Perifērā skaitļošana. Datu tīkls augstākai efektivitātei

Doties uz digiTuvi jaunumiem

Jānis Delviņš
LVRTC Datu centru
biznesa virziena vadītājs

Tehnoloģiskā pasaule mūsdienās kļūst arvien vairāk savstarpēji saistīta ar ikdienišķām lietām. Vēl tikai nesen ar Wi-Fi vadāma sadzīves tehnika bija ekskluzīvs risinājums, šobrīd šīs tehnoloģijas ir plaši pieejamas un radoša mājas tehnoloģiju savienošana ir kļuvusi par trendu – kā piemēram lielu popularitāti guvusī “Amazon Alexa” – automatizēta ierīce, lai aizbaidītu potenciālos iebrucējus. 

Tendences parāda to, ka cilvēka ikdiena jau ir atkarīga no ierīcēm un sensoriem, kas ģenerē lielu datu apjomu, vai pakalpojumiem, kas ir balstīti uz tiem. Forbes Business Review lēš, ka nākamajā desmitgadē globālais lietu interneta (Internet of Things) tirgus pieaugs par 24,3%. Ir skaidrs, ka datu apjoms aug,  bet vai attīstās arī veidi, kā tos apstādāt? 

Datu apstrādes struktūra, kas kļūst arvien populārāka, ir perifērā skaitļošana, jeb starptautiski saukta par Edge computing. Daudzi apgalvo, ka perifērā skaitļošana drīzumā kļūs par neizbēgamu pamatu  globālām biznesa vajadzībām un ka tā ir strauji augoša industrija, kas kļūst arvien populārāka. Kas īsti ir perifērā skaitļošana? Un vai tās potenciāls ir pārspīlēts? 

Kā tā strādā?

Perifērās skaitļošanas princips ir vienkāršs – atturēties no vienas, centrālas vietas, kur dati tiek apstrādāti un tā vietā veikt apstrādes procesu pēc iespējas tuvāk datu avotam. Kādēļ tas ir svarīgi? Šāda pieeja var krietni paātrināt apstrādes laiku, jo mazāks neapstrādātu datu daudzums ir jāsūta uz centralizētiem serveriem. Tas ir svarīgs pakalpojuma optimizācijas elements, galu galā, jebkurš lietotājs vēlas ātri reaģējošu pakalpojumu. Datu laikmetā ikviena ietaupītā sekunde ir nozīmīgs tehnoloģisks ieguvums. 

Arvien populārākas kļūst tehnoloģijas, kas nevarētu eksistēt bez ātras savienojamības un zema latentuma, ko piedāvā perifērā skaitļošana. Piemēram, ātra lēmumu pieņemšana ir kritiski svarīga pašbraucošo automašīnu industrijai. Tādai automašīnai sekundes simtdaļās jāpieņem lēmumi, pamatojoties uz datiem no vairākiem desmitiem sensoru. Šeit nedrīkst veltīt laiku ilgstošai datu pārraidei – milisekundes latentuma atšķirība var būtiski ietekmēt tirgus konkurenci, kā arī lietotāju drošību. 

Praksē šī ideja izpaužas pielāgojot datu infrastruktūru tā, lai datu centrā vai centrālā serverī nenotiktu vairāk skaitļošanas, kā nepieciešams. Citiem vārdiem sakot, iespējot sensorus un datu avotus veikt datu analīzi. Tādā veidā datu tīkls tiek nosacīti decentralizēts. Šāds risinājums sniedz daudzus ieguvumus, piemēram, ierīču savstarpējā komunikācijā, reāllaika datu analīzei vai iespējamībai iestrādāt viedajā ierīcē pašlabojošus mehānismus. Ja kāds sensors fiksē traucējumus, tā vietā, lai gaidītu “lēmumu” no centrālā servera, tas spēj pats analizēt attiecīgos datus uz vietas un veikt koriģējošas darbības. (KrazyTech) 

Kas ir galvenās priekšrocības? Un kas to izmanto?

Perifērā skaitļošana jau ir plaši pielietota vairāku iemeslu dēļ. Pirmkārt un galvenokārt, tas ir mazāks latentums, jeb samazināts datu pārraides laiks. Lokāla skaitļošana ierīcēs var atslogot ceļus uz centrālo serveri no lielas datu plūsmas. Kā jau minēts iepriekš, tas ir īpaši būtiski tehnoloģijās, kur katra sekunde ir no svara. Ne jau tikai autonomajās automašīnās, bet teju visos transportlīdzekļos ir iestrādāti drošības algoritmi, kas ir balstīti ātros lēmumos. 

Vēl viens būtisks ieguvums ir optimizēts joslas platums. Perifērā skaitļošana var samazināt tīkla noslodzi un palielināt tā efektivitāti, un potenciāli samazināt pārsūtīšanas izmaksas. Lielisks piemērs ir Amazon “Just Walk Out” tehnoloģija. Nu jau vairāk nekā 120 vietās pasaulē tā iespējo veikalus bez kases iekārtām – klients ieejot veikalā, paņem savu preci un “just walk out” – vienkārši aiziet. Ja visas kameras un sensori (kas veic kasieru darbu) šajos veikalos  nebūtu savstarpēji koordinēti un neveiktu datu apstrādi lokāli, datplūsma uz centrālo serveri būtu milzīga un lēna. 

