सीमा पर डेटा: कैसे एक नई आईटी वास्तुकला का निर्माण करने के लिए

हर दिन, उपकरणों की बढ़ती संख्या अधिक डेटा बनाती है। उन्हें कई बिंदुओं पर प्रबंधित किया जाना चाहिए, न कि कई केंद्रीकृत क्लाउड डेटा केंद्रों पर। दूसरे शब्दों में, प्रबंधन प्रक्रिया पारंपरिक डेटा केंद्रों की सीमाओं से परे जाती है और उस स्थान पर जाती है जहां डेटा बनाया जाता है - नेटवर्क की परिधि तक, अंत उपयोगकर्ताओं के करीब। यहां, डेटा विभिन्न सेंसर, कैमरा, गैजेट्स और इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) उपकरणों द्वारा उत्पन्न होता है। जब उनके काम के परिणाम एकत्रित होते हैं और सीधे नेटवर्क की सीमा पर संसाधित होते हैं, तो उनका विश्लेषण किया जा सकता है और बहुत तेजी से उपयोग किया जा सकता है।



गार्टनर के विशेषज्ञों के अनुसार, 2020 तक, उद्यमों द्वारा उत्पन्न सभी डेटा का 50% से अधिक पारंपरिक डेटा केंद्रों या क्लाउड वातावरण के बाहर संसाधित किया जाएगा (आज यह आंकड़ा केवल 10% है)। इस आर्किटेक्चर में 5.6 बिलियन इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) डिवाइस काम करेंगे। उसी समय, उपकरणों द्वारा उत्पादित डेटा की मात्रा की गणना टेराबाइट्स में की जाती है, और उन्हें अक्सर वास्तविक समय में व्याख्या और विश्लेषण करने की आवश्यकता होती है।

भागीदारों और ग्राहकों को इस प्रवृत्ति का पता लगाने में मदद करने के लिए, सीगेट ने परिधीय कंप्यूटिंग में विशेषज्ञता वाली कंपनियों के एक संघ के साथ मिलकर डेटा को एज रिपोर्ट में जारी किया। इसने IDC द्वारा किए गए एक अध्ययन के परिणामों का भी उपयोग किया। रिपोर्ट का उद्देश्य कुछ ऐसी डेटा समस्याओं का वर्णन करना था जो आज कंपनियों के लिए प्रासंगिक हैं और यह दिखाने के लिए कि कंपनियां अपने आईटी संसाधनों का बेहतर प्रबंधन कैसे करती हैं।

परिधीय कंप्यूटिंग

“भंडारण बाजार में खिलाड़ी अपने व्यवसाय के विकास में कई चरणों से गुजरे हैं। कुछ दशक पहले, सर्वर सिस्टम के लिए भंडारण सुविधाओं का वादा किया गया था, तब स्थानीय डेटा केंद्र सुर्खियों में थे। यह विक्रेताओं की उत्पाद लाइनों में परिलक्षित होता था: उन्होंने इस खंड के लिए ड्राइव का उत्पादन शुरू किया। फिर क्लाउड स्टोरेज, क्लाउड कंप्यूटिंग का विकास शुरू हुआ। अगला कदम परिधीय कंप्यूटिंग है, “रूस में सीगेट के प्रतिनिधि कार्यालय के निदेशक अलेक्जेंडर मालिनिन और सीआईएस कहते हैं। - चूंकि बहुत अधिक डेटा है, और वे न केवल लोगों द्वारा, बल्कि मशीनों द्वारा भी उत्पन्न होते हैं, यह सब डेटा सेंटर में भेजना हमेशा इष्टतम नहीं होता है। यह डेटा केंद्रों के बाहर गणना का हिस्सा बनाने और संसाधित परिणामों को डेटा केंद्र में स्थानांतरित करने के लिए समझ में आता है। वास्तव में, यह गणनाओं के एक और सर्किट का निर्माण है, जहां डेटा जमा होता है, कुछ समय के लिए संग्रहीत किया जाता है, आगे के भंडारण और उन तक पहुंच के लिए मुख्य डेटा केंद्र में संसाधित और स्थानांतरित किया जाता है। "

जैसा कि अरबों डिवाइस नेटवर्क से जुड़ते रहते हैं, डेटा के ज़ेटाबाइट्स को इकट्ठा और उत्पन्न करते हैं, आज के केंद्रीकृत क्लाउड वातावरण को एक नए परिधीय आईटी आर्किटेक्चर के लिए समर्थन की आवश्यकता होती है। और इन उपकरणों के निकटता में कंप्यूटिंग, नेटवर्क और भंडारण संसाधनों को रखकर, आप मौके पर ही डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं।

