Przetwarzanie danych przenosi się na obrzeża sieci

Kierownicy i menadżerowie ds. ICT powinni mieć na uwadze bardzo dużą zmianę architektury obliczeniowej, która to zmiana zapowiada rewolucję w przetwarzaniu w chmurze. Przez ostatnie dziesięć lat technologia chmury obliczeniowej rozwijała się w zawrotnym tempie. Liderzy klasycznych rozwiązań, tacy jak IBM lub Microsoft, z trudem próbują nadążać za nowoczesnym rozwiązaniem, jakim jest Amazon Web Services. Chmura zaowocowała powstaniem nowych rynków oraz pojęć, jak infrastruktura hiperkonwergentna, programowalna sieć komputerowa oraz kontenery.

Pomimo sukcesów, coraz większa liczba ekspertów przewiduje, że nastał moment, w którym to chmura przeistoczy się w tak zwaną „edge computing” (architekturę umożliwiającą przetwarzanie danych na obszarach sieci).

W ramach edge computing zakłada się, że połączone „inteligentne” przedmioty, takie jak miliardy urządzeń łączących się z Internetem rzeczy (IoT), będą w stanie przetwarzać i przechowywać więcej danych, zastępując scentralizowaną architekturę dzisiejszej chmury.

Pomyślmy o przyszłych milionach samochodów autonomicznych – każdy z nich wyposażony w ponad 200 procesorów co godzinę generujących 25GB danych. Każdy pojazd będzie musiał bezzwłocznie uzyskiwać wyniki obliczeń, aby wiedzieć, kiedy skręcić lub zahamować. Oprócz samochodów autonomicznych musimy uwzględnić również miliardy innych inteligentnych urządzeń: drony, sprzęt medyczny, kamery wideo, roboty produkcyjne itp. Nigdy nie zapewnimy wystarczającej przepustowości ani prędkości sieci umożliwiającej obsługę ruchu generowanego przez te urządzenia. Dodając jeszcze ich ogromne zapotrzebowanie na przechowywanie danych – mając w pamięci, że przechowywanie jest bardziej podatne na błędy od przetwarzania – otrzymujemy problem, którego sama chmura nie jest w stanie rozwiązać. Rozważmy też urządzenia ubieralne, jak Fitbit, które generują duże ilości danych przy ograniczonej pamięci i żywotności baterii ze względu na kości pamięci flash. W jaki sposób te wszystkie dane będą przepływały przez sieć?

Problem z chmurą polega na tym, że przeważnie jest ona oddalona od miejsca powstania danych oraz miejsca, w którym potrzebne jest uzyskanie wyników ich przetwarzania, na przykład wyników analizy przeprowadzanej w czasie rzeczywistym. Obliczanie w chmurze jest podatne na wydłużony czas oczekiwania na dane. W związku z powyższym urządzenia znajdujące się na obrzeżach sieci, blisko źródła danych, będą przyjmować na siebie część przetwarzania, przesyłając do chmury wyłącznie informacje, które muszą zostać przeanalizowane lub udostępnione innym urządzeniom.

Przyszłość należy do technologii, za pośrednictwem których będzie można przeprowadzać analizy i wyciągać wnioski w miejscu powstania danych. Osiągnięcie powyższego wiąże się z rozłożeniem mocy obliczeniowej i powiązanych kosztów na obrzeża sieci i chmurę. Zadaniem platform edge computing będzie zoptymalizowanie procesów decyzyjnych związanych z przesyłaniem danych i ich lokalnym przechowywaniem oraz analizą; takim procesem może być na przykład analiza w czasie rzeczywistym, która wpływa na wyniki przedsiębiorstwa, zapobiega katastrofom i nadużyciom, czy też zwalcza naruszenia ochrony danych w czasie rzeczywistym. Wszystkie inne dane będą przesyłane do chmury.

Trafnym przykładem produktu, którego twórcy wykorzystali okazję związaną z edge computing jest MachineShop. To szybko rozwijająca się platforma edge computing, która automatyzuje i organizuje lokalne zbieranie, analizy i integracje danych operacyjnych, a następnie dostarcza proste, sprawne połączenie z praktycznie każdą aplikacją lub platformą chmurową. Lokalnie konfigurowalne systemy, jak MachineShop, zakłócają architekturę chmury i z pewnością stanowią zwiastun przyszłości.

Szefowie firm powinni oczekiwać informacji od swoich działów ICT na temat inwestycji w prace badawczo-rozwojowe oraz przygotowania prototypów nowych systemów opartych na edge computing. Będzie to wartościowa inwestycja.