Облачные вычисления против периферийных вычислений представляют собой фундаментальный сдвиг в том, как организации управляют, хранят и обрабатывают данные. В то время как традиционные облачные вычисления централизуют массивные вычислительные ресурсы в центрах обработки данных, периферийные технологии фокусируются на распределении вычислений ближе к месту генерации данных, например, к устройствам Интернета вещей (IoT), автономным транспортным средствам и интеллектуальным камерам. Такая локализованная обработка радикально снижает задержку — до 1 миллисекунды — по сравнению со 100-миллисекундными задержками, часто возникающими при облачных обращениях, что делает возможным принятие решений в режиме реального времени.
Будущее облачных вычислений предполагает интеллектуальную оркестровку гибридных систем, где централизованные серверы и распределенные периферийные узлы дополняют друг друга. Тенденции обработки данных указывают на конвергенцию: облака обеспечивают мощную аналитику и обучение моделей искусственного интеллекта, в то время как периферийные устройства выполняют инференс, предиктивный мониторинг и критически важные операции в реальном времени. Сбалансировав скорость, стоимость и масштабируемость, гибридные архитектуры готовы определить следующее десятилетие цифровой трансформации.
Облачные вычисления централизуют массивные объемы хранения и вычислительной мощности, позволяя организациям обучать базовые модели искусственного интеллекта на наборах данных петабайтного масштаба. Эти среды идеально подходят для пакетной аналитики, крупномасштабных симуляций и многопользовательских приложений, требующих эластичного масштабирования. Гипермасштабные провайдеры, такие как AWS, Azure и Google Cloud, без труда справляются с пиковыми нагрузками, обеспечивая высокую доступность и избыточность.
Облачные технологии оптимальны для обучения моделей ИИ и задач обработки, которые требуют больших вычислительных ресурсов, но не являются критичными по времени. Периферийные технологии дополняют их, приближая критически важную обработку к устройствам, которым требуется немедленная обратная связь. Например, автономные дроны и беспилотные автомобили полагаются на периферийные вычисления для принятия решений за доли секунды, которые не допускают сетевых задержек. Многопользовательские периферийные вычисления (MEC) в сочетании с 5G mmWave позволяют осуществлять локальную обработку на базовых станциях, обрабатывая до 10 Гбит/с данных, снижая задержку и освобождая пропускную способность основных сетей.
Периферийные технологии приближают вычисления и хранение данных к источнику, обеспечивая низколатентные ответы для устройств на периферии сети. Предиктивное обслуживание на заводах получает большую выгоду от периферийного ИИ, обнаруживая сбои оборудования на 50% быстрее, чем централизованная облачная телеметрия. Обрабатывая данные датчиков локально, периферийные устройства предотвращают передачу ненужных данных по сети, сокращая расходы на пропускную способность до 90% при развертывании в промышленности и умных городах.
Тенденции обработки данных прогнозируют, что к 2028 году примерно 75% данных, генерируемых Интернетом вещей, будет обрабатываться на периферии, а не в облаке. Стратегии развития облачных вычислений сосредоточены на оркестровке этих периферийных узлов, развертывании гибридных кластеров через такие платформы, как AWS Outposts и GCP Anthos, для эффективного управления парком периферийных устройств. Эти системы обеспечивают бесшовные обновления, безопасность и агрегацию аналитических данных, сохраняя при этом локальную скорость обработки для критически важных приложений.
Периферийные вычисления также поддерживают инференс ИИ на периферии с использованием специализированных чипов. NVIDIA Jetson и Google Coral выполняют до 100 TOPS (триллионов операций в секунду) локально, обеспечивая работу таких приложений, как мониторинг полок в розничной торговле, обнаружение дефектов в промышленности и анализ трафика без зависимости от облака. Обрабатывая непрерывные потоки данных локально, периферия снижает зависимость от пропускной способности сети и обеспечивает реагирование в реальном времени.
Гибридные облачно-периферийные архитектуры сочетают в себе лучшее из обоих миров. Облако отлично подходит для задач с высокой нагрузкой, таких как крупномасштабное обучение ИИ, в то время как периферийные устройства управляют непрерывными потоками инференса от миллиардов конечных точек IoT. Спутниковые и 6G неземные сети (NTN) расширяют периферийную обработку на удаленные объекты, такие как шахты, нефтяные вышки и морские платформы, устраняя зависимость от наземной инфраструктуры.
Иммерсивные отрасли, такие как автономная логистика, умные города, а также приложения AR/VR, все чаще полагаются на эту гибридную модель. Тенденции обработки данных показывают, что сочетание периферийных технологий с облачной оркестровкой повышает устойчивость системы, снижает задержку и улучшает масштабируемость. Предприятия могут развертывать ИИ в реальном времени на периферии, сохраняя при этом централизованный контроль, обновления и аналитику в облаке. Такой подход оптимизирует затраты, обеспечивая при этом эффективную работу критически важных операций.
Периферийные и облачные технологии больше не являются конкурентами, а сотрудничают. К 2035 году интеграция оркестровки на основе ИИ, высокоскоростных сетей и интеллектуальных периферийных устройств определит ИТ-архитектуры предприятий, позволяя отраслям использовать аналитические данные в реальном времени, одновременно используя огромную вычислительную мощность централизованных облачных платформ.
1. В чем преимущество периферийных вычислений по задержке?
Периферийные вычисления могут обрабатывать данные локально за 1–5 миллисекунд по сравнению с 50–200 миллисекундами для облачных обращений. Эта разница критически важна для автономных систем и промышленной автоматизации. Сниженная задержка обеспечивает принятие решений в реальном времени без сетевых узких мест. Низколатентная обработка является ключевым фактором внедрения периферийных технологий в средах AIoT.
2. Когда следует использовать облако или периферию для ИИ?
Используйте периферийные вычисления для инференса в реальном времени, когда немедленные решения имеют решающее значение, например, в робототехнике или беспилотных автомобилях. Облачные вычисления идеально подходят для обучения больших моделей ИИ, требующих высокой вычислительной мощности. Гибридные подходы позволяют развертывать модели, обученные в облаке, на периферии. Это обеспечивает как масштабируемость, так и отзывчивость.
3. Позволяет ли 5G использовать периферийные вычисления?
Да, 5G с сверхнадежной связью с низкой задержкой (uRLLC) позволяет периферийным узлам реагировать в течение 1 миллисекунды. Это позволяет автономным транспортным средствам, дронам и промышленному оборудованию работать безопасно и эффективно. Срезы 5G приоритизируют трафик для критически важных периферийных приложений. Расширение сети будет и дальше ускорять развертывание периферийных решений по всему миру.
4. Что обеспечивает эффективную работу периферийных устройств?
Периферийные устройства используют TPU и NPU для достижения до 100 TOPS на ватт, что значительно превосходит традиционные GPU. Эти чипы обеспечивают непрерывный инференс ИИ с минимальным энергопотреблением. Эффективность имеет решающее значение для периферийных устройств с батарейным питанием или удаленных устройств. Оптимизированное оборудование снижает эксплуатационные расходы при сохранении высокой производительности.
Автор – Glanze Patrick
