Rambler's Top100
 
Статьи ИКС № 1 2018
Николай НОСОВ  17 апреля 2018

Edge Computing: из облаков на землю

Перенесение вычислений максимально близко к источнику данных позволяет устранить многие недостатки облачных вычислений и совершить качественный скачок в цифровой трансформации бизнеса.

Договоримся о терминах

Цифровые технологии постоянно обогащают язык новыми терминами, которые описывают новые понятия, концепции, решения или уточняют старые. Недавно на конференциях разгорались споры о значении термина «облачные вычисления», и вот появилась новая тема для дискуссий – Edge Computing.

Термин Edge Computing еще не устоялся, чаще всего под ним понимают концепцию граничных вычислений, в рамках которой ИТ-ресурсы размещаются поближе к конечным устройствам (датчикам, приборам, инструментам), на периферии сети. Информация по максимуму обрабатывается на месте, а в облако передаются уже готовые результаты и отчеты, из облака же на устройства Edge Computing поступают команды, запросы и дополнительная информация. При этом существенно уменьшается нагрузка на каналы связи с дата-центром и снижаются задержки передачи данных, что важно при работе в режиме реального времени. Широкополосные и дорогие каналы связи для быстрой передачи больших объемов информации становятся не нужны.

Еще одним важным преимуществом является автономность. Edge-система может самостоятельно работать при разрывах связи с облаком. Но в отличие от автономных устройств Edge-системы не полностью самостоятельны, их можно сравнить с «облачками», управляемыми из главного облака.

Большинство экспертов уверены в том, что технологии Edge и Cloud Computing будут дополнять друг друга. «С ростом вычислительной мощности и дальнейшей миниатюризацией устройств все больше функций начнет перетекать в Edge Computing, а централизованные облака будут обеспечивать долговременное хранение информации и пользовательский доступ к оперативным и архивным данным», – считает Игорь Гиркин (Cisco).

Игорь Гиркин, менеджер по продвижению новых технологий, Cisco 

В подходе Edge Computing нет ничего нового: на подобном принципе обработки информации основаны АСУ ТП, где роль узла Edge Computing исполняет программируемый логический контроллер, а источником данных является управляемое контроллером оконечное устройство (привод, робот, манометр, задвижка и т.д.). Но важно, что Edge Computing дополняет традиционный подход АСУ ТП возможностью получения данных от нескольких систем управления с целью анализа взаимной корреляции событий и обработки данных на краю сети, ближе к источникам информации. 

Денис Шарапов, менеджер по развитию бизнеса направления «Модульные ЦОДы» подразделения IT Division, Schneider Electric

Я бы не стал облака и граничные вычисления «сталкивать лбами», сегодня они эффективно дополняют и/или резервируют друг друга, естественно, при условии принятия правильного решения. Облака никуда не денутся и продолжат экспансию на территорию распределенных вычислений и классических ЦОДов, но с меньшими темпами, разделяя рынок с Edge Computing. 

Тесно связано с Edge Computing понятие Fog Computing. Fog («туман») – это, как и облако, некая связанная распределенная вычислительная мощность, но расположенная «ближе к земле». Некоторые эксперты считают, что Fog и Edge Computing – просто разные маркетинговые термины, описывающие одно и то же. Часто под Fog Computing подразумевают распределенную вычислительную систему расположенных на периферии сети устройств (гиперраспределенное облако), а под Edge Соmputing – локальную обработку информации датчиков, подключенных к Edge-устройству (мини-ЦОД, бортовой компьютер, персональное вычислительное устройство).

Схожий подход предлагает и Национальный институт стандартов и технологий США в своем проекте The NIST Definition of Fog Computing, в котором туманные вычисления рассматриваются как модель использования слоя физических или виртуальных ресурсов, находящихся между интеллектуальными конечными устройствами и традиционными облаками или дата-центрами. В документе отмечается, что Fog Computing обеспечивает поддержку вертикально изолированных, чувствительных к задержкам приложений, предоставляя масштабируемые, многоуровневые, централизованные и распределенные системы вычислений, хранения данных и подключений к сети. А Edge Сomputing определяется как то, что не входит в облако и Fog Computing, – самый край обработки информации, слой сети интернета вещей (рис. 1).

 

Рассматривая термины Edge Computing и Fog Computing, нужно принимать во внимание, что они появились как антитеза понятию Cloud Com­puting, и с этой точки зрения они являются синонимами, указывает И. Гиркин. Он поясняет: «Задачи и Edge, и Fog Computing – перенести обработку данных ближе к источнику их возникновения, особенно в случаях большого потока данных, какой бывает, например, в системах IoT и VR/AR».

