Edge Computing reprezintă o schimbare de paradigmă în procesarea datelor, mutând resursele computaționale mai aproape de locația fizică din care provin datele. În mod tradițional, datele din diverse surse, cum ar fi dispozitivele IoT sau rețelele de senzori, ar fi transmise centrelor de date pentru analiză. Arhitecturile pentru Edge Computing reprezintă o schimbare de paradigmă în procesarea datelor, subliniind puterea de calcul distribuită la limitele exterioare ale rețelei și contrastând cu modelele centralizate ale cloud-ului tradițional.
de Călin Poenaru, Country Mnager Allied Telesis Romania
Aceast model arhitectural modifică puternic viziunea clasică de proiectare bazată pe punctul de vedere al locului în rețea (points-in-the-network), permițând o nouă abordare din perspectiva colectării și pregătirii datelor, deoarece nu mai există un punct clar de demarcație între locul în care datele sunt generate și cel în care ele sunt procesate. Drept pentru care este nevoie de un nou tip de elemente de Edge Layer, capabile nu numai să transmită fluxul de date rapid și sigur, ci și să permită efectuarea diferitelor operații asupra acestuia.
La toate nivelurile, dar mai ales pe Edge Layer, unele considerente arhitecturale devin foarte importante:
– Conectivitatea: conectivitatea fiabilă și de mare viteză între straturi este crucială. Acest lucru ar putea implica rețele cu fir, cum ar fi fibra optică sau tehnologiile fără fir pentru comunicarea în timp real.
– Securitatea: securitatea datelor este primordială, mai ales atunci când se discutăm de informații sensibile. Protocoalele securizate de autentificare și autorizare sunt esențiale pentru a preveni accesul neautorizat și pentru a asigura integritatea datelor.
– Scalabilitatea: arhitectura trebuie să fie adaptabilă pentru a putea găzdui un număr tot mai mare de dispozitive și volume de date instalate la marginea rețelei
– Procesarea: arhitectura trebuie să poată permite prelucrarea datelor în diferite puncte sau locații pentru a se potrivi cerințelor procesului operațional pe care îl deservește, ajustând și/sau augmentând datele și livrându-le cu formatul, rata și contextul adecvat (descris de metadate specifice) acelor aplicații de business care au nevoie de ele
– Managementul: sunt necesare instrumente eficiente de gestionare pentru a monitoriza, configura și actualiza dispozitivele edge în locații dispersate geografic.
Înțelegerea acestor considerente arhitecturale va ajuta în mod semnificativ la proiectarea sistemelor de Edge Computing dezvoltate și implementate pentru a satisface nevoile specifice ale diferitelor industrii.
Uitându-ne la domeniul umbrelă al Internet of Things (IoT), Edge Computing oferă avantaje semnificative pentru diverse industrii, cum ar fi următoarele:
– Gestionarea inteligentă a rețelelor în utilitățile electrice: rețelele electrice trec printr-o transformare odată cu integrarea surselor regenerabile de energie și a generării distribuite. Edge Computing poate fi implementat la stațiile electrice și centrele de distribuție pentru a analiza datele în timp real privind consumul de energie, starea rețelei și calitatea energiei. Acest lucru permite optimizarea dinamică a fluxului de energie, permițând integrarea surselor regenerabile de energie, îmbunătățirea rezistenței rețelei și reducerea pierderilor de energie.
– Eficiența operațională în producție: unitățile industriale pot implementa Edge Computing pentru monitorizarea în timp real a stării și întreținerea predictivă pe liniile lor de producție. Datele senzorilor de la utilaje sunt procesate local, permițând detectarea timpurie a anomaliilor și a potențialelor defecțiuni ale echipamentelor. Acest lucru facilitează intervențiile pro-active de întreținere, prevenind timpii costisitori de nefuncționare și optimizând eficiența producției.
