Technologia edge computing, która przenosi przetwarzanie danych bliżej użytkowników i urządzeń, staje się coraz bardziej istotna w dzisiejszym świecie. Rozwój technologii, w tym wdrożenie sieci 5G, odgrywa kluczową rolę w zmniejszaniu opóźnień i rozszerzaniu możliwości przetwarzania na krawędzi.
Według prognoz, do 2026 roku wydatki na technologie edge obliczeniowe sięgną 317 miliardów dolarów. Rosnące zapotrzebowanie na przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym, szczególnie w sektorach takich jak motoryzacja, opieka zdrowotna, produkcja czy handel, napędza ten dynamiczny wzrost.
Jednocześnie, zwiększenie mocy obliczeniowej urządzeń edge oraz przenoszenie zdolności sztucznej inteligencji na krawędź sieci, stwarza nowe możliwości dla innowacji, ale także nowe wyzwania związane z bezpieczeństwem, wymagające szczególnej uwagi.
Kluczowe dla rozwoju edge computing są także takie czynniki, jak skalowalność, interoperacyjność w środowisku wielodostawczym oraz zapewnienie spójności poprzez automatyzację, zarządzanie i orkiestrację, przy minimalnym wsparciu personelu IT.
Rola przetwarzania brzegowego w technologii
Przetwarzanie brzegowe, znane również jako edge computing, to model obliczeniowy, który przenosi przetwarzanie danych bliżej ich źródła – na “krawędź” sieci. Ta technologia odgrywa kluczową rolę w rozwoju Internetu Rzeczy (IoT), inteligentnych miast oraz przemysłu 4.0. Dzięki niej można zminimalizować opóźnienia, zwiększyć bezpieczeństwo danych oraz zoptymalizować koszty przetwarzania.
Postęp w technologiach bezprzewodowych, takich jak 5G, umożliwia przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym bez konieczności przesyłania wszystkich informacji do centralnego data center. Przetwarzanie brzegowe zapewnia szybsze reagowanie na wydarzenia oraz efektywniejsze wykorzystanie zasobów sieciowych i obliczeniowych.
Inteligentne urządzenia IoT zbierają dane z różnych źródeł, które są następnie agregowane na potrzeby danego urządzenia. Centralne magazyny danych nie zawsze są w stanie zapewnić przetwarzanie w czasie rzeczywistym ze względu na odległość od urządzeń końcowych. Tutaj właśnie przetwarzanie brzegowe odgrywa kluczową rolę, przejmując funkcję regionalnego centrum dla rozproszonej geograficznie infrastruktury.
Przykłady zastosowań edge computing
Edge computing znajduje szerokie zastosowanie w wielu gałęziach przemysłu. W produkcji, umożliwia on monitorowanie stanu maszyn w czasie rzeczywistym i przewidywanie potencjalnych awarii. Branża handlu detalicznego wykorzystuje edge computing do tworzenia spersonalizowanych doświadczeń zakupowych poprzez analizę danych generowanych w sklepie na żywo. Samochody autonomiczne z kolei używają tej technologii do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym, na podstawie danych o otaczającym je środowisku.
Technologia edge computing odgrywa również kluczową rolę w rozwiązaniach IoT (Internet of Things) stosowanych w inteligentnych miastach. Pozwala ona na efektywne zarządzanie ruchem miejskim poprzez analizę danych z kamer i czujników rozmieszczonych w mieście. W sektorze medycznym edge computing jest wykorzystywany do monitorowania stanu zdrowia pacjentów na podstawie danych zbieranych z noszonych przez nich czujników.
Jedna z kluczowych zalet edge computingu to możliwość szybkiej reakcji na zdarzenia w czasie rzeczywistym. Analitycy spodziewają się, że popularność rozwiązań edge computing wzrośnie nawet o 30% rocznie, osiągając wartość 44 mld dolarów do 2030 roku. Technologia ta z pewnością będzie odgrywać coraz większą rolę w wielu obszarach naszego życia.
Jak wpływa na IoT i analizę danych
Edge computing rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy zarządzają danymi IoT, umożliwiając ich przetwarzanie bliżej źródła. Technologia ta zapewnia szybsze przetwarzanie i lepszą responsywność w czasie rzeczywistym dla urządzeń IoT. Integracja edge computing z innowacjami takimi jak 5G, AI i blockchain otwiera nowe możliwości dla analizy danych.
5G zapewnia szybką łączność dla urządzeń edge, AI przetwarzana lokalnie zmniejsza opóźnienia, a blockchain zwiększa bezpieczeństwo danych IoT. Edge computing zmienia tradycyjny model przetwarzania w chmurze, umożliwiając analizę danych w czasie rzeczywistym i zmniejszając zapotrzebowanie na przepustowość sieci.
Technologia edge computing ma kluczowe znaczenie dla innowacji w IT, takich jak autonomiczne pojazdy, inteligentne miasta czy zdalny monitoring pacjentów. Dzięki przetwarzaniu danych na brzegu sieci (edge) zamiast w centrach danych chmury, firmy mogą znacznie poprawić wydajność, niezawodność i bezpieczeństwo swoich rozwiązań IoT.
Według prognoz, do 2026 roku aż 27% mocy obliczeniowej będzie dostępne na brzegu sieci, co oznacza znaczący wzrost w porównaniu do 21% w 2022 roku. Inwestycje w edge computing w Europie mają osiągnąć wartość 64 miliardów USD, wykazując dwucyfrowy trend wzrostowy. Przedsiębiorstwa w Europie będą wydatkować 40 miliardów USD na rozwiązania edge computing w 2022 roku, koncentrując się na usługach brzegowych, takich jak IaaS, PaaS i SaaS.
Trendy w technologii edge computing
Przyszłość przetwarzania na krawędzi sieci (edge computing) zapowiada się jako okres intensywnego wzrostu i innowacji. Według prognoz, do 2026 roku wydatki na technologie edge mają osiągnąć 317 miliardów dolarów. Kluczową rolę w rozwoju tej dziedziny będzie odgrywał postęp w sieciach 5G, a następnie 6G, który pozwoli na zmniejszenie opóźnień i rozszerzenie możliwości przetwarzania danych bliżej źródła ich generowania.
Wyzwania związane ze skalowalnością, bezpieczeństwem i zarządzaniem infrastrukturą edge computing stanowią główne obszary rozwoju. Firmy takie jak Red Hat, Nutanix i Cloudera pracują nad rozwiązaniami tych problemów, by przyszłość obliczeń na krawędzi sieci była jeszcze bardziej efektywna i innowacyjna. Oczekuje się, że całkowita moc obliczeniowa dostępna na brzegu sieci wzrośnie o 6 punktów procentowych, z 21 do 27 procent do 2026 roku.
Standardowym modelem operacyjnym dla zarządzania klasterami Kubernetes na krawędzi sieci ma stać się zastosowanie konteneryzacji i GitOps, co pozwoli na optymalizację kosztów oraz łatwiejsze skalowanie i zabezpieczanie infrastruktury edge computing.
