Обзор технологии ускорения на периферии: как использовать периферийные вычисления для повышения производительности сети и улучшения пользовательского опыта.

Что такое краевое ускорение

Маржинальное ускорение (edge acceleration) – это технологическая архитектура, предполагающая распределенное размещение ресурсов (обработки, хранения данных и сетевых услуг) из традиционных централизованных данныхых центров в физические точки, находящиеся ближе к пользователям или источникам данных (т. е. на “маргинах сети”). Основная идея этой концепции заключается в выполнении операций непосредственно в месте их необходимости, что позволяет сократить расстояние передачи данных и задержки в сети, тем самым значительно улучшая скорость отклика сетевых приложений и качество пользовательского опыта.

Традиционная сетевая архитектура основана на модели “центр-периферия”: все пользовательские запросы проходят через длинные сетевые каналы, достигают центральных данныхцентров, расположенных в нескольких географических точках, где происходит их обработка, после чего результаты возвращаются пользователям. Такой двунаправленный процесс неизбежно приводит к задержкам в передаче данных. Технология ускорения работы сетей на периферии позволяет размещать сервисы на узлах, расположенных по всему миру, тем самым приближая процесс обработки к пользователям.

Основные компоненты технологии ускорения работы приложений на краях экрана (edge acceleration):

Реализация технологии ускорения обработки данных на периферии зависит от трех ключевых компонентов: периферийных узлов, периферийных сетей и платформ для периферийных вычислений.

Крайние узлы представляют собой миниатюрные центры обработки данных или серверы, размещенные в районах с высокой плотностью пользователей (например, в интернет-переключающих центрах, точках сбора городских сетей). Они выполняют функции “нервных окончаний” сети, отвечая за прием и обработку запросов от пользователей, находящихся в непосредственной близости от этих узл

Маржинальная сеть представляет собой высокоскоростную сеть с низкой задержкой, которая обеспечивает связь между расположенными в разных местах узлами, а также между этими узлами и центральным облаком. Это позволяет узлам эффективно сотрудничать друг с другом.

Платформа расчётов на периферии представляет собой программный слой, работающий на узлах периферийных сетей. Она обеспечивает такие возможности, как контейнеризованное развертывание приложений, выполнение функциональных вычислений, кэширование данных и реализацию мер безопасности, что позволяет разработчикам легко перемещать логику приложений на уровень периферийных узлов сети.

Различия между технологией ускорения передачи данных на границе сети (edge acceleration) и системами распределенного хранения контента (CDN – Content Delivery Network):

Многие люди путают технологию ускорения передачи данных (edge acceleration) с сетями распределения контента (Content Delivery Networks, CDN). Хотя между ними и существует некоторое сходство, есть и существенные различия. Сети CDN в первую очередь предназначены для кэширования и распределения статического контента – изображений, видео, файлов CSS/JS и т. д. Их основная цель – обеспечение более быстрой доставки этого контента пользователям.

Рекомендуемое чтение Глубокий анализ технологий ускорения на периферии: как использовать расчеты на периферии для повышения производительности приложений и улучшения пользовательского опыта。

Концепция краевого ускорения (edge acceleration) является более широкой; она не ограничивается лишь кэшированием статического контента. Более важно то, что такие системы способны выполнять логику приложений, обрабатывать динамические запросы, осуществлять аутентификацию пользователей и обрабатывать данные в реальном времени. Можно сказать, что CDN (Content Delivery Network) представляет собой конкретное применение технологий краевого ускорения в области распределения контента. Современные платформы краевого ускорения превратились в полнофункциональные распределенные вычислительные среды, способные поддерживать сложные и персонализированные сценарии использования.

Как ускорение на периферии повышает производительность приложений?

Ускорение работы приложений на границах сети (т. е. в местах, где сетевые соединения наиболее ограничены) оказывает мгновенное и многогранное влияние на их производительность. Основные преимущества этого подхода заключаются в снижении задержек, уменьшении затрат на передачу данных и повышении надеж

Значительно снизить задержку в сети.

Задержка является одним из ключевых факторов, влияющих на пользовательский опыт, особенно в таких сценариях, как онлайн-игры, видеоконференции, реальное время сотрудничества и финансовые транзакции, где даже разницы в миллисекундах имеют решающее значение. Согласно законам физики, существует предел скорости передачи данных по оптиковолокну, и расстояние является основной причиной задержек.