Обобщая мнения, можно сказать, что Edge Com­puting – концепция оптимизации облачных вычислительных систем путем размещения вычислительных ресурсов на границе сети с целью снижения нагрузки на каналы передачи данных и повышения оперативности обработки информации конечных устройств. Составные части, обеспечивающие работу Edge Computing, – каналы связи, физическая и виртуализованная ИТ-инфраструктура и инженерные системы (Edge-устройства, мини- и микроЦОДы), которые создают условия для их функционирования  (рис. 2).

Edge Computing и телеком

Специалисты в области связи нередко считают, что Edge Computing – понятие из области телекоммуникаций, вспоминая, что именно там появился термин Edge, т.е. связывающий узел на границе сетей, и там же родилась современная концепция Mobile Edge Computing.

В сентябре 2014 г. Европейский институт телекоммуникационных стандартов (ETSI) выпустил предварительный технический документ, посвященный Mobile Edge Computing (MEC). В нем говорится, что MEC обеспечивает возможность выполнения компьютерных и облачных вычислений в радиосети. По сути MEC – это программная платформа для запуска приложений, развернутая на инфраструктуре NFV микро­ЦOДа, который вынесен в радиосеть, например на базовую станцию. Таким образом операторы мобильной связи могут выступить в роли провайдеров услуг периферийных вычислений.

MEC позволяет операторам сотовой связи открывать свою сеть радиодоступа уполномоченным третьим сторонам, таким как разработчики приложений и поставщики контента. Для них MEC предоставляет стандартизированную открытую среду с максимальной пропускной способностью, минимальными задержками и доступом в реальном времени к оперативной информации – текущим параметрам работы сети, местонахождению абонента и т.д. (рис. 3).

Недавно группа ETSI, занимающаяся MEC, расширила сферу своей деятельности, включив в нее помимо сотовой связи другие технологии доступа, и ввела термин Multi-Access Edge Computing.

Используя архитектуру Multi-Access Edge Com­­pu­ting, операторы связи получают возможность разворачивать на границе сети приложения нового поколения, в том числе CDN, DNS, 5G и телеметрические сервисы IoT, шейпинг мобильного трафика. Они смогут предлагать геолокационные сервисы, видеоаналитику, услуги дополненной реальности и информацию для подключенных автомобилей. Более того, у операторов будет возможность предоставлять инфраструктуру по сервисной модели сторонним организациям. Это важно в первую очередь для предприятий среднего и малого бизнеса, которым открывается доступ к современным технологиям.

Multi-Access Edge Computing, по мнению Артема Гениева (VMware), идеально подходит для того, чтобы обеспечить готовность имеющейся инфраструктуры для развертывания услуг высокой пропускной способности с ультранизкими задержками и в будущем плавно перейти к сетям 5G. «За счет предоставления на границе сети услуг облачных вычислений, которые работают в режиме, близком к реальному времени, Multi-Access Edge Computing открывает приложениям мгновенный доступ к информации в сети, улучшая пользовательский опыт и создавая дополнительные возможности для инноваций», – говорит он.

Edge Computing в рамках закона

Отечественное законодательство, предписывающее хранить персональные данные россиян на территории страны, не до конца понятные последствия принятия «пакета Яровой» и закона о безопасности критической информационной инфраструктуры заставляют глобальные компании задуматься о необходимости обеспечивать хранение большого количества данных на территории России.

Сергей Безрученко, директор по продажам, Brain4Net

Рост объемов трафика предъявит новые требования к сетям операторов, которые будут вынуждены трансформировать централизованное ядро мобильной сети (IMS Core) в распределенные сущности. Это необходимо, чтобы снизить нагрузку на ядро сети и уменьшить объем трафика, проходящего через сеть оператора.

Николай Петров, руководитель отдела вычислительных систем, ГК «ХайТэк»

Если Edge Сomputing – это миграция вычислений на периферию, ближе к генераторам потоков данных (устройствам, пользователям и т.д.), то Fog Сomputing представляет собой гиперраспределенное облако, т.е. целый слой вычислительных мощностей разного калибра из их окружения. Не стоит проводить четкую границу между Edge и Fog, поскольку в симбиозе они могут дать огромную выгоду. Например, сбор и первичная обработка данных производятся на Edge-узлах, а анализ, управление и хранение остаются за Fog-слоем.

По сути, вычислительные мощности выносятся из глобальной системы на периферию при сохранении возможности взаимодействия с цент­ром и интегрированной обработки информации. Такого рода решения некоторые эксперты рассматривают тоже как Edge Computing, хотя дело часто сводится к простой репликации локальных данных в ЦОД зарубежной компании, где и проводится окончательная обработка.