Lietotāja pieredzes karte “Just Walk Out” veikalā. (Amazon.com) 

Papildus, perifērā skaitļošana var sniegt paaugstinātu sensitīvu datu drošību. Ja dati tiek apstrādāti lokāli, tiek ierobežota sensitīvo datu pieejamība. Līdzīgi, kā pilnīgā šifrēšanā (end-to-end encryption) – samazinot piekļuvi privātiem datiem, tiem ceļojot no vienas vietas uz otru, samazinās arī datu pārrāvumu un kiberuzbrukumu risks. Īpaši svarīgi šis ir medicīnas tehnoloģijā. MIT Technology Review raksta, ka pēc COVID-19 pandēmijas, nepieciešamība pēc ātriem attālinātu konsultāciju un novērošanas risinājumiem ir krietni palielinājusies un pacientu datu drošība ir viena no prioritātēm. Balstoties uz International Data Corporation aptauju, 31% medicīnisko organizāciju, kas izmanto perifēro skaitļošanu, datu drošību nosaka  kā vienu no galvenajiem ieguvumiem. 

Kas ir Jūsu organizācijas primārā motivācija perifērajai skaitļošanai? (IDC) 

Visbeidzot, – decentralizēta skaitļošana atvieglo attālinātu un reģionālu apgabalu pieslēgšanu datu tīklam. Sensors vai lietu interneta ierīce grūti sasniedzamā vietā var būt neuzticama un neefektīva, ja tās datu iegūšana prasa daudz pūļu. Ja ierīce pati analizē daļu datu, savienojamības kritēriji ar centrālo serveri ir zemāki. Piemēram, ražošanas industrijā “viedās” rūpnīcas var izmantot perifēro skaitļošanu, lai uzraudzītu un optimizētu to iekārtas attālās vietās. Sensori ražošanas iekārtās var veikt analīzi, kas uz vietas preventīvi novērš bojājumus. Šāda  ierīču (sava veida) autonomija var samazināt mašīnu dīkstāvi un palielināt darbības efektivitāti. 

Izaicinājumi

  Perifērās skaitļošanas ieviešanā ir arī savi izaicinājumi. Pašreizējais daudzu datu tīklu joslas platuma un skaitļošanas jaudas sadalījums ir pielāgots centralizētai skaitļošanai. “Tradicionālā” datu infrastruktūra paredz lielāku joslas platumu un skaitļošanas jaudu centrālajiem serveriem. Palielinot mazāku serveru un ierīču nozīmi tīklā, organizācijām ir jānodrošina platums un jauda visā tīklā un tai skaitā arī uz malām. 

Vēl jāpiemin arī tīkla kopējā drošība. Tā kā sensitīvu datu analīze var potenciāli tikt pārvietota no centrālā servera “uz malu”, viscaur tīklam ir nepieciešami stingri drošības pasākumi, piemēram, atbilstība datu glabāšanas likumiem. Nodrošināt vienādu drošības līmeni visā datu tīklā var prasīt investīcijas un būt tehniski izaicinoši. 

Kvantu skaitļošana ir nākotnes drauds tīkla drošībai, jo tā apdraud asimetriskos šifrus, uz kuriem balstās droša datu pārraide. Attīstās divi iespējamie risinājumi: pēckvantu algoritmi, kuri vēl tiek testēti, un kvantu droša pārraide, kas balstīta kvantu fizikā un ļauj pamanīt trešās puses iejaukšanos. Kā drošāko eksperti iesaka hibrīdo pieeju – abu risinājumu apvienojumu. LVRTC šobrīd īsteno kvantu drošas pārraides izpētes un tīkla izveides projektu “LATQN”. 

Noslēgumā

 Nav šaubu, ka perifērā skaitļošana var nest ieguvumus datu infrastruktūrai. Samazināts latentums, optimizēta joslas platuma izmantošana un reāllaika tehnoloģiju iespējošana var sniegt daudzas priekšrocības tādās nozarēs, kā veselības aprūpe, transports un ražošana. Protams, kā jebkurai tehnoloģijai, arī šai ir savi ierobežojumi. Liela daļa esošās datu infrastruktūras ir stipri centralizētas, un ir jāiegulda zināma piepūle, lai sasniegtu decentralizācijas ieguvumus. 

Ja kāda organizācija nav gatava investēt pilnīgā decentralizācijā, veidojot savas sistēmas un fizisko infrastruktūru, piedāvājam izvērtēt iespējamo sadarbību ar LVRTC, kas ir lielisks sabiedrotais Baltijas jūras reģionā, lai baudītu perifērās skaitļošanas ieguvumus, vienlaikus ierobežojot riskus. LVRTC var nodrošināt plašus skaitļošanas darbus, un mūsu galvenā prioritāte ir veiktspēja, drošība un pieredzējušas viedās rokas (smart hands) Jūsu biznesam. LVRTC piedāvātais risinājums ir ātrs, mērogojams un pieejams jebkurai organizācijai vai uzņēmumam. Sastopoties ar lielu datu apjomu, ikvienas organizācijas “rokās” ir izmantot sniegto potenciālu. 

Plašāka informācija par LVRTC datu centru pakalpojumiem – www.balticdatahub.lv