Technologia przyspieszania na krawędzi: zasady, zalety i zastosowania – fundament budowy sieci wysokiej wydajności następnego pokolenia

Podstawowy princip technologii przyspieszania na krawędzi (edge acceleration)

Przyspieszenie na obramowisku (ang. Edge Acceleration) to technologia, która polega na przenoszeniu zasobów obliczeniowych, pamięci i sieci z centralizowanych centrów danych w chmurze do lokalizacji znajdujących się blisko użytkowników lub źródeł generowania danych (tzw. “obramowania sieci”), aby znacząco zmniejszyć opóźnienia, poprawić szybkość reakcji aplikacji oraz zwiększyć ich niezawodność. Podstawa tej metody jest zasada “obróbki danych w miejscu najbliższym do potrzeb użytkownika”. Ma ona na celu rozwiązanie problemów występujących w tradycyjnych modelach chmurowych, które sprawiają trudności przy wymaganiach dotyczących wysokiej szybkości obsługi oraz dużych ilości danych.

Ewolucja architektury sieci: od centralizacji do decentralizacji

Tradycyjne usługi internetowe opierają się na modelu “klient–serwer”. Bez względu na to, gdzie się znajduje użytkownik, jego żądania muszą przekraczać długie odległości w sieci, by dotrzeć do centrów danych znajdujących się w kilku kluczowych miastach, gdzie są przetwarzane, a potem wyniki są wracane do użytkownika. Ten model był skuteczny na początku, ale ze względu na rosnącą liczbę urządzeń wchodzących w skład Internetu Rzeczy, popularność wysokiej jakości streamingu wideo oraz rozwój aplikacji wymagających interakcji w czasie rzeczywistym (np. gry online, konferencje wideo, automatyzacja przemysłowa), opóźnienia w transmisji danych i napięcie na szerokości pasma stały się problemami, które nie można ignorować.

Architektura przyśpieszania na obrzeżach to istotna przebudowa tego modelu. Ustanawia pośrednią warstwę pomiędzy użytkownikiem a centrum w chmurze, składającą się z wielu rozprostowanych elementów na obrzeżach. Te elementy mogą być miniaturowymi centrami danych, pomieszczeniami operatorów telekomunikacyjnych lub specjalnymi serwerami umieszczenymi w stacjach nadawczych i fabrykach. Zażadania użytkowników nie muszą już przemieszczać się na długie odległości do centralnego serwera w chmurze, ale są inteligentnie przekierowane do najbliższego i najbardziej odpowiedniego elementu na obrzeżu, gdzie są przetwarzane i odpowiadane.

Polecamy lekturę. Detaljny opis technologii przyspieszania na obramowaniu: jak wykorzystać serwery położone na obramowaniu sieci do zwiększenia szybkości dostępu do stron internetowych i aplikacji na całym świecie。

Podstawowe komponenty technologiczne i procesy pracy

Typowy system do przyspieszania obliczeń na marginesie składa się z kilku kluczowych komponentów: węzłów na marginesie, systemu inteligentnego planowania, pamięci cache na marginesie oraz silnika obliczeń na marginesie.

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 →

Gdy użytkownik wysyła żądanie, system inteligentnego planowania (zwykle oparty na globalnym równowagowaniu obciążenia i real-time informacjach o stanie sieci) interweniuje najpierw. Na podstawie adresu IP użytkownika, stanu sieci, obciążenia serwerów położonych na periferii sieci oraz stanu cache zawartości system dynamicznie wybiera najbardziej odpowiedni serwer położony na periferii. Jeśli żądanie dotyczy statycznej lub można zczerpać z cache zawartości (np. zdjęć, wideo, statycznych plików stron internetowych), serwer położony na periferii może od razu udostępnić tę zawartość z lokalnego cache, co umożliwia odpowiedź w ciągu kilku milisekund.

