Как ускорение на периферии изменит распространение контента и работу приложений в режиме реального времени в эпоху 5G?

С распространением сетей 5G такие характеристики, как высокая пропускная способность, низкая задержка и возможность обеспечения большого количества подключений, стимулируют изменения в цифровом мире беспрецедентными темпами. Однако ускорение работы только основной части сети недостаточно для полного раскрытия потенциала технологии 5G. Физическое расстояние между центрами обработки данных, проблемы с загруженностью сетей и нагрузкой на каналы связи по-прежнему ограничивают качество пользовательского опыта. В связи с этим появилась технология ускорения данных на периферии (edge acceleration), которая перемещает процессы обработки, хранения данных и передачи контента из удаленных облаков ближе к пользователям и конечным устройствам, тем самым становясь ключевым элементом для оптимизации распределения контента и обеспечения работы реально временных приложений в эпоху 5G.

Основные принципы и техническая архитектура ускорения на периферии.

Технология ускорения передачи данных по границам сети (edge acceleration) представляет собой не отдельную технологию, а комплекс дистрибутивных решений, объединяющих сетевые, вычислительные и хранилищные ресурсы. Основная идея этой технологии заключается в использовании принципа “обслуживания из ближайшего источника” (proximity service) для преодоления традиционной модели

Традиционные системы распределения контента в значительной степени зависят от централизованных облачных данныхцентров. При обработке запросов пользователей данные должны проходить через длинные сетевые пути и множество маршрутизирующих узлов. Это не только увеличивает задержки (которые обычно превышают 100 миллисекунд), но и создает большую нагрузку на основные сетевые каналы, что может приводить к их перегрузке, особенно в периоды пикового трафика.

Рекомендуемое чтение Анализ технологий ускорения работы приложений на периферийных узлах: как повысить производительность и улучшить пользовательский опыт с помощью таких узлов。

Технология ускорения передачи данных на периферии решает эти проблемы путем создания распределенной сети периферийных узлов. Данная сеть состоит из узлов, размещенных в городских сетях, на базовых станциях или даже внутри предприятий. Эти узлы образуют своего рода “распределенное облако”, более близкое к пользователям.

CDN от bunny.net

Ежемесячные платежи начинаются всего от 1 доллара, при этом плата за услуги не скрывается. Среди особенностей - постоянное кэширование, мониторинг в реальном времени, защита от DDoS и бесплатные SSL-сертификаты, оптимизация для потокового видео и гибкая модель тарификации за использование.

Не требуется кредитная карта, бесплатная 14-дневная пробная версия

Посетите CDN bunny.net →

Cloudways Cloudflare Enterprise

Ценовой план Cloudflare для корпоративных CDN/WAF составляет 4,99 USD/месяц за домен для 5 доменов, включая 100 ГБ трафика, и 0,02 USD/ГБ за все, что сверх этого.

100 ГБ бесплатного трафика на домен

Доступ к Cloudways Cloudflare Enterprise →.

При получении запроса от пользователя система сначала использует технологии интеллектуального DNS-решения или анycast-маршрутизации для направления запроса к ближайшему по географическому положению или сетевой структуре краевому узлу. Если этот узел уже имеет необходимые данные в кэше или обладает необходимыми ресурсами для обработки запроса, он отвечает на него непосредственно, сокращая время ответа (RTT) с традиционных сотен миллисекунд до менее 10 миллисекунд. Если краевой узел не может обработать запрос, он пересылает его вышестоящему узлу или в центральную часть облачной сети, что обеспечивает эффективную механизму многоуровневой обработки данных.

Ключевые технологии, обеспечивающие эффективное функционирование таких систем, включают кэширование на периферии, обработку данных на периферии (edge computing) и программно-определяемые сети (Software-Defined Networking, SDN). Кэширование на периферии позволяет заранее хранить на узлах на периферии популярные контенты и статические ресурсы; обработка данных на периферии предоставляет возможность выполнять на этих узлах легкие программные модули или контейнеры для решения задач, требующих оперативных вычислений; SDN обеспечивает интеллектуальное управление сетевым трафиком и стратегиями маршрутизации, что гарантирует наилучшее направление запросов.

