IT ManagerИТ в бизнесеИнфраструктура

Парадоксы периферийных вычислений

Александр Малинин | 17.04.2020

Парадоксы периферийных вычислений

Стоит подчеркнуть, что речь идет не о пассивном периметре сети, а об активных узлах, которые обеспечивают не только анализ данных и управление ими, но и хранение. Современная тенденция «притяжения» данных к периферии меняет отрасли, одновременно открывая новые рыночные возможности. В отчете McKinsey & Company, опубликованном в октябре 2018 года, перечислены 107 различных вариантов применения периферийных вычислений. Прогнозируется, что к 2025 году объем соответствующего рынка достигнет 175–215 млрд долл., причем учитываются продажи лишь оборудования.

Предприятия, которые стремятся раскрыть недоступные им ранее преимущества данных, не должны игнорировать перспективы, открывающиеся с внедрением периферийных вычислений.

Как отмечает Томас Битман, аналитик из компании Gartner, в большинстве организаций сегодня осознают, что ограничиваться рамками централизации и облаков нельзя и необходимо внедрять распределенную обработку на местах — это позволит, уменьшив задержку, решать задачи в режиме реального времени. Однако для тех, кто не специализируется на технологиях, процесс освоения новой концепции может быть весьма трудоемким, особенно если учесть существование неверных представлений о сути периферийных вычислений. Рассмотрим три распространенных мифа и поясним, как дело обстоит в реальности.

МИФ № 1. Периферия победит облака

Идея распределенных вычислений приобрела такое влияние, что венчурные капиталисты начали менять приоритеты, а в адрес облаков зазвучали весьма мрачные прогнозы. Например, подобное предсказание прозвучало в докладе, озаглавленном «Возвращение на периферию и конец облачных вычислений», с которым в 2017 году выступил инвестор Питер Левин. Он заявил тогда, что облако должно исчезнуть в «не слишком отдаленном будущем», поскольку с развитием Интернета вещей вычисления будут перемещаться на периферию. В том же году похожий прогноз опубликовал и Битман в статье, озаглавленной «Периферия проглотит облако». Именно в ней автор говорил о грядущем переходе к распределенной обработке на местах ради малых задержек и решения задач в режиме реального времени.

РЕАЛЬНОСТЬ: периферия и облака будут способствовать развитию друг друга.

В недавнем исследовании IDC содержится прогноз о том, что к 2025 году для 30% существующих в мире данных будет нужна обработка в режиме реального времени, и это представляется вполне обоснованным утверждением. Приведем простой пример.

Беспилотные автомобили и «соединенные» автомобили (автомобили, обменивающиеся большим количеством данных с другими транспортными средствами, но не принимающие решения за водителя) — подходящие объекты для применения периферийных вычислений. Если датчики «соединенного» или беспилотного автомобиля обнаружат, что на дороге играют дети, а другая машина в то же время несется на красный свет, эти сведения необходимо обработать максимально быстро. В такой ситуации нет свободных миллисекунд на отправку данных в облако, действовать надо немедленно.

Таким образом, Левин прав в том, что обработать жизненно важные данные, причем при помощи средств машинного обучения, необходимо там, где они получены. Но название его доклада неверное, поскольку, по его же признанию, «важная информация по-прежнему будет сохраняться в центральном облаке», обеспечивающем выполнение ресурсоемких задач машинного обучения, которым требуются большие объемы данных. Битман в своей публикации тоже делает вывод о сохранении у облака определенной роли.

Таким образом, периферия не вытеснит облако. Произойдет другое: механизмы облачной обработки дотянутся до периферии.

Вопрос не в том, что одержит верх ― периферия или облако. Важно понять, какой именно будет архитектура, включающая в себя облако и периферию, или, другими словами, как будет осуществляться их взаимодействие.

Модель гипермасштабируемых ЦОДов по-прежнему эффективна, когда централизация дает преимущества, ― например, для таких применений, как крупномасштабная архивация, распространение контента, хранение данных приложений, быстрое прототипирование и др.

Кроме того, уже происходит определенная деконсолидация облака. В докладе Data at the Edge, подготовленном в 2019 году компанией Seagate совместно с Vapor IO, отмечено, что такие компании, как Vapor IO, Edgeconnex, DataPoints и другие, предлагают микромодульные или «периферийные» центры обработки данных. Это малые независимые автоматизированные дата-центры для обслуживания небольших территорий, которые работают на периферии сети и характеризуются сниженными затратами. Они могут размещаться, например, на парковках, общественных территориях, базовых станциях сотовой сети и т. п. Такие периферийные кластеры устойчиво функционируют в сложных условиях окружающей среды и не подвержены угрозам безопасности. При этом, как отмечают в компании Dell EMC, которая одной из первых начала выпускать микромодульные ЦОД, они обладают достаточной мощностью, чтобы самостоятельно, без обращений к основным дата-центрам, выполнять статистические вычисления и иную обработку данных. А в компании Packet, поставляющей инфраструктуру для облачных и периферийных вычислений, такие решения называют «портативными облаками».

Периферию можно рассматривать как естественное продолжение облака. Топ-менеджер компании Telefonica Патрик Лопес отмечает: «Облака демократизировали Интернет, создав условия для организации платформ поточного видео и онлайн-игр».