इस तथ्य के कारण कि डेटा उसी स्थान पर प्राथमिक प्रसंस्करण से गुजरता है जहां वे बनाए जाते हैं, प्रबंधन निर्णयों का हिस्सा (उदाहरण के लिए, औद्योगिक उपकरणों के ऑपरेटिंग मोड को समायोजित करने के लिए) स्थानीय स्तर पर, न्यूनतम विलंब के साथ लिया जा सकता है।

परिधि कहीं भी स्थित हो सकती है: कारखाने की दुकानों से खेतों तक, घरों की छतों पर और सेल टॉवरों पर, जमीन पर किसी भी वाहन में, समुद्र में और हवा में। एक नेटवर्क की बाहरी सीमा होने के नाते, यह अक्सर निकटतम कॉर्पोरेट या क्लाउड डेटा सेंटर से सैकड़ों किलोमीटर दूर स्थित होता है और डेटा स्रोत के बहुत करीब होता है।

आईडीसी के एक अध्ययन के अनुसार, 2020 तक, आईओटी उपकरणों द्वारा उत्पन्न सभी डेटा का 45% नेटवर्क के बॉर्डर सेगमेंट में या उसके आसपास संग्रहीत और संसाधित किया जाएगा। ऐसे कई मामले हैं जहां कंप्यूटिंग प्रक्रिया को परिधि में ले जाना बेहतर है। इसलिए, "स्मार्ट शहरों" में, अपने स्रोत के करीब डेटा का प्रसंस्करण और विश्लेषण करने में देरी का समय कम हो जाता है और विभिन्न सेवाओं को स्थिति के लिए अधिक तेज़ी से प्रतिक्रिया करने की अनुमति मिलती है।

बुद्धिमान परिवहन प्रणालियों में, परिधीय कंप्यूटिंग आपको स्थानीय रूप से जानकारी संसाधित करने की अनुमति देता है, जो केवल सबसे महत्वपूर्ण डेटा को क्लाउड पर भेजता है। इस तकनीक का उपयोग पहले से ही बुद्धिमान परिवहन प्रणालियों में किया जा रहा है। इसके अलावा, यह दृष्टिकोण परिवहन की सुरक्षा और दक्षता में सुधार करता है। स्व-ड्राइविंग कारों को प्राप्त आंकड़ों का तुरंत जवाब देना चाहिए, क्योंकि थोड़ी सी भी देरी खतरनाक हो सकती है।

परिधीय कंप्यूटिंग के प्रसार को डेटा के भंडारण और प्रबंधन के लिए एक नए बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होगी। उदाहरण के लिए, एक स्मार्ट फैक्टरी प्रति दिन लगभग 5 पेटाबाइट वीडियो बनाएगी, 1 मिलियन लोगों की आबादी वाला एक स्मार्ट शहर - प्रतिदिन 200 पेटाबाइट, और एक स्वायत्त कार - 4 टेराबाइट्स।



सीमा पर इस डेटा का क्या अर्थ होगा? इस तरह का विकास मौजूदा डेटा केंद्रों और क्लाउड डेटा केंद्रों की संरचना और कामकाज को कैसे प्रभावित करेगा? क्या क्लाउड कंप्यूटिंग, जो आज प्रबल है, परिधीय कंप्यूटिंग को प्रबल कर सकती है क्योंकि यह अनुप्रयोगों के मामले में अधिक लचीला और स्केलेबल है?

बादल और परिधियाँ

" डेटा एट द एज " रिपोर्ट के लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि यद्यपि परिधीय कंप्यूटिंग डेटा के अधिक कुशल उपयोग की अनुमति देता है, लेकिन पारंपरिक बुनियादी ढाँचा अपना महत्व नहीं खोएगा। जैसा कि भारी मात्रा में डेटा उनके प्रसंस्करण के पारंपरिक केंद्रों के बाहर बनाया जाएगा, बादल का परिधि में विस्तार होगा। यही है, यह "परिधि के खिलाफ बादल" परिदृश्य के बारे में नहीं है, बल्कि "परिधि के साथ बादल" के बारे में है।



विश्लेषकों के अनुसार, क्लाउड और पेरीफेरल कंप्यूटिंग के संयोजन से विशुद्ध रूप से क्लाउड संस्करण की लागत का केवल 36% खर्च होगा, और प्रेषित डेटा की मात्रा 95% कम हो जाएगी।

इस प्रकार, भविष्य परिधि और बादल के संयुक्त कार्य में निहित है। यह उद्यमों को तुरंत अधिक सूचित निर्णय लेने में मदद करेगा, उनकी उत्पादकता, कार्य कुशलता और ग्राहकों की जरूरतों को बेहतर ढंग से पूरा करेगा।