Переосмысление работы сетей распределения контента (CDN) и улучшение качества потокового медиа-воспроизведения

В условиях высокой пропускной способности сети 5G спрос пользователей на видео сверхвысокого качества и загрузку крупных файлов растет стремительно. Традиционные системы распределенного хранения контента (CDN) остаются эффективными, однако технология ускорения обработки данных на периферийных узлах сети позволяет значительно улучшить их работу (путем расширения их функционалов до уровня “сверхпериферийных систем CDN”), что приводит

Для сервисов видеостриминга, таких как прямые трансляции в форматах 4K/8K и интерактивный видеопросмотр, задержки и сбои в передаче данных являются основными проблемами. Технология краевого ускорения позволяет кэшировать фрагменты видео на базовых станциях или узлах, расположенных ближе к зрителям. Когда пользователь нажимает на кнопку воспроизведения, видеопоток не загружается с удаленных центральных серверов, а с узлов, находящихся на расстоянии всего нескольких километров от пользователя. Это не только сокращает время загрузки первой страницы видео до миллисекунд, но и значительно уменьшает задержки во время прямых трансляций: задержка при трансляциях крупных мероприятий снижается с десятков секунд до нескольких секунд.

Рекомендуемое чтение Полное руководство по технологии ускорения обработки данных на периферийных устройствах: принципы работы, ключевые преимущества и сценарии применения。

Что ещё важнее, это способствует более точному функционированию алгоритмов адаптивного выбора кодирования (ABR – Adaptive Bitrate). Плеер может быстрее запрашивать блоки видео различной пропускной способности в зависимости от реального состояния сети (включая условия на участках пути от крайних узлов сети до конечного устройства пользователя), что позволяет осуществлять переключение между разными уровнями качества изображения практически незаметно для пользователя, обеспечивая плавный и безупречный процесс воспроизведения видео.

Для сценариев загрузки крупных файлов, таких как программное обеспечение или пакеты обновлений для игр, технология ускорения данных на периферийных узлах также демонстрирует значительную эффективность. Благодаря высокой пропускной способности сети 5G пользователи могут получать файлы с ближайших периферийных узлов со скоростью, близкой к теоретическому пределу, что превращает процесс загрузки из затяжного в мгновенный. Это не только повышает удовлетворенность пользователей, но и обеспечивает разработчикам приложений более надежный способ распространения крупных обновлений.

Обеспечение возможностей для реального времени взаимодействия и использования приложений Интернета вещей

Если считать, что распределение контента представляет собой оптимизацию данных из прошлого с помощью технологий ускорения обработки на периферийных устройствах, то их влияние на приложения, требующие реального времени, касается как настоящего, так и будущего. Низкая задержка передачи данных по технологии 5G делает возможным использование приложений в реальном времени, а технологии ускорения обработки на периферии обеспечивают стабильность и качество их работы.

В области облачных игр каждая команда игрока должна быть отправлена на сервер в облаке, где после обработки и рендеринга изображение игры передается обратно в виде видеопотока. Любые сбои в сети могут привести к задержкам в выполнении команд и зависаниям изображения. После внедрения узлов распределенных вычислений серверы для рендеринга игр могут быть размещены на уровне столиц провинций или даже городов. Команды игроков достигают узлов распределенных вычислений за считанные миллисекунды, а отрендеренное изображение возвращается по наиболее короткому маршруту, что позволяет обеспечить такую же скорость отклика, как при использовании локального компьютера. Таким образом, становится реальностью предоставление игр высокого качества без использования традиционных игровых хостов.

В сценариях применения промышленного Интернета вещей и удаленного управления – таких как удаленная хирургия, совместная работа автономных систем, управление манипуляторами на производственных предприятиях – требования к задержкам передачи данных крайне строгие (обычно они составляют от 1 до 10 миллисекунд). Если все данные сначала передавать в центральный облачный сервис для обработки, а затем возвращать полученные команды, невозможно обеспечить ни низкую задержку, ни высокую надежность системы. Технология ускорения обработки данных на периферии позволяет анализировать и обрабатывать информацию непосредственно на месте – на гигибридных шлюзах на производстве, на дорогах или в медицинских учреждениях – с достижением мгновенных реакций. При этом необходимые агрегированные данные передаются в центр только асинхронно, что обеспечивает соблюдение требований к оперативности и безопасности.