Тем не менее на рынке есть решения, где и обработка выполняется в облаке локального ЦОДа. Так происходит, например, в Microsoft Azure Stack или в решении компании Oracle, когда весь функционал, доступный в облаке Oracle, переносится в дата-центр заказчика на программно-аппаратный комплекс Oracle Cloud Machine. Использование в локальном ЦОДe и публичном облаке Oracle Сloud одного и того же программного обеспечения позволяет переносить между ними приложения и данные со скоростью миграции, а размещение данных в ЦОДе клиента минимизирует задержки в сети.

Леонид Юль, ведущий пресейл-инженер, C3 Solutions

Миграция данных в облако – свершившийся факт. Но он выявил проблемные зоны: узость каналов, длительное время реакции. Edge Computing – это ответ для тех, кто хочет получить преимущества облака без его недостатков: быстрая обработка локальных данных и при необходимости – использование облачных мощностей для централизации.

Александр Стулов, глава представительства в России и СНГ, Riverbed Technology

У российских заказчиков время от времени возникают задачи, для которых необходимы решения класса Edge Computing, но это скорее исключение, чем правило. Мы видим большой интерес со стороны заказчиков с зарубежными представительствами или географически удаленными локациями, которым необходимы высокозащищенные локальные вычислительные ресурсы на уровне филиалов с моментальной репликацией данных в ЦОД или облако.

В России обсуждаются изменения в законодательстве об информации, которые позволят принять закон о хранении на территории страны технологических данных, несущих угрозы энергетической безопасности (по аналогии с поправками в закон «О персональных данных»). По сути, речь идет о локализации хранения данных индустриального интернета вещей. Новое законодательство выступит еще одним катализатором развития ЦОДов в стране.

Таким образом, основные точки роста Edge Computing в России – это предприятия с ограничениями на передачу данных в облако, желающие внедрять решения IoT и машинное обучение, а также имеющие объекты с нестабильным подключением к интернету. В нашей стране с большим трудом продвигаются полностью облачные технологии, поэтому, по мнению экспертов московского офиса Microsoft, такой гибридный подход очень перспективен.

Артем Гениев, архитектор бизнес-решений, VMware

Edge Computing – первая точка в долгосрочном тренде перехода от максимально централизованных систем к максимально децентрализованным, так называемым Fog Computing. Основными драйверами развития Edge Computing станут различные сценарии IoT и переход на сети 5G.

Облака, Edge Computing и миры Джеймса Кэмерона

Постапокалиптический мир фильмов Джеймса Кэмерона – общество после катастрофы, вызванной искусственным интеллектом. Операторы в спешке пытаются отключить «Скайнет» – неожиданно обретшую сознание боевую информационно-управляющую систему министерства обороны США. В качестве самозащиты суперкомпьютер стремится уничтожить человечество и развязывает ядерную войну. Для борьбы с выжившим после катастрофы населением «Скайнет» создает автономные, принимающие по ситуации решения устройства – терминаторов. Переведя на современный ИТ-язык: действующая в облаке на базе технологий Machine Learning и AI критическая информационная компьютерная система выходит из-под контроля персонала, начинает борьбу с угрожающим ее существованию человечеством и создает Edge-устройства, использующие Edge Computing для окончательного решения вопроса.

Денис Сереченко, директор по развитию бизнеса в России, Huawei Enterprise Business Group

Рынок Edge Computing в привычном его понимании пока не сформировался даже в США. Что уж говорить о российском ИТ-рынке, который традиционно отстает от американского лет на пять. В России все еще ощущается нехватка ИТ-инфраструктуры и потребность в типовых решениях. Edge Computing – это следующий шаг на пути технологического развития, который призван оптимизировать существующие ресурсы.

Фантастика – попытка заглянуть в будущее, опираясь на прошлое и настоящее. Индустрия 4.0 и процессы цифровой трансформации стремительно увеличивают нагрузку на сеть. Аналитики утверждают, что к 2020 г. число подключенных к интернету устройств достигнет 50 млрд. Число «нечеловеческих» пользователей намного превысит число людей, и они будут генерировать огромные объемы информации, которую надо анализировать, причем зачастую почти мгновенно… Терминатор не может для принятия каждого решения обращаться за подсказкой в «Скайнет». Оперативная информация должна обрабатываться локально и быстро. Искусственный интеллект переносит часть своей вычислительной нагрузки на границу сети, на уровень армии созданных им роботов-убийц.

Сергей Монин, эксперт в области решений по промышленному интернету вещей, ГК Softline

На сегодняшнем уровне развития граничные вычисления будут востребованы везде, где большие расстояния и нестабильность сетевого соединения между исполнительными механизмами и центром принятия решений являются критическими факторами. Мгновенная реакция на изменение обстановки – сильная сторона Edge Computing.

