Поскольку обработка данных осуществляется в том же месте, где находится сам источник данных или очень близко к нему, а не в облаке или дата-центре, граничные вычисления дают возможность принимать решения в реальном времени на основе информации датчиков. О выгодах применения граничных вычислений на муниципальном уровне говорят уже давно, однако сегодня, когда IT-службы местных органов власти имеют перед глазами массу примеров успешного использования edge computing в других секторах экономики, они начинают задумываться об этом всерьез.
Растущее распространение граничных вычислений
30 лет назад практически вся обработка данных организации велась в дата-центрах. Сегодня часть этой нагрузки можно вынести на граничные устройства.
Операторы мобильной связи используют этот подход, чтобы приблизить вычислительную мощность к границе сети и значительно сократить задержки, что особенно важно в плане высоких скоростей и доступности, заложенных в технологию 5G. Edge computing также широко применяется в производственном секторе. Информация, которая идет с датчиков, установленных на машинах и механизмах, позволяет инженерам немедленно идентифицировать и, используя автоматизацию, исправлять любые возникающие ошибки еще до того, как они начнут создавать проблемы.
Говоря об умных датчиках, мы представляем себе микропроцессорные системы с зачаточным интеллектом, которые замеряют такие параметры, как давление, температура или расход воды. Бытовой умный счетчик, по сути, является граничным устройством: у него есть процессорные мощности, он регистрирует расход газа, электричества или воды, и он оперирует этой информацией, пусть и в очень ограниченных пределах. Однако весьма вероятно, что в будущем умные счетчики начнут использовать собираемые ими данные не только для ведения учета. Они обзаведутся способностями переключать тарифы на электроэнергию, выключать контролируемые приборы и устройства, когда те не используются, или даже открывать окна в случае превышения установленного порога температуры в помещении.
Умное управление городом
В этой логике оптимальным сценарием применения граничных вычислений на муниципальном уровне представляет концепция умного города. Если умные счетчики со временем будут управлять потреблением энергии на уровне домохозяйств, то почему бы граничным устройствам не управлять различными аспектами жизни всего города?
Рассмотрим задачу оптимизации дорожного движения в центре Эдинбурга или Глазго путем открытия или закрытия путей проезда и регулирования интервалов работы светофоров. Сделать это можно только имея четкую и актуальную на каждый момент времени картину дорожного трафика. Если же полагаться на централизованный обработку, то данные всегда будут устаревшими, и вы всегда будете реагировать с опозданием, в то время как пробка, с которой вы боретесь, будет увеличиваться, перемещаться в другое место или, если повезет, рассосется сама собой.
Но, если разместить вычислительную обработку как можно ближе к дорогам и добавить к ней искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), то можно разрешить определенную автономию на уровне самих светофоров. Имея картину причинно-следственных связей из предыдущего опыта, а также обучаясь разрешать конкретные ситуации, связка ИИ-МО позволит граничному устройству, установленному непосредственно на светофоре, идентифицировать проблему и принимать правильное решение в реальном времени.
Эффективность и экономичность
Управление дорожным движением – это лишь один из примеров использования граничных вычисления для управления городом. Продолжая этот ряд, можно упомянуть мониторинг систем отопления, вентиляции и кондиционирования на объектах городской собственности для экономии электроэнергии, или же контроль расходования воды на уровне домохозяйств и предприятий для более эффективного управления водоснабжением и стоками. Edge computing также может быть полезен и в случае чрезвычайных ситуаций. Например, японский город Фудзи развернул граничные устройства в стратегически важных точках и постоянно мониторит параметры окружающей среды, что позволяет аварийным службам практически мгновенно реагировать на землетрясения, направляя спасателей и медиков туда, где они больше всего нужны в данный момент.
Потенциал граничных вычислений растет с каждым днем. В конечном счете мы увидим его преимущества и возможности там, где он будет наиболее полезен. Датчики на светофорах могут использоваться для управления дорожным движением, например, с помощью технологии распознавания изображений, а также адаптивного изменения интервалов работы светофоров.
Не секрет, что муниципальные IT-службы не всегда имеют бюджеты или ресурсы для реализации всех необходимых и нужных проектов. Но автоматизированные и построенные на основе граничных вычислений системы намного меньше, чем дата-центры, на которые традиционно делалась ставка в прошлом, и могут управляться гораздо меньшим количеством персонала. Позволяя выбирать, какие данные собирать и для каких целей, такие системы дают муниципальным IT-службам возможность гибко решать, где и как должны собираться эти данные и должно ли то или иное граничное устройство иметь постоянное подключение к центральному дата-центру.
Предназначение любой муниципальной IT-службы заключается в том, чтобы предоставлять более качественные услуги, и делать это более эффективно и с меньшими затратами. Набирающий силу переход от централизованных дата-центров к edge-системам открывает все больше возможностей для достижения этих целей, так что настало время задуматься о граничных вычислениях всерьез.
Эдриан Кьюард (Adrian Keward),
ведущий технический специалист Red Hat