft. Microsoft має ініціативу під назвою Project Brainwave, яка використовує програмовані масиви затворів (FPGA) для програмування AI.

Ще одним ключовим драйвером крайових обчислень буде 5G, відзначив Девід Мейо, старший віце-президент та 5G & IoT Business Chief в T-Mobile, який нещодавно запустив першу загальнонаціональну вузькосмугову мережу IoT.

"Завдяки обчислювальним технологіям ви можете поширити цю можливість обробки ближче до користувача, і у вас є скорочені або стислі затримки, які надасть мережа 5G", - сказав Майо. Він бачить, що мережі 5G живлять датчики в автономних автомобілях та масив датчиків на нафтогазових заводах.

Згідно з даними даних, які можна зібрати в режимі реального часу, крайові обчислення матимуть сприятливий вплив на споживачів, вважає Майо. "З часом потреба в обчислювальній роботі ставати ще ближче до користувача, будь то бізнес чи споживач, зросте", - сказав він. "Незалежно від того, чи це доповнена реальність, чи віртуальна реальність, чим ближче комп'ютер відбувається і існує до краю, тим краще буде досвід клієнтів".