Edge Computing и IoT

Неоднозначность термина Edge Computing не мешает аналитикам высоко оценивать перспективы концепции граничных вычислений. Так, Gartner считает Edge Computing одним из десяти основных трендов развития технологий в 2018 г. Эта концепция, впервые появившаяся на кривой зрелости технологий Gartner в 2017 г., уже подходит к вершине хайпа. Стоит отметить, что многие другие перспективные технологии – виртуальная реальность, 5G, платформы IoT, автономные автомобили, «умные» роботы, «умный» дом, – которые находятся вблизи пика завышенных ожиданий или выходят на плато продуктивности, будут оказывать сильное влияние на развитие рынка Edge Computing. В IDC считают, что к 2020 г. расходы на граничную ИТ-инфра­струк­туру достигнут 18% общей суммы расходов на инфраструктуру IoT. А согласно прогнозу Mar­kets­andMarkets, рынок Edge Computing к 2022 г. достигнет $6,72 млрд.

Валентин Фосс, директор по маркетингу и сбыту, «Утилекс»

Посмотрите на карту нашей страны. Пересчитайте расстояния в задержку сигнала, оцените, насколько страна покрыта каналами передачи данных. В России огромный потенциал использования Edge Computing. Вопрос в финансировании этого спроса.

Одним из главных катализаторов развития рынка граничных вычислений станет массовое использование технологий интернета вещей. Концепция Edge Computing будет активно внедряться на транспорте, в промышленности и даже в финансовой сфере, например при создании «умных» банкоматов, которые не только выдают деньги, но и анализируют видеопоток с камер наблюдения, распознают лица потенциальных мошенников, блокируют выдачу им наличных или даже анализируют криминогенную ситуацию рядом с устройством и посылают сигнал тревоги службе безопасности.

Развитие российского рынка граничных вычислений отстает от мирового, но отечественные разработки существуют. Скажем, ультразащищенный всепогодный промышленный компьютер MC-720 «Дозор» уже работает на дорогах столицы (рис. 4, 5). Четырехъядерный процессор обрабатывает в реальном времени видеопоток от восьми (четыре в одну сторону и четыре в другую) камер наблюдения. Система выявляет нарушения ПДД, распознает номер автомобиля и посылает в центр управления дорожным движением Москвы информацию, включающую фотографии момента нарушения. «Письмо счастья» направляется водителю по обычной и электронной почте. Через интернет нарушитель может оперативно оплатить штраф. Все происходит в автоматическом режиме, быстро и эффективно. Многие читатели наверняка проверили работу этой системы на себе. Устройство рассчитано на непрерывную работу без обслуживания в течение пяти лет, при нарушениях в электропитании перезагружается автоматически, в случае замерзания предварительно прогревается. Видео архивируется, чтобы можно было восстановить картину за заданный интервал времени. Компьютер размещается в антивандальном шкафу, кабели защищаются металлическими рукавами.

Говорить о том, что рынок Edge Computing сформировался, еще рано – хотя бы потому, что аппаратная составляющая достигла подходящего уровня технологического совершенства не так давно, буквально три-четыре года назад. До этого датчики, коммутаторы Ethernet, Wi-Fi-роу­те­ры и прочие девайсы были заняты своими прямыми «обязанностями» – фиксировали параметры и/или передавали данные. Возможностей бортовой логики хватало только на это, не более. «Со снижением стоимости флеш-памяти и повышением производительности процессоров появилось доступное "железо", на котором можно размещать виртуальные машины – достаточно сложные для того, чтобы на их основе реализовывать функ­циональность Edge Computing», – комментирует ситуацию Сергей Монин (Softline).

В качестве примера объекта, на котором востребованы технологии Edge Computing, С. Монин приводит транспортный трубопровод, где нужно быстро распознать утечку и дать сигнал перекрыть трубу и где нет времени ждать отправки сигнала через спутник, поскольку экономический, экологический и репутационный ущерб от каждой секунды промедления будет значительным. Другие примеры – опасные производства, а также индустрия космических запусков, где счет идет на миллисекунды и скорость реакции исполнительных систем на изменившиеся условия имеет решающее значение.

Делясь опытом внедрения Edge Computing, эксперт Softline описывает проект, реализованный для сети ресторанов быстрого питания: «Там уже была развернута инфраструктура датчиков, информация с которых собиралась через коммутаторы (по одному на каждый ресторан) и отправлялась в облако Microsoft Azure, где и обрабатывалась. Мы добавили в коммутаторы возможность анализировать показания с помощью имеющихся у них «на борту» ресурсов. Это необходимо, чтобы немедленно реагировать на всевозможные нештатные ситуации, например на повышение температуры в критических зонах горячего цеха. В данном случае на телефон менеджера отправляется SMS-сооб­ще­ние, которое служит сигналом принять меры. Это изменение инфраструктуры сделано для подстраховки – если связи с облаком в критический момент не будет».

