Компонентите на облачната инфраструктура могат да бъдат разположени в огромни, високонадеждни центрове за данни. Това позволява на крайните потребители да спестят значителни капиталови разходи, като елиминират нуждата от охлаждане, резервно захранване и надеждност и сигурност за съхранение. В същото време те получават възможност гъвкаво да мащабират потреблението на ресурси в съответствие с нуждите си, като увеличават или намаляват наета изчислителна мощност, обеми за съхранение или честотна лента на комуникационните канали.

Друг вариант за работа с данни е Edge Computing. Този метод предполага, че основната част от работата се извършва възможно най-близо до източниците на данни и по-точно на мястото на тяхното получаване - в малки центрове за данни, на специално предназначени сървъри, комуникационно оборудване или дори на крайни устройства с достатъчно мощност.

Защо Edge Computing става все по-актуален

Експлозията в броя на устройствата за Интернет на нещата (IoT) и тяхната изчислителна мощност доведе до експоненциално увеличаване на обемите на данни. Изграждането на 5G мрежи допълнително ще увеличи броя на свързаните мобилни устройства и информацията, която те създават. При тези условия качването на данни от крайни устройства в централизиран център за данни или облак се превръща в проблем: поради ограничения на честотната лента и сложността на изчислителните задачи времето за реакция се увеличава.

Edge computing ефективно решава този проблем, като обработва данни директно в източника. В този случай вече няма нужда да чакате да бъдат заредени през мрежата в облака и сървърите на центъра за данни ще ги обработят, което означава, че времето за реакция е значително намалено.

Бонусът е повишена сигурност и поверителност: обработката на чувствителни данни на ръба без преместване в облака и обратно намалява риска от прихващане.

Предизвикателства при внедряването на Edge Computing

На първо място, фактът е, че периферните центрове за данни могат да бъдат разположени навсякъде: в офис със служители, в магазин с продавачи и купувачи или на открито до газопровод в Арктика. Във всички тези случаи, за да се гарантира надеждността и производителността на центровете за данни, е необходимо да се решат проблемите с дистанционното управление и бързото разгръщане на типична инфраструктура. И като се има предвид, че тези центрове за данни обикновено нямат подходящия ИТ персонал, който да ги управлява „на място“, дистанционното управление се превръща в изискване за прогнозна поддръжка.

Обединената конфигурация на крайния център за данни ви позволява бързо да репликирате конфигурацията, като същевременно поддържате последователността на устройствата и услугите. Решенията до ключ за периферни центрове за микроданни могат да включват цялата необходима инфраструктура, включително надеждно захранване и охлаждане, както и софтуер за управление, евентуално интегриран с облачна платформа.

Отделно си струва да споменем въпроса за физическите и периферните изчисления, тъй като данните от крайните устройства като правило са поверителни (например в случай на системи за лицево разпознаване на FaceID) или критични (информация за състоянието на сензорите на петролния тръбопровод ). А неоторизираният достъп до сървъри, които извършват периферни изчисления, може да изкриви или компрометира тези данни, както и да причини прекъсване на производствените процеси. Поради това се препоръчва крайното изчислително оборудване да бъде разположено в зони с ограничен или контролиран достъп, до които има достъп само оторизиран персонал.

Това обаче няма да реши проблема, че наблюдението и сигурността на крайните центрове за данни най-вероятно ще бъдат отговорност на крайните потребители, които нямат административни умения. В тази връзка е важно да се обучат отговорни служители сред тези потребители на основните методи за осигуряване на IoT киберсигурност и защита на оборудването.

Прогнози

Операторите на центрове за данни трябва да се подготвят за това днес: да направят своята инфраструктура по-гъвкава, мащабируема и по-надеждна, както по отношение на защитата на обработваните данни, така и по отношение на подобряване на качеството и пропускателната способност.

bbabo.Net