Wyjaśnienie technologii przyspieszania na krawędzi: jak wykorzystać obliczenia na krawędzi do poprawienia wydajności aplikacji internetowych.

W świecie cyfrowym XXI wieku jakość doświadczenia użytkownika często zależy od czasu reakcji w milisekundach. Bez względu na to, czy mowa jest o szybkości ładowania stron e-commerce, płynności odtwarzania wideo w sieci czy szybkości reakcji aplikacji biznesowych, opóźnienia w transmisji danych stanowią istotny problem. Tradycyjne modele obliczzeń w chmurze skupiają wszystkie procesy obliczeniowe i przetwarzanie danych w centrach danych znajdujących się w dużych odległościach, co nieuchronnie powoduje opóźnienia spowodowane fizyczną odległością. Pojawił się jednak nowy model obliczzeń – obliczania na krawędzi (edge computing), który przenosi procesy obliczeniowe i przechowywanie danych bliżej użytkowników lub źródeł danych, co znacząco poprawia wydajność aplikacji internetowych. Ten proces nazywany jest przyspieszeniem na krawędzi (edge acceleration).

Co to jest akceleracja na krawędzi?

Przyspieszenie na granicy to architektura technologiczna, która wykorzystuje rozprostowane nodey obliczeniowe znajdujące się w bliskiej odległości od użytkowników lub urządzeń IoT. Poprzez rozmieszczanie zasobów obliczeniowych, pamięci i sieci w tych lokalizacjach można poprawić wydajność aplikacji i jakość użytkownika. Zasadą działania jest “obróbka danych w miejscu najbliższym do użytkownika”, co zmniejsza odległość i czas potrzebny do przesyłania danych pomiędzy różnymi elementami sieci.

Z punktu widzenia realizacji technicznej, przyspieszenie na granicy (ang. edge acceleration) nie jest jedną zasadniczą technologią, lecz zbiorem powiązanych ze sobą technologii i strategii. Zwykle w ostatnim etapie topologii sieci (tzw. “ostatnim kilometrze”) są rozmieszczane lekkie komputerowe urządzenia, które mogą wykonywać zadania, które inaczej musiałyby zostać przesłane do centralnego chmurnego serwera.

Polecamy lekturę. Co to CDN (Content Delivery Network)? Pełny opis na temat zasady działania i zalet sieci dystrybucji treści.。

Głównymi metodami implementacji są inteligentne rozwoje sieci dystrybucji treści (CDN), np. dodawanie możliwości obliczeń dynamicznych na nodach CDN; mobilne obliczenia na granicy sieci (MEC) realizowane przez operatorów telekomunikacyjnych, w ramach których serwery są rozmieszczane w bliskiej odległości od stacji bazowych; a także lekkie obliczenia wykonywane na urządzeniach użytkownika (jak routery, bramy sieci IoT).

CDN bunny.net

Miesięczna opłata wynosi zaledwie 1 USD, a koszty są jasne i bez żadnych ukrytych opłat. Funkcje obejmują stałą pamięć podręczną, monitorowanie w czasie rzeczywistym, ochronę przed atakami DDoS i darmowe certyfikaty SSL, a także optymalizację streamingu wideo i elastyczny model rozliczeń według zużycia.

Nie trzeba karty kredytowej, a okres próbny trwa 14 dni.

Odwiedź CDN w witrynie bunny.net →

Cloudways Cloudflare Enterprise

Cennik usługi Cloudflare dla firm obejmującej CDN/WAF wygląda następująco: do 5 domen – 4,99 USD miesięcznie za każdą z nich, z uwzględnieniem 100 GB przepustowości, a za każdy dodatkowy GB obowiązuje dopłata w wysokości 0,02 USD.

Do każdej nazwy domeny dołączone jest 100 GB transferu danych.

