De laatste tijd worden gegevens in een ongekend tempo gegenereerd, en als gevolg daarvan staan traditionele cloud computing-modellen voor grote uitdagingen. Er is behoefte aan snellere verwerking, verminderde latentie en verbeterde privacy en dit heeft geleid tot de opkomst van een revolutionair paradigma dat bekend staat als edge computing. Maar wat is het precies en waarom is het belangrijk? Laten we het hieronder uitzoeken!
Wat is edge-computing?
Edge computing verwijst naar een gedistribueerd computerparadigma dat berekeningen en gegevensopslag dichter bij de locatie brengt waar het nodig is, meestal aan de rand van het netwerk of dichter bij de apparaten die gegevens genereren of verbruiken. Bij edge computing vinden de verwerking en analyse van gegevens plaats bij of nabij de bron, in plaats van te vertrouwen op een gecentraliseerde cloudinfrastructuur.
Traditioneel worden in een cloud computing-model gegevens van verschillende apparaten of sensoren naar een gecentraliseerd datacenter of cloudserver gestuurd voor verwerking en analyse. Edge computing is echter bedoeld om de beperkingen van cloudgerichte benaderingen te overwinnen, zoals latentie, bandbreedtebeperkingen en afhankelijkheid van een stabiele netwerkverbinding.
Door de berekening dichter bij de rand van het netwerk te brengen, maakt het real-time gegevensverwerking, snellere responstijden, minder netwerkverkeer en verbeterde betrouwbaarheid mogelijk. Het is met name gunstig voor toepassingen die een lage latentie vereisen, zoals Internet of Things (IoT)-apparaten, autonome voertuigen, industriële automatisering, augmented reality en bewaking op afstand.
In een edge-computing-architectuur worden edge-apparaten, zoals gateways, routers of edge-servers, ingezet in de buurt van de gegevensbronnen. Deze apparaten voeren lokale gegevensverwerking, filtering en analyse uit, waardoor de hoeveelheid gegevens die naar de gecentraliseerde cloudinfrastructuur moet worden verzonden, wordt verminderd. De verwerkte gegevens of relevante inzichten kunnen vervolgens worden teruggestuurd naar de apparaten of naar de cloud worden verzonden voor verdere verwerking, opslag of langetermijnanalyse.
Edge computing heeft verschillende voordelen:
#1. Verminderde latentie
Door gegevens lokaal aan de rand te verwerken, kunnen real-time toepassingen snellere responstijden bereiken, waardoor de vertragingen die worden veroorzaakt door het verzenden van gegevens naar een externe cloudserver tot een minimum worden beperkt.
#2. Optimalisatie van de bandbreedte
Naast het verminderen van de latentie, vermindert het ook de hoeveelheid gegevens die over het netwerk moet worden verzonden, waardoor het bandbreedtegebruik wordt geoptimaliseerd en de kosten voor gegevensoverdracht worden verlaagd.
#3. Verbeterde betrouwbaarheid
Edge-apparaten kunnen blijven werken en gegevens verwerken, zelfs in situaties waarin de netwerkverbinding onbetrouwbaar is of tijdelijk wordt onderbroken. Dit verbetert de algehele betrouwbaarheid en beschikbaarheid van het systeem.
#4. Verbeterde gegevensprivacy en beveiliging
Aangezien gevoelige gegevens lokaal kunnen worden verwerkt, vermindert edge computing privacykwesties en beveiligingsrisico's die gepaard gaan met het verzenden van gegevens naar externe servers.
#5. schaalbaarheid
Het kan ook de verwerkingsbelasting verdelen over meerdere edge-apparaten, waardoor schaalbare en efficiënte verwerking van grote hoeveelheden gegevens mogelijk wordt.
Waarom is edge computing een kritieke technologie die de toekomst van computers vormgeeft?
Edge computing is om verschillende redenen een kritieke technologie die de toekomst van computers vormgeeft. Ten eerste pakt het de beperkingen aan van traditionele cloud computing-modellen, die vaak worstelen met latentie en verwerkingssnelheid. Het brengt berekeningen dichter bij de gegevensbron en vermindert ook de tijd die gegevens nodig hebben om heen en weer te reizen tussen apparaten en externe datacenters. Dit maakt realtime gegevensverwerking, analyse en besluitvorming mogelijk, wat essentieel is voor toepassingen zoals autonome voertuigen, industriële automatisering en realtime monitoringsystemen.
