Klasický koncept zahrnuje odesílání dat ze senzorů, kamer nebo jiných zdrojů na vzdálené cloudové servery. Posílání dat na velké vzdálenosti je neefektivní, vytváří časové prodlevy a přetěžuje sítě, což v praxi znamená pokles spolehlivosti a další problémy s kvalitou. Kvůli časovým prodlevám nelze vytvářet řídicí smyčky pro rychlé procesy.
Typickým příkladem jsou data z kamer, pokud daný scénář nasazení automatizace a robotiky vyžaduje analýzu obrazu. Průmyslový robot snímá obraz součásti. Namísto odesílání do cloudu se analýza obrazu dělá lokálně na okrajovém zařízení ve výrobní hale. Výsledek, například chyba geometrie, se okamžitě použije k opravě.
Proto se mezi zařízení IoT a cloudové servery stále častěji vkládá další vrstva tzv. edge nódů, které fungují jako koncentrátor nebo mikroserver. Pro tuto architekturu se vžil termín edge computing. Procesy zpracování informací jsou umístěny blíže ke zdroji těchto dat. Řeší se tak problémy s konektivitou, rychlostí odezvy nebo omezenou rychlostí připojení a poskytuje se širší rozsah funkcí.
Příkladem je mikrokontrolér nebo miniserver, které lokálně předzpracovávají, nebo dokonce kompletně zpracovávají data ze senzorů. Ačkoli mnozí považují cloud a „edge“ za velmi protichůdné přístupy, cloud je ve skutečnosti typ IT infrastruktury, kde jsou pružně škálovatelné technologické funkce poskytovány jako služba – nemusí tedy nutně zahrnovat centralizovaný model.
V kontextu IoT neboli internetu věcí by se edge computing dal popsat jako „internet blíže k věcem“.
Tento model přináší několik klíčových výhod včetně snížení latence, což je doba potřebná ke zpracování a odpovědi na požadavky. Aplikace a služby tak mohou reagovat v reálném čase, což je nezbytné například pro autonomní vozidla, lékařské přístroje nebo průmyslové roboty.
Kromě snížení latence snižuje edge computing také zatížení centrálního datového centra a šířku pásma sítě. Namísto odesílání všech dat do cloudu ke zpracování a analýze mohou systémy filtrovat a zpracovávat data lokálně, čímž se minimalizuje množství dat, která je třeba přenášet. Jinými slovy, na cloudové servery se neposílají nezpracovaná data, ale agregované zpracované informace nebo dílčí výsledky analýzy. Výhodou je také vysoká flexibilita. Okrajové uzly lze přizpůsobit konkrétním úlohám nebo aplikacím, čímž se zvyšuje jejich výkon a efektivita. Stejně jako v případě samotného cloudu se i u edge computingu budou stále častěji uplatňovat hybridní modely, kdy samotné zpracování bude tam, kde data vznikla, ale ta budou následně uložena v centralizované databázi.
Lokální zpracování snižuje rizika spojená s přenosem citlivých informací přes internet, čímž se zvyšuje bezpečnost a ochrana soukromí. Na první pohled to zní nelogicky, protože koncentrované a zpracované informace mají pro potenciálního hackera mnohem větší hodnotu než nezpracovaná data, ale edge server může přenášená data mnohem lépe šifrovat. Na této úrovni lze také integrovat bezpečnostní prvky, které mohou být mnohem sofistikovanější než zabezpečení koncových členů, senzorů a dalších zařízení internetu věcí.
Umístění výpočetní kapacity co nejblíže místu, odkud data pocházejí, nebo přímo na tomto místě často vyřeší problémy vyplývající z legislativy nebo firemních zásad. Zákazníci nemohou nebo nechtějí využívat služby, které by jejich data zpracovávaly v datovém centru v jiné zemi nebo na jiném kontinentu. Naopak nemají námitky proti tomu, aby se tam zpracovávaly agregované a depersonalizované údaje.
Fog computing
Vrstva architektury místních serverů se někdy označuje jako fog computing. Zatímco infrastruktura v cloudu je zcela mimo dosah uživatele, tedy z jeho pohledu „v oblacích“, vrstva lokálních serverů je pro uživatele částečně přístupná a viditelná. Mlha označuje tuto částečnou viditelnost. Pojmy fog computing a edge computing označují různé architektonické úrovně a v mnoha případech lze v řešení identifikovat obě vrstvy. Hlavní rozdíl mezi edge a fog computingem spočívá v tom, kde se data zpracovávají.
Video ke kávě
Máte čas na rychlé a informativní video?
V případě edge computingu je to buď přímo v zařízeních, ke kterým jsou připojeny snímače, nebo na mikroserverech v blízkosti těchto řešení. Naproti tomu v případě fog computingu jsou servery pro zpracování připojeny k místní síti LAN, takže mohou být fyzicky vzdáleny od snímačů a zařízení. Je zřejmé, že řešení jako IaaS (infrastruktura jako služba), PaaS (platforma jako služba), SaaS (software jako služba) nebo AIaaS nebudou nasazena na mikrokontrolérech a mikroserverech, ale především na vrstvě označované jako „fog“, která je však také podmnožinou edge computingu.