W przypadku obowiązujących wymagań dotyczących dynamicznego przetwarzania danych, uruchamia się silnik obliczeń na periferii (edge computing engine). Pozwala on na wykonywanie lekkich funkcji lub aplikacji w formie kontenerów na nodach położonych na periferii sieci. Można to wykorzystać do w czasie rzeczywistym filtrowania i agregacji danych ze sensorów w chmurze IoT, szybkiego przekodowania strumów wideo lub dodawania wodnych znaków (watermarków) z użyciem technologii AI, a także do weryfikacji tożsamości użytkowników. Po zakończeniu przetwarzania do centralnego chmura są przesyłane tylko niezbędne, uproszczone dane, co znacząco zmniejsza zużywanie przepustowości łącza i obciążenie samego chmura. Istotą całego procesu jest zasada “dane nie przemieszczają się, obliczenia są wykonywane na miejscu” lub “obliczenia są przeprowadzane najpierw, a dane są uproszczone”, co umożliwia przenoszenie zdolności obliczeniowych wprost do punktów styku z użytkownikami.

Główne zalety wynikające z przyspieszenia krawędziowego

Wdrożenie technologii przyspieszania transmisji danych na poziomie klienta („edge acceleration”) może przynieść przedsiębiorstwom i końcowym użytkownikom wiele wymiernych korzyści, które stanowią kluczową motywację dla szybkiego rozwoju tego obszaru.

Niesamowicie niskie opóźnienia i wysoka szybkość reakcji.

To najbardziej bezpośredni i wyraźny korzyść technologii przyspieszania transmisji danych na granicach sieci. Skrócenie fizycznego odległości bezpośrednio wpływa na zmniejszenie czasu potrzebnego do przekazania informacji. Dla aplikacji wymagających wysokiej szybkości reakcji, takich jak gry w chmurze, współpraca w systemach autonomicznego sterowania, operacje na odległość czy transakcje finansowe w wysokich częstotach, zmniejszenie opóźnienia z kilkudziesięciu lub kilkuuset milisekund do zaledwie dziesięciu milisekund lub nawet mniej oznacza istotny skok w jakości użytkowniczego doświadczenia – z poziomu “akceptowanego” na poziom “bezproblemowego i płynnego”. To również techniczne warunki niezbędne do realizacji wielu inteligentnych rozwiązań.

Polecamy lekturę. Technologia przyspieszania na krawędzi — jak wykorzystać węzły krawędziowe do poprawienia globalnej wydajności sieci.。

Znaczące zmniejszenie kosztów przepustowości łącza oraz obciążenia na serwerach centralnych

W tradycyjnym modelu wszystkie dane wejściowe (np. strumienie wideo z setek kamer w zakładzie przemysłowym w ciągu całego dnia, wyniki pomiarów z tysięcy urządzeń IoT w mieście) muszą być bez wyjątku przekazywane do centralnego chmurnego serwera. To powoduje dużego obciążenia łącza internetowego i generuje wysokie koszty. Aby to zmienić, używa się technologii przyspieszania obliczeń na poziomie „brzegu” („edge computing”), które umożliwiają przetwarzanie danych w miejscu ich generowania – przekazuje się tylko istotne informacje lub dane o wyjątkowych zdarzeniach. Na przykład kamery monitoringu wysyłają tylko kilka sekund kluczowych nagranych wideo w momencie wykrycia niepokojnego zachowania, zamiast całego strumienia wideo z 24 godzin. Dzięki temu zmniejsza się potrzeba przepustowości łącza (o ponad 601 TB/s) oraz koszty przechowywania i obsługi danych w chmurze.