– Gestionarea traficului în orașele inteligente: autoritățile municipale pot utiliza Edge Computing pentru a implementa sisteme inteligente de gestionare a traficului. Datele de trafic de la senzori și camere pot fi analizate local la marginea rețelei, permițând ajustări în timp real ale sincronizării semafoarelor și controlului dinamic al benzii. Acest lucru reduce congestia, optimizează fluxul de trafic și minimizează timpul petrecut în trafic.
– Monitorizarea de la distanță a pacienților în domeniul asistenței medicale: domeniul medical poate utiliza Edge Computing pentru monitorizarea avansată a pacienților în locații îndepărtate sau pentru persoanele cu afecțiuni cronice. Senzorii portabili și dispozitivele medicale pot colecta semne vitale și date de sănătate, procesate local de dispozitive edge. Acest lucru permite analiza în timp real, detectarea anomaliilor și intervenția în timp util a profesioniștilor din domeniul sănătății, salvând vieți și îmbunătățind rezultatele pacienților.
– Agricultura de precizie: în sectorul agricol, Edge Computing revoluționează practicile agricole. Senzorii instalați pe câmp pot colecta date în timp real despre nivelurile de umiditate a solului, conținutul de nutrienți , starea de sănătate și condițiile meteorologice. Dispozitivele edge analizează aceste date la nivel local, permițând fermierilor să ia decizii informate cu privire la irigare, fertilizare și aplicarea pesticidelor. Această abordare favorizează agricultura de precizie, optimizând utilizarea resurselor și maximizând randamentele culturilor.
– Monitorizarea mediului: Edge Computing permite autorităților responsabile să obțină informații valoroase despre condițiile de mediu. Rețelele de senzori instalate în locații îndepărtate pot colecta date despre factori precum calitatea aerului, nivelurile de poluare a apei și mișcarea faunei sălbatice. Dispozitivele edge procesează aceste date local, permițând monitorizarea în timp real și identificarea potențialelor amenințări la adresa mediului. Acest lucru facilitează intervențiile în timp util și luarea deciziilor în cunoștință de cauză pentru menținerea calității corespunzătoare a mediului
Toate exemplele de mai sus nu exclud și nici nu intră în conflict cu prelucrarea centralizată, tradițională a datelor, care rămâne punctul principal pentru analiza seturilor mari de date sau pentru calcule complexe. Partea de Edge Computing ar trebui văzută ca un ajutor activ, eliberând funcția centrală de procesare a datelor de povara analizei de date brute, alocând resursele către operațiuni mai inteligente și mai eficiente.
Desigur, pe măsură ce tehnologia evoluează și integrarea cu tehnologiile operaționale va crește, ne putem aștepta să apară și mai multe aplicații inovatoare în diferite industrii.
Allied Telesis este o companie axată pe Edge Layer, producând și livrând echipamente de comunicații de calitate de peste 35 de ani. În acest timp, ATI inovează constant, aducând noi caracteristici care rezolvă probleme din viața reală, de la rețele cu disponibilitate ridicată cu instalare automată până la platforme IoT.
Allied Telesis și-a ajutat clienții să țină sub control costul total de utilizare (TCO), oferind automatizare la toate nivelurile arhitecturii edge. Produsele, toate rulând același sistem de operare, AlliedWare+, includ capacitatea de configurare automată a rețelei (de exemplu folosind Netconf / Restconf), minimizând astfel timpul petrecut de operatori pentru instalare. Ele au caracteristici care permit echipamentelor de rețea să fie controlate automat de aplicații (de exemplu prin SDN) evitând acțiuni umane nenecesare și mai puțin eficiente.
Platforma IoT proprie servește atât ca punct central pentru control și management, cât și ca mediu distribuit pentru procesarea de tip stream a datelor în drumul lor de la senzori la aplicații. Cu caracteristici și protocoale industriale extinse, echipamentele livrate de Allied Telesis sunt potrivite pentru rețelele critice, în mai multe verticale industriale, unde stabilitatea rețelei este importantă. Implementarea mai multor standarde de industrie, certificate de entități independente de prestigiu, face ca tehnologia ATI să fie ușor de integrat cu echipamentele altor producători și cu suitele lor de control, facând ușoară interoperarea sistemelor existente cu cele noi.