Ten tweede verbetert het de privacy en beveiliging van gegevens. Met gevoelige informatie die lokaal wordt verwerkt en opgeslagen, is er minder afhankelijkheid van het overbrengen van gegevens naar externe servers. Over het algemeen minimaliseert dit het risico op datalekken en ongeautoriseerde toegang. Dit aspect is vooral belangrijk in sectoren zoals de gezondheidszorg, financiën en overheid, waar de vertrouwelijkheid van gegevens van het grootste belang is.
Wat is een voorbeeld van edge computing?
Een voorbeeld van edge computing is het gebruik van smarthome-apparaten. In een traditionele opstelling zouden gegevens van deze apparaten, zoals thermostaten, beveiligingscamera's en spraakassistenten, voor verwerking naar een centrale server of cloud worden gestuurd. Bij edge computing kan de verwerking en analyse van deze gegevens echter lokaal op de apparaten zelf plaatsvinden of op nabijgelegen edge-servers.
Een slimme thermostaat die is uitgerust met deze rekencapaciteit kan bijvoorbeeld temperatuur- en bezettingsgegevens verzamelen van sensoren in een huis en real-time beslissingen nemen over hoe de temperatuur te regelen zonder afhankelijk te zijn van een verre server. Dit zorgt voor snellere responstijden, minder latentie en een grotere efficiëntie bij het beheer van de verwarmings- en koelsystemen in huis.
Een ander voorbeeld zijn autonome voertuigen. Zelfrijdende auto's genereren een enorme hoeveelheid data van verschillende sensoren, waaronder lidar, camera's en radar. Het in realtime verwerken van deze gegevens en het nemen van beslissingen in een fractie van een seconde is cruciaal voor de veilige werking van autonome voertuigen.
Het stelt deze voertuigen in staat om lokale verwerking en analyse van sensorgegevens uit te voeren, waardoor de afhankelijkheid van een externe cloudserver wordt verminderd en snelle reactietijden worden gegarandeerd voor kritieke taken zoals objectdetectie en het vermijden van botsingen.
Wat zijn de belangrijkste kenmerken van edge computing?
De belangrijkste kenmerken zijn als volgt:
# 1. Nabijheid
Het brengt computerresources en gegevensverwerking dichter bij de rand van het netwerk, dichtbij het punt waar gegevens worden gegenereerd of verbruikt. Het goede hiervan is dat nabijheid de latentie vermindert en real-time of bijna real-time verwerking mogelijk maakt.
#2. Gedistribueerde architectuur
Het gaat om een gedecentraliseerde architectuur waarbij reken-, opslag- en analysemogelijkheden zijn verdeeld over edge-apparaten, edge-servers of mistknooppunten. Deze distributie verbetert de betrouwbaarheid, fouttolerantie en schaalbaarheid.
#3. Gelokaliseerde gegevensverwerking
Het legt de nadruk op het lokaal verwerken en analyseren van gegevens aan de rand in plaats van te vertrouwen op een gecentraliseerde cloudserver. Deze gelokaliseerde verwerking vermindert de behoefte aan gegevensoverdracht, bespaart bandbreedte en vermindert de afhankelijkheid van constante internetconnectiviteit.
#4. Realtime of bijna realtime verwerking
Het maakt realtime of bijna realtime analyse en besluitvorming mogelijk. Dit is cruciaal voor toepassingen die een lage latentie vereisen, zoals autonome voertuigen, industriële automatisering of systemen voor bewaking op afstand.
#5. Optimalisatie van de bandbreedte
Het optimaliseert het gebruik van de netwerkbandbreedte door gegevens aan de rand te filteren, samen te vatten of voor te verwerken voordat ze naar de cloud worden verzonden. Dit vermindert het volume van de verzonden gegevens, waardoor bandbreedte wordt bespaard en de kosten worden verlaagd.
#6. Verbeterde beveiliging en privacy
Het verbetert de beveiliging en privacy door gevoelige gegevens lokaal of binnen een specifiek geografisch gebied te houden. In plaats van gegevens naar de cloud te verzenden, waar ze kunnen worden blootgesteld aan potentiële bedreigingen, maakt het lokale verwerking en opslag van gevoelige gegevens mogelijk.
#7. Offline-mogelijkheden
Het stelt apparaten en applicaties in staat om offline of met beperkte connectiviteit te werken. Lokale verwerkings- en opslagmogelijkheden zorgen ervoor dat apparaten blijven functioneren, zelfs wanneer de internetverbinding onderbroken of niet beschikbaar is.
#8. Schaalbaarheid en flexibiliteit
Het biedt schaalbaarheid en flexibiliteit door de inzet van edge-apparaten of servers mogelijk te maken op basis van specifieke vereisten. Indien nodig kunnen extra rekenbronnen aan de edge worden toegevoegd, waardoor de edge computing-infrastructuur snel kan worden opgeschaald.
