Подробное описание технологии ускорения работы приложений на периферийных устройствах: как использовать периферийные вычисления для повышения производительности приложений и улучшения пользовательского опыта

В наше время, когда цифровой опыт играет решающую роль, требования пользователей к скорости отклика и стабильности приложений становятся всё более строгими. Традиционные централизованные модели облачных вычислений, хотя и обладают мощными функциями, ограничены физическим расстоянием и проблемами сетевого загружения, что часто мешает удовлетворению общих потребностей пользователей во всем мире в низкой задержке. В связи с этим появилась технология ускорения на периферии (edge acceleration): она перемещает ресурсы обработки, хранения данных и сетевое обеспечение из удалённых центральных облачных систем в более близкие к пользователям или источникам данных места (т. е. на “периферию”). Это позволяет эффективно решать проблемы сетевой задержки, узких мест в пропускной способности каналов связи и отказов отдельных компонентов системы, делая такую технологию ключевым элементом архитектуры современных приложений, направленной на повышение их производитель

Что такое краевое ускорение

Модель ускорения на периферии (Edge Acceleration) представляет собой парадигму сетевой архитектуры и набор технологий, основанных на принципе обработки данных в местах, наиболее близких к пользователям. С помощью широко распределенных периферийных узлов содержимое, логика приложений и даже часть процессов обработки данных перемещаются из централизованных данныхцентров на периферию сети.

Этот подход дополняет традиционные модели облачных технологий. Традиционные облачные сервисы являются “централизованными”: все запросы направляются в несколько крупных центров обработки данных; в то время как технологии краевой обработки (edge computing) основаны на принципах распределения – запросы обрабатываются и на которых же узлах, находящихся ближе всего к пользователям.

Рекомендуемое чтение Разгадаем тайну ускорения периферии: основные технологии для создания высокопроизводительных сетевых приложений следующего поколения.。

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

Реализация технологии ускорения передачи данных на периферийных узлах зависит от нескольких ключевых компонентов. Во-первых, это обширная сеть периферийных узлов, которые расположены обычно в интернет-коммутационных центрах, внутри сетей интернет-провайдеров или в крупных городских районах. Эти узлы образуют глобальную сеть, обеспечивающую передачу данных на последнем этапе (“последнее расстояние” между источником и получ

Затем идет система интеллектуального распределения трафика, которая в реальном времени направляет пользовательские запросы на наиболее подходящие крайние узлы в зависимости от таких факторов, как географическое положение пользователя, состояние сети и нагрузка на узлы. Наконец, это среда выполнения сервисов на краю сети (edge service runtime environment), позволяющая разработчикам безопасно и эффективно запускать на крайних узлах собственный код или предварительно настроенные сервисы, такие как веб-приложения, API или сервисы функциональных вычислений.

Сходства и различия между краевым ускорением и CDN

Сети распределения контента представляют собой ранние и классические формы технологий ускорения обработки данных на периферийных узлах, однако их основная функция заключалась в кэшировании и распространении статического контента. Современные формы технологий ускорения на периферии идут дальше: речь идет не только об обработке “контента” на периферийных узлах, но и об обработке “расчетов” и выполнении “логических операций” на этих же узлах.

CDN (Content Delivery Network) хорошо справляется с ускорением неизменных ресурсов, таких как изображения, видео, файлы CSS и JS; в то время как технология краевого ускорения (edge acceleration) позволяет обрабатывать динамические запросы, связанные с входом пользователей в систему, вызовами API, отображением персонализированного контента и обработкой данных в реальном времени. Можно сказать, что технология краевого ускорения представляет собой расширение возможностей CDN – она позволяет краевым узлам эволюционировать из простых кэш-серверов в легкие приложенческие серверы.

Как ускорение на периферии повышает производительность приложений?

Технология ускорения работы приложений на границах экрана (edge acceleration) использует несколько механизмов, совместно действующих для значительного повышения их производительности в различных аспектах. Эффект от ее применения непосредственно ощущается конечными пользователями.

Рекомендуемое чтение Руководство по повышению производительности сайтов: Как использовать технологии краевой обработки данных для оптимизации пользовательского опыта во всем мире。

Значительно снизить задержку в сети.