Кроме того, в крупных многопользовательских онлайн-собраниях, а также в приложениях для социального взаимодействия и сотрудничества с использованием технологий VR/AR технология ускорения данных на периферийных устройствах позволяет обрабатывать потоки аудио- и видеоинформации в реальном времени (включая их кодирование, декодирование, синтез и распределение с минимальными задержками). Благодаря этому участники, расположенные по всему миру, могут ощ

Рекомендуемое чтение Технология периферийного ускорения: как оптимизировать производительность сайта и пользовательский опыт с помощью периферийных вычислений。

Существующие вызовы и тенденции развития в будущем

Несмотря на большие перспективы развития технологий ускорения данных на периферийных устройствах, их массовое внедрение и эксплуатация по-прежнему сопряжены с рядом технических и нетехнических проблем.

Во-первых, это сложность и высокая стоимость инфраструктуры. Создание обширной сети эдж-узлов с стабильными показателями производительности требует значительных первоначальных инвестиций: приобретения оборудования, размещения серверов в центрах обработки данных, настройки сетевых связей и т. д. Операторы связи, поставщики облачных услуг и сервисов типа CDN пытаются распределить эти затраты путем совместного строительства и использования ресурсов, однако модели ведения бизнеса в этой сфере все еще требуют дальнейшего развития и уточнения.

Во-вторых, существуют сложности с управлением, связанные с распределенной архитектурой. Как обеспечить единое управление тысячами распределенных крайних узлов, а также автоматизированное развертывание, мониторинг, обслуживание и обновление приложений – это серьезный вызов для существующих централизованных систем обслуживания. Решения в этом направлении включают использование фреймворков краевых вычислений на основе Kubernetes и интеллектуальных технологий управления (AIops).

Проблемы безопасности и конфиденциальности также выделяются особенно ярко. Увеличение количества узлов означает увеличение возможностей для атак; физическая защита периферийных узлов, по сравнению с центрами обработки данных, является более слабой. Кроме того, вопросы суверенитета над данными и соблюдения правил конфиденциальности при их обработке на периферии требуют четкой правовой основы и технических решений (например, систем надежной выполнения программ на периферийных узлах) для обеспечения их безопасности.

В заключение следует упомянуть смену парадигмы при разработке приложений. Разработчикам необходимо адаптироваться к распределенным краевым архитектурам, перепроектировать свои приложения с использованием микросервисов или бессостоятельных функций, а также решить, какие компоненты должны работать на краевых узлах, а какие – в центральных облачных средах. Это приводит к увеличению сложности процесса разработки.

Оглядываясь в будущее, технологии ускорения обработки данных на периферийных устройствах будут ещё более тесно интегрированы с технологиями 5G и искусственного интеллекта. Модели искусственного интеллекта будут широко использоваться для обработки данных на периферии, обеспечивая их реальное время интеллектуальной обработки. Вычислительные ресурсы на периферии также станут общедоступными через стандартизированные API, что позволит различным приложениям легко их использовать. Кроме того, тенденцией будет слияние вычислительных и сетевых ресурсов: сети будут динамически распределять вычислительные мощности в соответствии с потребностями приложений, что приведёт к повышению уровня обслуживания с простого предоставления соединения до

резюме

В эпоху 5G технология ускорения обработки данных на периферии сети превратилась из вспомогательного инструмента в ключевой компонент цифровой инфраструктуры. Благодаря размещению процессов обработки и контента непосредственно на краях сети значительно улучшились эффективность распределения контента и плавность работы сервисов потокового вещания. Это стало незаменимым фактором для таких передовых приложений, как облачные игры, промышленные интернет-системы и системы реального времени. Несмотря на существующие трудности в области развертывания, управления и обеспечения безопасности, по мере совершенствования технологий и развития соответствующей экосистемы взаимодействие технологий ускорения данных на периферии и 5G будет продолжать укрепляться, что сделает их основными движущими силами реального времени, интеллектуализации и иммерсивных пользовательских опытов в цифровом обществе. Это позволит сделать данные и вычислительные ресурсы по-настоящему “доступными для всех”.

