Vylaďte edge computing na maximum

Cloud computing vs. edge computing

V případě cloud computingu jsou všechna data centralizovaná do cloudu, kde běží všechny výpočetní procesy. Všechno je tedy zpracovávané v centrálním vzdáleném systému.

Oproti tomu je edge computing distribuovaný výpočetní model, ve kterém se data zachycují, ukládají a zpracovávají a analyzují přímo v místě, kde byla vytvořená, tj. v koncových bodech sítě. Do cloudu se posílá až konečný výpočetní výsledek, který zpracovalo koncové zařízení. Tím do cloudu necestuje zbytečně velké množství dat, která by systém zatěžovala a zpomalovala.

Edge computing tedy sjednocuje zdroje, které jsou geograficky blízko k uživateli, čímž vzniká bezpečné úložiště, které je dostupné mnohem rychleji, než by tomu bylo u klasického cloud computingu.

Výhody edge computingu

1. Lepší výkon

V případě, že jsou data hostovaná v centralizovaných datových centrech, přistupuje se k nim zpravidla přes internetové připojení. V tom případě může být rychlost a výkon negativně ovlivněný pomalým síťovým připojením. Zpracováváním dat na okraji sítě se těmto problémům s nevyhovující konektivitou vyhnete.

2. Umístění aplikací přímo tam, kde jsou potřeba

Díky zpracovávání dat co nejblíže místu, kde byla generovaná, se výrazně zkrátí doba odezvy a s daty lze pracovat rychleji. To je velká výhoda zejména při přerušovaném připojení nebo velké geografické vzdálenosti a u dopravních prostředků (lodě, letadla, vlaky…).

Vývojáři aplikací tak mohou využít úložiště zařízení dostupné v rámci edge computing k tomu, aby uživatelům nabídli místní služby.

3. Snazší dodržení legislativy

Protože s edge computingem jde data shromažďovat, ukládat, zpracovávat, spravovat, a dokonce i čistit přímo v daném místě, je mnohem snazší splnit regulační a legislativní požadavky konkrétní lokality. Což je v případě cloudové centralizace dat majících původ v různých státech mnohdy kompilované.

4. Využití AI/ML

Aplikace využívající umělou inteligenci (AI) nebo strojové učení (ML) jsou budoucností mnoha podniků.

→ Tip: Přečtěte si více o AI a ML.

Tyto aplikace ovšem často vyžadují zpracování, analýzu a reakci na obrovské množství dat, které se v centralizovaném systému těžko zpracovávají kvůli problémům s latencí sítě a šířkou pásma. Edge computing umožňuje nasazení umělé inteligence i strojového učení v blízkosti místa shromažďování dat, takže analytické výsledky získáte téměř v reálném čase.

Fog computing

Je řešení, které v sobě vlastně spojuje cloud computing a edge computing. Při fog computingu je datové centrum umístěné na okraji sítě. Poté jsou příslušná data, výpočetní technika, úložiště a aplikace umístěné na místa, která umožňují rychlejší přenos a která jsou v logických pozicích relevantních pro data a konektivitu. Fog computing tak pomáhá minimalizovat objem dat, která se do cloudu přenášejí.

Jak to funguje v praxi?

Potřebujete vysoký výpočetní výkon? Chcete simulovat náročné fyzikální procesy nebo se zabýváte renderováním či kódováním videa ve vysokém rozlišení? Žádný problém – ušetříte převedením úloh na GPU cloud. Abyste se vyhnuli vysokým latencím a množství přenášených dat, použijete edge computing: na okraji vaší lokální sítě umístíte aplikační servery, resp. lokalizované datacentrum. S jejich pomocí přenášíte velká data (např. video) pouze ve vaší firemní síti, a tak se vyhnete přenosu „velkoobjemových“ dat přes internet, tedy ušetříte výraznou šířku datového pásma a zvýšíte efektivitu vašich procesů.

Pokud si na implementaci sami netroufáte, obraťte se na nás. Vyladíme vám edge computingové řešení na maximum.