Это самая непосредственная и заметная преимущество технологии ускорения передачи данных на периферии. Согласно законам физики, существует предел скорости передачи данных по оптиковолоконным кабелям, и расстояние является основной причиной задержек в передаче данных. Когда пользователь запрашивает информацию, которая должна быть передана в центральный дата-центр, расположенный на другом континенте, а затем возвращена обратно, одни только сетевые задержки могут достигать нескольких сотен миллисекунд.

Технология ускорения передачи данных с использованием расположенных на периферии узлов позволяет размещать серверные точки обслуживания вблизи пользователей — на расстоянии всего нескольких десятков или даже нескольких километров от них. Благодаря этому время передачи данных сокращается до нескольких миллисекунд. Для таких сценариев, как загрузка веб-страниц, онлайн-игры, реальное время общения и финансовые транзакции, такое сокращение времени означает качественный сдвиг в пользовательском опыте.

Снижение нагрузки на исходный сервер и затрат на пропускную способность интернет-канала

В традиционных архитектурах каждый пользовательский запрос, будь он динамическим или статическим, может потребовать обработки на сервере-источнике. Это не только создает значительную нагрузку на сервер-источник с точки зрения вычислительных ресурсов и пропускной способности сети, но и делает его уязвимым к снижению производительности и атакам.

Технология ускорения обработки запросов на глобальных региональных узлах позволяет кэшировать популярные контенты и распределять вычислительные задачи между этими узлами. Большинство пользовательских запросов может быть обработано непосредственно на месте, без необходимости обращения к исходному серверу. Только те динамические запросы, которые не находятся в кэше, требуют обращения к исходному серверу. Это позволяет сократить трафик, исходящий от исходного сервера, на 90–100%, что способствует повышению его стабильности и значительному снижению затрат на использование выходного

Повышение доступности и устойчивости систем (или сервисов)

Централизованные архитектуры подвержены риску возникновения узловых сбоев. В случае перебоя в сети, отключения электропитания или ошибок в настройках центрального дата-центра возможно полное прекращение работы сервисов по всему миру.

Распределённая периферийная архитектура по своей природе обладает высокой доступностью. Даже если один или несколько периферийных узлов в определённом регионе выходят из строя, система интеллектуального распределения трафика может быстро перенаправить пользовательский трафик на другие работоспособные узлы. Благодаря такому распределённому подходу вся система способна противостоять локальным сбоям, обеспечивая более высокий уровень надёжности и качества обслуживания.

Рекомендуемое чтение Раскрытие секретов технологии ускорения данных на периферии: как использовать расчеты на периферии для экспоненциального повышения производительности сети。

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

Для обеспечения эффективной скорости обработки данных на периферийных устройствах не достаточно просто развернуть серверы; это требует использования ряда нижестоящих и вышестоящих технологий.

Функции на периферии и бессерверные вычисления

Функции на краю сети (edge functions) являются одной из ключевых технологий, используемых для ускорения обработки данных на периферийных узлах сети. Они позволяют разработчикам размещать легкие, событием-ориентированные фрагменты кода на узлах, расположенных по всему миру. При поступлении запроса на такой узел соответствующая функция немедленно запускается и выполняется, без необходимости управления серверами.

Распространенные случаи использования включают: изменение заголовков запросов, переопределение URL-адресов, проведение A/B-тестов, аутентификацию пользователей, агрегацию данных из API, вставку персонализированного контента и т. д. Это позволяет разработчикам выполнять бизнес-логику с высокой гибкостью и минимальными задержками прямо рядом с пользователями.

Интеллектуальное маршрутизирование и глобальное распределение нагрузки

Интеллектуальная система маршрутизации является своего рода «мозгом» краевых сетей. Она принимает решения на основе в реальном времени генерируемых карты производительности мировых сетей. Система постоянно отслеживает задержки, показатели потери пакетов и уровень доступности каждого узла краевой сети к различным регионам и операторам сетевых услуг.

Когда пользователь отправляет запрос, авторитетная система DNS или технология анycast-маршрутизации учитывают его IP-адрес и географическое положение, а также текущие сетевые данные, чтобы направить запрос на крайний узел, обеспечивающий наилучшую производительность. Это гарантирует, что пользователь всегда получает наилучший возможный сетевой путь, независимо от своего местоположения.