Technologie XaaS a její využití v edge computingu
XaaS neboli „vše jako služba“ je koncept, který zahrnuje poskytování široké škály IT řešení ve formě služeb, od softwaru (SaaS) přes infrastrukturu (IaaS) až po platformy (PaaS). V rámci XaaS se objevují i nové formy, jako jsou AIaaS (AI jako služba), DaaS (Data jako služba) nebo IoTaaS (Internet věcí jako služba). Hraniční uzly mohou připravovat různá řešení XaaS, která jsou umístěna v blízkosti zdrojů dat nebo procesů, jež spravují. Například průmyslové závody mohou nasadit edge uzly pro monitorování a řízení výrobních linek v reálném čase, zatímco zdravotnická zařízení mohou využívat edge computing pro zpracování dat z lékařských zařízení, jako jsou monitory životních funkcí pacientů.
Synergie mezi XaaS a edge computingem otevírá nové možnosti v oblasti IT a podnikových řešení. Tato kombinace umožňuje společnostem nejen optimalizovat dosavadní procesy, ale také vytvářet zcela nové obchodní modely. Například chytrá města mohou nasadit edge uzly pro správu dopravních systémů, monitorování kvality ovzduší nebo zpracování dat z bezpečnostních kamer, což zajistí rychlejší a efektivnější provoz.
Kombinace XaaS a edge computingu mění způsob, jakým podniky využívají technologická řešení. Od snížení latence po zvýšení flexibility – tato technologie připravuje půdu pro budoucnost, v níž budou hrát klíčovou roli rychlost, efektivita a dostupnost.
Stejně jako se virtualizace stala klíčovým fenoménem a jedním z pilířů cloudové a serverové infrastruktury, existují příležitosti pro její uplatnění na úrovni těchto tzv. front-line serverů. Bude přibývat malých, ale výkonných serverů, které je třeba centrálně spravovat. Virtualizace nebo IaaS na této úrovni se také nazývá virtualizace poslední míle.
Model PaaS se používá hlavně k vývoji a nasazení aplikací na okraji sítě. Vývojář vytvoří aplikaci v cloudovém prostředí PaaS, ale nasadí ji na okrajové zařízení, například ve výrobním závodě nebo autonomním vozidle. V praxi model SaaS na úrovni edge neboli fog znamená, že software, ať už řídicí, analytický, vizualizační, běží přímo na okrajovém zařízení nebo na místním serveru. Za aktualizace, licencování a správu odpovídá poskytovatel služby.
Chcete dostávat do mailu týdenní přehled článků z CIOtrends? Objednejte si náš mailový servis a žádná důležitá informace vám neuteče. Objednat si lze také newsletter To hlavní, páteční souhrn nejdůležitějších článků ze všech našich serverů. Newslettery si můžete objednat na této stránce.
AIaaS na úrovni edge funguje tak, že model strojového učení je trénován v cloudu, ale rozhodování se děje na lokálním edge, resp. fog serveru. Typickým příkladem může být sledování parametrů technologického procesu, přičemž AI upravuje případné korekce.
IoTaaS zajišťuje správu senzorů, sběr dat, zatímco reakce na události se spouštějí lokálně. Cloud zajišťuje vzdálenou konfiguraci a historickou analýzu.
Synergie edge a XaaS je zajímavou kombinací centralizace a decentralizace zároveň. Správa a aktualizace služeb edge zůstávají centralizované (jako služba), ale výkon je decentralizovaný. Výhodou takové kombinace je především škálovatelnost a flexibilita.
Oblast nasazení kombinace těchto jevů je velmi široká, např:
- Průmysl 4.0 – autonomní výrobní linky, prediktivní údržba
- Zdravotnictví – zpracování dat ze zařízení přímo u lůžka pacienta
- Maloobchod – chytré pokladny, sledování chování zákazníků
- Energetika – lokální správa obnovitelných zdrojů
- Doprava – okrajové servery v autonomních vozidlech, řízení dopravy v reálném čase
Samozřejmě existují výzvy, na které by se nemělo zapomínat, zejména zabezpečení okrajových uzlů, protože každé zařízení v terénu je potenciálním bodem útoku. Výzvou je také složitost správy, je třeba monitorovat a aktualizovat stovky až tisíce okrajových zařízení, a také konzistence dat, tj. spolehlivá a bezpečná synchronizace s cloudem.
Edge jako prodloužená ruka cloudu
Služby XaaS nemusejí běžet výhradně v cloudu. Díky edge computingu mohou získat nový rozměr blíže realitě, blíže fyzickému světu. Tato kombinace umožňuje nejen rychlejší a efektivnější zpracování dat, ale také budování inteligentních, autonomních a odolných systémů. Řečeno pejorativně, cloud zůstává mozkem, edge je jeho rukou. XaaS se tak stává platformou, která může běžet kdekoli, přímo v tovární hale, v logistickém centru, v nemocnici atd.
Autor je redaktor Nextech
Článek vyšel v magazínu CIOtrends 4/2025.
CIOtrends si můžete objednat i jako klasický časopis (v tištěné i v digitální podobně) Věnujeme se nejnovějším technologiím a efektivnímu řízení podnikové informatiky. Přinášíme nové ekonomické trendy a analýzy a zejména praktické informace z oblasti podnikového IT se zaměřením na obchodní a podnikatelské přínosy informačních technologií. Nabízíme možná řešení problémů spojených s podnikovým IT v období omezených rozpočtů. Naší cílovou skupinou je vyšší management ze všech odvětví ekonomiky.
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU