Краткий обзор мирового и отечественного рынка периферийных вычислений

Объем генерируемых данных в сети постоянно растет. Это стало одним из драйверов развития ряда технологий (например, облачных вычислений), которые стали важными трендами последнего десятилетия. Удаленные вычислительные мощности и хранилища, доступные практически из любой точки планеты, превратились в неотъемлемую часть отрасли ИТ.

Облака длительное время удовлетворяли потребности пользователей, однако со временем стали появляться новые требования к сетевой задержке, к безопасности данных и их управляемости, что привело к появлению альтернатив, одна из которых – периферийные вычисления.

Принцип работы и примеры

На сегодняшний день рано говорить о закате облачных технологий. Отрасль будет развиваться и далее – эксперты прогнозируют значительный прирост и считают, что к 2030 году объем мирового рынка облачных технологий составит порядка $1300 млрд, то есть возрастет почти в три раза.

Сейчас речь идет скорее о перераспределении задач между технологиями и подходами, и в этой связи одним из перспективных направлений выступают периферийные вычисления или edge computing.  Общий принцип работы периферийных вычислений сводится к приближению вычислительных мощностей и мест хранения данных к их производителям и потребителям. То есть сбор данных и вычисления производятся локально или с использованием центров обработки, расположенных в непосредственной близости к источнику данных. Это отличает периферийные вычисления от облачных, где данные передаются для обработки в ЦОД, который может находится на очень большом расстоянии. Однако внутри периферийных вычислений также существует разделение:

Первая категория – приложения восходящего потока. Они собирают данные из умных датчиков и других устройств, классифицируют и анализируют их за счет имеющихся на месте мощностей (вычислительные мощности в самих устройствах сбора данных, локальные ЦОДы, региональные серверы), и отправляют в крупные центры обработки данных только критически важную информацию. Примером таких приложений может послужить автономный транспорт, который нуждается в сборе и обработке данных об окружении для корректной работы в режиме реального времени. В этом случае задержка в передаче данных и несвоевременная их обработка чреваты ДТП, избежать этого позволяют периферийные вычисления.

Вторая категория – приложения нисходящего потока. Такие приложения доставляют данные конечным пользователям. В качестве примеров можно назвать потоковую передачу видео в режиме реального времени в индустрии медиа и развлечений, онлайн-игры или видеопотоки виртуальной реальности. Примером в рамках этой категории могут послужить такие потоковые сервисы как Netflix и Amazon Prime. В их случае популярный среди пользователей контент сохраняется на периферийных серверах, расположенных ближе к конечным пользователям, что позволяет быстро получать к нему доступ.