Последующее поколение решений, превосходящих технологии CDN: подробный анализ того, как технологии ускорения данных на периферийных узлах изменяют характеристики сетевой работы

В современную цифровую эпоху, когда стремление к идеальному пользовательскому опыту занимает центральное место, традиционные централизованные интернет-архитектуры сталкиваются с серьезными вызовами. Будь то покупки в интернет-магазинах, онлайн-трансляции, взаимодействие в сети Интернета вещей или промышленные интернет-системы – задержки в миллисекунды могут привести к потере пользователей или прерыванию бизнес-процессов. Сети распределения контента (Content Distribution Networks, CDN), являющиеся ключевой технологией ускорения работы сетей предыдущего поколения, эффективно снижают нагрузку на исходные серверы и уменьшают время доступа к контенту, храня статический контент в расположенных по всему миру крайних узлах (edge nodes).

Однако CDN в первую очередь сосредоточено на распределении и кэшировании статического контента, при этом вычислительные процессы по-прежнему в основном выполняются в облаке или на исходном сервере. При обработке динамических запросов, требующих реального времени для вычислений, персонализированного обработания, проверки безопасности или интеллектуального взаимодействия, пользователи все равно должны взаимодействовать с удаленными центральными серверами, что приводит к задержкам, обусловленным физическим расстоянием. Это способствовало переходу от концепции “маргинализации контента” к концепции “маргинализации вычислений”, при которой ускорение обработки данных на периферийных устройствах играет ключевую роль.

Технология ускорения обработки данных на периферии не просто отрицает применение систем CDN (Content Delivery Networks); она расширяет возможности этих сетей, предоставляя узлам способность выполнять программный код и обрабатывать данные в реальном времени. Часть или вся вычислительная логика приложения перемещается на узлы сети, расположенные в непосредственной близости от пользователя (на один “ход” передачи данных), что позволяет выполнять обработку и принятие решений непосредственно в месте их генерации. Это позволяет полностью преодолеть ограничения по производительности традиционных архитектур.

Рекомендуемое чтение Анализ технологий ускорения работы приложений на границах экрана: как достичь максимально эффективного распространения контента и оптимизации их производительности。

Основная архитектура и принцип работы технологии ускорения изображений на краях экрана

Архитектура ускорения работы на периферии сети можно рассматривать как распределенную, легкую в использовании вычислительную платформу, созданную на уровне периферийных узлов сети. Основная идея заключается в распространении вычислительных возможностей центров обработки данных (в облаке) на узлы, находящиеся на периферии сет

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 →.

Расширение сети от центральных облачных сервисов до периферийных (местных) облачных решений

Традиционная облачная архитектура основана на модели “центрально-излучающегося” типа, при которой вся обработка данных сосредоточена в нескольких крупных центрах обработки информации. Методы ускорения обработки данных на периферии (edge computing) позволяют создать иерархическую компьютерную сеть, дополняющую центральные облачные ресурсы слоем узлов обработки, расположенных по всему миру. Эти узлы имеют меньшие размеры и более распределенное географическое расположение; они обычно размещаются в интернет-переключающих узлах, на базовых станциях или в локальных серверных помещениях, обеспечивая более близкий доступ к пользователям. Такой подход позволяет улуч

Маргинализация и распространение вычислительных ресурсов

В рамках этой архитектуры разработчики могут паковать и распространять функции, логику приложений или микросервисы, которые ранее могли выполняться только на центральном сервере, в виде контейнеров или серверless-функций на периферийные узлы по всему миру. При поступлении запроса от пользователя интеллектуальная система распределения задач направляет его на наиболее подходящий периферийный узел в зависимости от географического положения пользователя, нагрузки на узел, состояния сети и других факторов. Вычисления выполняются непосредственно на этом узле, а результаты возвращаются пользователю. Весь процесс не требует обращения к центральному облаку, что обеспечивает “локализованное” выполнение запросов без необходимости передачи данных на дальний сервер.

В сочетании с технологиями традиционных систем распределения контента (CDN – Content Delivery Networks)

На практике зрелые платформы ускорения обработки данных на периферии часто тесно интегрируются с системами типа CDN (Content Delivery Network). Статические ресурсы загружаются и обрабатываются с использованием механизмов кэширования CDN, в то время как динамические запросы обрабатываются с помощью логики, реализованной на устройствах периферийных вычислений. Обе технологии сосуществуют в рамках одной и той же инфраструктуры и управляются с помощью единого API и разработочной платформы, обеспечивая пользователям интегрированный подход к ускорению процессов от передачи контента до выполнения необходимых вычислений.