Часто задаваемые вопросы

В чем разница между краевым ускорением и традиционными CDN?

Традиционные системы CDN (Content Delivery Networks) сосредоточены в основном на кэшировании и распространении статического контента. Узлы таких систем обычно размещаются в серверных центрах крупных операторов связи на уровне провинций или в ключевых городах. Основная цель использования CDN — ускорение процесса загрузки контента пользователями.

Модель ускорения данных на периферии представляет собой углубление и расширение концепции CDN (Content Delivery Network). Узлы этой системы размещаются ближе к источникам передачи данных – в точках сбора информации в городских сетях, на стороне базовых станций или даже в предприятиях. Они не только кэшируют статические данные, но и обеспечивают вычислительные ресурсы. Цель такого подхода – не только ускорение передачи контента, но и создание подходящей среды для работы реальных временных приложений, требующих низкой задержки в обработке данных. Эту модель можно рассматривать как сочетание технологий CDN и периферийных вычислений (edge computing).

Как технология ускорения передачи данных по краям сети (edge acceleration) снижает её задержку?

Технология ускорения данных на локальных ресурсах (edge acceleration) снижает задержки как с точки зрения физического расстояния между сервером и пользователем, так и с точки зрения маршрута передачи данных в сети. Физически сервер находится ближе к пользователю, что значительно сокращает время передачи световых сигналов. С точки зрения сетевого маршрута запросы пользователей не проходят через загруженные основные сетевые каналы и не требуют множества пересылок; взаимодействие происходит непосредственно в локальной сети, что уменьшает время ожидания и обработки данных. В результате совокупного воздействия этих факторов конечная задержка передачи данных может быть снижена с нескольких сотен миллисекунд до десяти миллисекунд или даже меньше.

Какие отрасли или приложения наиболее нуждаются в местном ускорении (edge acceleration)?

Индустрии и приложения, крайне чувствительные к задержкам или работающие с огромными объемами данных, наиболее нуждаются в технологиях ускорения обработки данных на периферийных устройствах (edge acceleration). Типичные примеры включают: облачные игры и технологии AR/VR, крупномасштабные сети Интернета вещей (например, автомобильные сети и умные фабрики), передачу сверхвысококачественного интерактивного видео в реальном времени, обмен аудио- и видеоданными в реальном времени, а также высокочастотные транзакции в финансовых технологиях. Во всех этих случаях уменьшение задержек даже на уровне миллисекунд может привести к качественному улучшению

Применение сервисов ускорения передачи данных через маршруты на периферии сети приведет к значительному увеличению затрат?

Это зависит от конкретной бизнес-модели. На начальном этапе, из-за инвестиций в инфраструктуру, затраты могут быть довольно высокими. Однако с точки зрения общей стоимости владения (TCO – Total Cost of Ownership) и бизнес-эффективности, такие решения могут снизить расходы. Например, они уменьшают объем трафика, направляемого на исходные серверы, тем самым экономя на затратах на ширину полосы пропускания в центральных облачных сетях; улучшение пользовательского опыта способствует увеличению удержания клиентов и доходов; в сценариях использования Интернета вещей локальная обработка данных сокращает расходы на передачу данных и затраты на обработку в облаке. Поставщики услуг обычно предлагают модель оплаты по объему использования, что позволяет компаниям гибко контролировать свои расходы.

Как защищены пограничные узлы?

Это ключевая проблема, с которой сталкивается отрасль. Для обеспечения безопасности применяются многоуровневые меры: На уровне аппаратного обеспечения усиливаются меры физической защиты краевых серверов и контроль их надежного запуска; На уровне программного обеспечения используются технологии изоляции контейнеров и микроизоляции для обеспечения безопасности между приложениями; На уровне данных применяется шифрование на всех этапах передачи данных, а при обработке на краевых узлах также используются среды надежного выполнения (TEE – Trusted Execution Environments) для защиты конфиденциальности информации; На уровне обслуживания и управления системой осуществляется централизованное управление политиками безопасности, а также работа платформ для реального времени по обнаружению и реагированию на угрозы с целью мониторинга состояния безопасности всех краевых узлов.