Роль периферийных вычислений в современных архитектурах Интернета вещей

В последние годы периферийные вычисления стали преобразующей технологией в области информационных технологий, особенно в сфере Интернета вещей (IoT). Поскольку количество подключенных устройств продолжает расти экспоненциально, традиционные облачные архитектуры сталкиваются со значительными проблемами с точки зрения задержки, пропускной способности и вычислительной мощности. Периферийные вычисления решают эти проблемы, обрабатывая данные ближе к источнику — на «границе» сети, а не полагаясь на централизованные центры обработки данных. Этот сдвиг в архитектуре обработки данных имеет глубокие последствия для систем IoT, позволяя быстрее принимать решения, сокращать использование полосы пропускания и повышать безопасность.

Что такое периферийные вычисления?

Периферийные вычисления относятся к практике обработки данных вблизи места их генерации, а не отправки их в удаленные центры обработки данных или облака для обработки. Обычно это достигается путем развертывания вычислительных ресурсов, таких как серверы, шлюзы или специализированные устройства, вблизи датчиков, камер или других устройств IoT, которые генерируют данные.

В традиционных системах IoT данные, собранные устройствами, передаются в централизованное облако, где они обрабатываются и анализируются. Однако с ростом числа подключенных устройств и огромного объема данных, которые они генерируют, эта модель становится менее эффективной из-за задержки, вносимой передачей данных, и растущей нагрузки на пропускную способность сети. Периферийные вычисления помогают смягчить эти проблемы, обрабатывая часть вычислительной нагрузки локально.

Как периферийные вычисления поддерживают архитектуры Интернета вещей

1. Уменьшение задержки

Одним из основных преимуществ периферийных вычислений является их способность радикально сокращать задержку. Многие приложения IoT, особенно в таких областях, как автономные транспортные средства, здравоохранение и промышленная автоматизация, требуют обработки данных в реальном времени или почти в реальном времени. В таких приложениях даже небольшие задержки в обработке данных могут привести к значительным последствиям.

Обрабатывая данные на периферии, близко к месту их генерации, периферийные вычисления устраняют задержку, вызванную передачей данных на удаленные облачные серверы. Например, в умном городе датчики, встроенные в светофоры, могут локально анализировать данные для управления транспортным потоком в режиме реального времени, не полагаясь на удаленное облако.

2. Оптимизация пропускной способности

По мере распространения устройств IoT объем генерируемых ими данных становится неуправляемым для централизованных центров обработки данных. Постоянная передача необработанных данных в облако потребляет огромные объемы пропускной способности сети, что приводит к перегрузке и увеличению расходов.

Периферийные вычисления оптимизируют пропускную способность, обрабатывая данные локально и передавая в облако только самую критическую или релевантную информацию. Это снижает нагрузку на сети и гарантирует, что в централизованные системы будут отправляться только полезные сведения или агрегированные данные. Например, в промышленных приложениях IoT (IIoT) датчики на оборудовании могут собирать огромные объемы данных о показателях производительности, но периферийные устройства могут отфильтровывать нерелевантные данные и отправлять в облако только аномальные показания или критические оповещения.

3. Повышение безопасности и конфиденциальности

Другим существенным преимуществом периферийных вычислений является их способность повышать безопасность и конфиденциальность в системах IoT. В традиционных облачно-ориентированных моделях передача конфиденциальных данных через Интернет увеличивает риск подверженности кибератакам или нарушениям. Обрабатывая данные локально на периферии, объем конфиденциальной информации, которую необходимо передавать по потенциально уязвимым сетям, сводится к минимуму.

Кроме того, периферийные вычисления позволяют анонимизировать или зашифровать данные перед отправкой в ​​облако, предлагая дополнительный уровень защиты. В таких отраслях, как здравоохранение, где на карту поставлены конфиденциальные данные пациентов, периферийные вычисления позволяют медицинским устройствам локально обрабатывать и хранить персональную информацию, что снижает вероятность нарушения конфиденциальности.