Wat is het belangrijkste doel van edge computing?
Het belangrijkste doel van edge computing is om computerbronnen en gegevensverwerking dichter bij de bron van gegevensgeneratie te brengen, in plaats van alleen te vertrouwen op verre cloudservers of datacenters. Het heeft tot doel de beperkingen van traditionele gecentraliseerde computerarchitecturen aan te pakken door reken-, opslag- en analysemogelijkheden te distribueren naar de netwerkrand, die dichter bij de plaats is waar gegevens worden gemaakt of verbruikt. Men kan ook zeggen dat het bestaat om de efficiëntie, prestaties en responsiviteit van applicaties en services te verbeteren door de berekening te decentraliseren en dichter bij de rand van het netwerk te brengen.
Wat is een ander woord voor edge-computing?
Een ander woord of term die vaak door elkaar wordt gebruikt met 'edge computing' is 'fog computing'.
Wat is edge computing-technologie
Edge computing-technologie verwijst naar de reeks technologieën en benaderingen die worden gebruikt om edge computing mogelijk te maken. Het omvat een reeks hardware- en softwarecomponenten die de verwerkings-, opslag- en netwerkmogelijkheden aan de rand van het netwerk vergemakkelijken. De volgende zijn enkele van de belangrijkste componenten:
#1. Edge-apparaten
Dit zijn de fysieke apparaten die zich aan de rand van het netwerk bevinden, zoals sensoren, gateways, routers, switches of edge-servers. Ze verzamelen, verwerken en verzenden gegevens uit verschillende bronnen.
#2. Edge-servers
Dit zijn computerapparatuur die aan de rand van het netwerk wordt ingezet om rekenkracht, opslag en lokale gegevensverwerkingsmogelijkheden te bieden. Edge-servers kunnen zich in datacenters, on-premises of op gedistribueerde locaties bevinden.
#3. Edge-besturingssystemen
Dit zijn gespecialiseerde besturingssystemen die zijn ontworpen om op edge-apparaten of edge-servers te draaien. Ze zijn geoptimaliseerd voor een laag stroomverbruik, efficiënt gebruik van hulpbronnen en real-time verwerking. Voorbeelden zijn Ubuntu Core, Windows 10 IoT Core of VxWorks van Wind River.
#4. Edge Analytics-software
Deze software maakt real-time data-analyse en besluitvorming aan de edge mogelijk. Het kan machine learning-algoritmen, kunstmatige-intelligentiemodellen of raamwerken voor gegevensanalyse omvatten. Edge-analysesoftware maakt lokale verwerking en het genereren van inzichten mogelijk zonder afhankelijk te zijn van een gecentraliseerde cloudserver.
#5. Edge-netwerken
Dit verwijst naar de netwerkinfrastructuur die edge-apparaten en servers met elkaar verbindt. Het kan gaan om technologieën zoals edge-routers, edge-switches of software-defined networking (SDN)-oplossingen. Edge-netwerken maken efficiënte gegevensoverdracht en communicatie tussen apparaten en de cloud mogelijk.
#6. Containerisatie en virtualisatie
Deze technologieën maken de inkapseling en isolatie van softwaretoepassingen en -services mogelijk, waardoor het gemakkelijker wordt om edge computing-omgevingen te implementeren en te beheren. Containers en virtuele machines kunnen worden ingezet op edge-apparaten of servers om applicaties en services op een modulaire en schaalbare manier uit te voeren.
#7. Randbeheer en orkestratie
Deze tools en platforms helpen bij het beheren en coördineren van de implementatie, configuratie, monitoring en onderhoud van edge computing-infrastructuur. Ze bieden gecentraliseerde controle en zichtbaarheid over gedistribueerde edge-apparaten en -services.
Wat zijn de soorten edge-computing?
Er zijn verschillende soorten of categorieën edge computing die kunnen worden geclassificeerd op basis van de locatie en inzet van edge-resources. Hieronder staan een aantal voorbeelden;
- Edge-apparaten
- Edge-servers
- Mist computing
- Cloudlet-computing
Hoe werkt edge-computing
Edge computing werkt door computerresources en gegevensverwerking te decentraliseren naar de rand van het netwerk, dichter bij waar gegevens worden gegenereerd of verbruikt. Hieronder vindt u een overzicht van hoe het doorgaans werkt:
#1. Gegevens genereren
Gegevens worden gegenereerd uit verschillende bronnen, zoals sensoren, IoT-apparaten of gebruikersinteracties met edge-apparaten zoals smartphones of slimme apparaten. Deze gegevens kunnen sensormetingen, videostreams of gebruikersinvoer omvatten.