Poprawiona niezawodność i ochrona prywatności danych

Architektura rozprostowana jest z natury wysoce dostępna (highly available). Nawet jeśli doszło do awarii na jakimś nodzie na periferii lub w lokalnej sieci, system inteligentnego planowania może bezproblemowo przekierować ruch na inne dostępne elementy sieci, co gwarantuje ciąłość obsługi i zapobiega globalnemu wykryciu usług spowodowanemu awarią w centralnym chmurze. Ponadto dane są przetwarzane lokalnie na poziomie periferii, więc informacje poufne (np. osobiste dane identyfikacyjne, dane produkcyjne) nie muszą opuszczać lokalnej sieci lub określonej strefy. To pomaga firmom lepiej przestrzegać regulacje dotyczące suwerenności i prywatności danych, takie jak Europejska Regulacja Ochrony Danych (GDPR) lub Chiński Zakon o Ochronie Danych Osobowych, tworząc dodatkowy element bezpieczeństwa.

Obsługa dużego liczby połączeń z terminalami

Wizja Internetu Rzeczy to połączenie wszystkich przedmiotów. Szacuje się, że do 2026 roku liczba aktywnych urządzeń w ramach Internetu Rzeczy na świecie osiągnie biliony. Centralizowane architektury chmur nie są w stanie poradzić z tak dużym obciążeniem, jakim jest jednoczesne połączenie wielu urządzeń, komunikacja pomiędzy nimi oraz ich zarządzanie. Node’y na periferii, jako lokalne centra koordynacji i kontroli, mogą efektywnie zarządzać połączeniami urządzeń w danym obszarze, wykonywać procedury autentyzacji, przekształcać protokoły oraz wysyłać instrukcje, co umożliwia wdrożenie dużych, wysoko zagęszonych rozwiązań bazujących na Internetie Rzeczy.

Główne scenariusze zastosowania przyspieszania na krawędzi

Technologia przyśpieszania na krawędzi nie jest wytworem fantazji – ona w istocie znacząco zmienia model operacji i doświadczenie użytkowników w wielu branżach.

Interaktywna rozrywkowa i mediowa dystrybucja

W obszarach transmisji wideo w czasie rzeczywistym, dużych gier online oraz usług nadawania wideo w wysokiej rozdzielczości (HD), przyspieszenie na poziomie „edge” (na granicy sieci) odgrywa kluczową rolę w zapewnieniu płynnego doświadczenia użytkowników. Poprzez wcześniejsze ustawienie popularnych treści w pamięci cache na nodach położonych blisko użytkowników, można natychmiast zacząć odtwarzanie bez żadnych przerywów lub opóźnień. W przypadku gier w chmurze każdy rozkaz wydaný przez gracza musi zostać natychmiast przesłany do serwera i powrócić w postaci odpowiedzi w postaci obrazu. Nody położone na poziomie „edge” przeprowadzają obliczenia wymagające dużych zasobów obliczeniowych w miejscu, najbliższym do gracza, co umożliwia bezproblemowe granie w wysokiej jakości w gry typu 3A na urządzeniach mobilnych.

Przemysłowa sieć i inteligentna produkcja

W inteligentnych fabrykach setki sensorów i kamer na linii produkcyjnej generują ogromne ilości danych w czasie rzeczywistym. Poprzez wdrożenie bramek obliczeniowych typu „edge computing” można w realnym czasie monitorować stan urządzeń, wykonywać wizualną kontrolę jakości produktów oraz analizy związane z predyktywną konserwacją. Gdy wykryje się zużycie narzędzi lub nieprawidłowe montowanie części, system może wydać komendę na zatrzymanie produkcji w ciągu milisekund, aby uniknąć produkcji niezadowalających produktów oraz uszkodzeń sprzętu. Dodatkowo do chmury na poziomie grupy są przekazywane tylko informacje ogólne o produkcji oraz dane dotyczące efektywności działania urządzeń (OEE – Overall Equipment Efficiency), co zapewnia efektywną administrację i bezpieczeństwo danych.