Odwiedź Cloudways Cloudflare Enterprise →

W porównaniu z tradycyjnymi usługami cloud computing różnice w przypadku technologii edge acceleration są głównie widoczne na poziomie architektury. Cloud computing jest centralizowanym i intensywnym, z akcentem na jednolitej dystrybucji zasobów oraz wygodzie zarządzania nimi; natomiast edge acceleration jest rozprostowanej i decentralizowanej, z naciskiem na niskie opóźnienia oraz przetwarzanie danych w lokalnym obszarze. Obie te technologie nie są wzajemnie zastępcze, lecz uzupełniają się, tworząc współpracujący system obliczeniowy składający się z trzech poziomów: chmury (cloud), brzegu (edge) i końca (end).

Kluczowe zasady technologii przyspieszania na krawędzi.

Aby zrozumieć, jak funkcjonuje technologia przyspieszania obrazu na krawędzi ekranu (edge acceleration), konieczne jest dogłębne poznanie fundamentalnych zasad technologii, które stoją za nią. Poprawa wydajności tej technologii opiera się głównie na trzech aspektach: optymalizacji na poziomie fizycznym i logicznym.

Zredukowanie opóźnień w sieci oraz liczby przekierowań („przejść”)

To najbardziej bezpośredni i wyraźny efekt przyspieszenia transmisji danych na krawędzi sieci. Zgodnie z zasadami fizyki istnieje górna granica prędkości przesyłania danych w światłowodach – za każde dodatkowe 1000 kilometrów opóźnienie rośnie o co najmniej 5 milisekund. W złożonych sieciach pakety danych muszą przekraczać kilka routerów i switchów, a każdy taki przekaz powoduje dodatkowe opóźnienie w procesie przesyłania.

Prędkość obsługi użytkowników jest zwiększana poprzez rozmieszczanie węzłów położonych w obszarach o dużym zagęstzeniu populacji (np. w dużych miastach), co umożliwia dostęp do usług w odległości zaledwie kilku kilometrów od użytkowników. Gdy użytkownik żąda dostępu do zasobów aplikacji, żądanie jest inteligentnie przekierowane do najbliższego węzła położonego na periferii, zamiast do centralnego centrum danych znajdującego się na drugim krańcu ziemi. To znacząco skraca odległość fizycznego transportu pakietów danych oraz liczbę urządzeń sieciowych, które muszą je przekazać, co powoduje zmniejszenie czasu opóźnienia z kilku setek milisekund do kilku milisekund.

Polecamy lekturę. Technologia przyspieszania na poziomie krawędzi: jak wykorzystać węzły krawędziowe do poprawienia globalnej wydajności aplikacji i zwiększenia satysfakcji użytkowników.。

Lokalizacja obsługi danych i obliczeń oraz ich odinstalowanie

W wielu scenariach nie konieczne jest wysyłanie wszystkich danych do chmurze dla ich przetwarzania. Na przykład, ogromne ilości danych ze sensorów pochodzących z urządzeń IoT oraz strumy wideo w czasie rzeczywistym zainstalowanych w inteligentnych kamerach mogłyby zajmować dużo przepustowości łącza i powodować wolne reakcje systemu w przypadku ich całkowitego pobierania.

Przyspieszenie na poziomie “marginalnych” elementów sieci (edge nodes) umożliwia bezpośrednie wykonywanie operacji filtrowania, agregacji, analizy oraz początkowego przetwarzania danych w czasie rzeczywistym na tych samych nodach. Na przykład kamery w inteligentnej fabryce mogą przeprowadzać algoritmy rozpoznawania obrazów na serwerach położonych na periferii sieci, a tylko alarmy o wykryciu wad produktów oraz najważniejsze obrazy są przesyłane do chmury, zamiast całego nagrania wideo w ciągu 24 godzin. Taki sposób rozdzielania obowiązków obciążenia zmniejsza nacisk na serwerów centralnych w sieci i umożliwia szybszą reakcję na lokalnym poziomie.

Distribuowany cache i inteligentne planowanie (distributed cache and intelligent scheduling)

To jest istotą technologii CDN (Content Delivery Network) oraz kluczowym elementem procesu przyspieszania obsługi użytkowników na poziomie lokalnych serwerów („edge acceleration”). Statywny kontent (obrazy, pliki JavaScript, pliki CSS, materiały w formie wideo na żądanie) może być przechowywany na serwerach położonych na całym świecie.

