Drivande av den avlägsna framtiden: 5G och maskinlärande på kanten

Edge computing har varit ett buzzword under en tid, en gradvis nätverkstrend som inte verkar avta. Flera nyliga utvecklingar – inklusive den alltmer utbredda distributionen av 5G-nätverk – har kommit samman för att cementera edge computing i företagets tekniska roadmap, samt driva en hel ny galax av användningsfall.

Från smarta städer till Industri 4.0

Det finns givetvis ett stort intresse för edge computing från några av världens största tillverkare och återförsäljare. Från Amazon till Cisco, Google till Intel, via maybe Microsoft och NVIDIA, finns det beprövade produkter på marknaden och i många fall högt fokuserade produktserier som riktar sig mot edge i synnerhet. Detta är i sig en förändring från för bara några år sedan, där Edge-distributioner tenderade att använda standardnätverksinfrastruktur och hårdvara. En nylig rapport från ResearchAndMarkets.com uppskattar att Edge Computing Infrastructure-intäkter kommer att nå 17,9 miljarder dollar år 2025, med ytterligare 1 miljard dollar i optiska moduler och nätverk för att förbättra dataöverföringen.

Edge-nätverk är ofta associerade med en mycket bred range av applikationer, från smarta städer, helt automatiserade fordon och en mängd AI- och ML-applikationer, som i sig utgör en hel nisch. Anledningen till detta är att Edge-nätverk riktar sig mot två nyckelaspekter som är avgörande för dessa, nämligen låg latens och tillförlitlighet. Genom att bearbeta data vid kanten av nätverket kan användbara insikter erhållas omedelbart, snarare än att fördröjas avsevärt av den mer traditionella kombinationen av nätverkslatens, molnbehandling, analys och slutligen åtgärd. Detta är särskilt viktigt för Industri 4.0-applikationer, samt smarta städer och självkörande bilar – fördröjda svar på grund av latens kunde ha direkt farliga konsekvenser i de senare fallen, och betydande kostnadsökningar i de andra.

Latens: Fiende nummer ett

Den här jakten på att minimera latens sammanfaller väl med utvecklingen av framtida kommunikationsnätverk, främst 5G – även om jakten på att utveckla livskraftig LEO-baserad satellitanslutning också kan resultera i låglatensanslutning. Potentialen för 5G-teknologier som beamforming och massive MIMO-teknik för att möjliggöra praktisk tillämpning av edge-nätverk är betydande.

Resultatet är en mängd högnivåavtal och partnerskap för att utveckla 5G- och edge-molnlösningar för hela värdekedjan. Ett nyligt exempel är Google Cloud och Ericsson, som har samarbetat för att utveckla nya lösningar på Ericssons Silicon Valley D-15 Labs, inklusive testning av företagsapplikationer på kanten av ett levande nätverk med den italienska telekomoperatören TIM. Detta projekt syftar till att automatisera funktionerna i TIM:s kärn-5G-nätverk, molnbaserade applikationer och Google Cloud-lösningar, med fokus på automotive-, transport- och tillverkningssektorerna, enligt företagen.

Även primärt inriktat på transport- och tillverkningssektorerna har Verizon nyligen lanserat sin privata on-premise mobile edge compute (MEC)-tjänst med Microsoft Azure. Den hanterade tjänsten följer integrationen av Verizon:s privata 5G-erbjudande tidigare i år med Amazon Web Services (AWS), medan Verizon positionerar sig som en leverantör av anslutning och IoT-ramverk, vilket möjliggör för företag att välja sin föredragna molnleverantör.

Mot NFV: 5G lägger till ytterligare värde

Denna kamp om position är en indikator på marknadens storlek – faktiskt förutsåg en Gartner-forskningsrapport från 2018 att andelen företagsgenererad data som bearbetas utanför centraliserade datacenter eller moln kommer att öka från 10% 2018 till 75% 2025. Som Gartner betonar i rapporten kommer 5G-anslutning att vara en nyckelaktör för edge computing, inte minst på grund av kraven för AI och ML på kanten. Teknologier som är inbyggda i 5G SA-nätverk, som nätverkssegmentering, som tillåter viktiga applikationer att ha dedikerad kapacitet, kommer att visa sig vara avgörande för AI/ML:s framgång i en bredare Industri 4.0-kontext.

En annan grundläggande förändring på denna edge-marknad kan visa sig vara utvecklingen av Network Function Virtualisation (NFV), som möjliggör för företag att konfigurera och omkonfigurera standardhårdvara på flyg för att möta specifika hårdvarukrav. Även om branschövergripande standarder är ett stort hinder, finns det flera initiativ som syftar till att bryta igenom och etablera en bredare konsensus kring sådana molnbaserade nätverk. I synnerhet definierade ETSI NFV-industrispecifikationsgruppen en roadmap i november 2020 som beskriver hur containeriserade virtuella nätverksfunktioner (VNF) kan – och troligen kommer att – hanteras i ett NFV-ramverk.

Edge: Drivande av framtidens datoranvändning

Applikationerna som möjliggörs av edge-AI och ML, cementerade av 5G-anslutning och potentiellt förstärkta av framväxande NFV-ramverk, är verkligen imponerande. Till exempel den ökande användningen av autonoma guidade fordon (AGV) och automatiserade mobila robotar (AMR) i fabriker och lager – särskilt i leveransens slutpunkt i leverantörskedjan – driver användningen av datorseende och ML i edge-distributioner. Den låga latensen och omedelbara bearbetningen av sensor- och videodata är avgörande för att säkerhetsmarginaler ska uppfyllas, samt för att driva operativa optimeringar och effektiviteter.

Medan 5G SA fortfarande är i utrullningsfasen – förutom ett antal privata nätverk som har tagit steget – kvarstår faktum att de stora branschaktörerna satsar stort på 5G, och edge computing och nätverk som en nyckeldrivare på marknaden. Förmågan för vilket företag som helst att bearbeta transaktioner och lagra data nära den faktiska källan till den datan kommer snabbt att bli en nyckelindikator för Industri 4.0:s framgång, vilket utlöser en serie nedströmsfördelar som prediktivt underhåll, NFV och verklig automation.