«Мы считаем, что периферия продолжает развитие той же тенденции, — пояснил он. ― По сути, периферийные вычисления соединяют все лучшее, что есть в облачных вычислениях и телекоммуникациях. То есть, с одной стороны, все богатство облачных сервисов становится ближе к пользователю, а с другой, они предоставляются мгновенно, в любое время и бесперебойно, демонстрируя лучшие характеристики, которые могут обеспечить телекоммуникационные операторы».

МИФ № 2. Периферия едина

На это указывает само слово, употребляемое в единственном числе.

РЕАЛЬНОСТЬ: это не совсем так.

И да и нет ― все зависит от контекста.

Когда говорят о периферии как о чем-то едином, имеют в виду всю экосистему, в которой данные обрабатываются вблизи места их создания. Однако конкретных вариантов периферийных систем немало.

Существует множество сетей и у каждой есть своя граница с конечными точками, на которых работают необходимые пользователям приложения. Эксперты даже пытались подсчитать максимально возможное число таких границ — просто чтобы иметь представление о масштабе.

Каждая периферийная сеть имеет свои особенности, в зависимости от применения.

Такие сети могут работать в зернохранилище, в поле, в «соединенном» автомобиле и т. п.

Периферийных сетей, созданных для конкретных применений, будет становиться все больше, и со временем периметр приобретет черты облака: необходимость настройки для специальных применений останется, но, скорее всего, только на уровне программного обеспечения. По убеждению Патрика Лопеса, повсеместная доступность и простые средства разработки приложений, присущие облачным платформам, станут обязательными характеристиками и для периферийных сетей. При этом приложение, разработанное для какой-то одной такой сети, должно функционировать и в любых других.

МИФ № 3. Для организации периферийных вычислений достаточно создать компактную версию облачного дата-центра в корпусе

Как отмечалось выше, на периферии нужно частично выполнять хранение и обработку данных. Действительно, некоторые особенности облачных сред следует воспроизвести на периферии, в частности, универсальность сетевого доступа и совместимость приложений на уровне разных периферийных сетей. Но означает ли это, что каждая из них представляет собой небольшое облако?

РЕАЛЬНОСТЬ: периферия — не уменьшенный вариант облака.

Концепция периферийных вычислений, напомним, появилась вследствие роста объема повсеместно создаваемых данных и увеличения потребности в их обработке.

Периферия — это не «мини-облако» прежде всего потому, что она целиком определяется данными.

Другими словами, особенности периферийных вычислений зависят от применения — специфики создаваемых вблизи пользователей данных и их обработки. Однако применения могут быть самыми разнообразными: это механизмы регулирования потребления коммунальных услуг в умных городах, системы виртуальной реальности, инструменты мониторинга старения мостов, роботы для линий по изготовлению одежды и многое другое. Данные, которые нужно обрабатывать в подобных системах, тоже очень разные. Поэтому инфраструктура периферии зависит от конкретного применения.

Как уже подчеркивалось, на периферии не будет места и времени для обработки данных некоторых типов. Например, здесь не нужны архивная информация и данные, используемые в процессах машинного обучения, свойственных для огромных дата-центров (озера данных или наборы данных, применяемые для изучения алгоритмов ML).

И последнее — периферия не является мини-облаком, поскольку, в отличие от облака, эта удаленная, работающая в автономном режиме система находится рядом с пользователем, то есть она определяется своим местонахождением и близостью к данным.

От основного дата-центра общего назначения периферия отличается тем, что отвечает за решение какой-то определенной задачи.

По крайней мере, таким образом дело обстоит сейчас.

Облачный сервис, технологии

Горячие темы: Бизнес в цифре

Seagate

Об авторах

Александр Малинин

Александр Малинин

глава российского представительства Seagate


Поделиться:

ВКонтакт Facebook Google Plus Одноклассники Twitter Livejournal Liveinternet Mail.Ru

Также по теме

Другие материалы рубрики

Мысли вслух

Можно ли, поняв, что половина информации не доходит до серого вещества, отсеиваемая «вратами сортировки», что-нибудь с этим сделать?
Уже довольно многие согласны с тем, что в крупных организациях необходимо создавать т. н. «службы заказчика», предоставляющие аутсорсинг ИТ-услуг.
На первой встрече по первому проекту, на котором я выступала в роли аналитика, я молчала, хмурила брови и писала что-то в блокнот. В общем-то, я и сейчас на встречах с бизнесом хмурю брови и пишу в блокнот. Но только раньше я это делала от неопытности, а теперь от неожиданности.

Компании сообщают

Мероприятия

23.06.2020 — 02.07.2020
Теория & Практика миграции на PostgreSQL

Москва, онлайн

29.06.2020 — 02.07.2020
Конференция для опытных Java-разработчиков JPoint 2020

Санкт-Петербург, Online

29.06.2020 — 02.07.2020
Конференция C++ Russia 2020 Moscow

Санкт-Петербург, Online

06.07.2020 — 09.07.2020
DevOps-конференция DevOops 2020 Moscow

Санкт-Петербург, Online