Nowoczesniejsze platformy do przyspieszania obsługi na brzegu sieci („edge acceleration platforms”) wdrożają bardziej inteligentne strategie planowania obsługi użytkowników. Te strategie uwzględniają nie tylko lokalizację użytkowników, ale także aktualny obciążenie serwerów znajdujących się na brzegu sieci, stan zatłoczenia sieci oraz typ ich urządzeń. Dzięki temu są w stanie dynamycznie wybierać najbardziej odpowiednie serwery do świadczenia usług. Zaawansowane algoritmy równowagi obciążenia i routingu gwarantują ciągłość i wysoką wydajność usług, nawet w przypadku awarii lokalnych serwerów lub fluktuacji w działaniu sieci.

Główne scenariusze zastosowania przyspieszania na krawędzi

Wartość technologii przyspieszania na krawędzi została w pełni udowodniona w wielu scenariach, gdzie istotna jest szybkość obsługi, obowiązuje duża ilość danych lub wymagana jest wysoka niezawodność.

Aplikacje do interakcji w czasie rzeczywistym i gry online

Dla konferencji wideo, transmisji na żywo w sieci, narzędzi do zdalnej współpracy, a także gier w chmurze i dużych gry online z wielu uczestnikami niski opóźnienie w transmisji jest kluczowym elementem. Technologia przyspieszania na poziomie “brzegu sieci” (edge acceleration) umożliwia przeprowadzanie operacji kodowania, dekodowania i miksowania dźwięku oraz obrazu na nodach znajdujących się blisko użytkowników, co zapewnia synchronizację dźwięku i obrazu oraz eliminuje problemy z opóźnieniami w transmisji. W przypadku gier w chmurze komendy graczy muszą być szybko przesyłane do serwera, a wyrenderowany obraz gry musi zostać natychmiast powrócony do użytkowników. Nody na poziomie „brzegu sieci” odgrywają kluczową rolę w realizacji tego „bezprzewodowego” doświadczenia grania.

Polecamy lekturę. Kompleksowy przewodnik po CDN: zasady techniczne, strategie wyboru i najlepsze praktyki na poziomie przedsiębiorstwa.。

Masowa łączność internetowa rzeczy i przemysłowy Internet.

W środowiskach takich jak miasta inteligentne, sieci pojazdów oraz przemysł 4.0 tysiące urządzeń wytwarzają ciągle dane. Prędkość obsługi tych danych jest zwiększana poprzez wdrożenie bramek położonych w obrębie parków przemysłowych lub miast, które umożliwiają bliski dostęp do urządzeń, konwertowanie protokołów, przygotowanie danych do dalszej analizy oraz ich analizę w czasie rzeczywistym. To nie tylko poprawia szybkość reakcji systemów sterujących (np. precyzyzny ruch ramienia roboczego), ale także zmniejsza koszty transmisji danych i obciążenie serwerów cloud, a przy tym spełnia wymogi dotyczące lokalnej obróbki informacji.

Sprzedaż detaliczna i dystrybucja treści personalizowanych

Strony e-handlu i platformy treści mogą wykorzystywać technologię przyspieszania na poziomie “edge” (przy granicy sieci), aby dynamicznie przyspieszać wyświetlanie treści dostosowanych do indywidualnych potrzeb użytkowników. Na przykład, na podstawie lokalizacji użytkownika i historii jego nawigacji można na nodach położonych blisko użytkownika dynamicznie generować lub składać personalizowane strony z rekomendacjami produktów oraz treści reklamowych, zamiast pobierać je z centralnego serwera. To sprawia, że witryna otwiera się szybciej i poprawia się efektywność sprzedaży. Podczas dużych promocji, takich jak „Dzienna Jedynka” („Double Eleven”), nody położone na poziomie „edge” mogą skutecznie rozdzielać duży obciążenie na wejściu do witryny, zapewniając jej stabilność.