Технология ускорения обработки запросов на периферии позволяет размещать сервисы на узлах, находящихся всего в нескольких десятках или даже километрах от конечных пользователей. Благодаря этому запросы пользователей не нужно отправлять на расстояние в тысячи километров до центральных серверных пунктов. Например, запросы пользователей из Шанхая могут обрабатываться непосредственно на узлах, расположенных в Шанхае, без необходимости их передачи в центральный дата-центр в Пекине. Это позволяет сократить время обработки запросов (RTT) с сотен миллисекунд до нескольких миллисекунд, обеспечивая мгновенные и практически незаметные для пользователя ответы.

Оптимизация использования пропускной способности канала связи и снижение затрат

Когда большое количество пользователей запрашивает один и тот же статический или динамический контент, и все запросы направляются на центральный облачный сервис, это создает огромную нагрузку на серверы-источники и пропускную способность каналов связи, что приводит к задержкам в обработке запросов и резкому увеличению затрат. Технология краевого ускорения (edge acceleration) позволяет хранить часто запрашиваемый контент в локальной кэше узлов или обрабатывать необходимые вычислитель

В сценариях с большим объемом данных, таких как потоки видео и загрузка программного обеспечения, данные передаются с узла, находящегося наиближе к пользователю. Это значительно снижает нагрузку на центральные узлы сети и давление на пропускную способность исходного сервера. Для предприятий это означает возможность существенно уменьшить расходы на использование трафика, оплачиваемые услугам облачных провайдеров. Кроме того, локализованная обработка данных уменьшает зависимость от дорогих международных линий связи или дальнемагистральных интернет-каналов.

Повышение доступности и надежности приложения

У централизованной архитектуры есть риск сбоя в одной точке. Если центральный дата-центр столкнётся с перебоями в работе сети, сбоем электроснабжения или DDoS-атакой, все пользовательские сервисы будут прерваны. Архитектура периферийной обработки по своей природе обладает высокой доступностью благодаря своей распределённой структуре.

Сотни и тысячи периферийных узлов по всему миру образуют гибкую сеть услуг. Даже в случае сбоя узла в определенном регионе система интеллектуального распределения трафика (на основе DNS или технологии Anycast) может мгновенно перенаправить пользовательские запросы на ближайший работоспособный узел, так что пользователь практически не замечает наличия проблемы. Кроме того, распределенная архитектура лучше защищена от крупномасштабных региональных сетевых атак.

Рекомендуемое чтение Ускорение на границе: переосмысление производительности сети и пользовательского опыта для высокоскоростных приложений нового поколения。

Ключевые технологии реализации ускорения работы на границах экрана (edge acceleration)

Для эффективной реализации механизмов ускорения передачи данных по краевым узлам сети недостаточно просто распределить серверы по разным местам; это требует использования ряда ключевых технологий.

Пограничные вычисления и функции как услуга

Это ключевая технология, позволяющая системам ускорения обработки данных перейти от кэширования контента к выполнению логических операций на периферийных узлах. Платформы для распределенных вычислений (на основе контейнеров или технологии WebAssembly) предоставляют разработчикам возможность размещать легкий, бессостоятельный код бизнес-логики (часто называемый “функциями” или “работающими процессами”) на узлах, расположенных по всему миру.

Когда поступает запрос от пользователя, ближайший к нему узел может немедленно выполнить этот код для обработки запроса: это может включать в себя предоставление персонализированных ответов от API, проведение тестов типа A/B, аутентификацию пользователя, оптимизацию изображений в реальном времени, проверку форм и т. д. Такой подход позволяет обеспечить “локальное завершение” обработки запроса, избегая необходимости длительного обращения к исходному серверу (реиндексации) ради выполнения небольших динамических операций.

Интеллектуальное распределение трафика и маршрутизация

Как точно и быстро направлять каждый запрос пользователя к наиболее подходящему краевому узлу (edge node) – вот что является основной задачей системы ускорения передачи данных через краевые узлы. Для решения этой задачи используются две технологии: распределение запросов на основе DNS-записей и маршрутизация по принципу Anycast.

Интеллектуальная система расписания, основанная на технологии DNS, анализирует IP-адрес пользователя для определения его географического положения и интернет-провайдера, после чего возвращает IP-адрес ближайшего к пользователю узла в физической и сетевой инфраструктуре. Более совершенные системы также в реальном времени отслеживают состояние работоспособности узлов и уровень их нагрузки, позволяя осуществлять динамическую настройку расписания.

Рекомендуемое чтение Анализ технологий ускорения работы приложений на периферийных устройствах: как использовать решения на основе периферийных вычислений для повышения производительности приложений и качества пользовательского опыта。

Технология Anycast позволяет нескольким узлам, расположенным в разных географических точках, использовать один и тот же IP-адрес. Протоколы маршрутизации Интернета автоматически направляют пакеты данных пользователей к узлу, находящемуся наиближе по топологии сети, что обеспечивает наилучший выбор маршрута на уровне сети и значительно ускоряет процесс установления соединения.

