Wprowadzenie

Edge computing to podejście w architekturze systemów obliczeniowych, które umożliwia przetwarzanie danych na "krawędzi" sieci, czyli blisko źródła, z którego pochodzą. Dzięki temu możliwe jest skrócenie czasu potrzebnego na otrzymanie wyników, zminimalizowanie opóźnień oraz obniżenie przeciążenia pasma sieciowego. Ale czym dokładnie jest edge computing i jakie są jego praktyczne zastosowania?

Definicja

Edge computing, czyli przetwarzanie na krawędzi, zrozumieć można jako sposób przetwarzania danych, który umożliwia ich analizę i przesyłanie bliżej źródła, zamiast polegania na centralnym punkcie przetwarzania lub chmurze. Swą nazwę wzięło stąd, że przetwarzanie odbywa się na "krawędzi", czyli na brzegu sieci, blisko urządzeń generujących dane. Celem jest zminimalizowanie opóźnień w komunikacji i przesyłania danych do centralnego punktu lub chmury, umożliwiając szybszą interpretację i reakcję na dane.

Przykłady zastosowań

Można znaleźć wiele różnych zastosowań dla edge computing. Poniżej podane są tylko niektóre z nich:

1. Autonomiczne pojazdy: Szybko reagujące autonomiczne pojazdy, takie jak samochody, drony czy roboty, wymagają szybkiego przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, co jest możliwe dzięki edge computing. Na przykład, samochód autonomiczny generuje znaczne ilości danych podczas jazdy. Musi on natychmiast analizować te dane, by móc podejmować szybkie decyzje. Prestiż wykorzystania edge computing umożliwia przetwarzanie tych danych na krawędzi sieci, zamiast wysyłania ich do chmury, co ułatwia analizę danych w czasie rzeczywistym.

2. Internet rzeczy (IoT): Urządzenia IoT generują ogromną ilość danych, które muszą być przetwarzane. Edge computing umożliwia przesyłanie tylko najistotniejszych danych do chmury, zamiast przechowywania i przesyłania wszystkich danych, co pomaga oszczędzać przepustowość i poprawiać wydajność.

3. Smart cities: Smart cities stosują różnego rodzaju sensory do monitorowaniaurządzeń, infrastruktury, środowiska i innych aspektów miasta. Dzięki edge computing, dane zbierane przez te sensory mogą być przetwarzane lokalnie, blisko miejsca, gdzie są generowane, co skraca czas reakcji i wpływa na lepsze decyzje.

Podsumowanie

Edge computing to podejście obliczeniowe, które przyspiesza przetwarzanie danych, minimalizuje opóźnienia i zmniejsza obciążenie przepustowości sieci. Ma to niezwykle ważne zastosowanie w wielu obszarach, od autonomicznych pojazdów, przez IoT, aż po smart cities. Jego rosnąca popularność zdecydowanie zmieni sposób, w jaki dane są przetwarzane i interpretowane.