Rozszerzona rzeczywistość (Augmented Reality, AR) i wirtualna rzeczywistość (Virtual Reality, VR)

Aplikacje typu AR/VR wymagają w czasie rzeczywistym i z dużą dokładnością łączenia treści wirtualnej z rzeczywistym światem, więc wymagania dotyczące opóźnień są wyjątkowo surowe – zwykle muszą być mniejsze niż 20 milisekund, aby uniknąć uczucia zawrotu głowy u użytkowników. Technologia przyspieszania na periferii (edge acceleration) umożliwia wykonywanie złożonych procesów, takich jak renderowanie modeli 3D i obliczenia pozycji w przestrzeni, na serwerach położonych blisko użytkownika. Następnie renderowane obrazy są przekazywane do urządzeń wzroku w formie strumienia danych, co znacząco zmniejsza wymagania dotyczące wydajności obliczeniowej sprzętu klienta i zapewnia wysokiej jakości, zaangażujące doświadczenie użytkownika.

Wyzwania i rozważania związane z wdrożeniem akceleracji na poziomie krawędzi.

Choć perspektywy są szerokie, przedsiębiorstwa stosujące technologię przyspieszania transmisji danych na krawędzi sieci (edge acceleration) stają przed szeregiem wyzwań technicznych i operacyjnych, które należy uwzględnić już na etapie projektowania architektury.

Zwiększenie złożoności i problemy z jej zarządzaniem

Tradycyjna centralizowana architektura chmur jest względnie jednolita i prostawa w obszarze działania. Po wprowadzeniu obliczeń na krawędzi (edge computing) infrastruktura rozszerzyła się z jednego “chmura” na setki lub tysiące rozrzuconych po całym świecie elementów nazywanych “krawędziami”. To powoduje znaczną złożoność w zarządzaniu: jak zrealizować jednolite rozstawianie i aktualizowanie aplikacji? Jak monitorować stan zdrowia oraz wydajność wszystkich elementów na krawędzi? Jak uzyskać skoordynowaną pracę pomiędzy elementami w chmurze a na krawędzi? Aby to osiągnąć, konieczne jest wykorzystanie doświadczonych platform do obliczeń na krawędzi lub wersji narzędzi do zarządzania kontenerami, takich jak Kubernetes, przeznaczonych specjalnie do środowisk typu edge computing (np. K3s, KubeEdge), aby stworzyć jednolite środowisko do zarządzania.

Nowe aspekty bezpieczeństwa i zgodności

Fizyczna rozlokacja węzłów położonych na obramowaniu sieci powiększa potencjalne ryzyko ataków bezpieczeństwowych. Te węzły mogą znajdować się w pomieszczeniach obsługujących komunikację, w halach fabrycznych lub w nawet nałogach znajdujących się na drogach; ich bezpieczeństwo fizyczne jest często słabsze. Na poziomie oprogramowania konieczne jest zapewnienie bezpieczeństwa całego stacku oprogramowania używanego w tych węzłach, szyfrowania przesyłanych danych oraz stosowania surowych zasad kontroli dostępu. Ponadto, przy przetwarzaniu danych na węzłach położonych w różnych geograficznych obszarach, należy ścisło przestrzegać lokalne przepisy regulujące suwerenność danych i ochronę prywatności (np. GDPR), co zwiększa złożoność zarządzania danymi.

Dokładna ocena wydajności i efektywności kosztowej

Rozwój i utrzymanie rozszerzonej sieci edge wymaga wydatków na zakup sprzętu, wynajęcie pomieszczeń dla serwerów, wykorzystanie dużych ilości przepustowości sieci oraz zatrudnienie personelu zajmującego się jej obsługą. Podmioty biznesowe muszą dokładnie ocenić korzyści wynikające z tej inwestycji: poprawę jakości obsługi klienta, wzrost skuteczności transakcji oraz oszczędzenia na kosztach przepustowości sieci – czy te korzyści wystarczą, by pokryć dodatkowe wydatki związane z wdrożeniem architektury typu edge? Zwykle najwyższy zwrot z inwestycji uzyskuje się w scenariach, gdzie obroty są duże i duża jest wrażliwość na opóźnienia w obsłudze klientów. Rozsądne jest zacząć od pilotażowego wdrożenia tej architektury w kluczowych obszarach biznesu, a potem stopniowo rozszerzać jej zastosowanie na kolejne sektory.