Краевые хранилища и базы данных

Для поддержки работоспособности приложений, требующих сохранения состояния данных в реальном времени, появились технологии краевого хранения информации и распределенных баз данных. Эти системы кэшируют данные или хранят их частично на узлах, расположенных на периферии сети, обеспечивая при этом сверхнизкую задержку при выполнении операций чтения и записи.

Например, существуют глобальные распределенные системы хранения данных типа KV-стораж, системы хранения объектов на периферии, а также решения, позволяющие синхронизировать данные между периферийными узлами и центральными базами данных. Благодаря этому становится возможным осуществлять на периферии такие операции, как управление пользовательскими сессиями, кэширование информации из корзин покупок, чтение персонализированных настроек и т. д., что дополнительно снижает задержки при получении данных.

Основные сценарии применения краевого ускорения

Технология ускорения работы на границах (edge acceleration) меняет способы предоставления услуг во многих отраслях; её применение является широким и глубоким.

Поддержка реального времени и медиасервисы

Это одна из самых ранних и важных областей применения технологий ускорения обработки данных на периферийных устройствах. Очень низкая задержка является ключевым фактором для успешной работы сервисов видеопотоковой передачи, онлайн-обучения, видеоконференций и облачных игр. Перенос логики кодирования видео, транскодирования, рендеринга и распределения медиафайлов на периферийные устройства позволяет обеспечить высочайшую плавность работы и реальное время взаимодействия м

Комментарии зрителей во время прямой трансляции, их взаимодействие через функцию совместного ведения разговора, а также каждая операция, выполняемая в сервисах облачных игр, зависят от способности краевых узлов обрабатывать данные практически в реальном времени. Это позволяет избежать неприятных задержек

Электронная коммерция и индивидуализированный пользовательский опыт

Электронные торговые сайты сталкиваются с огромным количеством одновременных запросов во время акций и распродаж. Технология краевого ускорения (edge acceleration) позволяет кэшировать статические ресурсы, такие как страницы с описанием товаров и изображения. Что ещё более важно, эта технология позволяет выполнять персонализированные процессы на уровне краевых серверов: в реальном времени генерировать списки рекомендуемых товаров, информацию о ценах (включая отображение сумм в местной валюте) и страницы с акционными предложениями в зависимости от реги

Проверка статуса входа пользователя и операции с корзиной покупок могут выполняться на периферийных устройствах, что обеспечивает бесперебойную работу ключевых транзакционных процессов даже при больших объемах трафика.

Интернет вещей (IoT) и обработка данных в реальном времени

В области Интернета вещей миллиарды датчиков и устройств постоянно генерируют огромные объемы данных. Передача всех этих данных в центральный облако для обработки является как нереальной, так и неэкономически выгодной. Технологии ускорения обработки данных на периферии позволяют осуществлять предварительную обработку, фильтрацию, агрегацию и анализ данных непосредственно на узлах, расположенных рядом с местами их генерации — например, на заводах, в складах или на улицах городов.

Например, интеллектуальные камеры осуществляют анализ видеопотока непосредственно на месте, передавая в облако только те фрагменты видео, в которых зафиксированы аномальные события (например, обнаружение угроз безопасности). Это значительно сокращает потребление пропускной способности сети и затраты на хранение данных, а также обеспечивает реакцию на события в миллисекундные срок

Корпоративная безопасность и соблюдение нормативов

Крайние узлы могут служить первой линией защиты при реализации корпоративных стратегий безопасности. Благодаря размещению на этих узлах веб-противовирусных систем (WAF), инструментов для снижения нагрузки от DDoS-атак и управления ботнетами злоумышленный трафик распознается и блокируется ещё до того, как он попадёт в основную сеть предприятия.

Кроме того, в регионах, где строго соблюдаются требования к суверенитету данных и конфиденциальности (например, когда запрещается вывоз данных за пределы страны), предприятия могут использовать локальные узлы для обработки данных пользователей, чтобы обеспечить соответствие процессов обработки и хранения данных местным законодательным нормам.