Polecamy lekturę. Odkryj technologię przyspieszania na krawędzi: jak wykorzystać obliczenia na krawędzi do poprawienia globalnej wydajności sieci i aplikacji.。

Mieasta inteligentne i transport

Inteligentna współpraca świetłów drogowych, wymiana informacji pomiędzy samochodami autonomicznymi a urządzeniami znajdującymi się na obwodnicy, a także analiza nagrywanych w publicznych obszarach materiałów wideo wymagają bardzo niskiej latencji oraz możliwości podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Nodey obliczeniowe typu „edge computing” są rozmieszczane na skrzyżowaniach lub w centrach obszarowych i mogą w czasie rzeczywistym przetwarzać dane pochodzące z wielu kamer i sensorów. Dzięki temu można optymalizować pracę świetłów drogowych, wykrywać wypadki drogowe i automatycznie uruchamiać sygnały ostrzegawcze, a także udostępniać samochodom autonomicznym informacje o drodze na odległości przekraczającej ich zasięg widzenia. To wszystko sprawia, że miasto funkcjonuje efektywniej, a ruch na drogach jest bezpieczniejszy.

Handel detaliczny i finanse

W sektorze detalicznym urządzenia umieszczone na periferii supermarketów mogą w czasie rzeczywistym analizować ruch klientów, identyfikować najpopularniejsze obszary i natychmiast wysyłać personalizowane reklamy na ekranach digitalnych znajdujących się w bliskiej od nich odległości. W branży finansowej urządzenia perifericzne w placówkach bankowych mogą szybko przeprowadzać procedury identyfikacji biometrycznej (np. płatności przy użyciu twarzy), realizując weryfikację lokalnie, bez konieczności wysyłania danych do centralnego bazu danych – co jest szybkie i bezpieczne. Urządzenia perifericzne w firmach z sektora finansów mogą też umożliwić systemom transakcji wysokoczęstotliwych dostęp do informacji rynkowych oraz szybszą realizację zamówień.

Fundamenty dla budowy następnego pokolenia wysokiej wydajności sieci

Przyspieszenie na granicach nie jest tylko odrębną technologią, lecz stanowi kluczowy element przyszłej architektury sieci – systemu współpracy chmury, brzegu i klienta. To istotna podstawa dla budowy wysokiej wydajności, inteligentnych i adaptywnych sieci.

Głęboka integracja z sieciami 5G/6G

Sieć 5G promuje komunikację o wyjątkowo wysokiej niezawodności i niskim opóźnieniu, a także komunikację na dużą skalę pomiędzy urządzeniami typu “maszyny”. Realizacja obietnic dotyczących wydajności tej sieci w dużej mierze zależy od technologii obliczeń na granicy sieci (ang. edge computing). Standardy dotyczące wielu dostępów do zasobów obliczeniowych na granicy sieci są właśnie stworzone po to, aby umożliwić włączenie potęgi obliczeniowej w struktury sieci 5G. W przyszłości stacje bazowe same będą dysponować większą mocą obliczeniową, a technologia segmentacji sieci (ang. network slicing) pozwoli przydzielać specjalne, wysokiej jakości zasoby sieciowe konkretnym aplikacjom działającym na granicy sieci, co umożliwi dostawę usług, łączących elementy “połączenia” i „obliczeń” w jednym rozwiązaniu.

Distribuowane wykorzystanie technologii sztucznej inteligencji

Modely sztucznej inteligencji, szczególnie procesy rozumowania, coraz częściej przenoszą się z chmury na “brzeg” – na urządzenia znajdujące się w bliskiej odległości od źródeł danych. Uruchomienie modeli AI bezpośrednio na tych urządzeniach do celów takich jak rozpoznanie obiektów czy aktywacja za pomocą głosu nazywane jest “inteligencją na poziomie terminalu”. Jednak w przypadku złożonych zadań wymagających dużych zasobów obliczeniowych, urządzenia na poziomie terminalu są ograniczone pod względem energii i mocy obliczeniowej. Nodey na brzegu stanowią idealne rozwiązanie: posiadają większą moc obliczeniową niż urządzenia na poziomie terminalu i są bliżej źródeł danych niż chmura. Można na nich rozmieszczać modele AI, które przeprowadzają współpracujące analizy i procesy rozumowania danych pochodzących z kilku urządzeń, umożliwiając tak bardziej inteligentne decyzje na miejscu. Na przykład obrazy z kilku kamer w supermarketach są agregowane i analizowane na serwerach na brzegu, co umożliwia dokładniejszą liczbę osób oraz analizę ich zachowania.

