Рост краевых вычислений и низкозадержных взаимосвязей

ОСТИН, Техас – Экспоненциальный рост устройств IoT, подключение к 5G и приложения реального времени обуславливают масштабный переход к архитектурам распределенных вычислений. Современные периферийные сетевые вычисления требуют беспрецедентного уровня производительности, надежности и низкозатратных межсоединений для поддержки критически важных приложений, от автономных транспортных средств до промышленной автоматизации. Решения NVIDIA решения Mellanox для периферийных вычислений находятся на переднем крае этой трансформации, обеспечивая новое поколение распределенного интеллекта.

Традиционные модели облачных вычислений становятся все более неадекватными для приложений, требующих обработки и ответа в реальном времени. Расширение экосистем IoT, которые к 2025 году превысят 75 миллиардов подключенных устройств, генерирует огромные объемы данных, которые невозможно эффективно обрабатывать в централизованных центрах обработки данных из-за ограничений по задержке. Современная периферийные сетевые вычисления должна предоставлять возможности, аналогичные облачным, в физически ограниченных средах, сохраняя при этом надежность, безопасность и детерминированную производительность для приложений, чувствительных к задержкам.

Развертывание эффективной периферийной инфраструктуры создает уникальные проблемы, которые существенно отличаются от традиционных сред центров обработки данных:

• Чувствительность к задержкам: Автономные системы и промышленная автоматизация требуют времени отклика менее миллисекунды, что невозможно достичь с помощью архитектур обратной связи с облаком.
• Ограничения окружающей среды: Периферийные местоположения часто не имеют контролируемой среды, требуя оборудования, которое надежно работает при экстремальных температурах с ограниченной мощностью и охлаждением.
• Проблемы безопасности: Распределенные периферийные узлы представляют собой расширенные поверхности атаки, требующие надежной безопасности без ущерба для производительности.
• Сложность управления: Эксплуатация тысяч распределенных периферийных местоположений требует централизованного управления с возможностями автономной работы.

решения Mellanox для периферийных вычислений решают эти проблемы с помощью специализированных технологий, разработанных для периферийных сред:

• Сверхнизкозатратные Ethernet-коммутаторы: Коммутаторы на основе Spectrum обеспечивают сквозную коммутацию с задержкой менее 200 наносекунд, обеспечивая детерминированную производительность для приложений реального времени.
• Технология SmartNIC: Адаптеры ConnectX разгружают сетевую обработку, обработку безопасности и хранилища с хост-процессоров, повышая производительность при одновременном снижении энергопотребления в средах с ограниченными ресурсами.
• Сетевые технологии, чувствительные ко времени (TSN): Поддержка стандартов TSN обеспечивает детерминированную связь для промышленного IoT и автомобильных приложений, гарантируя доставку пакетов в строгие временные окна.
• Безопасная загрузка и аппаратный корень доверия: Встроенные функции безопасности защищают периферийные устройства от несанкционированного доступа и несанкционированного доступа, что имеет решающее значение для распределенных развертываний.

Преимущества производительности надлежащей периферийной инфраструктуры можно количественно оценить по нескольким параметрам. В следующей таблице сравниваются ключевые показатели производительности между облачными и периферийными архитектурами для типичной рабочей нагрузки аналитики IoT:

Передовые периферийные сетевые вычисления обеспечивают трансформационные приложения в нескольких отраслях. В телекоммуникациях периферийные узлы 5G обеспечивают сверхнизкую задержку для дополненной реальности и мобильных игр. В производстве обработка в реальном времени обеспечивает профилактическое обслуживание и контроль качества с миллиметровой точностью. Розничные среды используют периферийные вычисления для персонализированного обслуживания клиентов и оптимизации запасов. В каждом случае решения Mellanox для периферийных вычислений обеспечивают основу для подключения, которая делает эти приложения возможными.

Эволюция периферийных вычислений движется к действительно автономным периферийным средам, способным к независимой работе даже при отключении от центральных ресурсов. Это требует все более сложных сетевых возможностей, включая управление на основе искусственного интеллекта, самовосстанавливающиеся сети и адаптивное распределение ресурсов. Следующее поколение периферийные сетевые вычисления должно будет поддерживать распределенные модели машинного обучения и подходы к федеративному обучению, которые сохраняют конфиденциальность при использовании коллективного интеллекта.

Поскольку вычисления продолжают децентрализоваться, сетевая инфраструктура, соединяющая периферийные среды, становится все более важной для бизнес-операций и инноваций. Организации, которые инвестируют в надежные периферийные сетевые вычисления сегодня, будут готовы использовать следующую волну цифровой трансформации, от автономных систем до повсеместного искусственного интеллекта. Правильная сетевая основа обеспечивает не только меньшую задержку, но и новые возможности и бизнес-модели, которые ранее были невозможны.