Stan standardizacji i interoperacyjności

Obecnie branża obliczeń na krawędzi (edge computing) znajduje się w fazie szybkiego rozwoju, a rozwiązania oferowane przez różne producenty (dostawców chmur, operatorów telekomunikacyjnych, firm działających w sektorze CDN, producentów sprzętu) różnią się pod względem architektury, interfejsów i metod zarządzania. To może powodować problemy z integracją różnych rozwiązań pomiędzy sobą. Rzeczywistość ta skłania firmy do współpracy z organizacjami takimi jak ETSI i Linux Foundation w celu ustalenia standardów (np. Akraino, State of the Edge). Jednak aż do pełnej unifikacji tych standardów przedsiębiorstwa powinny zachować ostrożność przy wyborze technologii, preferując platformy o wysokim poziomie otwarcia i kompatybilności.

Podsumowanie.

Technologia przyspieszania na granicach sieci (edge acceleration) stanowi istotny krok w ewolucji paradigmy obliczeń z centralizowanego modelu do modelu rozproszczego i jest kluczowym elementem rozwiązywania wymagań współczesnych aplikacji, takich jak niska latencja, duża przepustowość, duża liczba połączeń oraz zachowanie wymagań dotyczących prywatności. Poprzez przenoszenie zasobów obliczeniowych wprost do obrębu sieci, znacząco zmniejsza się odległość pomiędzy danymi a użytkownikami, co przynosi rewolucyjne poprawy w wydajności aplikacji wymagających interakcji w czasie rzeczywistym, w środowisku Internetu rzeczy (IoT) oraz w procesach dystrybucji treści.

Skuteczne wdrożenie technologii przyspieszania obciążenia na poziomie edge nie polega tylko na kopiowaniu aplikacji z chmury na lokalne urządzenia, lecz wymaga nowego, rozprostowanego projektowania architektury, jednolitej i efektywnej platformy zarządzania infrastrukturą, a także dokładnego planowania aspektów bezpieczeństwa i kosztów. Patrząc w przyszłość, wraz z rozpowszechnieniem sieci 5G i eksponencjalnym wzrostem liczby urządzeń IoT, technologie przyspieszania obciążenia na poziomie edge będą łączyć się z sztuczną inteligencją, umożliwiając podejmowanie bardziej inteligentnych decyzji w czasie rzeczywistym na lokalnych nodach. To stanie się niezbędną infrastrukturą dla świata cyfrowego przyszłości.

FAQ – najczęściej zadawane pytania.

Czy przyspieszenie obsługi na krawędzi (edge acceleration) i CDN (Content Delivery Network) to to samo?

Nie jest to dokładnie to samo, ale obie rzeczy są powiązane ze sobą i rozwinęły się z czasem. Tradycyjne CDN (Content Delivery Networks) skupiały się głównie na kierowaniu i magazynowaniu treści statycznych, stanowiąc początki i istotny element technologii przyspieszania dostępu do danych na periferii sieci.

A koncept przyspieszania na poziomie „brzegu” w świecie współczesnym jest znacznie szerszy – obejmuje nie tylko dystrybucję statycznego kontenu, ale także umożliwia realizację dynamicznych obliczeń, wykonywania funkcji, obsługi API oraz przetwarzania strumieni danych w czasie rzeczywistym na nodach położonych na periferii sieci. Można powiedzieć, że inteligentny CDN (Content Delivery Network) jest jedną z form wdrożenia tej technologii, ale sama koncepcja przyspieszania na poziomie „brzegu” obejmuje znacznie większy zakres zadań, a jej cel polega na rozwiązaniu szerszych problemów związanych z wydajnością aplikacji za pomocą obliczeń realizowanych na tych nodach.

