Contents
Papieren gesneden wolk die naar de wolken kijkt (Afbeelding door rawpixel van Pixabay)
Deze blogpost is oorspronkelijk gepubliceerd op de website van Xailient. Het is hier herdrukt met toestemming van Xailient.
De marktomvang van Edge Computing zal naar verwachting in 2025 USD 29 miljard bereiken.
In dit decennium heeft er een transformatie plaatsgevonden van on-premise computing naar cloud computing, waardoor systemen gecentraliseerd en toegankelijk zijn en de beveiliging en samenwerking toenemen. Vandaag, aan de vooravond van een nieuw decennium, zijn we getuige van een verschuiving van Cloud Computing naar Edge Computing.
Wat is Edge Computing?
Edge Computing verwijst naar de berekeningen die plaatsvinden aan de 'outside Edge' van het internet, in tegenstelling tot Cloud Computing, waar de berekening op een centrale locatie plaatsvindt. Edge Computing wordt meestal dicht bij de gegevensbron uitgevoerd, bijvoorbeeld aan boord of naast een aangesloten camera.
Een zelfrijdende auto is een perfect voorbeeld van Edge Computing. Om ervoor te zorgen dat auto's veilig over een weg kunnen rijden, moet het de weg in realtime observeren en stoppen als een persoon voor de auto loopt. In zo'n geval wordt visuele informatie verwerkt en een beslissing genomen bij de Edge, met behulp van Edge Computing.
Dit voorbeeld belicht één belangrijke motivatie voor Edge Computing: snelheid. Gecentraliseerde cloudsystemen bieden gemakkelijke toegang en samenwerking, maar de centralisatie van servers betekent dat ze ver verwijderd zijn van gegevensbronnen. Gegevensoverdracht introduceert vertragingen veroorzaakt door netwerklatentie. Voor een zelfrijdende auto is het van cruciaal belang om de kortst mogelijke tijd te hebben vanaf het verzamelen van gegevens via sensoren tot het nemen van een beslissing en er vervolgens naar handelen.
De marktomvang van Edge Computing zal naar verwachting USD bereiken 29 miljard in 2025. — Grand View Research
VC Andreesen Horowitz presenteert “Return of the Edge and the End of Cloud Computing”
Al dergelijke real-time toepassingen vereisen Edge Computing. Market Research Future-studie (MRFR) toont aan dat tegen 2024 de marktomvang van Edge Computing naar verwachting 22,4 miljard dollar zal bedragen en volgens Grand View Research, Inc. 29 miljard dollar in 2025. Top-tier VC's zoals Andreessen Horowitz doen grote weddenschappen . Edge Computing wordt al gebruikt in verschillende toepassingen, variërend van zelfrijdende auto's en drones tot domoticasystemen en detailhandel, en met deze populariteit kunnen we ons de toekomstige toepassingen ervan alleen maar voorstellen.
Waarom? van de cloud naar de rand gaan?
Snelheid
In Cloud Computing verzamelen Edge-apparaten gegevens en sturen deze naar de cloud voor verdere verwerking en analyse. Apparaten aan de rand spelen een beperkte rol, ze sturen onbewerkte informatie naar en ontvangen verwerkte informatie van de cloud. Al het echte werk wordt gedaan in de cloud.
Zelfrijdend auto met Cloud Computing
Zelfrijdende auto met Edge Computing
Dit type infrastructuur kan geschikt zijn voor toepassingen waarbij gebruikers het zich kunnen veroorloven om 2 of 3 seconden te wachten op een reactie. Dit is echter niet geschikt voor toepassingen die sneller moeten reageren, en vooral die welke op zoek zijn naar realtime actie zoals in een zelfrijdende auto. Maar zelfs in een meer alledaags voorbeeld, zoals basisinteractiviteit van websites, gebruiken ontwikkelaars JavaScript om de actie van een gebruiker te detecteren en erop te reageren in de browser van de gebruiker. Waar de responstijd cruciaal is voor het succes van een applicatie, is het interpreteren van invoergegevens dicht bij de bron de betere optie als deze beschikbaar is. Wanneer zowel invoer als uitvoer op dezelfde locatie plaatsvinden, zoals in een IoT-apparaat, verwijdert Edge Computing de netwerklatentie en wordt realtime mogelijk.