#2. Gegevensverzameling en filtering
Edge-apparaten of gateways verzamelen de gegevens van de bronnen en voeren initiële filtering of voorverwerking uit om de hoeveelheid gegevens die moet worden verzonden te verminderen. Deze stap helpt bij het optimaliseren van het bandbreedtegebruik en het verminderen van latentie.
#3. Lokale gegevensverwerking
Edge-apparaten of edge-servers voeren lokale verwerking en analyse van de verzamelde gegevens uit. Dit kan het uitvoeren van algoritmen zijn, het toepassen van machine learning-modellen of het uitvoeren van specifieke taken om inzichten te verkrijgen, beslissingen te nemen of acties te activeren op basis van de gegevens.
#4. Besluitvorming aan de rand
Het maakt real-time of bijna real-time besluitvorming aan de edge mogelijk. Door gegevens lokaal te verwerken, kunnen edge-apparaten snel reageren op gebeurtenissen of omstandigheden zonder afhankelijk te zijn van een externe cloudserver. Dit is vooral belangrijk voor tijdgevoelige toepassingen zoals autonome voertuigen of industriële automatisering.
#5. Dataoverdracht
Na lokale verwerking en besluitvorming verzenden edge computing-systemen relevante of samengevatte gegevens naar de cloud of andere gecentraliseerde systemen. Dit kan het verzenden van verwerkte gegevens, waarschuwingen of geaggregeerde resultaten inhouden voor verdere analyse, opslag of langdurige verwerking.
#6. Cloud-integratie
Bij edge computing gaat het vaak om integratie met cloudgebaseerde systemen of services. Cloudplatforms kunnen worden gebruikt voor langdurige opslag, geavanceerde analyses, machine learning-training of het bieden van aanvullende rekenbronnen wanneer dat nodig is. Edge-apparaten kunnen gebruikmaken van cloudresources voor taken die uitgebreide rekenkracht of analyse van historische gegevens vereisen.
#7. Beheer en orkestratie
Edge computing-infrastructuur vereist beheer en orkestratie om te zorgen voor een juiste implementatie, configuratie, bewaking en onderhoud van edge-apparaten, edge-servers en bijbehorende softwarecomponenten. Dit kunnen gecentraliseerde beheerplatforms of tools zijn die controle, zichtbaarheid en automatisering bieden voor de implementaties.
Wat is Edge Computing Accenture
Edge computing verwijst naar de praktijk van het verwerken van gegevens in de buurt van de bron, of 'edge', waar ze worden gegenereerd in plaats van ze naar een gecentraliseerde cloud of datacenter te sturen. Accenture is een wereldwijd bedrijf voor professionele dienstverlening dat een breed scala aan advies-, technologie- en outsourcingdiensten levert. Ze werken samen met organisaties om hen te helpen edge computing-technologieën en -strategieën te benutten om hun activiteiten te verbeteren, hun digitale mogelijkheden te verbeteren en innovatie te stimuleren.
Accenture erkent het potentieel van edge computing voor het mogelijk maken van real-time gegevensverwerking, het verminderen van latentie, het verbeteren van de netwerkefficiëntie en het mogelijk maken van nieuwe use-cases in verschillende industrieën. Ze bieden diensten aan met betrekking tot edge computing, waaronder strategieontwikkeling, architectuurontwerp, implementatie en integratie. Accenture helpt klanten bij het beoordelen van hun edge computing-vereisten, het identificeren van de juiste edge-infrastructuur, het optimaliseren van netwerkconnectiviteit en het ontwikkelen van edge-enabled applicaties.
Door gebruik te maken van edge computing kunnen organisaties hun vermogen verbeteren om gegevens dichter bij het punt van herkomst te verzamelen, verwerken en analyseren, waardoor snellere inzichten en reacties mogelijk worden. Dit is met name waardevol in scenario's waarin real-time besluitvorming van cruciaal belang is, zoals autonome voertuigen, slimme steden, industriële IoT, monitoring van de gezondheidszorg en beheer van activa op afstand.
De expertise van Accenture op het gebied van edge computing stelt hen in staat klanten te ondersteunen bij het effectief toepassen van deze technologie, het benutten van het potentieel ervan om digitale transformatie te stimuleren, de operationele efficiëntie te verbeteren en nieuwe zakelijke kansen te creëren.
