Периферийные и облачные вычисления: сравнение

Решение о поливе можно принимать рядом с теплицей, а накопленные за длительное время показания отправлять для анализа в другое место. Эти две задачи не обязательно должны конкурировать.

Представьте теплицу, в которой растения поливают, когда почва становится слишком сухой. Одна задача требует быстрой реакции рядом с растениями. Другая — сравнения показаний, собранных за несколько месяцев в нескольких теплицах. Эти задачи не обязательно выполнять на одном компьютере.

Периферийные вычисления — о близости, облачные — о модели предоставления услуг

При периферийных вычислениях часть обработки данных выполняется рядом с людьми, устройствами или процессами, которые эти данные создают. Для этого может использоваться контроллер в теплице, небольшой локальный сервер или оборудование на ближайшем сетевом узле.

Облачные вычисления предоставляют вычислительные ресурсы как услугу. Эти ресурсы могут находиться в крупном центре обработки данных, но облачная платформа может охватывать и близлежащие площадки. Поэтому периферийные и облачные вычисления не исключают друг друга: одна система может использовать и те и другие.

Работа ETSI в области периферийных вычислений охватывает развёртывание на площадках организаций и на периферии сети, в том числе во взаимодействии с облачными провайдерами. Если модели предоставления услуг вам пока незнакомы, начните с введения в облачные вычисления.

Обеспечьте быструю реакцию рядом с местом события

В нашей теплице локальный контроллер мог бы считывать показания датчика и управлять клапаном, не передавая каждое решение удалённому серверу. Сокращение этого пути может уменьшить сетевую задержку. Фильтрация или обобщение показаний на месте также могут сократить объём данных, передаваемых куда-либо ещё.

Эта польза зависит от устройства самого приложения. Если стоящему рядом устройству всё равно нужен удалённый сервис для каждого решения, при обрыве связи оно не сможет продолжать выполнять ту же функцию. Наряду с расстоянием важны локальные вычислительные мощности, программное обеспечение и поведение системы при сбоях.

Используйте общие ресурсы, чтобы видеть полную картину

Облачный сервис мог бы объединять показания множества теплиц, хранить их историю и сравнивать условия выращивания на протяжении сезона. Для такой работы полезны общие ресурсы хранения и вычислений, которым не обязательно находиться рядом с каждым растением.

Универсального победителя по скорости или стоимости нет. Время отклика складывается из передачи по сети, ожидания и самих вычислений. Облачный сервис с хорошим сетевым соединением может опередить перегруженное локальное устройство, а быстрая проверка на месте — избавить от ненужной передачи данных.

Как распределить задачи на практике

• Время отклика: какое решение нужно принять быстро и сколько может ждать пользователь или устройство?
• Потеря связи: что должно продолжать работать локально, а что может подождать восстановления соединения?
• Передача данных: какие исходные данные необходимо отправлять за пределы площадки и достаточно ли было бы сводки?
• Обслуживание: кто поддерживает работу устройств на месте и за какие ресурсы или передачу данных будет взимать плату удалённый сервис?

Ответы могут привести к системе с локальным контуром управления, удалённым хранением и анализом данных. А могут — к более простой системе, целиком работающей в одном месте. Добавлять компоненты имеет смысл лишь тогда, когда они нужны для реальной задачи.

Больше площадок не означает автоматически больше независимости

Одна организация может контролировать компьютеры, расположенные во множестве мест. Местонахождение машины и полномочия менять правила её работы — разные вопросы. Чтобы понять систему, нужно смотреть и на то, где выполняется работа, и на то, кто может решать, как она устроена.

Это различие связано с более широким вопросом о том, кто контролирует разные части интернета. А разобраться в соединении между пользователем и вычислительным сервисом поможет материал об основных видах доступа в интернет.