Tingenes internett (IoT) omgir oss overalt, med enheter som genererer kontinuerlig data som må lagres, og som for kritiske applikasjoner må analyseres i sanntid. Edge-databehandling analyserer denne dataen direkte ved kilden, noe som medfører et paradigmeskifte i skytjenestens tidsalder.

Hva er edge computing? En definisjon

Edge computing er en designmetode for IoT-miljøer som gjør IT-ressurser som lagringskapasitet og datakraft tilgjengelig så nær enhetene og sensorene som genererer dataene som mulig. Edge computing er et alternativ til tradisjonelle skyløsninger med sentrale servere.

Begrepet «edge» henviser til at databehandlingen i denne tilnærmingen ikke foregår sentralt i skyen, men i stedet desentralisert i nettverkets ytterkant. Edge computing er ment å tilby det skyen hittil ikke har kunnet tilby: servere som uten forsinkelse kan analysere store datamengder fra smarte fabrikker, forsyningsnettverk eller trafikksystemer, slik at de kan iverksette umiddelbare tiltak ved en hendelse.

Grunnleggende om edge-databehandling i korthet

Edge computing benytter seg av veletablerte teknologier i en kompakt utforming under et nytt navn. Her følger en oversikt over de viktigste begrepene innen edge computing:

  • Edge: I IT-sjargong betyr «edge» nettverkets ytterkant. Hvilke komponenter som regnes som nettverkets ytterkant, avhenger imidlertid av situasjonen. Innen telekommunikasjon kan for eksempel en mobiltelefon utgjøre nettverkets ytterkant, mens det i et system med nettverkstilkoblede, selvkjørende biler er det den enkelte bilen.
  • Edge-enhet: Alle datagenererende enheter i nettverkets ytterkant fungerer som en edge-enhet. Mulige datakilder er sensorer, maskiner, kjøretøy eller intelligente enheter i et IoT-miljø. Dette kan for eksempel være vaskemaskiner, brannvarslere, lyspærer eller radiatortermostater.
  • Kantgateway: En kantgateway er en datamaskin som befinner seg i overgangen mellom to nettverk. I IoT-miljøer brukes kantgatewayer som noder mellom tingenes internett og et kjernenettverk.

Edge-databehandling vs. fog-databehandling

Å legge til lokale prosesseringsenheter i skyen er ikke noe nytt. Allerede i 2014 innførte det amerikanske teknologikonsernet Cisco markedsføringsbegrepet«fog computing». Data som genereres i IoT-miljøer sendes ikke lenger direkte til skyen, men samles først i små datasentre, hvor de analyseres og velges ut for videre behandling.

I dag betraktes edge computing som en del av fog computing, der IT-ressurser som datakraft og lagringskapasitet flyttes enda nærmere IoT-enheter i nettverkets ytterkant. Det er også mulig å kombinere begge konseptene. Figuren nedenfor viser en arkitektur med sky-, fog- og edge-lag.

Image: Schematic representation of a cloud architecture with cloud, fog and edge layers
Schematic representation of a cloud architecture with cloud, fog and edge layers.
Tip

Referansearkitekturer for tåke- og kantdatabehandlingsmiljøer utvikles som en del av Open Fog Consortium, et åpent konsortium bestående av aktører fra næringslivet og akademia.

Hvorfor velge edge computing?

I dag håndterer sentrale datasentre størstedelen av datatrafikken som genereres av internett. Imidlertid er datakildene i dag ofte mobile og ligger for langt unna det sentrale hoveddatasystemet til at man kan sikre en akseptabel responstid (latens). Dette er særlig problematisk for tidskritiske applikasjoner som maskinlæring og forebyggende vedlikehold.

Note

Forebyggende vedlikehold kommer til å revolusjonere vedlikeholdet og driften av fremtidens fabrikker. Det nye vedlikeholdskonseptet er utviklet for å oppdage risikoen for feil ved hjelp av intelligente overvåkingssystemer, slik at problemer kan identifiseres før det oppstår en faktisk feil.

Edge-databehandling anses ikke som en erstatning, men som et supplement til skyen, og tilbyr følgende funksjoner:

  • Datainnsamling og aggregering: Edge-databehandling er avhengig av datainnsamling nær kilden, inkludert forbehandling og utvelgelse av datamengder. Overføring til skyen skjer kun dersom informasjonen ikke kan behandles lokalt, det kreves detaljerte analyser, eller dataene skal arkiveres.
  • Lokal datalagring: For store datamengder er sanntidsöverføring fra kjernedatasenteret i skyen vanligvis umulig. Dette problemet kan omgås ved å lagre tilsvarende data desentralisert i utkanten av nettverket. Edge-gatewayer fungerer som replikaservere i et innholdsleveringsnettverk.
  • AI-støttet overvåking: Edge computing muliggjør kontinuerlig overvåking av de tilkoblede enhetene. Kombinert med maskinlæringsalgoritmer er statusovervåking i sanntid mulig.
  • M2M-kommunikasjon: Edge computing brukes ofte sammen med M2M-kommunikasjon for å muliggjøre direkte kommunikasjon mellom nettverkskoblede enheter.

Figuren nedenfor illustrerer det grunnleggende prinsippet bak en desentralisert skyarkitektur, der kantgatewayer fungerer som mellomledd mellom en sentral datamaskin i skyen og IoT-enheter i nettverkets ytterkant.

Image: Schematic representation of an edge computing environment
Schematic representation of an edge computing environment: Edge gateways receive data from the Internet of Things and load it into the public cloud or a private data centre as required.

Hvordan kan arkitekturer for edge computing brukes?

Anvendelser for edge computing har vanligvis sitt utspring i IoT-miljøet. En viktig drivkraft for veksten innen edge computing-teknologi er den økende etterspørselen etter kommunikasjonssystemer med sanntidsfunksjonalitet. Desentralisert databehandling regnes for eksempel som en nøkkelteknologi for følgende prosjekter:

  • Kommunikasjon mellom biler: Edge-databehandling er viktig for skybaserte varslingssystemer eller autonome transportmidler.
  • Smarte nett: Takket være desentraliserte energistyringssystemer bør strømnett kunne tilpasse seg svingninger i strømforbruket. Data som overføres til generatorer gjør det mulig å reagere på endringer i forbruket i sanntid.
  • Smarte fabrikker: Selvorganiserende produksjonsanlegg og logistikksystemer kan implementeres med edge computing.

Hva er fordelene med edge computing?

Sammenlignet med tradisjonelle skyarkitekturer gir edge computing en rekke fordeler:

  • Databehandling i sanntid: Behandlingen skjer nærmere datakildene, noe som bidrar til å unngå forsinkelser.
  • Redusert datagjennomstrømning: Takket være lokal dataanalyse må betydelig mindre data overføres over nettverket.
  • Datasikkerhet: Krav til samsvar kan implementeres enklere.

Hva er ulempene ved edge computing?

Til tross for de mange fordelene har edge computing også noen ulemper som bør tas i betraktning ved implementering:

  • Mer kompleks nettverksstruktur: Et distribuert system er mer komplekst enn en sentralisert skyinfrastruktur.
  • Anskaffelseskostnader: Edge computing krever mye lokal maskinvare og medfører derfor enorme anskaffelseskostnader.
  • Vedlikeholdskostnader: På grunn av det store antallet komponenter kan verken vedlikeholds- eller administrasjonskostnadene ignoreres.
Go to Main Menu