Tworzenie adaptywnych i samouzdrawiających się sieci

Sieć przyszłości musi mieć możliwość percepcji, analizy, podejmowania decyzji oraz wykonywania działań. Poprzez rozmieszczanie detektorów i kontrolerów na obramowaniu sieci, w połączeniu z analizą zaawansowanej sztucznej inteligencji, sieć może w czasie rzeczywistym monitorować stan ruchu, ograniczenia w wydajności oraz zagrożenia bezpieczeństwa. Node’y na obramowaniu sieci mogą samodzielnie wykonywać określone strategie – na przykład lokalnie filtrować nieprawidłowy ruch, dynamycznie dostosowywać trasy transmisji danych w zależności od wymagań aplikacji oraz szybko zmieniać ich w przypadku awarii na niektórych elementach sieci. Dzięki temu sieć będzie automatyzowana i inteligentnie zarządzana, co poprawi jej odporność na awarie oraz jakość obsługi użytkowników.

Podsumowanie.

Technologia przyspieszania na granicy (ang. Edge Acceleration) znacząco zmieniła model dostawy usług cyfrowych, poprzez rozprostowanie zasobów obliczeniowych i pamięci w obrębie sieci. Rozwiązuje kluczowe problemy, takie jak opóźnienia, przepustowość, bezpieczeństwo danych oraz liczba połączeń, co stanowi niezbędne wsparcie dla takich kluczowych sektorów jak rozrywką interaktywną, produkcją przemysłową oraz smart cities. Jako inteligentne pośrednictwo łączące moc obliczeniowa w chmurze z urządzeniami końcowymi, technologia przyspieszania na granicy nie tylko pomaga w poprawieniu doświadczenia użytkowników obecnych aplikacji, ale stanowi także fundament dla ery interakcji w czasie rzeczywistym i inteligencji we wszystkich aspektach życia. Z rozpowszechnieniem technologii 5G/6G oraz dalszym rozwojem sztucznej inteligencji, system współpracy pomiędzy chmurą, urządzeniami na granicy i klientami będzie coraz bardziej dojrzały, a technologia przyspieszania na granicy stanie się kluczowym elementem budującym nową generację cyfrowego świata o wysokiej wydajności, dużej niezawodności i adaptacyjności.

FAQ – najczęściej zadawane pytania.

Czy przyspieszenie obsługi na krawędzi (edge acceleration) i sieć dystrybucji treści (content delivery network) to to samo?

Nie jest to dokładnie to samo, ale CDN (Content Delivery Network) można uważać za specyficzny rodzaj lub prekursora technologii szybkiego dostarczania treści na odległe lokalizacje. Tradycyjne CDN skupiają się głównie na kierowaniu i magazynowaniu treści statycznych, takich jak zdjęcia, materiały wideo oraz pliki stron internetowych, z zamiarem przyspieszenia procesu ich pobierania przez użytkowników.

Przyspieszenie na poziomie „marginalnych” („edge acceleration”) to bardziej złożony koncept, który obejmuje nie tylko możliwości cacheowania oferowane przez CDN, ale także nacisk na dostarczanie mocy obliczeniowej na lokalnych, „marginalnych” nodach. To oznacza, że można wykonywać logikę biznesową, przetwarzać dane, realizować procesy rozumienia sztucznej inteligencji oraz inne dynamiczne zadania w miejscu najbliższym użytkownikowi. Jest to idealne rozwiązanie dla złożonych aplikacji wymagających interakcji i obsługi w czasie rzeczywistym.

