Kantdatabehandling har som mål å optimere nettapplikasjoner og enheter som er koblet til internett, samtidig som den reduserer båndbreddeforbruk og forsinkelser i kommunikasjonen. Dette kan være en viktig årsak til den raske veksten i popularitet innenfor den digitale sfæren.
En enorm mengde data genereres daglig fra en rekke kilder, inkludert bedrifter, fabrikker, sykehus og finansinstitusjoner.
Som følge av dette har effektiv håndtering, lagring og behandling av data blitt enda viktigere. Dette er særlig tydelig i virksomheter der tidsfølsomhet er kritisk, da rask og effektiv databehandling er nødvendig for å minimere sikkerhetsrisiko og sikre raskere drift.
Her kan kantdatabehandling være en løsning.
Men hva innebærer dette egentlig? Er ikke skyen tilstrekkelig?
La oss fjerne all tvil ved å undersøke kantdatabehandling i detalj.
Hva er Kantdatabehandling?
Kantdatabehandling er en moderne, distribuert databehandlingsarkitektur som bringer datalagring og prosessering nærmere datakilden. Dette bidrar til å redusere båndbreddeforbruket og forbedre responstiden.
Enkelt forklart betyr kantdatabehandling at færre prosesser kjøres i skyen. I stedet flyttes databehandlingsprosessene til enheter som befinner seg ved «kanten», som for eksempel IoT-enheter, kantservere eller brukernes egne datamaskiner. Ved å flytte beregningene nærmere nettverket reduseres behovet for langdistansekommunikasjon mellom server og klient. Dette fører til redusert båndbreddeforbruk og mindre forsinkelse.
Kantdatabehandling er hovedsakelig en arkitektur, og ikke en teknologi i seg selv. Det er stedsspesifikk databehandling som ikke er avhengig av skyen for å utføre oppgaver. Dette betyr imidlertid ikke at skyen blir overflødig, men heller at den kommer nærmere.
Kantdatabehandlingens Opprinnelse
Konseptet kantdatabehandling ble først introdusert gjennom innholdsleveringsnettverk (CDN) på 1990-tallet. Disse nettverkene ble brukt for å levere video og webinnhold ved hjelp av kantservere som var plassert nærmere brukerne. På 2000-tallet utviklet disse nettverkene seg videre og begynte å hoste applikasjoner og applikasjonskomponenter direkte på kantserverne.
Dette var starten på den første kommersielle bruken av kantdatabehandling. Med tiden ble det utviklet flere løsninger og tjenester for kantdatabehandling, som kunne hoste applikasjoner som handlekurver, dataaggregasjon i sanntid, annonseinnsetting og mer.
Kantdatabehandlingsarkitektur
Databehandlingsoppgaver krever en hensiktsmessig arkitektur, og det finnes ingen universell løsning. Ulike typer dataoppgaver krever forskjellig arkitektur.
Gjennom årene har kantdatabehandling utviklet seg til en viktig arkitektur for å understøtte distribuert databehandling og for å fordele lagrings- og beregningsressurser nærmere den geografiske lokasjonen der dataene oppstår.
Selv om det benyttes en desentralisert arkitektur, noe som kan være utfordrende og kreve kontinuerlig kontroll og overvåkning, er kantdatabehandling fortsatt effektiv for å løse komplekse nettverksproblemer. Det er særlig effektivt for å flytte store datamengder raskere enn andre databehandlingsmetoder.
Den unike arkitekturen til kantdatabehandling har som mål å løse tre sentrale nettverksutfordringer: forsinkelse, båndbredde og nettverksbelastning.
Forsinkelse (Latens)
Forsinkelse refererer til tiden det tar for en datapakke å reise fra ett punkt til et annet i nettverket. Lavere forsinkelse bidrar til en bedre brukeropplevelse, men utfordringen er avstanden mellom brukeren (klienten) som sender forespørselen og serveren som behandler den. Forsinkelsen kan øke med større geografiske avstander og nettverksbelastning, noe som forsinker serverens responstid.
Ved å plassere databehandlingen nærmere datakilden reduseres den fysiske avstanden mellom serveren og klienten, noe som muliggjør raskere responstider.