Ключевые изменения в производительности, обусловленные технологией ускорения работы на границах экрана (edge acceleration).

Реализация решений по ускорению работы сетей на периферии может оказать революционное влияние на производительность сети и приложений с нескольких точек зрения; их ценность значительно превышает простое улучшение пропускной способности каналов связи.

Рекомендуемое чтение Глубокий анализ технологии CDN: принципы работы, преимущества и рекомендации по оптимальному использованию。

Максимально снизить сетевую задержку и джиттер.

Это самая непосредственная выгода от использования технологий распределенных вычислений. Перенос процессов обработки данных на периферийные устройства значительно сокращает физические расстояния, необходимые для их передачи. Для интерактивных приложений — таких как онлайн-игры, видеоконференции, финансовые транзакции и инструменты для реального времени сотрудничества — задержки снижаются с сотен миллисекунд до нескольких миллисекунд, что делает пользовательский опыт практически незаметным (то есть “непринужденным” с точки зрения пользовательского восприятия). Кроме того, уменьшение количества сетевых промежуточных узлов снижает уровень загруженности каналов связи и показатели их нестабильности (“джитеров”), что повышает

Эффективное снижение нагрузки на исходный сервер и затрат на пропускную способность интернет-канала

Динамические запросы обрабатываются и на которых отвечают на периферийных узлах; связь с центральным облаком осуществляется только при необходимости синхронизации данных (например, обновлений в базе данных). Это позволяет сократить объем трафика, возвращаемого на исходный сервер (трафика типа “пул-риквест”, до уровня более 901 ТП4Т), тем самым решая проблему перегрузки исходного сервера в периоды пиковой нагрузки. Кроме того, поскольку большое количество данных генерируется и используется непосредственно на периферии, затраты на выходной трафик через центральное облако значительно снижаются.

Обеспечение единообразного уровня производительности по всему миру

Для глобальных бизнес-процессов запросы пользователей, независимо от их местоположения, могут обрабатываться локальными или соседними узлами. Это обеспечивает пользователям в Токио и Нью-Йорке одинаково низкую задержку и высокую скорость обработки запросов, создавая справедливые технические условия для глобальной деятельности и преодолевая препятствия, связанные с географическим расположением.

Усиление мер безопасности и соблюдение норм конфиденциальности

Крайние узлы могут выполнять такие безопасные меры, как проверка веб-приложений с помощью брандмауэров, обработка трафика, подвергшегося атакам типа DDoS, а также управление ботами, ещё до того, как запросы достигнут исходного сервера. Атакующий трафик блокируется и разбавляется на этапе обработки в крайних узлах, что повышает общую уровень безопасности и предотвращает нагрузку на центральные ресурсы (производительность сети, пропускная способность). Кроме того, некоторые приложения, работающие с конфиденциальными данными (например, системы распознавания лиц), могут выполнять свои функции непосредственно на краевых узлах, передавая в облако только анонимизированные результаты. Это позволяет лучше соблюдать такие нормативные требования, как GDPR, к локальному хранению и обработке данных.

Основные сценарии применения и примеры использования технологии ускорения работы на краях экрана (edge acceleration):

Технологические особенности технологии ускорения на краях делают её обязательным или предпочтительным решением во многих передовых областях.

Реальное время взаимодействия и сценарии использования аудио- и видеотехнологий

В сценариях онлайн-обучения, видеоконференций и прямых трансляций необходимо осуществлять операции реального времени над потоками аудио и видео: их кодирование, смешивание, улучшение качества изображения и устранение шума. Размещение таких вычислительно сложных процессов на периферийных узлах позволяет обеспечить сверхнизкую задержку передачи данных от отправителя до получателя, что делает возможным настоящее реальное время взаимодействие между участниками. Например, во время трансляции на международном уровне зрители в разных странах могут получать медиапотоки, оптимизированные под условия их сети, что исключает любые задержки в воспроизведении контента.