Краевое хранение данных в формате KV (Key-Value) и объектное хранение данных (Object Storage)

Для обеспечения бесперебойного доступа к динамическому контенту с минимальными задержками, а также для эффективного управления состоянием систем в рамках концепции краевых вычислений (edge computing), ключево-значенные хранилища (key-value stores) и объектные хранилища (object stores), размещенные на периферийных узлах сети, играют крайне важную роль. Эти сервисы обеспечивают высокоскоростное чтение

Например, информация о сессиях пользователей, данные о геолокации, персонализированные настройки и т. д. могут храниться в системе хранения данных типа KV (Key-Value), расположенной на периферии. Это позволяет быстро получать необходимую информацию при последующих запросах из того же региона, без необходимости каждый раз обращаться к исходному серверу для запроса данных из базы данных, тем самым снижая задержки при отображении динамического контента.

Основные сценарии применения краевого ускорения

Технология ускорения работы приложений на границах экрана нашла широкое применение во всех сферах Интернета, позволяя решать проблемы с производительностью и качеством пользовательского опыта в конкретных сценариях использования.

Интерактивные приложения в режиме реального времени.

Для приложений, требующих высокой скорости обработки данных (видеоконференции, онлайн-обучение, облачные игры, инструменты для удаленного сотрудничества), задержки в передаче данных представляют собой серьезный фактор, влияющий на качество пользовательского опыта. Технология ускорения данных на периферии (edge acceleration) позволяет снизить время отклика до уровня миллисекунд, размещая серверы для ретрансляции медиа, потоки команд для рендеринга игр и сервисы для синхронизации информации о состоянии сотрудничества непосредственно на периферийных устройствах. Благодаря этому пользователи по всему миру могут взаимодействовать

Массовое распространение контента и стриминг

Это традиционные сферы применения технологий ускорения обработки данных на периферийных узлах. Будь то распространение контента на новостных сайтах, электронных торговых платформах и социальных сетях, или предоставление услуг видеоонлайн-просмотра и прямых трансляций, необходимо быстро и надежно доставлять огромные объемы информации пользователям. Кэширование популярного контента на периферийных узлах не только ускоряет процесс первоначального загрузки страниц, но и значительно снижает нагрузку на основные серверы в периоды пиковой активности пользователей.

Интернет вещей (IoT) и обработка данных в реальном времени

В области Интернета вещей огромное количество устройств генерирует данные на периферии. Если все эти данные передавать в центральный облачный сервис для обработки, это приведет к высоким затратам на передачу данных и задержкам в принятии решений. Технологии ускорения обработки данных на периферии позволяют фильтровать, агрегировать и проводить предварительный анализ информации непосредственно на месте ее генерации; к центральному облачному сервису передаются только ключевые данные или результаты агрегации. Это позволяет реализовать более эффективные подходы к обработке данных в рамках Интернета вещей.

Безопасность и соблюдение нормативных требований

Ускорение работы приложений на периферийных узлах также способствует повышению их безопасности. Периферийные узлы могут использоваться в качестве веб-противовирусных систем, средств для снижения нагрузки от DDoS-атак и инструментов управления ботами; они позволяют идентифицировать и блокировать вредоносный трафик ещё до того, как он достигнет исходного сервера. Кроме того, в регионах, где существуют строгие требования к локализации хранения данных, архитектура ускорения работы приложений на периферии гарантирует, что данные пользователей данного региона всегда остаются на периферийных узлах этого региона, что соответствует соответствующим нормативам.

резюме

Технология ускорения обработки данных на периферии представляет собой сдвиг в парадигме вычислений от централизованных систем к распределенным, и является основой для создания современных приложений с высокой производительностью, надежностью и глобальным доступом. Она позволяет распределять вычислительные ресурсы и данные ближе к источникам их потребления (на периферии сети), тем самым устраняя проблемы задержек, связанные с физическим расстоянием между узлами сети, и повышая устойчивость и масштабируемость системы

От снижения заметных для пользователя времен задержек при загрузке контента до обеспечения стабильности работы исходного сервера и до поддержки реального времени в интерактивных приложениях и инновациях в сфере Интернета вещей – ценность технологий ускорения обработки данных на периферийных устройствах все чаще признается и используется различными отраслями. Благодаря постоянному улучшению характеристик оборудования для периферийных вычислений и совершенствованию инструментов разработки, в будущем технологии ускорения обработки данных на периферии будут еще более тесно интегрированы с передовыми технологиями, такими как искусственный интеллект и иммерсивные пользовательские опыты, став неотъемлемой частью инфраструктуры цифрового мира.

Часто задаваемые вопросы

Какова связь между технологией ускорения работы приграничных узлов (edge acceleration) и облачными вычислениями (cloud computing)?

