Предприятията се движат към ръба, но ръбът може да не е готов

От години чуваме, че най-добрият ни залог е да поставим всичко в облака. Сега изчислителното действие изглежда се отдалечава от централизирани услуги към ръба - вградени системи, сензори, павилиони, терминали за продажба, мобилни устройства, носими устройства, роботи, интернет на нещата, вие назови го. Те изискват резидентен софтуер и произвеждат и съхраняват локални данни. Това означава, че софтуерът и данните работят - и изискват поддръжка - на милион различни места. Как технологичните професионалисти трябва да се подготвят за това вечно нестабилно състояние на нещата?

Това е голяма работа. Средно 35% от изчислителните ресурси на САЩ сега се намират на ръба, според оценки на IDG/Foundry, в изследване по поръчка на Insight Enterprises и докладвани от Меган Краус в TechRepublic. В допълнение, 36% посочват необходимостта от обработка на данни от крайни устройства като основна цел, увеличение от 27% предходната година. Има ниска латентност при локализираната обработка на данни, както и сигурността да не разполагате с данни в движение.

Също: Това са най-търсените технологични позиции през 2023 г

Наблюдателите от индустрията са съгласни с това крайни системи все повече ще върши по-голямата част от работата по информационните технологии. „Машинното обучение и изчисленията от тип агрегиране се внедряват все повече и повече на ръба“, казва Роб Месироу, партньор и лидер в свързаните решения/IoT за PwC. „Ключовата идея е да се намали размерът и броят на събитията, които трябва да бъдат изпратени в облака. Изчисленията, които могат да бъдат извършени по поточен начин върху ограничен брой потоци от данни, могат лесно да бъдат изместени към ръба."

Времето за реакция в реално време „е трудно постижимо в мащаб с един централизиран облачен изчислителен клъстер“, казва Джеф Фрид, директор продуктов мениджмънт в InterSystems. „По подобен начин анализите в реално и почти реално време са постижими, а прозренията в реално време са много популярни, след като осъзнаете, че можете да го постигнете.“ 

Натискането към ръба е тенденция, която няма да отслабне скоро. „С изграждането на мрежи прозорецът за въвеждане на следващите страхотни технологии и възможности ще се отваря все по-широко и по-широко“, казва Адам Комптън, директор стратегия в Schneider Electric. „Тези възможности ще имат дълбоко въздействие върху всички нас, но ще изискват огромни, локализирани изчислителни способности, за да се гарантира, че латентността почти не съществува.“

Също: Запознайте се с разработчика след AI: По-креативен, по-фокусиран върху бизнеса

В същото време ръбът просто може все още да не е готов за цялата изчислителна мощност и данни, които се движат по пътя си. „Голяма част от генерираните данни все още не са използвани по начин, който включва AI и значими резултати“, предупреждава Комптън. „Мрежите все още растат. Тесните места се отстраняват бавно. Пропускателната способност и закъснението се подобряват, но има още много работа за вършене, преди нещата наистина да експлодират на ръба."

В резултат на това успешното развитие на следващото поколение убийствени крайни приложения ще зависи от „продължаващите надстройки на влакното и мрежова инфраструктура, раждането на интелигентни градове и еволюцията на AI и AR ще доведат до следващите приложения-убийци“, казва Комптън.

Ефективното използване на всички данни, постъпващи от периферията, е друго предизвикателство, с което предприятията трябва да се справят. „Въпреки че IoT е в светлината на прожекторите от няколко години, повечето компании все още не са се възползвали напълно от IoT, независимо дали вече са внедрили IoT решения“, казва Мезироу. „Част от проблема е, че IoT данните сами по себе си са безполезни, освен ако не са обвързани с решение за определен бизнес проблем. Преминаването от събиране на оперативни IoT данни към IoT прозрения е нетривиално и много компании се борят с това." 

Също: Софтуерът с ниско съдържание и без код може скоро да тества границите на държането на ИТ

Технологичният персонал, „свикнал да се фокусира върху наличността, трябва да започне да се фокусира много повече върху времето за реакция“, казва Фрид. „Обикновено данните от устройства трябва да се комбинират с данни от други източници, за да бъдат значими. Например данните за медицинските устройства до леглото трябва да бъдат свързани с данни като час, местоположение и самоличност на пациента. В повечето случаи тези данни са заключени в различни системи и места."

Комптън е съгласен, че обработката на такива огромни потоци от данни ще отнеме време. „Всички сме имали опит да знаем, че съществува ценен набор от данни, но не знаем как да получим достъп до него, да го организираме или да го прегледаме“, казва той. „Големите данни може да са стар термин досега, но това не означава, че ерата е приключила.“