Niektórzy analitycy prognozują, że za kilkanaście lat przetwarzanie brzegowe zastąpi chmurę, podobnie jak obecnie chmura wypiera tradycyjne centra danych. Jednak nie jest to takie proste, ponieważ chmura i przetwarzanie brzegowe współpracują ze sobą. W tym artykule dowiesz się, czym jest przetwarzanie brzegowe, jakie korzyści może przynieść biznesowi oraz w jakich obszarach znajduje szerokie zastosowanie.
Czym jest przetwarzanie brzegowe?
Przetwarzanie brzegowe to metoda fizycznego przybliżania mocy obliczeniowej do miejsca generowania danych. Dzięki działaniu na brzegu sieci przetwarzanie brzegowe zmniejsza potrzebę przesyłania dużych ilości danych między serwerami, chmurą a urządzeniami w celu ich przetworzenia.
Obecnie firmy potrzebują natychmiastowego dostępu do swoich danych, aby podejmować szybkie i świadome decyzje. W tym kontekście przetwarzanie brzegowe odgrywa kluczową rolę — nie tylko przyspiesza analizę danych, ale także może poprawić bezpieczeństwo, zwiększyć produktywność, zautomatyzować procesy oraz zoptymalizować interakcje z klientami.
Koncepcja przetwarzania brzegowego jest ściśle powiązana z przetwarzaniem we mgle i w chmurze.
Różnica między przetwarzaniem we mgle a przetwarzaniem brzegowym
Jeśli wyobrazimy sobie wszystkie rodzaje obliczeń jako piramidę, obliczenia brzegowe byłyby podstawą, a chmurowe szczytem. Pomiędzy nimi może znajdować się jeszcze jedna warstwa — przetwarzanie we mgle. Mgła obliczeniowa działa jako pośrednik między warstwą brzegową a chmurą, przetwarzając i filtrując dane bliżej źródła.
Podczas gdy przetwarzanie brzegowe może wysyłać duże ilości danych bezpośrednio do chmury, mgła obliczeniowa przechwytuje je i usuwa nieistotne informacje, przekazując do chmury tylko te kluczowe do dalszej analizy. Dodatkowo, przetwarzanie we mgle zwiększa efektywność oraz może być wykorzystywane do poprawy cyberbezpieczeństwa i spełniania wymogów regulacyjnych.
Warto zauważyć, że przetwarzanie brzegowe może funkcjonować bez mgły obliczeniowej, jednak mgła nie może działać bez przetwarzania brzegowego.
Zalety przetwarzania brzegowego
Zmniejszone opóźnienia
Przetwarzanie brzegowe odbywa się blisko miejsca generowania danych, a nie w odległym centrum danych. Ma to kluczowe znaczenie dla usług, w których każda milisekunda ma znaczenie, takich jak wirtualna rzeczywistość, gry czy aplikacje Internetu rzeczy (IoT).
Lepsza ochrona danych
Bezpieczeństwo danych jest dziś niezwykle ważne. Przetwarzanie brzegowe umożliwia przetwarzanie wrażliwych informacji bezpośrednio na urządzeniach użytkowników, zamiast w centralnej lokalizacji. Lokalne przechowywanie kluczowych danych zmniejsza ryzyko cyberataków. Dodatkowo, szyfrowanie oraz zapory sieciowe na urządzeniach brzegowych skutecznie chronią przed nieautoryzowanym dostępem.
Analityka w czasie rzeczywistym
Przetwarzanie brzegowe umożliwia analizę danych w czasie rzeczywistym. Firmy mogą uzyskać natychmiastowe informacje bez wysyłania danych do centralnej chmury, co zwiększa wydajność i wydłuża żywotność sprzętu. Inteligentne wykorzystanie przepustowości poprzez wymianę tylko niezbędnych danych pomaga zwiększyć produktywność i obniżyć koszty.
Efektywność kosztowa
Korzystając z mniejszej przepustowości, firmy ponoszą niższe koszty przetwarzania w chmurze, co pozwala im obniżyć koszty operacyjne i optymalizować wykorzystanie zasobów.
Lepsza skalowalność
Ten nowy rodzaj obliczeń umożliwia przetwarzanie dużej ilości danych z wielu urządzeń, zapobiegając przeciążeniom sieci i opóźnieniom.
Gdzie stosuje się przetwarzanie brzegowe
IoT
Ekspresy do kawy, odkurzacze, samochody, smartfony — wszystkie te urządzenia mogą być podłączone do szeroko pojętego Internetu rzeczy (IoT). Wymieniają one dane, które są tworzone i przetwarzane na brzegu sieci, co sprawia, że działają szybciej i bardziej wydajnie.
Zakłady produkcyjne wykorzystują przetwarzanie brzegowe do monitorowania sprzętu oraz śledzenia zapasów w magazynach. Firmy z sektora handlu detalicznego stosują je do usprawnienia kontroli zapasów i zarządzania logistyką. Przykładem jest Walmart, który aktywnie instaluje miniserwery na brzegu sieci w celu analizowania doświadczeń klientów.
Pojazdy autonomiczne
Autonomiczne pojazdy, takie jak samochody bez kierowcy, są wyposażone w liczne czujniki IoT, które gromadzą ogromne ilości danych co sekundę. Potrzeba natychmiastowego reagowania na bieżące sytuacje sprawia, że niezbędne jest przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, a poleganie na oddalonych serwerach nie jest idealnym rozwiązaniem. Dodatkowo, autonomiczne pojazdy efektywniej komunikują się, najpierw nawiązując bezpośrednie połączenie między sobą, zamiast przesyłać dane o pogodzie, ruchu drogowym czy wypadkach do odległych serwerów.
Opieka zdrowotna
Przetwarzanie brzegowe pomaga monitorować parametry życiowe pacjentów, takie jak temperatura ciała, poziom cukru we krwi czy ciśnienie krwi. Placówki medyczne mogą przechowywać dane osobowe i medyczne pacjentów lokalnie, aby zwiększyć ich bezpieczeństwo.
Sektor energetyczny
Firmy energetyczne wykorzystują przetwarzanie brzegowe do zbierania i przechowywania danych dotyczących platform wiertniczych, pól gazowych, turbin wiatrowych i elektrowni słonecznych. Przetwarzanie brzegowe pomaga branży zwiększyć efektywność operacyjną, zapewnić bezpieczeństwo pracowników oraz przewidywać przyszłe potrzeby konserwacyjne.
Przyszłość przetwarzania brzegowego
Przetwarzanie brzegowe jest nadal na wczesnym etapie adopcji, ale ma przed sobą świetlaną przyszłość.
- Firma Gartner przewiduje, że do 2025 roku 75% danych firmowych będzie przetwarzanych na brzegu sieci, a nie w centralnych lokalizacjach.
- Sieci 5G umożliwią rozwój nowych zastosowań przetwarzania brzegowego na urządzeniach mobilnych oraz w lokalizacjach bezprzewodowych.
Wraz z przetwarzaniem we mgle, przetwarzanie brzegowe jest wykorzystywane do rozwiązywania zadań związanych z przetwarzaniem i analizą danych w czasie rzeczywistym. Oba modele mają liczne praktyczne zastosowania w dzisiejszej erze cyfrowej i będą odgrywać coraz ważniejszą rolę w przyszłości obliczeń, w tym również w chmurze.