Технологии ускорения обработки данных на периферийных устройствах и облачные вычисления дополняют друг друга, а не заменяют их. Облачные вычисления обеспечивают мощные, гибкие централизованные ресурсы для обработки и хранения данных, подходящие для выполнения сложных задач массовой обработки, анализа больших данных и реализации ключевых бизнес-логик. Технологии ускорения обработки данных на периферийных устройствах, в свою очередь, дополняют возможности облачных вычислений, позволяя выполнять задачи, требующие высокой скорости реакции и большого пот

Эти два компонента вместе образуют совместную систему взаимодействия “облако-крайний узел-терминал”. Облако выполняет функции «мозга», отвечая за глобальное координационное управление и сложные вычисления; крайний узел – за быстрые реакции и локальную обработку данных; терминал служит средством взаимодействия с пользователем (сенсорами и исполнительными механизмами). Современное приложение обычно использует преимущества как облака, так и крайних узл

Подходит ли технология ускорения передачи данных для всех типов веб-сайтов и приложений?

Подавляющее большинство веб-сайтов и приложений, предназначенных для широкой аудитории, особенно тех, у которых большое количество пользователей, могут извлечь пользу из технологий ускорения передачи данных. К таким приложениям относятся сайты, предоставляющие контент, электронные торговые платформы, SaaS-сервисы, сервисы потокового вещания и онлайн-игры. Преимущества этих технологий заключаются в улучшении скорости доступа к сайтам со всего мира и снижении нагрузки на исходные серверы

Однако для приложений, которые требуют высочайшей степени синхронизации данных в реальном времени, полагаются исключительно на единый центральный базовый данных и не могут использовать кэш на периферии, преимущества использования технологий ускорения данных на периферии могут быть ограничены. Кроме того, некоторые внутренние системы, обслуживающие только определенную географическую область и находящиеся в непосредственной близости от центров обработки данных, не испытывают сильной потребности в ускорении работы. Тем не менее, в большинстве случаев, даже для динамических веб-сайтов, использование технологий ускорения данных на периферии может привести к значительному улучшению производительности за счет оптимизации маршрутизации API и кэширования динамического контента.

Необходимо ли реконструктировать существующую архитектуру приложения для реализации технологии ускорения обработки данных на периферийных устройствах (edge acceleration)?

Не обязательно требуется масштабная рефакторизация кода. Одной из целей современных платформ для ускорения обработки данных на периферийных узлах сети является снижение порога входа для разработчиков. Для ускорения обработки статического контента обычно достаточно изменить настройки DNS-резолверов или добавить CNAME-записи, указывающие на сервисы по ускорению данных; при этом код приложения практически не требуется изменять.

Для ускорения обработки динамического контента и использования технологий краевых вычислений может потребоваться определенная работа по интеграции. Например, необходимо изменить часть бизнес-логики так, чтобы она выполнялась на устройствах краевых вычислений, или заменить прямой доступ к центральной базе данных на запросы к данным, хранящимся в системах краевого хранения данных (типа KV). Многие поставщики услуг предлагают инструменты и SDK, совместимые с существующими фреймворками разработки, что позволяет постепенно внедрять изменения, начиная с тех областей, которые приносят наибольшую пользу, без необходимости полного переписывания всей системы.

Как ускорение на периферии обеспечивает безопасность и конфиденциальность данных?

Компании, предоставляющие сервисы ускорения обработки данных на периферийных узлах, придают наивысшее значение защите данных и конфиденциальности пользователей. На уровне физической и кибербезопасности периферийные узлы оснащены мерами защиты, аналогичными тем, которые используются в центральных облачных данныхых центрах. На уровне данных безопасность обеспечивается за счёт шифрования данных во время передачи и статического шифрования информации на всех этапах её обработки.

Для обработки конфиденциальных данных платформы ускорения обработки данных на периферии обычно предлагают детализированные стратегии управления. Разработчики могут определять, какие данные разрешено хранить в кэше или обрабатывать на периферии, а какие данные необходимо передавать обратно на центральный сервер. В регионах с строгими требованиями к соблюдению правил конфиденциальности поставщики услуг предоставляют решения для локализации данных, чтобы гарантировать, что информация пользователей конкретных регионов не попадает за пределы периферийных узлов этих регионов, а также соблюдают такие нормативы по защите данных, как GDPR.