Основные варианты использования периферийных вычислений в Интернете вещей

Периферийные вычисления становятся необходимыми в различных отраслях, где IoT играет ключевую роль. Ниже приведены некоторые из наиболее известных вариантов использования:

1. Автономные транспортные средства

Автономные транспортные средства используют огромные объемы данных датчиков для навигации по дорогам, избегания препятствий и принятия решений за доли секунды. Обработка этих данных в облаке приведет к неприемлемой задержке. Периферийные вычисления позволяют транспортным средствам локально анализировать данные датчиков и принимать решения в режиме реального времени, обеспечивая безопасность и производительность. Например, системы LiDAR и камер в автономных автомобилях используют периферийные вычисления для обработки окружающей среды за миллисекунды, что позволяет транспортному средству мгновенно реагировать.

2. Умные города

Умные города используют устройства IoT, такие как датчики, камеры и счетчики, для управления инфраструктурой, коммунальными услугами и услугами. Периферийные вычисления позволяют анализировать данные с этих устройств в режиме реального времени, улучшая управление трафиком, потребление энергии и общественную безопасность. Например, в интеллектуальных сетях периферийные устройства могут отслеживать закономерности потребления энергии и динамически корректировать сеть для обеспечения оптимального распределения мощности.

3. Промышленный Интернет вещей (IIoT)

В производственных и промышленных средах устройства IoT контролируют оборудование, отслеживают производительность и прогнозируют потребности в обслуживании. Периферийные вычисления позволяют этим системам обрабатывать данные локально, выявляя потенциальные отказы оборудования в режиме реального времени и оптимизируя производственные линии. Это сокращает время простоя, повышает эффективность и позволяет проводить предиктивное обслуживание до возникновения критических отказов.

4. Здравоохранение

Периферийные вычисления играют решающую роль в современных приложениях здравоохранения, особенно в удаленном мониторинге и медицинских устройствах. Носимые устройства и мониторы состояния здоровья могут локально анализировать данные пациентов и выдавать оповещения в случае отклонений, таких как нерегулярное сердцебиение или падение уровня глюкозы. В больничных условиях периферийные устройства обеспечивают обработку критически важных медицинских данных в режиме реального времени, что улучшает результаты лечения пациентов.

Проблемы периферийных вычислений

Хотя периферийные вычисления предлагают многочисленные преимущества, они также создают некоторые проблемы:

• Ограничения ресурсов: периферийные устройства часто имеют ограниченную вычислительную мощность и хранилище по сравнению с централизованными облачными серверами. Это может ограничить сложность вычислений, которые они могут выполнять.

• Управление и обслуживание: Управление распределенной сетью периферийных устройств может быть сложнее, чем обслуживание централизованной облачной инфраструктуры. Обеспечение того, чтобы периферийные устройства были обновлены, защищены и функционировали правильно, требует надежных инструментов управления и протоколов.

• Взаимодействие: поскольку периферийные вычисления опираются на широкий спектр устройств, обеспечение совместимости и бесперебойной связи между ними может быть затруднено, особенно в гетерогенных средах Интернета вещей.

Заключение

Периферийные вычисления быстро становятся критически важным компонентом современных архитектур IoT. Обрабатывая данные ближе к источнику, они сокращают задержку, оптимизируют полосу пропускания, повышают безопасность и позволяют принимать решения в реальном времени в приложениях, где скорость и надежность имеют первостепенное значение. Поскольку IoT продолжает расширяться в различных отраслях, периферийные вычисления будут играть важную роль в формировании будущего подключенных устройств и интеллектуальных систем.

Будь то создание автономных транспортных средств, оптимизация промышленных процессов или улучшение ухода за пациентами, периферийные вычисления находятся на переднем крае инноваций, предоставляя инфраструктуру, необходимую для следующего поколения решений Интернета вещей.