Оснащение отдаленного будущего: 5G и машинное обучение на краю сети

Вычисления на краю сети уже некоторое время являются своего рода модным словом, постепенным сетевым трендом, который не показывает признаков замедления. Несколько недавних разработок – включая все более широкое внедрение сетей 5G – совпали, чтобы закрепить вычисления на краю сети в технологической дорожной карте предприятий, а также стимулировать целую галактику новых случаев использования.

От умных городов к Industry 4.0

Конечно, существует значительный интерес к вычислениям на краю сети со стороны некоторых из крупнейших производителей и ритейлеров на планете. От Amazon до Cisco, Google до Intel, через Microsoft и NVIDIA, существуют проверенные продукты на рынке и во многих случаях высокофокусированные линейки продуктов, ориентированные на край в частности. Это само по себе является своего рода сдвигом от ситуации всего несколько лет назад, когда развертывания на краю сети использовали стандартную сетевую инфраструктуру и оборудование. Недавний отчет от ResearchAndMarkets.com оценивает, что доходы от инфраструктуры вычислений на краю сети достигнут 17,9 миллиарда долларов к 2025 году, с дополнительным 1 миллиардом долларов на оптические модули и сетевое оборудование для улучшения передачи данных.

Сети на краю сети часто ассоциируются с очень широким спектром приложений, от умных городов, полностью автоматизированных транспортных средств и различных приложений искусственного интеллекта и машинного обучения, которые сами по себе представляют целую нишу. Причина этого разнообразия заключается в том, что сети на краю сети ориентированы на два ключевых аспекта, которые имеют решающее значение для этих приложений, а именно низкую задержку и надежность. Обрабатывая данные на краю сети, можно получить полезные идеи сразу, а не с значительной задержкой, обусловленной традиционным сочетанием сетевой задержки, облачной обработки, анализа и, наконец, действия. Это особенно важно для приложений Industry 4.0, а также для умных городов и самоходных автомобилей – задержанные реакции из-за задержки могут иметь прямо опасные последствия в последних случаях и значительные увеличения затрат в других.

Задержка: Враг номер один

Эта гонка за минимизацию задержки очень хорошо сочетается с разработкой будущих сетей связи, наиболее заметно 5G – хотя и гонка за разработкой жизнеспособной спутниковой связи на основе LEO также может привести к низкозадержечной связи. Потенциал технологий 5G, таких как формирование луча и массивная технология MIMO, для практического применения сетей на краю сети значительна.

Результатом является целый ряд высокоуровневых сделок и партнерств для разработки решений 5G и облачных решений на краю сети для всей цепочки создания стоимости. Одним из недавних примеров является партнерство между Google Cloud и Ericsson, которые разрабатывают новые решения на лаборатории Ericsson’s Silicon Valley D-15 Labs, включая пилотные проекты по применению решений на краю сети в живой сети с итальянским оператором TIM. Этот проект направлен на автоматизацию функций ядра сети 5G TIM, облачных приложений и решений Google Cloud, ориентированных на автомобильную, транспортную и производственную отрасли, согласно заявлениям компаний.

Также в основном ориентированный на транспортную и производственную отрасли, частный сервис Verizon на краю сети (MEC) с Microsoft Azure недавно расширился. Управляемое предложение следует за интеграцией частного предложения 5G Verizon ранее в этом году с Amazon Web Services (AWS), поскольку Verizon позиционирует себя твердо как поставщик подключения и IoT-рамки, позволяя предприятиям выбирать своего предпочитаемого облачного поставщика.

В сторону NFV: 5G добавляет дополнительную ценность

Эта борьба за позицию является индикатором масштаба рынка – действительно, отчет исследований Gartner от 2018 года прогнозировал, что доля данных, генерируемых предприятиями и обрабатываемых вне централизованных центров данных или облаков, увеличится с 10% в 2018 году до 75% к 2025 году. Как подчеркивает Gartner в отчете, подключение 5G должно стать ключевым фактором вычислений на краю сети, не в последнюю очередь из-за требований искусственного интеллекта и машинного обучения на краю сети. Технологии, интегрированные в сети 5G SA, такие как сетевой срез, который позволяет важным приложениям иметь выделенную емкость, окажутся необходимыми для успеха AI/ML в более широком контексте Industry 4.0.

Другой фундаментальный сдвиг на этом рынке края сети может оказаться разработкой виртуализации сетевых функций (NFV), которая позволяет предприятиям конфигурировать и переконфигурировать стандартное оборудование на лету, чтобы удовлетворить конкретные требования к оборудованию. Хотя отраслевые стандарты являются ключевым препятствием, существуют несколько инициатив, которые стремятся преодолеть их и установить более широкий консенсус вокруг таких облачных сетей. В частности, группа спецификации отрасли NFV ETSI определила дорожную карту в ноябре 2020 года, которая описывает, как контейнеризированные виртуальные сетевые функции (VNF) могут – и, вероятно, будут – управляться в рамках NFV.

Край сети: Оснащение будущего вычислений

Приложения, которые становятся возможными благодаря краю сети, искусственному интеллекту и машинному обучению, закрепленные подключением 5G и потенциально поддержанные возникающими фреймворками NFV, действительно привлекательны. Например, растущее использование автономных управляемых транспортных средств (AGV) и автоматических мобильных роботов (AMR) на заводах и складах – особенно на этапе выполнения заказов в цепочке поставок – стимулирует внедрение компьютерного зрения и машинного обучения в развертываниях на краю сети. Низкая задержка и немедленная обработка данных с датчиков и видео имеют решающее значение для обеспечения безопасных пределов, а также для стимулирования операционных оптимизаций и повышения эффективности.

Хотя 5G SA все еще находится на этапе развертывания – кроме многочисленных частных сетей, которые сделали шаг – факт остается фактом: крупные игроки отрасли делают большие ставки на 5G и вычисления на краю сети как ключевой рыночный драйвер. Способность любого предприятия обрабатывать транзакции и хранить данные вблизи фактического источника этих данных быстро станет ключевым показателем успеха Industry 4.0, запуская серию последующих выгод, таких как прогностическое обслуживание, NFV и реальная автоматизация.