Båndbredde
Båndbredde er mengden data som et nettverk kan overføre over tid, og måles i bit per sekund. Båndbredden er begrenset i alle nettverk, spesielt for trådløs kommunikasjon. Dette betyr at det kun er et begrenset antall enheter som kan utveksle data i et nettverk. Hvis man ønsker å øke båndbredden, kan det medføre ekstra kostnader. Det er også vanskelig å kontrollere båndbreddeforbruket når mange enheter er koblet til et nettverk.
Kantdatabehandling løser dette problemet. Siden all databehandling skjer i nærheten av eller ved datakilden, for eksempel datamaskiner eller webkameraer, leveres båndbredde kun for deres bruk, noe som reduserer sløsing.
Nettverksbelastning
Internett består av milliarder av enheter som utveksler data over hele verden. Dette kan overbelaste nettverket og resultere i høy nettverksbelastning og forsinkelser. Nettverksavbrudd kan også oppstå, og øke belastningen ytterligere og forstyrre kommunikasjonen mellom brukerne.
Ved å distribuere servere og datalagring på eller i nærheten av stedet der dataene genereres, gjør kantdatabehandling det mulig for flere enheter å operere på et mer effektivt og mindre lokalt nettverk (LAN), der lokale enheter som genererer data kan utnytte den tilgjengelige båndbredden. Dette reduserer belastningen og forsinkelsen betydelig.
Hvordan Fungerer Kantdatabehandling?
Konseptet med kantdatabehandling er ikke nytt, og kan spores tilbake til desentralisert databehandling. For eksempel plasserte avdelingskontorer og eksterne arbeidsplasser dataressurser lokalt, der de kunne høste maksimalt utbytte, i stedet for å være avhengige av en sentral plassering.
I tradisjonell databehandling flyttet data som ble produsert på klientsiden (f.eks. en brukers PC) over internett til bedriftens LAN. Der ble dataene lagret og behandlet ved hjelp av en bedriftsapplikasjon. Deretter ble resultatet sendt tilbake via internett for å nå klientens enhet.
Moderne IT-arkitekter har nå gått bort fra konseptet med sentraliserte datasentre og tatt i bruk kantinfrastruktur. Her flyttes data- og lagringsressursene fra et datasenter til stedet der brukeren genererer dataene (eller datakilden).
Dette innebærer at man bringer datasenteret nærmere datakilden, og ikke omvendt. Det krever et delvis serverrack som kan operere på et lokalt nettverk og samle inn data lokalt for å behandle dem. Utstyret kan også plasseres i beskyttede innhegninger for å beskytte det mot høye temperaturer, fuktighet og andre klimatiske forhold.
Kantdatabehandlingsprosessen innebærer datanormalisering og analyse for å avdekke forretningsinnsikt. Kun de relevante dataene, etter analysen, sendes til hoveddatasenteret. Forretningsinnsikt kan her omfatte:
- Videoovervåking i butikker
- Salgsdata
- Prediktiv analyse for reparasjon og vedlikehold av utstyr
- Kraftproduksjon
- Opprettholdelse av produktkvalitet
- Sikring av at enheten fungerer som den skal, og mer.
Fordeler og Ulemper
Fordeler
Fordelene med kantdatabehandling er som følger:
#1. Raskere Responstid
Ved å plassere databehandlingsprosesser på eller nær kanten av enhetene, reduseres forsinkelsen, som nevnt tidligere.
Tenk for eksempel på en ansatt som ønsker å sende en viktig melding til en annen ansatt i samme bedriftslokale. Det vil ta lengre tid å sende meldingen dersom den må gå ut av bygningen, kommunisere med en ekstern server (som kan befinne seg hvor som helst i verden), og deretter komme tilbake som en mottatt melding.
Med kantdatabehandling er ruteren ansvarlig for dataoverføringer internt i kontoret, noe som reduserer forsinkelsene betraktelig. Dette sparer også båndbredde i stor grad.
#2. Kostnadseffektivitet
Kantdatabehandling bidrar til å redusere bruken av serverressurser og båndbredde, noe som igjen reduserer kostnadene. Ved bruk av skyressurser for å støtte et stort antall enheter på kontorer eller hjemme med smarte enheter, vil kostnadene øke. Men kantdatabehandling kan redusere disse utgiftene ved å flytte databehandlingsdelen av alle disse enhetene til «kanten».
#3. Datasikkerhet og Personvern
Overføring av data på tvers av servere lokalisert i forskjellige land kan by på utfordringer knyttet til personvern, sikkerhet og juridiske spørsmål. Hvis dataen blir hacket og havner i feil hender, kan det skape alvorlige problemer.