Bandbreedte
Computing op de Edge betekent minder gegevensoverdracht omdat het meeste zware werk wordt gedaan door de Edge-apparaten. In plaats van de onbewerkte gegevens naar de cloud te sturen, wordt het grootste deel van de verwerking aan de rand gedaan en wordt alleen het resultaat naar de cloud verzonden, waardoor er minder bandbreedte voor gegevensoverdracht nodig is.
Laten we een voorbeeld nemen van een slim parkeersysteem dat Cloud Computing-infrastructuur gebruikt om erachter te komen hoeveel parkeerplaatsen er beschikbaar zijn. Live videofeed of stilstaande beelden van laten we zeggen 1080p om de paar seconden kunnen naar de cloud worden verzonden. Stelt u zich de netwerkbandbreedte en kosten voor gegevensoverdracht voor die elk uur nodig zijn voor deze oplossing, met continue verzending van omvangrijke onbewerkte gegevens via het netwerk:
Kon Computing vs Edge Computing in termen van netwerkbandbreedteverbruik
Ter vergelijking: als het slimme parkeersysteem Edge Computing gebruikt, zou het slechts een geheel getal hoeven te verzenden van hoeveel parkeerplaatsen er elke dag beschikbaar zijn enkele seconden naar de cloud, wat resulteert in verminderde bandbreedte en lagere datatransmissiekosten.
Schaal
IoT betekent meer systemen, meer systemen betekent meer bandbreedte en meer belasting van gecentraliseerde servers. In Cloud Computing-architectuur resulteert het toevoegen van één IoT-apparaat in een toename van de bandbreedte-eis en de cloud-rekenkracht.
Laten we het bovenstaande voorbeeld van het slimme parkeersysteem gebruiken, waarbij live 1080p-videofeed naar de cloud wordt gestreamd. De klant wil dit systeem op 10 bijkomende parkeerplaatsen installeren. Om dit te vergemakkelijken, moeten ze hun netwerkbandbreedte vergroten en hebben ze ongeveer 10 keer meer rekenkracht en cloudopslagruimte nodig, aangezien de belasting op de gecentraliseerde servers toeneemt met inkomende gegevens van 10 extra camera's. Dit verhoogt het netwerkverkeer en de uplinkbandbreedte wordt een knelpunt. Schalen is dus kostbaar omdat het netwerkverkeer, de bandbreedte en het gebruik van cloudbronnen toenemen met elk extra apparaat.
Daarentegen neemt bij Edge Computing het toevoegen van één IoT per eenheid de kosten van het apparaat toe. Bandbreedte en cloud-rekenkracht hoeven niet per apparaat te worden verhoogd, omdat de meeste verwerkingen aan de rand worden gedaan. Met Edge Computing-architectuur lijkt het toevoegen van 10 extra IoT-apparaten in het parkeersysteem minder ontmoedigend, omdat het niet nodig is om de cloud-rekenkracht of netwerkbandbreedte te vergroten. Daarom is de Edge Computing-architectuur veel schaalbaarder.
Van on-premise computing tot cloud computing en nu tot edge computing, software-architecturen zijn geëvolueerd omdat we betere prestaties en meer innovatie van onze computersystemen eisen. Naarmate we onze huidige cloudgebaseerde architecturen ontgroeien, groeit de markt van Edge Computing, gedreven door onder meer de vraag naar realtime applicaties en de kostendruk van IoT. Dit is een trend die de software-industrie zal kleuren voor de jaren 2020. Welkom in de toekomst.
Xailient commercialiseert baanbrekend universitair onderzoek op het gebied van kunstmatige intelligentie en machinaal leren. Onze technologie reduceert de kosten van datatransmissie, -opslag en -berekening die gepaard gaan met het extraheren van nuttige informatie uit realtime video aanzienlijk door de manier waarop mensen denken te verwerken.
www.xailient.com
Referenties:
https://www.marketresearchfuture.com/reports/Edge-Computing-market-3239
https://www.grandviewresearch.com/press-release/global -Edge-Computing-market
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6539964/
https://www.theverge.com/circuitbreaker/2018/5/7/17327584/Edge-Computing-Cloud-google-microsoft-apple-amazon
https://www.salesforce.com/products/platform/best-practices/benefits- of-Cloud-Computing/#
Key drivers and benefits of edge computing for smart manufacturing
https://ces.eetimes.com/the-advantages-of-edge-computing/
Sabina Pokhrel
AI-ingenieur voor klantsucces, Xailient