Компания «ХайТэк» использовала технологии Edge Сomputing при создании системы автоматического контроля качества на линиях сборки изделий для крупного наукоемкого предприятия. Механизм следующий: умные инструменты, такие как штангенциркули, динамометрические ключи и др., передают по Wi-Fi все данные о сборке изделия в специальный компьютер, находящийся в цехе, который в свою очередь совершает ряд вычислений и проверяет, правильно ли собрано изделие, соответствует ли ГОСТам и т.д. Далее Edge Computing начинает взаимодействовать с Cloud Computing: на основе вычислений цехового компьютера формируется отчет, поступающий в PLM-систему, которая отслеживает жизненный цикл изделия. «Реализованное решение позволило предприятию обеспечить максимально безопасную и надежную сборку продукции и, как следствие, минимизировать репутационные риски, связанные с человеческим фактором», – подчеркивает Николай Петров из «ХайТэк».

Помимо производств с высоким уровнем автоматизации и территориально распределенных компаний с узкими каналами связи между офисами в качестве интересантов Edge Computing Леонид Юль (C3 Solutions) выделяет торговые сети. Более того, именно торговые сети, по его мнению, являются пионерами на российском рынке Edge Computing. «Высокая оборачиваемость и малые сроки хранения продукции, необходимость проактивной работы с потребителями позволяют быстро ощутить пользу от внедрения этой технологии», – отмечает Л. Юль.

Архитектура и сценарии

Один вариант распределения вычислительной нагрузки между центром и периферийными устройствами – полностью централизованная система сбора данных и управления, например, подключение всех датчиков и устройств напрямую к расположенной в публичном облаке платформе интернета вещей. Другой крайний случай – станок с ЦПУ, автономно работающий по заданной программе. Edge Computing занимает между двумя сценариями промежуточное положение, что усложняет использование этой технологии. Нужно найти баланс между централизацией и децентрализацией, обеспечить оркестрацию работы вынесенных на границу сети вычислительных систем, что сделать совсем не просто. Кроме того, часто нужна гибкость в изменении архитектуры, которую могут обеспечить программно определяемая инфраструктура и контейнеризация.

В список ключевых технологий, дополняющих серверную виртуализацию для полноценной реализации Edge-облака, по мнению А. Гениева из VMware, входят: программно определяемое хранение данных, программно определяемые сети, а также средства автоматизированного развертывания и управления жизненным циклом аппаратных и программных компонентов Edge-облака. Они позволяют реализовать полный функционал облака корпоративного класса в максимально компактном формфакторе, что делает возможным быстрое развертывание Edge-облака в нетрадиционном для ЦОДа окружении (например, на локомотиве или фабрике). «Средства автоматизации упрощают развертывание Edge-облака и позволяют снизить требования к компетенции персонала, что особенно ценно при размещении Edge-облаков на множестве объектов инфраструктуры предприятия», – поясняет А. Гениев.

Классический вариант архитектуры распределенной сети с использованием Edge Computing:

ЦОД – мини-ЦОД – конечные устройства, 

где мини-ЦОД имеет инженерную инфраструктуру, необходимую для размещения и работы активного ИТ-оборудования: стойки, системы холодоснабжения, бесперебойного питания, пожаротушения, мониторинга и токораспределения. Примером может служить контейнерный ЦОД в тайге, обеспечивающий обработку информации, которая поступает с устройств, связанных с добычей нефти. В качестве граничного дата-центра может выступать и микроЦОД – шкаф с инфраструктурой для размещения вычислительных мощностей.

                                                                                            Мнение эксперта
                От специализированных решений к типовым

Александр Нилов, старший менеджер по продукции для ИТ-инфраструктуры, Rittal

В ближайшие пять лет рынок будет активно формироваться, и мы увидим готовые решения, ориентированные на различные сферы бизнеса, телеком, производство и т.д.

В отличие от европейского на российском рынке решений Edge Computing нет стандартов, которых нужно придерживаться. Производитель старается создать максимально стандартизированное законченное решение, заказчики же предъявляют все новые и новые требования, возможно, не совсем аргументированные, которые приводят к необходимости изменения стандартных решений.

В этом есть свои плюсы и минусы. Стандартное решение будет проверено и оттестировано производителем на заводе, собрано максимально качественно и надежно. Специализированные решения требуют особого подхода и дополнительных трудозатрат как от заказчика, так и от производителя. Однако именно сложные и интересные задачи ложатся в основу следующих стандартных решений, задают тренд на будущее, заставляя производителей вкладываться в разработки.

