Предприятия переходят на край, но край может быть не готов

В течение многих лет мы слышали, что лучше всего поместить все в облако. Теперь вычислительная деятельность, похоже, смещается от централизованных сервисов к периферии — встроенным системы, датчики, киоски, торговые терминалы, мобильные устройства, носимые устройства, роботы, интернет вещей, вы назови это. Они требуют резидентного программного обеспечения, а также производят и хранят локальные данные. Это означает, что программное обеспечение и данные работают и требуют поддержки в миллионе разных мест. Как техническим специалистам следует подготовиться к такому постоянно меняющемуся положению вещей?

Это большая сделка. По оценкам IDG/Foundry, в среднем 35% вычислительных ресурсов США в настоящее время находятся на периферии. опрос по заказу Insight Enterprises и сообщил Меган Крауз в TechRepublic. Кроме того, 36 % указали необходимость обработки данных с периферийных устройств в качестве главной цели, что больше, чем 27 % годом ранее. Низкая задержка при локализованной обработке данных, а также безопасность отсутствия данных в движении.

Также: Это самые востребованные технические должности в 2023 году.

Отраслевые обозреватели согласны с тем, что краевые системы будет все чаще выполнять основную часть работы в области информационных технологий. «Машинное обучение и вычисления типа агрегации все больше и больше развертываются на периферии», — говорит Роб Месироу, партнер и лидер в области подключенных решений/IoT для PwC. «Основная идея состоит в том, чтобы уменьшить размер и количество событий, которые необходимо отправить в облако. Вычисления, которые можно выполнять в потоковом режиме с ограниченным числом потоков данных, можно легко перенести на край».

Время отклика в режиме реального времени «трудно достичь в масштабе с одним централизованным кластером облачных вычислений», — говорится в сообщении. Джефф Фрид, директор по управлению продуктами в InterSystems. «Точно так же достижима аналитика в режиме реального времени и почти в реальном времени, и понимание в реальном времени очень популярно, как только вы понимаете, что можете этого достичь».

Стремление к краю — это тенденция, которая не прекратится в ближайшее время. «По мере создания сетей окно для внедрения следующих замечательных технологий и возможностей будет открываться все шире и шире», — говорит Адам Комптон, директор по стратегии Schneider Electric. «Эти возможности окажут глубокое влияние на всех нас, но потребуют огромных локализованных вычислительных мощностей, чтобы гарантировать, что задержка практически отсутствует».

Также: Познакомьтесь с разработчиком пост-ИИ: более креативным, более ориентированным на бизнес

В то же время периферия просто может быть еще не готова к тому, чтобы все вычислительные мощности и данные перемещались по ней. «Большую часть генерируемых данных еще предстоит использовать таким образом, чтобы он включал искусственный интеллект и значимые результаты», — предостерегает Комптон. «Сети продолжают расти. Узкие места постепенно устраняются. Пропускная способность и задержка улучшаются, но предстоит еще много работы, прежде чем что-то действительно взорвется на периферии».

В результате успешная разработка новейших периферийных приложений следующего поколения будет зависеть от «постоянной модернизации оптоволоконных и сетевая инфраструктура, рождение умных городов и эволюция ИИ и дополненной реальности приведут к появлению новых приложений-убийц», — говорит Комптон.

Эффективное использование всех данных, поступающих с периферии, — еще одна задача, которую необходимо решить предприятиям. «Несмотря на то, что IoT находится в центре внимания уже несколько лет, большинству компаний еще предстоит в полной мере воспользоваться преимуществами IoT, независимо от того, внедрили ли они уже IoT-решения», — говорит Месироу. «Часть проблемы заключается в том, что данные IoT сами по себе бесполезны, если они не связаны с решением конкретной бизнес-задачи. Переход от сбора операционных данных IoT к анализу IoT нетривиален, и многие компании борются с этим».

Также: Программное обеспечение с низким уровнем кода и без кода может вскоре проверить пределы ручного управления ИТ

Технический персонал, «привыкший уделять особое внимание доступности, должен начать уделять больше внимания времени отклика», — говорит Фрид. «Обычно данные с устройств должны быть объединены с данными из других источников, чтобы иметь смысл. Например, данные о прикроватном медицинском устройстве должны быть сопоставлены с такими данными, как время, местонахождение и личность пациента. В большинстве случаев эти данные заблокированы в различных системах и местах».

Комптон согласен с тем, что обработка таких огромных потоков данных потребует времени. «У всех нас был опыт, когда мы знали, что ценный набор данных существует, но не знали, как получить к нему доступ, упорядочить или просмотреть его», — говорит он. «Возможно, термин «большие данные» уже устарел, но это не означает, что эпоха закончилась».