резюме

Технология ускорения данных на периферии интернета представляет собой важное направление эволюции архитектуры интернета от централизованной к распределенной модели. Она позволяет переместить вычислительные ресурсы ближе к точкам передачи данных, тем самым устраняя проблемы задержек, вызванные физическим расстоянием между узлами сети, и значительно повышая производительность приложений. Ее преимущества проявляются во многих сферах: снижении времени отклика, оптимизации использования пропускной способности каналов связи, повышении надежности систем. Эта технология уже нашла применение в таких областях, как реальное время, электронная коммерция, Интернет вещей

С распространением технологий 5G и Интернета вещей, а также с ростом числа приложений, требующих реального времени для обмена данными, спрос на сверхнизкую задержку и высокую надежность только будет увеличиваться. Ускорение обработки данных на периферии (edge computing) уже не является просто средством оптимизации производительности; оно становится основой для создания следующего поколения цифровых приложений. В будущем, благодаря постоянному улучшению возможностей платформ для периферийных вычислений, мы сможем наблюдать появление и работу всё большего количества полноценных приложений непосредственно на уровне пользователей, что позволит реализовать идеалы единого обслуживания, объединяющего области обработки данных в облаке и на периферии, и обеспечивающего интеллектуальное управление всеми процессами

Часто задаваемые вопросы

Означает ли функция ускорения обработки данных на периферийных устройствах (edge acceleration), что центральному облачному сервису больше не будет нужды?

Нет, это не так. Технология ускорения обработки данных на периферийных узлах (edge acceleration) и центральные облачные сервисы дополняют друг друга в рамках интегрированной архитектуры “облако-периферия-конечный пользователь” (cloud-edge-end). Периферийные узлы хорошо справляются с задачами, требующими низкой задержки, высокой конкурентоспособности и реального времени, а также с простыми логическими операциями; центральные облачные сервисы обеспечивают практически неограниченные вычислительные ресурсы, большой объем хранения данных, возможности для сложной массовой обработки данных и обучения на больших машинных нейронных сетях. Как правило, периферийные узлы занимаются обработкой данных в реальном времени, в то время как центральные системы отвечают за их сохранение, глобальную ко

Является ли миграция приложения на радиальную (эгзорцистическую) архитектуру сложной процедурой?

С развитием платформ для распределенных вычислений сложность процесса миграции значительно снизилась. Многие платформы предлагают пользователю интерфейс, аналогичный интерфейсу основных облачных сервисов для разработки. Для статических веб-сайтов и веб-приложений обычно достаточно изменить настройки DNS-решения, чтобы воспользоваться функциями глобальной скоростной обработки данных. Для приложений, требующих выполнения специальных логических операций на уровне распределенных вычислений, разработчики могут использовать знакомые языки программирования (JavaScript, Rust и др.) для создания так называемых “функций, выполняемых на уровне распределенных вычислений” (edge functions), а затем развертывать эти функции по всему миру с помощью простых инструментов командной строки или систем автоматизированного развертывания и тестирования (CI/CD). Сама платформа занимается управлением узлами, их масштабированием и обслуживанием.

Как технология ускорения обработки данных на краях экрана (edge acceleration) обеспечивает их консистентность и безопасность?

Что касается согласованности данных, в периферийных архитектурах обычно используется модель конечной согласованности (final consistency). Для данных, требующих высокой степени согласованности (например, платежных транзакций), запросы все равно направляются в центральную базу данных для обработки. Что касается данных, для которых допустима кратковременная несогласованность (например, кэша информации о товарных запасах), их обновление на периферийных узлах осуществляется с помощью механизмов асинхронной синхронизации.

С точки зрения безопасности, квалифицированные поставщики сервисов на базе технологии Edge Computing обеспечивают на всех узлах корпоративный уровень защиты: защиту от DDoS-атак, веб-аппаратные фильтры (WAF), шифрование данных по стандартам SSL/TLS, строгий контроль доступа и механизмы изоляции данных. Кроме того, поскольку данные временно хранятся на нескольких узлах, очень важно выбирать поставщиков с хорошей репутацией, соответствующих стандартам безопасности и нормативам.

Какова стоимость услуги ускорения передачи данных по границам сети?

Модели расчета затрат обычно основаны на принципе оплаты в зависимости от объема использования ресурсов: количества запросов, времени выполнения операций, объема выходящего трафика и объема данных, хранящихся в локальных («краевых») системах хранения данных. Для большинства приложений общая стоимость владения (Total Cost of Ownership, TCO) снижается благодаря значительному уменьшению объема трафика, направляемого на центральные облачные сервисы, а также снижению нагрузки на вычислительные ресурсы центрального облака. Эффект экономии особенно заметен для приложений, чувствительных к затратам на пропускную способность каналов связи. Рекомендуется в начале использовать бесплатные лимиты, предоставляемые поставщиками услуг, для проведения небольших тестов; после оценки эффективности работы приложения и изменений в затратах прин