Czy wszystkie aplikacje biznesowe wymagają przyspieszenia działania na poziomie „brzegu sieci” (edge acceleration)?

Nie we wszystkich przypadkach. Decyzja o stosowaniu technologii przyspieszania obciążenia („edge acceleration”) zależy głównie od charakterystyk aplikacji oraz wymagań biznesowych.

W przypadku aplikacji typu management, gdzie użytkownicy są geograficznie skupieni, wymagania dotyczące szybkości interakcji nie są wysokie, a logika obработki danych jest złożona i wymaga centralnego zarządzania (np. niektóre wewnętrzne systemy ERP lub finansowe), rozwiązania bazujące na centralnym obliczeniu w chmurze mogą być bardziej ekonomiczne i łatwiejsze w obsłudze. Natomiast aplikacje adresowane do użytkowników na całym świecie, bardzo wrażliwe na opóźnienia w transmisji danych lub generujące dużą ilość informacji na poziomie „brzegu sieci” (edge data) (np. gry online, platformy video, sprzedaż internetowa na globalnym poziomie, platformy IoT) mogą skorzystać z technologii przyspieszania obliczeń na poziomie „brzegu sieci”, co przyniesie znaczną poprawę wydajności i redukcję kosztów. Przed podejmowaniem decyzji przedsiębiorstwa powinny dokonać szczegółowej oceny biznesowych i technicznych aspektów.

Czy wdrożenie technologii przyspieszania transmisji danych na poziomie „marginalnego obszaru” (edge acceleration) może zwiększyć ryzyko bezpieczeństwa?

Tak, to wprowadzi nowe aspekty związane z bezpieczeństwem, ale przy stosowaniu odpowiedniej architektury i strategii ryzyko można kontrolować. Zwiększenie ryzyka bezpieczeństwa wynika głównie z fizycznego rozprostowania infrastruktury oraz rozszerzenia możliwych celów ataków.

Między innymi należą do środków zapobiegawczych: stosowanie bezpiecznych modułów sprzętowych i technologii zaufanego uruchomienia, aby zapewnić bezpieczeństwo uruchomienia urządzeń na periferii; używanie silnego szyfrowania oraz dwukierunkowej autentyfikacji przy transmisji danych pomiędzy urządzeniami na periferii a chmurą oraz pomiędzy nimi a użytkownikami; ograniczenie pionowego dostępu pomiędzy urządzeniami na periferii za pomocą mikroizolacji i strategii sieci typu “zero trust”; a także wdrożenie jednolitego systemu monitoringu i reagowania na zagrożenia, aby w czasie rzeczywistym wykrywać nieprawidłowe zachowania. Wdrożenie zasad bezpieczeństwa we wszystkie elementy architektury urządzeń na periferii jest kluczowe.

Jak zacząć budowę możliwości przyspieszania transmisji danych na krawędzi sieci (edge acceleration)?

Dla większości firm zaleca się stosowanie etapowej, postępowej strategii. Najpierw można zacząć od wykorzystania usług dostępnych od obecnych dostawców chmur, takich jak AWS Outposts, Azure Edge Zones lub Google Distributed Cloud Edge, które umożliwiają rozszerzenie funkcjonalności chmury do lokalnych punktów obsługi („edge points”), a zarządzanie nimi jest względnie proste.

Następnie, w przypadku specyficznych scenariów wymagających wysokiej wydajności, np. przy użyciu usług funkcji na krawędzi dostępnych od dostawców CDN (takich jak Cloudflare Workers, Fastly Compute@Edge), część logiki można przenieść na te usługi. To jest lżejsze rozwiązanie, które nie wymaga zarządzania serwerami. W przypadku dużych firm z dużymi, dostosowanymi wymaganiami dotyczącymi obsługi na krawędzi konieczne jest powołanie specjalnego zespołu, aby ocenić dostępne frameworki otwartej kodu (np. OpenYurt, StarOS) i zaprojektować architekturę współpracy pomiędzy chmurą, serwerami na krawędzi i klientami, po czym zacząć gromadzić doświadczenie od projektów pilotażowych.