Потужність далекого майбутнього: 5G і машинне навчання на краю

Обчислення на краю мережі було певним чином модним словом протягом деякого часу, поступовим мережевим трендом, який не показує жодних ознак сповільнення. Нещодавні розробки – включаючи все більш широке розгортання мереж 5G – зібралися разом, щоб закріпити обчислення на краю в корпоративній технологічній дорожній карті, а також створити цілу нову галактику випадків використання.

Від розумних міст до Industry 4.0

Є певний інтерес до обчислень на краю з боку деяких найбільших виробників і рітейлерів на планеті. Від Amazon до Cisco, Google до Intel, через maybe Microsoft і NVIDIA, існують перевірені продукти на ринку та в багатьох випадках високофокусовані продукові ряди, які націлені на край зокрема. Це сам по собі певний зсув відсього лише декілька років тому, коли розгортання краю тенденціювали використовувати стандартну мережеву інфраструктуру та апаратне забезпечення. Нещодавній звіт від ResearchAndMarkets.com оцінює, що доходи від інфраструктури обчислень на краю досягнуть 17,9 млрд доларів США до 2025 року, а також додатково 1 млрд доларів США на оптичні модулі та мережеву інфраструктуру для покращення транспортування даних.

Мережі на краю часто асоціюються з дуже широким діапазоном застосувань, від розумних міст, повністю автоматизованих транспортних засобів та різноманітних застосувань штучного інтелекту та машинного навчання, самих по собі цілих ніш. Причина цього діапазону полягає в тому, що мережі на краю націлені на два ключових аспекти, які є життєво важливими для цих застосувань, тобто низьку затримку та надійність. Обробляючи дані на краю мережі, можна отримати корисні висновки негайно, а не з суттєвою затримкою через традиційну комбінацію мережевої затримки, обробки в хмарі, аналізу та дії. Це особливо важливо для застосувань Industry 4.0, а також для розумних міст та самохідних автомобілів – затримки через затримку могли б мати прямо небезпечні наслідки в останніх випадках, а також суттєві збільшення витрат у інших.

Затримка: ворог номер один

Ця гонка за мінімалізацію затримки дуже добре поєднується з розробкою майбутніх мережевих комунікацій, найбільш помітних 5G – хоча гонка за розробку життєздатної спутникової зв’язку на основі LEO також може призвести до низькозатримкової зв’язку. Потенціал технологій 5G, таких як формування променів та масивну технологію MIMO, для забезпечення практичного застосування мереж на краю є суттєвим.

Результатом є ціла серія високорівневих угод та партнерств для розробки рішень 5G та хмарних рішень на краю для всієї ланки вартості. Одним з недавніх прикладів є Google Cloud та Ericsson, які партнерують для розробки нових рішень на дослідницькій базі Ericsson’s Silicon Valley D-15 Labs, включаючи пілотні підприємницькі застосування на краю на живій мережі з італійським оператором TIM. Цей проєкт має на меті автоматизувати функції ядра 5G-мережі TIM, хмарних застосунків та рішень Google Cloud, націлившись на автомобільний, транспортний та виробничий сектори, згідно з компаніями.

Також в першу чергу націлившись на транспортний та виробничий сектори, приватна послуга Verizon з мобільними обчисленнями на краю (MEC) з Microsoft Azure最近 розгорнута. Управляема послуга слідує за інтеграцією приватної пропозиції 5G Verizon раніше цього року з Amazon Web Services (AWS), коли Verizon позиціонує себе твердо як постачальник зв’язку та ІоТ-рамок, дозволяючи підприємствам вибирати свій улюблений постачальник хмарних послуг.

До NFV: 5G додає додаткову вартість

Ця боротьба за позиціювання є ознакою масштабу ринку – дійсно, звіт досліджень Gartner від 2018 року передбачав, що частка даних, що обробляються поза центральними даними центрами або хмарами, зросте з 10% у 2018 році до 75% до 2025 року. Як підкреслює Gartner у звіті, зв’язок 5G має бути ключовим фактором обчислень на краю, не в останню чергу через вимоги штучного інтелекту та машинного навчання на краю. Технології, закладені в мережах 5G SA, такі як мережевий сегментування, яке дозволяє життєво важливим застосункам мати присвячені можливості, будуть вирішальними для успіху штучного інтелекту/машинного навчання у ширшому контексті Industry 4.0.

Інший фундаментальний зсув на цьому ринку на краю може виявитися розробкою віртуалізації мережевих функцій (NFV), яка дозволяє підприємствам конфігурувати та реконфігурувати стандартне апаратне забезпечення на льоту для задоволення конкретних апаратних вимог. Хоча галузеві стандарти є ключовим каменем спотикання, існують кілька ініціатив, які намагаються прорватися та створити ширшу згоду щодо таких хмарно-родних мереж. Особливо група специфікації галузевого стандарту ETSI NFV визначила дорожню карту у листопаді 2020 року, яка встановлює, як контейнеризовані віртуальні мережеві функції (VNFs) можуть – і, ймовірно, будуть – керуватися у рамках NFV.

Край: Потужність майбутнього обчислень

Застосунки, які дозволені штучним інтелектом та машинним навчанням на краю, закріплені зв’язком 5G та потенційно підтримані новими рамками NFV, є досить переконливими. Наприклад, зростаюче використання автономних керованих транспортних засобів (AGVs) та автоматичних мобільних роботів (AMRs) на заводах та складах – особливо на етапі виконання ланки постачання – стимулює прийняття комп’ютерного зору та машинного навчання у розгортуваннях на краю. Низька затримка та негайна обробка датчиків та відеоданих є вирішальними для забезпечення маржі безпеки, а також для стимулювання операційних оптимізацій та ефективності.

Хоча 5G SA все ще знаходиться на стадії розгортання – окрім численних приватних мереж, які зробили стрибок – залишається той факт, що великі промислові гравці роблять великі ставки на 5G, а також обчислення та мережеві можливості на краю як ключовий ринок-драйвер. Можливість для будь-якого підприємства обробляти транзакції та зберігати дані біля джерела цих даних швидко стане ключовим індикатором успіху Industry 4.0, спровокувавши серію наступних вигод, таких як прогнозне обслуговування, NFV та реальне автоматизування.