Podniky se přesunou na okraj, ale okraj nemusí být připraven

Přeskočit od shromažďování provozních dat IoT k přehledům IoT není triviální úkol - a mnoho společností se potýká s problémy.

Už roky slýcháme, že nejlepší je dát vše do cloudu. Nyní se zdá, že výpočetní činnost se vzdaluje od centralizovaných služeb směrem k okraji - vestavěné systémy, senzory, kiosky, terminály v místě prodeje, mobilní zařízení, nositelná zařízení, roboti, internet věcí, co si jen vzpomenete. Požadují rezidentní software a produkují a ukládají místní data. To znamená, že software a data běží - a vyžadují podporu - na milionu různých míst. Jak by se měli technologičtí profesionálové připravit na tento věčně ostrý stav věcí?

Je to velká věc. Podle odhadů společnosti IDG/Foundry, v průzkumu zadaném společností Insight Enterprises a reportovaném Megan Crouse v TechRepublic, se nyní v průměru 35 % amerických výpočetních zdrojů nachází na okraji. Kromě toho 36 % uvedlo jako hlavní cíl potřebu zpracovávat data z okrajových zařízení, což je nárůst oproti 27 % v předchozím roce. Při lokalizovaném zpracování dat je nízká latence a také bezpečnost, že data nejsou v pohybu.

Oboroví pozorovatelé se shodují, že okrajové systémy budou stále více vykonávat většinu práce v oblasti informačních technologií. „Strojové učení a výpočty typu agregace jsou nasazovány stále více na okrajích,“ říká Rob Mesirow, partner a vedoucí pro propojená řešení/IoT pro PwC. "Klíčovou myšlenkou je snížit velikost a počet událostí, které je třeba odeslat do cloudu. Výpočty, které lze provádět streamováním na omezeném počtu datových toků, lze snadno posunout na okraj."

Doba odezvy v reálném čase „je těžké dosáhnout ve velkém měřítku s jediným centralizovaným clusterem cloud computingu,“ říká Jeff Fried, ředitel produktového managementu společnosti InterSystems. "Podobně je dosažitelná analýza v reálném čase a téměř v reálném čase a informace v reálném čase jsou velmi oblíbené, jakmile si uvědomíte, že toho můžete dosáhnout."

Posun na hranu je trend, který hned tak nepoleví. „Jak se budou sítě budovat, bude se okno pro představení dalších skvělých technologií a schopností otevírat stále více,“ říká Adam Compton, ředitel strategie společnosti Schneider Electric. "Tyto schopnosti budou mít hluboký dopad na nás všechny, ale budou vyžadovat ohromné, lokalizované výpočetní schopnosti, aby se zajistilo, že latence téměř neexistuje."

Hrana přitom prostě ještě nemusí být připravena na veškerý výpočetní výkon a data, která se jí hýbou. "Velká část generovaných dat musí být ještě využita způsobem, který zahrnuje umělou inteligenci a smysluplné výstupy," varuje Compton. "Sítě stále rostou. Úzká místa se pomalu řeší. Propustnost a latence se zlepšují, ale ještě je potřeba udělat spoustu práce, než věci skutečně explodují na okraji."

Výsledkem je, že úspěšný vývoj nové generace aplikací zabijáckých okrajů bude záviset na „pokračujícím upgradu optické a síťové infrastruktury, zrodu chytrých měst a evoluce AI a AR povede k dalším zabijáckým aplikacím,“ říká. Compton.

Efektivní využití všech dat, která přicházejí z okraje, je další výzvou, kterou podniky potřebují, aby se chopily. „I když je IoT v centru pozornosti již několik let, většina společností ještě plně nevyužila výhod internetu věcí bez ohledu na to, zda již nasadily řešení IoT,“ říká Mesirow. "Část problému spočívá v tom, že data IoT samotná jsou bezcenná, pokud nejsou spojena s řešením konkrétního obchodního problému. Přeskočit od shromažďování provozních dat IoT k přehledům IoT je netriviální a mnoho společností s tím bojuje."

Technologický štáb „zvyklý zaměřovat se na dostupnost se musí začít mnohem více zaměřovat na dobu odezvy,“ říká Fried. "Obvykle musí být data z přístrojů kombinována s daty z jiných zdrojů, aby dávala smysl. Například data z lékařských přístrojů u lůžka musí být v korelaci s daty, jako je čas, poloha a identita pacienta. Ve většině případů jsou tato data uzamčena." pryč v různých systémech a místech."

Compton souhlasí s tím, že zpracování tak obrovských datových toků bude nějakou dobu trvat. "Všichni jsme měli zkušenost s tím, že jsme věděli, že existuje cenná datová sada, ale nevěděli jsme, jak k nim přistupovat, organizovat je ani si je prohlížet," říká. "Velká data mohou být již starým pojmem, ale to neznamená, že tato éra skončila."