Рекомендуемое чтение Как технология ускорения передачи данных по краям сети (edge acceleration) меняет современные интернет-сервисы: подробный анализ её технических принципов и ключевых преимуществ。

Интернет вещей и умная промышленность

В области Интернета вещей огромные объемы данных, генерируемых устройствами, требуют реального времени анализа и обработки на месте. Например, автономные транспортные средства должны обмениваться информацией о дорожных условиях с серверами на периферии в миллисекундном режиме; данные с датчиков в интеллектуальных фабриках также необходимо анализировать в реальном времени для предвосхищения возможных неисправностей оборудования или корректировки производственных процессов. Технологии ускорения обработки данных на периферии позволяют удовлетворять строгие требования Интернета вещей к низкой задержке, высокой надежности и защите конфиденциальности информ

Индивидуализированное ускорение работы веб-сайтов и API

Электронные коммерческие сайты могут динамически генерировать персонализированную главную страницу или список рекомендуемых товаров на периферийных узлах на основе исторического поведения пользователей, без необходимости каждый раз обращаться к центральной базе данных. Аналогичным образом, API-интерфейсы мобильных приложений и Single Page Applications (SPA) также могут быть размещены на периферии, что позволяет быстро отвечать на каждый запрос на данные и значительно улучшает время загрузки главной страницы приложения, а также плавность его интеракции с пользователем.

Рендеринг на краях экрана и облачные игры

Это типичный пример сценария с высокой нагрузкой на вычислительные ресурсы. Задачи рендеринга игр или сложных приложений выполняются на периферийных серверах, а устройства пользователя просто получают кодированный видеопоток и декодируют его для отображения. Благодаря этому даже такие легкие устройства, как смартфоны и телевизоры, могут запускать игры высокого качества (уровня 3А). Периферийные узлы отвечают за частую связь с пользователем и за выполнение операций реального времени, что является ключевым фактором для обеспечения плавного и безопасовочного опыта использования облачных игр.

Проблемы и соображения при внедрении пограничного ускорения

Несмотря на многообещающие перспективы, миграция приложений на архитектуру ускорения данных на периферийных устройствах сопряжена с рядом технических и управленческих сложностей.

Модернизация и адаптация архитектуры приложения.

Традиционные монолитные или микросервисные приложения не предназначены для использования в распределенных системах краевого обработки данных. Разработчикам необходимо разбить приложение на составные части, определить, какие компоненты чувствительны к задержкам и могут быть размещены на краевых узлах, а какие являются ключевыми для обработки данных и должны оставаться в центральных облачных средах. Для этого требуется решение сложных проблем, связанных с управлением сервисами, управлением их состоянием и обеспечением консистенции данных. Это предполагает переход к более совершенным архитектурам на основе принципов «облачности» (cloud-native) и подходу без управления серверами (Serverless).

Управление сложностью распределённых систем.

Управление приложением, работающим на сотнях узлов по всему миру, гораздо сложнее, чем управление централизованным приложением. Агрегация логов, сбор показателей мониторинга, единое развертывание приложения и его обновление, а также выявление и устранение ошибок требуют использования совершенно новых инструментов и подходов к обслуживанию. Сохранение согласованности работы платформы, ее наблюдаемости (способности к отслеживанию ее состояния) и удобства обслуживания представляют собой серьезные вызовы.

Распространение рисков, связанных с безопасностью и соблюдением нормативов

Крайние узлы находятся в более открытой сетевой среде, поэтому их физическая безопасность и механизмы контроля доступа могут быть менее строгими, чем в центральных данныхых центрах. С распространением узлов увеличивается вероятность возникновения угроз. Поэтому необходимо внедрять более совершенные меры по усилению безопасности узлов, сканированию их состояния на наличие уязвимостей, механизмы контроля доступа с высокой степенью детализации, а также системы с прин

Оценка и оптимизация модели затрат

Расходы ресурсов при использовании технологий расчетов на периферии могут отличаться от расходов в центральных облачных сетях; они обычно рассчитываются исходя из таких показателей, как количество запрошений, продолжительность выполнения вычислений и объем передаваемых данных. Компаниям, осуществляющим бизнес-процессы с использованием таких технологий, необходимо разработать новые модели расчета затрат, тщательно анализировать рабочие нагрузки, оптимизировать эффективность программного кода и избегать неожиданных расходов, вызванных медленным запуск

резюме

Технология ускорения передачи данных означает радикальную эволюцию сетевых архитектур от инфраструктурно-ориентированных подходов к подходам, ориентированным на пользовательский опыт. Она позволяет бесшовно расширять возможности облачных технологий прямо до устройств пользователей, внедряя вычислительные ресурсы на самых периферийных участках сети. Это позволяет не только снизить задержки в передаче данных, но и создать условия для реального времени взаимодействия, развития Интернета вещей и предоставления персонализированных пользовательских сервисов. Таким образом, эта технология способствует появлению нового поколения приложений и экосистем.