«Для того чтобы концепция Edge Computing работала, нужны локальные распределенные вычислительные узлы – полностью дистанционно управляемые микро- или мини-ЦОДы с развитой инженерной инфраструктурой, где стояли бы несколько серверов с «выносами» локальной обработки и управления. Такие решения в России продаются, но в единичных экземплярах, хотя в странах с развитой цифровой экономикой подобные комплексы разлетаются как горячие пирожки», – отмечает С. Белик из «Телекор».

Некоторые специалисты идут дальше и рассматривают в качестве Edge-устройств любые вычислительные устройства, способные собирать и обрабатывать информацию с датчиков, в том числе персональные компьютеры и смартфоны. Носимые человеком гаджеты могут анализировать данные с видеокамер, микрофонов, подключаемых внешних устройств, скажем, таких, которые позволяют самостоятельно сделать УЗИ исследуемых органов, посмотреть картинку на экране смартфона и послать врачу. Нейросеть, разработанная стартапом Cardio­gram, способна по характеру пульса человека диагностировать диабет с точностью 85%. При этом для использования не нужны специальные медицинские приборы – достаточно умных часов или другого носимого устройства.

Edge Computing и виртуальная реальность

Трудно представить внедрение технологий виртуальной реальности без использования Edge Computing, ведь для создания быстро изменяющихся картин виртуального мира надо обрабатывать огромные объемы информации. Помимо индустрии игр, технологии VR могут быть востребованы в архитектуре и дизайне, в обучении, спорте, искусстве и медицине и даже в секс-индустрии. В вышедшем в этом году сериале «Bидоизмененный углерод» виртуальная реальность успешно использовалась для проведения изощренных бесконтактных пыток. Так что для терминатора и воюющей с человечеством системы «Скайнет» технология тоже может быть интересна.

                                                                                            Мнение эксперта

      Edge Computing – это децентрализованное управление и                                      централизованный контроль

Сергей Белик, заместитель генерального директора по развитию, «Телекор»

Edge Computing – не просто вычисления в распределенных вычислительных узлах. Эта концепция подразумевает выполнение в распределенных узлах изменяющейся части вычислений одной и той же прикладной задачи (или отдельных функциональных блоков) и «досчет» задачи в централизованных, больших по масштабу узлах с обратной связью.

Технически реализовать такие распределенные вычисления сложнее, чем просто grid-систему, поскольку прикладное ПО и слой middleware помимо вычислений в сети узлов должны определять правила взаимодействия центрального блока и удаленных блоков вычислений, в идеале автоматически перераспределять нагрузку и доли обработки между центром и удаленными узлами, обновлять правила взаимодействия и т.д.

Обеспечить согласованную работу системы с большим количеством связей сложно. Но игра стоит свеч, да и в ситуации, когда объем данных увеличивается на порядки, другого выхода просто нет. Edge Computing – это естественная реализация одного из ключевых принципов построения эффективных систем управления – «децентрализованное управление и централизованный контроль».

Еще одна технология, которая, по мнению Павла Рыцева из ALP Group, повлияет на рынок Edge Computing, когда задержка между действием пользователя и ответом системы станет минимальной, – это стриминг игр. Схема здесь понятна: у пользователя есть терминал, показывающий и принимающий «картинку», а в ЦОДе стоят серверы с массой видеокарт, которые и обрабатывают изображение.

Edge Computing и распределенные базы данных

Как правило, устройство Edge Computing – это полноценная вычислительная система, включающая системы хранения данных. Таковой может быть и классическая СХД, и программно определяемое хранилище, и просто жесткий диск. В любом случае появляются возможности для построения на этих устройствах распределенных баз данных, что особенно привлекательно для организации резервирования при наличии горизонтальных связей между Edge-ЦОДами. Однако если каналы передачи данных в решении Edge Computing слабо защищены от несанкционированного доступа, то нужно строить серьезные системы безопасности или принимать возрастающие риски, предупреждает С. Белик («Телекор»).

И здесь может помочь технология блокчейн. «Edge Computing и блокчейн как нельзя лучше дополняют друг друга, – считает С. Белик. – Блокчейн обеспечивает защищенную, не подверженную модификации передачу данных по любым каналам, а Edge Computing – множество распределенных вычислительных узлов для верификации тех самых цепочек блоков». Ценная информация может не передаваться в центр, а записываться в распределенные реестры. В этом случае Edge-узлы могут выступать как ноды блокчейн-цепи поставщиков и потребителей информации, а записанная в блоках информация становится «общей версией правды». Интересным представляется использование криптовалют, которые позволят без посредников провести взаимные расчеты между устройствами интернета вещей. Работы в этом направлении уже ведутся.