Edge-computing versus cloud-computing
Edge-computing en cloud-computing zijn twee verschillende paradigma's op het gebied van computers, die elk verschillende doelen dienen en specifieke vereisten aanpakken. Hieronder volgen de belangrijkste verschillen tussen edge computing en cloud computing:
#1. Nabijheid van gegevens en verwerking
Bij edge computing vindt gegevensverwerking plaats dichter bij de bron of "edge" van waar het wordt gegenereerd, meestal bij of in de buurt van de apparaten of sensoren. Deze nabijheid maakt real-time verwerking mogelijk, vermindert de latentie en minimaliseert de noodzaak van gegevensoverdracht naar gecentraliseerde datacenters. Bij cloud computing daarentegen gaat het om het verwerken en opslaan van gegevens in afgelegen datacenters die vaak geografisch ver verwijderd zijn van de apparaten die de gegevens genereren.
#2. Datavolume en bandbreedte
Het is geschikt voor scenario's waarin grote hoeveelheden gegevens worden gegenereerd, maar het onpraktisch of inefficiënt is om alles naar de cloud te verzenden vanwege beperkte bandbreedte of kostenoverwegingen. In plaats daarvan filtert en verwerkt het gegevens lokaal, waarbij alleen relevante informatie of geaggregeerde inzichten naar de cloud worden verzonden. Cloud computing daarentegen is zeer geschikt voor toepassingen die een enorme opslagcapaciteit en uitgebreide gegevensverwerkingsmogelijkheden vereisen.
#3. Latentie en real-time verwerking
Edge computing heeft tot doel latentie te minimaliseren door gegevens lokaal te verwerken, waardoor real-time of bijna real-time analyse en besluitvorming mogelijk wordt. Dit is cruciaal voor tijdgevoelige toepassingen zoals autonome voertuigen, industriële automatisering en monitoring van de gezondheidszorg. Bij cloud computing moeten gegevens worden verzonden naar externe datacenters, wat latentie introduceert, waardoor het minder geschikt is voor toepassingen die onmiddellijke verwerking vereisen.
#4. Schaalbaarheid en beschikbaarheid van bronnen
Cloud computing biedt vrijwel onbeperkte schaalbaarheid en computerbronnen. Organisaties kunnen hun computercapaciteit eenvoudig op- of afschalen op basis van de vraag, en betalen voor resources als dat nodig is. Bij edge computing zijn de beschikbare computerbronnen beperkt tot de edge-apparaten zelf of een gelokaliseerde infrastructuur, die beperkingen kunnen hebben op het gebied van verwerkingskracht, opslag en netwerkcapaciteit.
#5. Netwerkafhankelijkheid
Cloud computing is sterk afhankelijk van netwerkconnectiviteit om gegevens van en naar externe datacenters te verzenden. Bij edge computing wordt de afhankelijkheid van het netwerk verminderd omdat de gegevensverwerking lokaal plaatsvindt. Dit kan voordelig zijn in scenario's waarin netwerkconnectiviteit intermitterend, onbetrouwbaar of kostbaar is.
#6. Gegevensprivacy en beveiliging
Edge-computing kan de privacy en beveiliging van gegevens verbeteren door gevoelige gegevens lokaal te houden, waardoor het risico op ongeautoriseerde toegang of datalekken tijdens overdracht naar de cloud wordt verkleind. Cloud computing vereist daarentegen een zorgvuldige afweging van gegevensbeveiligingsmaatregelen, aangezien gegevens worden opgeslagen en verwerkt in externe datacenters die worden beheerd door cloudserviceproviders.
Is Tesla een edge-computing?
Niet helemaal. Tesla, het bedrijf voor elektrische voertuigen en energie, maakt gebruik van edge computing in zijn voertuigen, maar wordt niet in de eerste plaats beschouwd als een edge computing-bedrijf. Edge computing speelt een rol in de voertuigen van Tesla om real-time gegevensverwerking en besluitvorming mogelijk te maken, maar de kernactiviteit van Tesla draait om elektrische voertuigen, hernieuwbare energie en aanverwante technologieën.
Is Edge Computing hardware of software?
Edge computing omvat zowel hardware- als softwarecomponenten. Het verwijst naar een gedistribueerd computerparadigma dat hardware-infrastructuur en softwaretoepassingen combineert om gegevensverwerking en -analyse mogelijk te maken op of nabij edge-apparaten of sensoren.
- CLOUD COMPUTING: definitie, typen, voordelen, nadelen en PDF (gedetailleerde gids voor 2023)
- TOP CLOUD SERVICE PROVIDERS IN 2023: Ultieme gids
- Het belang van internetsnelheid voor online gaming
- CLOUD ENGINEER: definitie, taken, banen, salaris en hoe je er een wordt
- STEMASSISTENT: alles wat u moet weten over spraakassistenten
- Gps-tracking-software
Referenties