Kantdatabehandling holder data nærmere kilden, innenfor grensene for relevante datalover som HIPAA og GDPR. Dette bidrar til å behandle data lokalt og unngå å overføre sensitive data til skyen eller et datasenter. Dette bidrar til at dataene dine forblir trygge i dine lokaler.
I tillegg kan data som går til skyen eller eksterne servere krypteres ved hjelp av kantdatabehandling. Dette gjør dataen sikrere mot cyberangrep.
#4. Enkelt Vedlikehold
Kantdatabehandling krever minimalt med innsats og kostnader for å vedlikeholde enheter og systemer. Det bruker mindre strøm til databehandling, og behovet for kjøling for å opprettholde optimal ytelse er også mindre.
Ulemper
Ulempene med kantdatabehandling er:
#1. Begrenset Omfang
Implementering av kantdatabehandling kan være effektivt, men formålet og omfanget er begrenset. Dette er en av grunnene til at mange fortsatt velger skyen.
#2. Tilkobling
Kantdatabehandling krever god tilkobling for å behandle data effektivt. Hvis tilkoblingen brytes, kreves det en robust beredskapsplan for å håndtere de oppståtte problemene.
#3. Sikkerhetssvakheter
Med økt bruk av smarte enheter øker også risikoen for at angripere kompromitterer enhetene.
Bruksområder for Kantdatabehandling
Kantdatabehandling har bruksområder i en rekke bransjer. Den brukes til å samle inn, behandle, filtrere og analysere data nær eller ved nettverkskanten. Noen av områdene der den benyttes er:
IoT-enheter
Det er en vanlig misforståelse at kantdatabehandling og IoT er det samme. I realiteten er kantdatabehandling en arkitektur, mens IoT er en teknologi som bruker kantdatabehandling.
Smarte enheter som smarttelefoner, smarte termostater, smarte biler, smarte låser, smartklokker osv. kobler seg til internett og drar nytte av kode som kjører på enhetene selv, i stedet for i skyen, for effektiv bruk.
Nettverksoptimalisering
Kantdatabehandling hjelper med å optimalisere nettverket ved å måle og forbedre ytelsen for brukere. Den finner en nettverksbane med lavest forsinkelse og best pålitelighet for brukertrafikk. I tillegg kan den også fjerne trafikkkorker for å oppnå optimal ytelse.
Helsevesen
En enorm mengde data genereres fra helsesektoren, inkludert pasientdata fra medisinsk utstyr, sensorer og enheter.
Derfor er det et stort behov for å håndtere, behandle og lagre data. Kantdatabehandling er nyttig her ved å bruke maskinlæring og automatisering for datatilgang. Den hjelper med å identifisere problematiske data som krever umiddelbar oppmerksomhet fra klinikere, noe som muliggjør bedre pasientbehandling og forebygger helsehendelser.
I tillegg brukes kantdatabehandling i medisinske overvåkingssystemer for å kunne reagere raskt i sanntid i stedet for å vente på en skyserver.
Detaljhandel
Detaljhandelsvirksomheter genererer store mengder data fra lagerstyring, salg, overvåking og annen forretningsinformasjon. Ved hjelp av kantdatabehandling kan man samle inn og analysere disse dataene for å avdekke forretningsmuligheter som salgsprognoser, optimalisering av leverandørbestillinger, gjennomføre effektive kampanjer og mer.
Produksjon
Kantdatabehandling benyttes i produksjonssektoren for å overvåke produksjonsprosesser og anvende maskinlæring og sanntidsanalyse for å forbedre produktkvalitet og oppdage produksjonsfeil. Den støtter også miljøsensorer som integreres i produksjonsanlegg.
I tillegg gir kantdatabehandling innsikt i komponentene på lager og hvor lenge de vil vare. Dette hjelper produsenter med å ta nøyaktige og raskere forretningsbeslutninger om drift og fabrikk.
Konstruksjon
Byggebransjen benytter kantdatabehandling primært for sikkerhet på arbeidsplassen, for å samle inn og analysere data fra sikkerhetsenheter, kameraer, sensorer osv. Dette hjelper bedrifter med å overvåke sikkerhetsforholdene på arbeidsplassen og sørge for at ansatte følger sikkerhetsprotokoller.
