如何應對邊緣計算帶來的挑戰(zhàn)

本文作者:Ellen_Friedman

有些人認為邊緣計算是數據采集或本地數字過程控制的一種美化形式。然而,邊緣遠不止這些。

邊緣涉及許多數據源,通常位于地理分布的位置。但請記住,這些數據的聚合是價值和洞察力的關鍵。對這些數據的分析發(fā)生在核心數據中心,并且通常需要在邊緣位置完成由所得見解指導的行動。這意味著邊緣系統(tǒng)面臨的一個令人驚訝的挑戰(zhàn)是不僅邊緣到核心的高效流量,而且還可以再次返回。

這一切發(fā)生的規(guī)模也是一個問題。邊緣源的傳入數據通常非常大;來自大量邊緣位置的大量數據可以創(chuàng)建真正大量的數據。

處理邊緣計算極端規(guī)模的一個典型例子是自動駕駛汽車的開發(fā)。汽車制造商需要訪問全球數據,每天處理數 PB級的數據。他們還必須滿足關鍵的關鍵績效指標 (KPI),包括衡量從測試汽車收集數據需要多長時間、處理多長時間以及提供洞察需要多長時間。

當然,并非所有邊緣系統(tǒng)都涉及這種極端規(guī)模的數據,但大多數邊緣情況涉及太多數據,無法將其全部從邊緣傳輸到中心數據中心。這意味著在將數據發(fā)送到核心之前,必須在邊緣處理和減少數據。這種類型的數據分析、建模和數據移動必須大規(guī)模有效地協(xié)調。

為了更好地理解邊緣系統(tǒng)的挑戰(zhàn),讓我們深入研究邊緣、核心和中間發(fā)生的事情。

活動在邊緣

邊緣計算通常涉及多個位置的系統(tǒng),每個系統(tǒng)都進行數據攝取、臨時數據存儲,并在傳輸到核心數據中心之前運行多個應用以減少數據。在圖 1 的左半部分說明了這些任務。

圖 1.邊緣和核心需要做什么以及它們之間復雜交互的圖形清單。

分析應用程序用于預處理和數據簡化。人工智能和機器學習模型也被用于數據簡化,例如決定哪些數據是重要的,應該傳遞給核心數據中心。此外,模型允許智能行動發(fā)生在邊緣。另一個典型的邊緣需求是弄清楚發(fā)生了哪些步驟以及創(chuàng)建了哪些數據文件。

所有這一切都必須發(fā)生在許多地方,沒有一個地方會有大量的現場管理,因此邊緣硬件和軟件必須是可靠的和遠程管理的。有了這些需求,自我修復軟件就是一個巨大的優(yōu)勢。

訓練 AI 模型等——核心

發(fā)生在核心的活動,如圖1的右側所示,類似于邊緣過程,但具有全局視角,使用來自許多邊緣位置的集體數據。這里的分析可以更加深入。這就是深度歷史數據用來訓練人工智能模型的地方。與邊緣位置一樣,核心包含已執(zhí)行的操作和已創(chuàng)建的數據清單。核心也是與邊緣系統(tǒng)目標之下的高級業(yè)務目標進行連接的地方。

核心數據基礎設施必須滿足具有挑戰(zhàn)性的要求,因為來自所有邊緣系統(tǒng)的數據都匯聚于此。來自邊緣的數據(或來自核心處理和建模的數據)可能非常龐大,也可能包含大量文件。基礎設施在處理大規(guī)模對象數量和數據量方面必須是穩(wěn)健的。

當然,分析和模型開發(fā)工作流程是迭代的。隨著組織從全球邊緣數據聚合中學習,新的 AI 模型被生成和更新。此外,還開發(fā)了必須部署在邊緣的分析應用程序。這就引出了下一個話題,即邊緣和核心之間需要發(fā)生什么。

在邊緣和核心之間移動的流量

正如圖 1列出了邊緣或核心的關鍵活動一樣,它也顯示了二者之間的關鍵交互:數據的移動。顯然,系統(tǒng)需要將吸收和減少的數據從邊緣位置移到核心位置進行最終分析。然而,人們有時會忽視一個意想不到的旅程:將新的人工智能和機器學習模型或更新核心團隊開發(fā)的分析程序帶回邊緣。

此外,分析師、開發(fā)人員和數據科學家有時需要檢查一個或多個邊緣位置的原始數據。從核心直接訪問邊緣位置的原始數據非常有幫助。

幾乎所有的大規(guī)模數據移動都應該使用數據基礎設施來完成,但直接訪問在邊緣或核心運行的服務會很有用。安全服務網格對于這個過程很有用,特別是如果它們使用現代的零信任工作負載身份驗證方法,例如SPIFFE 協(xié)議。

現在我已經確定了在邊緣、核心和中間發(fā)生了什么,讓我們看看數據基礎設施需要做什么才能使這成為可能。

HPE Ezmeral Data Fabric:從邊緣到核心再返回

HPE 以其出色的硬件而聞名,包括 Edgeline 系列(專為在邊緣使用而設計)。然而,HPE 還生產與硬件無關的 HPE Ezmeral Data Fabric 軟件,旨在從邊緣延伸到核心,無論是在本地還是在云中。

HPE Ezmeral Data Fabric 可讓您簡化系統(tǒng)架構并優(yōu)化資源使用和性能。圖 2 顯示了如何使用數據結構的功能來應對邊緣計算的挑戰(zhàn)。

圖 2:深入了解HPE Ezmeral Data Fabric如何支持圖 1 中列出的從邊緣到核心再返回的操作和流程。三角形代表數據結構卷,這是數據管理的關鍵工具。架構級數據移動的內置功能包括鏡像、表復制(如圖所示)和數據架構事件流復制(未顯示)。

計算可以在邊緣或核心使用 Kubernetes 來管理容器化應用程序。HPE Ezmeral Data Fabric 為此類應用程序提供數據層。借助 HPE Ezmeral Data Fabric的全局命名空間,在數據中心工作的團隊可以遠程訪問仍處于邊緣的數據。

計算可以在邊緣或核心使用 Kubernetes 來管理容器化應用。HPE Ezmeral Data Fabric 為此類應用提供數據層。借助 HPE Ezmeral Data Fabric的全局命名空間,在數據中心工作的團隊可以遠程訪問仍處于邊緣的數據。

免責聲明:本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網站出現的信息,均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時,應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實,溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。

2022-07-13
如何應對邊緣計算帶來的挑戰(zhàn)
要更好地解決邊緣系統(tǒng)的挑戰(zhàn),關鍵是要了解在邊緣、核心和中間發(fā)生了什么。

長按掃碼 閱讀全文