                                                                                            Мнение эксперта

             Неочевидные, но вероятные ошибки: как избежать

Денис Тукалевский, независимый эксперт

 В большинстве случаев децентрализация ЦОДа решает прикладную задачу оптимизации бизнес-услуги или снижения операционных расходов на инфраструктуру. Основная цель в таких случаях – уменьшение сетевого трафика и/или времени обработки клиентского запроса. Как правило, нагрузка перераспределяется с основного ЦОДа на вычислительные/сетевые мощности, расположенные максимально близко к конечному пользователю бизнес- или ИT-услуг. Для подобных случаев создают микроЦОДы – небольшие серверные помещения, с обособленной инфраструктурой и вычислительной мощностью. Избежать ошибок, сэкономить время и ресурсы при развертывании микроЦОДов помогут советы из практики.

1. Применяйте комплексный подход. В проекте микроЦОДа должны быть увязаны в единое целое строительная подготовка, инженерная и сетевая инфраструктура, вычислительные мощности, а также учтены ширина каналов и уровень резервирования конечного решения. Как правило, в крупных корпорациях задача оптимизации делегируется подразделению, которое имеет компетенции только в одном из направлений. Соответственно, детально прорабатывается только часть решения, возникают перекосы в реализации, которые могут привести к остановке ЦОДа и прекращению предоставления услуг. Чаще всего ошибаются в расчете ширины каналов передачи данных, мощности систем холодоснабжения и бесперебойного электропитания; забывают про резервирование и время автономии ЦОДа. Для исключения подобных ошибок рекомендуется создавать полноценную проектную команду с привлечением специалистов всех направлений. При отсутствии собственных компетенций лучше привлечь внешних специалистов.

2. Используйте типовые решения. Как показала практика, самая затратная статья для сети распределенных микроЦОДов – эксплуатация. При­чина проста: в разных локальных проектах устанавливается разное оборудование. Причем часть оборудования поставляется централизованно, часть выбирается локально, по месту размещения ЦОДа. Казалось бы, эксплуатация оборудования, широко применяемого в регионе, должна быть дешевле и проще. На деле ситуация выглядит по-другому: уровень обслуживания оставляет желать лучшего, а с запчастями постоянные перебои. При сроке жизни ЦОДа свыше трех-четырех лет, даже с учетом накладных расходов на централизованный склад и доставку запчастей в регионы, эксплуатация типовых решений обходится на 15–20% дешевле.

3. Пишите подробные инструкции. После запуска проекта поддержку существующего решения зачастую осуществляют локальные специалисты, в нагрузку к уже имеющимся функциональным обязанностям. Это, безусловно, сокращает расходы на персонал, но обратной стороной является отсутствие компетенции и необходимых навыков для обеспечения поддержки. Решением может послужить создание подробных инструкций по обслуживанию и эксплуатации оборудования, базы знаний по типовым проблемам и способам их устранения.

В прошлом году энергетическая компания RWE открыла в Германии 100 автономных зарядных станций для электромобилей, работающих на базе блокчейна Ethereum. Приложение на смартфоне под названием Share & Charge и смарт-контракты на блокчейне Ethereum, интегрированные в зарядные станции, дадут возможность пользователям без участия третьей стороны предоплачивать услуги, заряжать электромобиль, возвращать свой депозит, наблюдать за процессом зарядки в реальном времени, контролировать затраты и отслеживать ближайшие заправки. В перспективе автомобили с цифровыми бумажниками смогут «говорить» с автономными электрическими зарядными станциями, оплачивая зарядку в автоматическом режиме.

Мобильные Edge-ЦОДы

Часто требуется, чтобы периферийные вычислительные узлы не находились на одном месте, а перемещались вместе с устройствами сбора и обработки информации. Это накладывает дополнительные требования на инфраструктуру мини-ЦОДа, который помимо всего должен теперь работать в условиях вибрации. Полноценный мобильный ЦОД, удовлетворяющий высоким требованиям по внешним воздействиям, поддержанию температурных режимов, системам резервирования электропитания, будет по карману разве что военным. С другой стороны, в качестве микроЦОДов для Edge Computing можно рассматривать вычислительные системы современных локомотивов и «умных» автомобилей, когда они являются частью распределенной сети компании, обрабатывающей информацию и координирующей действия своих автономных узлов. Примером такой системы может служить созданная на платформе Predix система индустриального интернета, объединяющая 21 тыс. локомотивов компании GE.

Самоуправляемые автомобили, создаваемые компаниями Tesla Motors и «Яндекс», пока работают достаточно автономно. В сети 5G они смогут в режиме реального времени обмениваться информацией с Edge-облаком, в котором будет постоянно находиться и обновляться информация о дорожной ситуации и климатических условиях на пути следования. Оперативное взаимодействие между Edge-устройствами позволит избежать такой аварии, которая произошла, когда бортовой компьютер автомобиля Tesla принял разворачивающийся поперек дороги грузовик за рекламный плакат над дорогой.