Czy wdrożenie rozwiązań do przyspieszania działania systemów na poziomie „edge” znacząco zwiększy złożoność architektury IT?

Rzeczywiście pojawia się nowy wymiar zarządzania, ale dojrzałe platformy obliczeń na krawędzi starają się to ułatwić. Dzięki zastosowaniu technologii typu kontenerizacji, jednolitego narzędzia do planowania rozwoju aplikacji oraz modelu “infrastruktura jako kod” („Infrastructure as Code”) przedsiębiorstwa mogą centralnie zarządzać rozprostowanymi urządzeniami na krawędzi – wliczając ich rozstawianie, monitorowanie i aktualizacje – w taki sam sposób, jak to robią z klastrami w chmurze.

Złożoność przeniosła się z poziomu obsługi i konserwacji sprzętu na poziom zarządzania definiowanego przez oprogramowanie. Dla użytkowników współpraca z dostawcami platform na periferii, którzy oferują globalną dostępność, jest skutecznym sposobem na szybkie uzyskanie niezbędnych możliwości przy jednoczesnym kontrolowaniu poziomu złożoności.

Dane są przetwarzane na granicy sieci („na marginesie”), więc jak zapewnić ich bezpieczeństwo i spójność?

Bezpieczeństwo na obrębie periferii opiera się na strategii “zabezpieczenia wielu poziomów” (ang. „multi-level defense”). W skład tej strategii wchodzą m.in.: bezpieczne uruchomienie sprzętu na poziomie hardware oraz środowiska zaufania (ang. „trusted execution environment”), które gwarantują, że same urządzenia periferii są bezpieczne; lekkie firewale i systemy detekcji intruzji; szyfrowanie danych w trakcie transmisji oraz w stanie spoczynku; a także surowe procedury autentyfikacji użytkowników i kontroli dostępu do zasobów.

Aby uzyskać spójność danych, zwykle stosuje się strategię obsługi asynchronicznej. Node’y na periferii obsługują żądania w czasie rzeczywistym, a wyniki można synchronizować z centralnym bazem danych w chmurze w sposób asynchroniczny. W przypadku kluczowych danych, dla których wymagana jest wysoka spójność, można użyć technologii baz danych rozprostrowanych lub mechanizmów arbitrażu w chmurze centralnej. Podczas projektowania architektury konieczne jest dokonanie wyboru pomiędzy spójnością, dostępnością i odpornością na awarie pomiędzy poszczególnymi częściami systemu, uwzględniając wymagania biznesowe.

Które typy firm lub aplikacji najbardziej potrzebują prioritetowego uwzględnienia rozwiązania szybkiego przetwarzania danych na brzegu sieci (edge acceleration)?

Aplikacje i przedsiębiorstwa charakteryzujące się poniższymi cechami odniosą największe korzyści z przyspieszenia na poziomie krawędzi sieci: 1. Aplikacje wyjątkowo wrażliwe na opóźnienia, np. gry w chmurze, współpraca w czasie rzeczywistym i zdalne sterowanie. 2. Scenariusze związane z Internetem rzeczy i analizą wizualną wymagające przetwarzania ogromnych ilości danych z urządzeń końcowych lub strumieni wideo. 3. Globalne przedsiębiorstwa, których użytkownicy są rozproszeni po całym świecie i które chcą zapewnić spójną, wysokiej jakości obsługę wszystkim klientom. 4. Branże podlegające ścisłym regulacjom w zakresie lokalizacji danych i ochrony prywatności, np. finanse, opieka zdrowotna i sektor publiczny. 5. Przedsiębiorstwa, które chcą ograniczyć koszty przesyłania dużych ilości surowych danych z urządzeń końcowych do chmury.