Edge computing ( în engleză edge computing, peripheral computing ) este o paradigmă de calcul distribuit , realizată la îndemâna dispozitivelor finale . Acest tip de calcul este utilizat pentru a reduce timpul de răspuns al rețelei, precum și pentru o utilizare mai eficientă a lățimii de bandă a rețelei. [unu]
Istoria edge computing începe cu dezvoltarea activă a rețelelor de livrare de conținut , care au fost create la sfârșitul anilor 1990 pentru a distribui conținut web și video folosind servere edge instalate în apropierea utilizatorilor. [2] La începutul anilor 2000, aceste rețele au evoluat pentru a găzdui aplicații și componente ale aplicațiilor pe servere edge [3] , conducând la primele servicii comerciale edge computing [4] găzduind aplicații precum aprovizionare, cărucioare de cumpărături, agregatoare de date în timp real, și motoare de publicitate. [3] Edge computing modern extinde foarte mult această abordare prin virtualizare , facilitând implementarea și rularea unei game mai mari de aplicații pe serverele edge.
În prezent, există mai multe abordări pentru a descrie conceptul de edge computing. De exemplu, edge computing poate fi efectuată în cadrul oricărui tip de program de calculator care oferă o latență mai mică a rețelei în timpul utilizării dispozitivului final. Karim Arabi, în discursul său de la IEEE DAC 2014 Keynote [5] și mai târziu în discursul său la atelierul MTL în 2015 [6] , a definit edge computing ca fiind tot computerul non- cloud care are loc în limitele rețelei și mai precis în aplicațiile în care este necesară prelucrarea datelor în timp real. Conform definiției lui Arabi, cloud computing funcționează cu date mari , în timp ce edge computing funcționează cu „date instantanee”, adică date în timp real generate de senzorii dispozitivului sau de utilizatori.
Potrivit unui raport State of the Edge, edge computing este concentrat pe servere „în imediata apropiere a rețelei de ultimul kilometru ”. [7] Alex Reznick, președintele Comitetului de standarde ETSI MEC ISG, a definit termenul mai vag: „Toate calculele din afara centrelor de date tradiționale pot fi considerate „de margine”.” [8]
Nodurile periferice folosite pentru streaming de date în jocuri sunt numite gamelete (gamelete) [9] , care sunt de obicei situate la o distanță de unul sau două noduri de client. [10] Potrivit cercetătorilor B. Anand și O Jia Hao Edwin, în contextul jocurilor în cloud , „nodul edge este de obicei situat la unul sau două noduri distanță de clientul mobil, ceea ce îi permite să îndeplinească limitele de timp de răspuns în mod real. -jocuri de timp.” [zece]
O diferență importantă între edge computing și cloud computing este că, în cazul primei, colectarea și analiza datelor se realizează la locul în care sunt generate fluxurile de date , în timp ce utilizarea sistemelor centralizate implică transmiterea ulterioară a unor astfel de date și ulterioare a acestora. prelucrare în centrul de date . [unsprezece]
Natura distribuită a paradigmei de calcul descrise introduce caracteristici de securitate suplimentare ale construirii sistemelor de date în practicile deja stabilite de creare a rețelelor cloud. Datele transmise într-o rețea care realizează edge computing nu trebuie doar să fie criptate , ci trebuie și protejate prin mecanisme de criptare complet diferite care asigură siguranța informațiilor transmise. Acest lucru se datorează faptului că datele dintr-un astfel de ecosistem pot călători între diferite noduri distribuite conectate prin Internet înainte de a ajunge în cele din urmă în cloud. Nodurile periferice pot fi reprezentate și de dispozitive cu resurse limitate, limitând alegerea unei anumite metode de protecție în ceea ce privește metodele de securitate. Mai mult, trebuie asigurată tranziția de la o infrastructură de rețea centralizată în aval la un model de încredere descentralizat . [12] Pe de altă parte, prin stocarea datelor la margine, este posibil să se transfere dreptul de proprietate asupra datelor colectate de la furnizorii de servicii către utilizatorii finali.
Scalabilitatea WAN ar trebui să fie un model durabil. În primul rând, atunci când se construiește o rețea scalabilă de calcul periferic, trebuie să țină cont de eterogenitatea compoziției dispozitivelor incluse în aceasta, care au caracteristici și limitări energetice diferite. În continuare, trebuie să mențineți o stare de rețea foarte dinamică, precum și o stabilitate a conexiunii care nu este inferioară infrastructurii mai fiabile a centrului de date cloud. În plus, trebuie luat în considerare faptul că cerințele de securitate pot provoca întârzieri suplimentare în schimbul de date între nodurile unei rețele distribuite, ceea ce poate încetini procesul de scalare a infrastructurii de margine în ansamblu.
O bună toleranță la erori este esențială pentru menținerea sănătoasă a rețelei de calcul edge. Dacă un nod scade și devine indisponibil, utilizatorii ar trebui să poată accesa serviciul fără o lungă așteptare. În plus, sistemele edge computing trebuie să întreprindă acțiuni pentru a restabili rețeaua și serviciile după o defecțiune, precum și să informeze utilizatorii cu privire la incident. În acest scop, fiecare dispozitiv trebuie să mențină topologia rețelei a întregului sistem distribuit, astfel încât identificarea defecțiunilor și recuperarea rețelei să fie mai rapide și mai eficiente. Alți factori care pot afecta reziliența infrastructurii de margine sunt:
Serviciile de aplicații Edge Computing reduc cantitatea de date care trebuie transferate, traficul ulterior și distanța pe care trebuie să o parcurgă datele. Această arhitectură de calcul oferă o întârziere mai mică de răspuns în cadrul rețelei și reduce costul schimbului de date. Descărcarea calculelor utilizate în aplicațiile în timp real ( algoritmi de recunoaștere a feței ) cu această tehnologie a demonstrat o eficiență semnificativă în îmbunătățirea timpului de răspuns al rețelei, așa cum sa demonstrat în studiile timpurii. [13] Cercetări ulterioare au arătat că utilizarea cloud - urilor (cloudlet-urilor) în rețeaua utilizatorilor de aplicații mobile, oferind servicii care sunt de obicei în cloud, asigură o reducere a timpului de execuție al operațiunilor atunci când unele sarcini sunt descărcate în nodul edge. . [14] Pe de altă parte, descărcarea fiecărei sarcini procesate poate duce la o încetinire a schimbului de date din cauza creșterii timpului de transfer de date între dispozitivul final și noduri.
O altă aplicație promițătoare a arhitecturii de calcul descrise poate fi găsită în domeniul jocurilor în cloud, unde unele componente ale aplicației de jocuri pot fi executate în cloud, în timp ce fluxul video este transmis către clienți ușoare precum dispozitive mobile, ochelari de realitate virtuală , etc. Acest tip de streaming este cunoscut și sub denumirea de pixel streaming. [9]
Alte posibile aplicații ale tehnologiei includ managementul sistemelor de mașini inteligente, [15] crearea de orașe inteligente cu o infrastructură dezvoltată [16] , proiecte Industria 4.0 și utilizarea edge computing în sistemele de automatizare a locuinței . [17]