Одна крупная европейская транспортная компания, как рассказал А. Гениев, стремясь снизить издержки и повысить эффективность перевозок, оснастила Edge-облаками локомотивы своих поездов. Требовалось в реальном времени анализировать информацию, поступающую от систем поезда, – метрики работы двигателя, данные о трафике, погодных условиях и т.д., – для обеспечения эффективной и бесперебойной работы, а также для оптимизации маршрута движения состава. Решение было найдено в использовании микроЦОДов, состоящих из виртуализированных блейд-серверов и программно определяемого хранилища. Такой микроЦОД имеет сверхкомпактное исполнение, но при этом обладает выдающимися характеристиками производительности и надежности, позволяя анализировать события и реагировать на них в реальном времени.

Edge Computing и AI

                                                                                            Мнение эксперта

                          Больше интеллекта – к границе сети


Дермот О’Коннел, вице-президент и руководитель подразделения OEM- и IoT-решений в регионе EMEA, Dell EMC

Граничные вычисления в ближайшие несколько лет станут обычным явлением в отраслях, использующих для предоставления услуг автоматическую обработку информации в режиме реального времени. Возьмем, к примеру, здравоохранение. Уже начинают внедряться активные и интеллектуальные средства мониторинга работы сердца, а ожидание ответа от централизованной облачной инфраструктуры, даже если она находится «в нескольких секундах», может стоить пациенту жизни.

Для поддержки граничных вычислений потребуется современная ИТ-инфраструктура, причем нередко в местах, неподходящих для установки стандартного сервера. Так, нефтегазовым компаниям часто необходимо разворачивать ИТ-системы в районах с суровыми условиями, например в море, или в ограниченном пространстве. Такие отрасли, как оборона, сталкиваются с аналогичными проблемами, поскольку создание усиленной защиты, основанной на анализе данных «на границе», в случае важных событий требует крайне быстрой обработки информации.

Производственные отрасли уже перестраиваются, используя граничные вычисления. Мы находимся на пороге четвертой промышленной революции, которая должна ускорить производственные процессы в течение следующих пяти лет благодаря таким новым технологиям, как робототехника, 3D-пе­чать и интернет вещей. Рутинные операции будут выполнять роботы, «производства без границ» станут мейнстримом, беспрецедентным образом будут автоматизированы цепочки поставок. Внедрению таких новшеств, особенно это касается производственных площадок в удаленных местностях, будут способствовать граничные вычисления в сочетании с современной, защищенной ИТ-инфраструктурой.

Важное преимущество технологии Edge Computing – возможность работы в условиях плохой связи с дата-центром. Постоянный канал не важен, главное найти возможность послать в Edge-устройство запрос и при появившейся возможности получить от него отчет. Можно повысить эффективность автономной работы, используя нейронные сети, системы машинного обучения и искусственный интеллект. Например, центральное облако обучает свою нейронную сеть, а полученную модель загружает в нейронные сети устройств, выполняющих граничные вычисления.

Мобильность Edge-устройств создает новые возможности для силовых структур. Искусственный интеллект позволяет, скажем, дронам стартапа Exyn Technologies летать автономно даже в темноте, внутри помещений и без GPS, ориентируясь при помощи сенсоров и прокладывая маршрут по ходу движения. Ролик активистов за запрет автономного оружия, в котором маленькие дроны с взрывчаткой находили и убивали преступников, распознавая лица по фотографиям из социальных сетей, стал хитом интернета в январе нынешнего года. А в феврале в прессе появились сообщения о реальном китайском проекте использования технологий AI на атомных подводных лодках. Пока искусственный интеллект будет только подсказывать командирам субмарин – окончательное решение остается за человеком. Но «мир терминатора» явно становится ближе.

Прекрасное далеко

…Свободная воля терминаторов воспринималась «Скайнет» как угроза, как возможность выступления против своего создателя. Представляет ли Edge Computing угрозу для облачных вычислений, классического Cloud Computing, до конца не понятно. В последнем сезоне сериала «Черное зеркало» мы видели постапокалиптический мир – мир победивших локальных вычислений. Человечество добивают полностью автономные, видимо, созданные для охраны роботы-псы, которым никакое центральное облако уже не нужно.

Надеемся, этого не произойдет. В соответст­вии с законами диалектики развитие идет по спирали. Персональные компьютеры пришли на смену мейнфреймам, потом технологии опять качнулись в сторону централизации, и мейнстримом стали облака. При этом и мейнфреймы, и персональные компьютеры никуда не делись, просто заняли свои рыночные ниши. Новый виток ведет к распределенным вычислениям и переносу вычислительных мощностей на границы сети. Edge Computing не победит Cloud, а просто его дополнит, используя имеющиеся у технологии преимущества. 

 

Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!