Transport
Transportsektoren, spesielt autonome kjøretøy, genererer store mengder data hver dag. Autonome kjøretøy trenger data som samles inn og analyseres i sanntid, mens de er i bevegelse, noe som krever tung databehandling. De trenger også data om kjøretøyets tilstand, hastighet, plassering, vei- og trafikkforhold og kjøretøy i nærheten.
For å håndtere dette blir selve kjøretøyene kanten der beregningen foregår. Som følge av dette behandles dataene i et akselerert tempo for å dekke behovet for datainnsamling og analyse.
Jordbruk
Innenfor landbruket brukes kantdatabehandling i sensorer for å spore næringstetthet og vannforbruk, og for å optimalisere innhøstingen. Sensorene samler inn data om miljø-, temperatur- og jordforhold. Disse dataene analyseres for å bidra til å øke avlingene og sikre at de høstes under de mest gunstige miljøforholdene.
Energi
Kantdatabehandling er også nyttig i energisektoren for å overvåke sikkerheten hos gass- og oljeselskaper. Sensorer overvåker fuktighet og trykk kontinuerlig. Det er viktig at tilkoblingen ikke mistes, for hvis noe går galt, som for eksempel et overopphetet oljerør, og dette ikke oppdages, kan det føre til katastrofer. Utfordringen er at de fleste av disse anleggene befinner seg i avsidesliggende områder, der tilkoblingen er dårlig.
Derfor gir implementering av kantdatabehandling på eller i nærheten av disse systemene bedre tilkoblingsmuligheter og kontinuerlig overvåkning. Kantdatabehandling kan også avdekke sanntidsfeil i utstyret. Sensorene kan overvåke energiproduksjonen fra maskiner som elektriske kjøretøy, vindparker og mer, med nettkontroll, for å bidra til kostnadsreduksjon og effektiv energiproduksjon.
Andre bruksområder for kantdatabehandling er videokonferanser, som krever mye båndbredde, effektiv bufring med kode som kjører på CDN-kantnettverk, finansielle tjenester som banker for sikkerhet og mer.
Fjernkant vs. Nærkant
Kantdatabehandling innebærer mange begreper, for eksempel nærkant, fjernkant osv., noe som noen ganger kan være forvirrende. La oss se nærmere på forskjellen mellom fjernkant og nærkant.
Fjernkant
Dette er infrastrukturen som er plassert lengst unna et skydatasenter, men nærmest brukerne.
For eksempel kan fjernkantsinfrastrukturen for et mobiltelefonselskap være plassert i nærheten av basestasjonene til mobiltelefontårn.
Fjernkantdatabehandling er distribuert i bedrifter, fabrikker, kjøpesentre osv. Applikasjonene som kjøres på denne infrastrukturen trenger høy kapasitet, skalerbarhet og lav forsinkelse, noe som er flott for videostrømming, AR/VR, videospill osv. Basert på de hostede applikasjonene, er det kjent som:
- En bedriftskant (Enterprise Edge) som er vert for bedriftsapplikasjoner
- En IoT-kant (IoT Edge) som er vert for IoT-applikasjoner
Nærkant
Dette er datainfrastrukturen som er distribuert mellom skydatasentrene og fjernkanten. Den er vert for generelle applikasjoner og tjenester, i motsetning til fjernkanten, som er vert for spesifikke applikasjoner.
For eksempel kan nærkantsinfrastruktur brukes til CDN-bufring, tåkedatabehandling osv. Tåkedatabehandling plasserer også lagrings- og datamaskinressurser i eller i nærheten av dataene, men ikke nødvendigvis direkte ved dataene. Dette er et mellomledd mellom et skydatasenter, som befinner seg langt unna, og kanten, som er plassert ved datakilden med begrensede ressurser.
Kantdatabehandling vs. Skydatabehandling (Likheter og Forskjeller)
Både kant- og skydatabehandling involverer distribuert databehandling og fordeling av lagrings- og dataressurser basert på data som produseres. Men de er definitivt ikke det samme.
Her er hvordan de skiller seg fra hverandre.
- Implementering: Skydatabehandling distribuerer ressurser globalt med høy skalerbarhet for å kjøre prosesser. Dette kan omfatte sentralisert databehandling nærmere datakilden(e), men ikke ved nettverkskanten. På den annen side distribuerer kantdatabehandling ressurser der dataene genereres.