В условиях растущей сложности требований цифрового мира технология ускорения данных на периферии (edge acceleration) стала основополагающей технологией для создания конкурентоспособных цифровых сервисов. Несмотря на увеличение архитектурной сложности и появление новых вызовов, её значительные преимущества в плане производительности, затрат и потенциала для инноваций побуждают всё больше компаний придавать приоритет этой технологии в рамках своей технологической стратегии. В будущем, с дальнейшим слиянием технологий 5G, ИИ и обработки данных на периферии, ускорение данных на периферии станет незаметной, но важной основой интеллектуального мира, в котором все вещи будут взаимосвязаны.

Часто задаваемые вопросы

В чем основное отличие между технологией ускорения передачи данных на краях сети (edge acceleration) и сервисами типа CDN (Content Delivery Network)?

Суть CDN (Content Delivery Network) заключается в кэшировании и распространении заранее подготовленного статического контента (изображений, видео, документов). Цель состоит в том, чтобы пользователи получали копии контента с наиболее близкого узла, тем самым сокращая время отклика при запросах к исходному серверу. CDN представляет собой пассивную, контент-ориентированную сеть кэширования.

Суть технологии ускорения на периферийных узлах заключается в предоставлении вычислительных ресурсов, которые позволяют динамически выполнять код, обрабатывать запросы и генерировать контент на самих периферийных узлах. Это активная, вычислительно-ориентированная среда, способная справляться с динамическими сценариями, такими как персонализированный пользовательский опыт и реальное время взаимодействия, которые невозможно реализовать с помощью традиционных систем CDN. Проще говоря, CDN ускоряет уже существующий контент, в то время как технология ускорения на периферийных узлах позволяет создавать контент, который генерируется

Мой бизнес уже использует CDN (Content Delivery Network); нужно ли мне дополнительно использовать сервисы краевой обработки данных (edge acceleration)?

Это зависит от характера вашего бизнеса. Если большая часть контента на вашем веб-сайте или в вашем приложении является статической, и пользовательский опыт при использовании сервиса хороший, то CDN, вероятно, будет достаточно. Однако, если ваш бизнес включает в себя большое количество запросов к API, персонализированных страниц после входа пользователя в систему, функций реального времени (например, поиска), отправку форм, взаимодействие с устройствами Интернета вещей или любые другие функции, требующие мгновенного ответа со стороны сервера, такие динамические запросы не смогут быть эффективно закэшированы с помощью CDN.

В таких случаях использование технологий ускорения обработки данных на периферийных узлах позволяет реализовывать динамическую логику прямо на этих узлах, обеспечивая пользователю такой же быстрый доступ к информации, как и при обращении к статическому контенту. Эти два подхода дополняют друг друга; современные решения часто объединяют в одной и той же платформе возможности CDN (Content Delivery Network) и периферийных вычислений.

Необходимо ли переписывать всё приложение для развертывания технологии ускорения работы на периферийных устройствах?

Обычно не требуется полностью переписывать код, но необходимо провести архитектурные изменения и адаптации. Ключевым моментом является разделение приложения на отдельные компоненты (декопликация). Необходимо выявить те части кода, которые чувствительны к задержкам в выполнении, являются бессостоятельными (не хранят данных о пользователе) или могут работать независимо (например, механизмы аутентификации пользователей, сборка персонализированного контента, логика A/B-тестирования, логика API-гейтвейнов, системы реального времени для оптимизации изображений) и переписать их в виде отдельных функций или микросервисов.

Затем эти модули развертываются на платформах краевого обработки данных. Основная бизнес-логика и слои хранения данных обычно остаются в центральном облаке. Этот процесс может проводиться поэтапно, начиная с наиболее критически важных аспектов, связанных с производительностью системы.

Как технология ускорения передачи данных по границам сети (edge acceleration) обеспечивает их консистентность и безопасность?

Что касается согласованности данных, в архитектуре на периферии обычно используется подход, при котором данные записываются обратно в центральную систему. Периферийные узлы обрабатывают запросы и могут хранить кэш, однако авторитетным источником данных, а также обеспечивающим их окончательную согласованность, остается центральная база данных. В сценариях, требующих высокой степени согласованности, запросы могут направляться в центр для обработки, или могут применяться распределенные схемы синхронизации данных.

С точки зрения безопасности, надежные платформы умного режима работы (edge computing) обеспечивают всестороннюю защиту: усиление безопасности физических узлов, изоляцию вычислительной среды, сканирование кода и образов систем на наличие угроз, а также полноценную интеграцию механизмов контроля доступа и аутентификации пользователей. Кроме того, поскольку правила безопасности могут применяться непосредственно на уровне узлов умного режима работы, злоумышленный трафик может быть перехвачен на более ранней стадии, что дополнительно защищает исходный сервер.