Styring av den fjerne fremtiden: 5G og maskinlæring på kanten

Edge computing har vært noe av et buzzword i noen tid, en gradvis nettverkstrend som ikke viser noen tegn til å avta. Flere nyere utviklinger – inkludert den stadig mer utbredte distribusjonen av 5G-nettverk – har kommet sammen for å sementere databehandling i bedriftsteknologiens veikart, samt drive en helt ny galakse av bruksområder.

Fra smarte byer til industri 4.0

Selvfølgelig er det betydelig interesse for edge computing fra noen av de største produsentene og forhandlerne på planeten. Fra Amazon til Cisco, Google til Intel, via kanskje Microsoft og NVIDIA, det finnes velprøvde produkter på markedet og i mange tilfeller svært fokuserte produktserier som retter seg spesielt mot edge. Dette er i seg selv noe av et skifte fra bare noen få år siden, hvor Edge-distribusjoner hadde en tendens til å bruke standard nettverksinfrastruktur og maskinvare. En fersk rapport fra ResearchAndMarkets.com anslår at Edge Computing Infrastructure-inntektene vil nå 17.9 milliarder dollar innen 2025 med ytterligere 1 milliard dollar i optiske moduler og nettverk for å støtte forbedret transport av data.

Edge-nettverk er ofte assosiert med et veldig bredt spekter av applikasjoner, fra smarte byer, helautomatiske kjøretøy og en rekke AI- og ML-applikasjoner, i seg selv en hel nisje hver. Årsaken til denne rekkevidden er at Edge-nettverk retter seg mot to nøkkelaspekter som er avgjørende for disse, nemlig lav latens og pålitelighet. Ved å behandle data i utkanten av nettverket kan brukbar innsikt oppnås umiddelbart, i stedet for å bli betydelig forsinket av den mer tradisjonelle kombinasjonen av nettverksforsinkelse, skybehandling, analyse og til slutt handling. Dette er spesielt viktig for Industry 4.0-applikasjoner, så vel som smartbyer og selvkjørende biler – forsinkede svar på grunn av latens kan ha direkte farlige implikasjoner i de sistnevnte tilfellene, og betydelige kostnadsøkninger i det andre tilfellet.

Latency: Fiende nummer én

Det kappløpet for å minimere ventetiden spiller veldig bra sammen med utviklingen av fremtidige kommunikasjonsnettverk, spesielt 5G – selv om kappløpet om å utvikle levedyktig LEO-basert satellitt-tilkobling også kan resultere i lav latens-tilkobling. Potensialet til 5G-teknologier som f.eks stråleforming og massiv MIMO-teknologi å muliggjøre praktisk anvendelse av edge-nettverk er viktig.

Resultatet er en mengde avtaler og partnerskap på høyt nivå for å utvikle 5G og avanserte skyløsninger for hele verdikjeden. Et nylig eksempel er Google Cloud og Ericsson, som har inngått partnerskap for å utvikle nye løsninger ved Ericssons Silicon Valley D-15 Labs, inkludert pilotering av bedriftsapplikasjoner i utkanten av et live-nettverk med italiensk telco TIM. Dette prosjektet har som mål å automatisere funksjonene til TIMs kjerne 5G-nettverk, skybaserte applikasjoner og Google Cloud-løsninger, rettet mot bil-, transport- og produksjonssektorene, ifølge selskapene.

Også primært rettet mot transport- og produksjonssektorer, har Verizons private on-premise mobile edge compute (MEC)-tjeneste med Microsoft Azure nylig økt. Det administrerte tjenestetilbudet følger integrasjonen av Verizons private 5G-tilbud tidligere i år med Amazon Web Services (AWS), ettersom Verizon posisjonerer seg fast som leverandør av tilkoblingsmuligheter og IoT-rammeverk, slik at bedrifter kan velge sin foretrukne skyleverandør.

Mot NFV: 5G gir ekstra verdi

Dette strevet etter posisjon er en indikator på omfanget av markedet – faktisk, en Gartner-forskningsrapport fra 2018 spådde at andelen bedriftsgenererte data som behandles utenfor sentraliserte datasentre eller skyer vil øke fra 10 % i 2018 til 75 % innen 2025 Som Gartner fremhever i rapporten, er 5G-tilkobling satt til å være en sentral muliggjører for edge computing, ikke minst på grunn av kravene til AI og ML på kanten. Teknologier innbakt i 5G SA-nettverk, for eksempel nettverksskjæring, som lar vitale applikasjoner ha dedikert kapasitet, vil vise seg å være avgjørende for suksessen til AI/ML i en bredere Industry 4.0-kontekst.

Et annet grunnleggende skifte i dette kantmarkedet kan godt vise seg å være utviklingen av Network Function Virtualization (NFV), som gjør det mulig for bedrifter å konfigurere og rekonfigurere standard maskinvare på farten for å møte spesifikke maskinvarekrav. Selv om bransjeomfattende standarder er en viktig snublestein, er det flere initiativer som prøver å bryte gjennom og etablere bredere konsensus rundt slike nettbaserte skybaserte nettverk. Spesielt definerte ETSI NFV bransjespesifikasjonsgruppen et veikart tilbake i november 2020 som angir hvordan containeriserte virtuelle nettverksfunksjoner (VNFs) kunne – og sannsynligvis vil – administreres i et NFV-rammeverk.

Edge: Styring av fremtidens databehandling

Applikasjonene som er aktivert av edge AI og ML, sementert av 5G-tilkobling og potensielt støttet opp av nye NFV-rammeverk er virkelig overbevisende. For eksempel driver den økende bruken av autonome veiledede kjøretøyer (AGV) og automatiserte mobile roboter (AMR) i fabrikker og varehus – spesielt i oppfyllelsesenden av forsyningskjeden – opptaket av datasyn og ML i edge-implementeringer. Den lave latensen og den umiddelbare behandlingen av sensor- og videodata er avgjørende for å sikre at sikkerhetsmarginer oppfylles, i tillegg til å drive driftsoptimalisering og effektivitet.

Mens 5G SA fortsatt er veldig i utrullingsstadiet – bortsett fra en rekke private nettverk som har tatt steget – gjenstår faktum at de store bransjeaktørene satser stort på 5G, og edge databehandling og nettverk som en sentral markedsdriver. Evnen for enhver bedrift til å behandle transaksjoner og lagre data nær den faktiske kilden til disse dataene vil raskt bli en nøkkelklokke for Industry 4.0-suksess, og utløse en rekke nedstrømsfordeler som prediktivt vedlikehold, NFV og real-world automatisering.