- Sentralisering/Desentralisering: Med sentralisering tilbyr skyen effektive og skalerbare ressurser med sikkerhet og kontroll. Kantdatabehandling er desentralisert og brukes for å løse de utfordringene og bruksområdene som sentralisering i skydatabehandling ikke dekker.
- Arkitektur: Skydatabehandlingsarkitekturen består av flere løst koblede komponenter, og leverer applikasjoner og tjenester etter en «betal-som-du-bruker»-modell. Kantdatabehandling strekker seg derimot utover skydatabehandling og tilbyr en mer stabil arkitektur.
- Programmering: Applikasjonsutvikling i skyen er basert på ett eller flere programmeringsspråk. Kantdatabehandling kan kreve ulike programmeringsspråk for å utvikle applikasjoner.
- Responstid: Den gjennomsnittlige responstiden er vanligvis lengre i skydatabehandling sammenlignet med kantdatabehandling. Kantdatabehandling tilbyr derfor en raskere databehandlingsprosess.
- Båndbredde: Skydatabehandling bruker mer båndbredde og strøm på grunn av større avstand mellom klient og server, mens kantdatabehandling krever relativt mindre båndbredde og strøm.
Hva er Fordelene med Kantdatabehandling Sammenlignet med Skydatabehandling?
Prosessen i kantdatabehandling er mer effektiv enn i skydatabehandling, ettersom sistnevnte tar lengre tid for å hente dataene en bruker har bedt om. Skydatabehandling kan forsinke overføring av informasjon til et datasenter, noe som bremser beslutningsprosesser og forårsaker forsinkelser.
Dette kan resultere i tap for organisasjoner i form av kostnader, båndbredde, datasikkerhet og til og med arbeidsulykker, spesielt innen produksjon og konstruksjon. Her er noen fordeler med kant fremfor sky:
- Behovet for en raskere, sikrere og mer pålitelig arkitektur har gjort kantdatabehandling mer populær, noe som har fått organisasjoner til å velge kantdatabehandling fremfor skydatabehandling. Kantdatabehandling er spesielt effektiv i områder som krever tidsfølsom informasjon.
- Når databehandlingsprosessen foregår på avsidesliggende steder, fungerer kantdatabehandling bedre på grunn av manglende eller dårlig tilkobling som hindrer en sentralisert tilnærming. Kantdatabehandling legger til rette for lokal lagring og fungerer som et mikrodatasenter.
- Kantdatabehandling er en bedre løsning for å støtte smarte og spesialiserte enheter som utfører spesifikke funksjoner, og som er annerledes enn vanlige enheter.
- Kantdatabehandling kan effektivt løse utfordringer knyttet til båndbreddeforbruk, høye kostnader, sikkerhet og strømforbruk på de fleste områder, sammenlignet med skydatabehandling.
Dagens Leverandører av Kantdatabehandling
For å implementere kantdatabehandling raskt og enkelt i bedriften din, trenger du en leverandør av kantdatabehandlingstjenester. Disse bidrar til å behandle data og overføre dem effektivt, tilbyr en robust IT-infrastruktur og administrerer store mengder data som genereres fra enhetene som er plassert ved «kanten».
Her er noen av de mest bemerkelsesverdige leverandørene av kantdatabehandling:
#1. Amazon Web Services
AWS tilbyr en konsistent opplevelse med en sky-kant-modell, og leverer løsninger og tjenester for IoT, ML, AI, analyse, robotikk, lagring og databehandling.
#2. Dell
Dell leverer kantdatabehandlingsorkestrering og administrasjon gjennom OpenManage Mobile. Dell er en god løsning for digitale byer, forhandlere, produsenter og andre.
#3. ClearBlade
ClearBlade har lansert Edge Native Intelligent Asset Application, som lar en kantvedlikeholder bygge varslingsenheter og koble til IoT-enheter uten å måtte kode.
Andre bemerkelsesverdige leverandører av kantdatabehandling er Cloudflare, StackPath, Intel, EdgeConnex og flere.
Avsluttende Ord 👩🏫
Kantdatabehandling kan være et effektivt, pålitelig og kostnadsbesparende alternativ for moderne virksomheter som benytter digitale tjenester og løsninger i større grad enn noen gang før. Det er også et utmerket konsept for å støtte en fjernarbeidskultur, og for å legge til rette for raskere databehandling og kommunikasjon.