डेटा आधारित व्यवसाय

आज, लगभग कोई भी व्यवसाय या संगठन डेटा के प्रसंस्करण और भंडारण से जुड़ा हुआ है। सूचना प्रबंधन में नवाचारों ने इसका उपयोग करने के लिए अधिक कुशल तरीकों का मार्ग प्रशस्त किया। यह परिधीय डेटा पर भी लागू होता है।



मैकिन्से के अनुसार, परिधीय कंप्यूटिंग उपकरण के लिए वैश्विक बाजार 2025 तक $ 175- $ 215 बिलियन तक पहुंच जाएगा।

परिधीय और जीवन

बड़े उद्यमों, शहरों, छोटे व्यवसायों और व्यक्तिगत उपभोक्ताओं के लिए इसका क्या मतलब है, क्या लाभ हैं? परिधि का डेटा हमें बेहतर काम करने, आराम करने, रहने, यात्रा करने में कैसे मदद करेगा? नेटवर्क के किनारे डेटा एनालिटिक्स के क्या अवसर पैदा होते हैं? ये सवाल हैं सीगेट रिपोर्ट के जवाब।

एज में डेटा कई उदाहरण प्रदान करता है कि परिधीय कंप्यूटिंग आज वैश्विक व्यापार को कैसे बदल रही है और लोगों को लाभ पहुंचा रही है। उदाहरण के लिए, चिली में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाली एक सिंचाई प्रणाली, जो सेंसर से लैस है, पानी की खपत को 70% कम कर देती है।

लेकिन सीगेट के अपने कारखानों में क्या होता है। कंपनी प्रतिवर्ष लाखों इकाइयाँ और अरबों सेंसर का उत्पादन करती है। इसके लिए अत्यधिक स्वचालित प्रक्रियाओं की शुरूआत की आवश्यकता होती है, और सिस्टम को प्रति सेकंड 20 से 30 निर्णय लेने चाहिए। इस गति से, जब तक उत्पादन लाइन पर एकत्र किए गए डेटा को प्रसंस्करण के लिए केंद्र में नहीं भेजा जाएगा, तब तक इंतजार करने का समय नहीं है, और फिर वहां से एक समाधान आएगा।



हम उत्पादन लाइन को रोक नहीं सकते हैं: हमें इसकी उच्च गुणवत्ता सुनिश्चित करते हुए, उत्पादन की गति को बनाए रखने की आवश्यकता है। इसलिए, निर्णय उसी स्थान पर किया जाना चाहिए जहां डेटा उत्पन्न होता है। ऐसा करने के लिए, सीगेट ने फैक्ट्री साइट पर विसंगतियों का पता लगाने और छवियों का विश्लेषण करने के लिए अपनी तकनीक बनाई। यह सैकड़ों से 10 मिलीसेकंड तक विलंबता को कम करता है।

रूस में परिधीय कंप्यूटिंग

“रूस में परिधीय कंप्यूटिंग का व्यापक रूप से उपयोग कैसे किया जाता है? सबसे पहले, किसी भी नई तकनीक की शुरूआत में समय लगता है। दूसरे, "परिधीय कंप्यूटिंग" शब्द अभी तक उपयोग में नहीं आया है। अगर कंपनी इस दृष्टिकोण का उपयोग करती है, तो भी, यह इसे अलग तरह से कहता है, ”अलेक्जेंडर मालिनिन बताते हैं। - इस बीच, परिधीय कंप्यूटिंग का उपयोग अक्सर किया जाता है, उदाहरण के लिए, तेल और गैस उद्योग में, भूगणित में। सर्वेक्षण डेटा एकत्र किया जाता है और एक छोटे से स्थानीय डेटा केंद्र में संसाधित किया जाता है, और फिर एक केंद्रीकृत भंडार में भेजा जाता है। पेरिफेरल कंप्यूटिंग का उपयोग तेल और गैस उद्योग में भी किया जाता है, जहां बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र किया जाता है और उन सभी को संग्रहीत नहीं किया जाता है। ”

"दूरसंचार के विकास के साथ, डेटा ट्रांसफर की गति में वृद्धि के साथ, परिधीय डेटा केंद्रों की संख्या केवल बढ़ेगी," अलेक्जेंडर मालिनिन जारी है। - हाँ, और "परिधीय कंप्यूटिंग" शब्द अधिक व्यापक होगा। डेटा स्टोरेज इंडस्ट्री के पास कुछ न कुछ है। विभिन्न भंडारण प्रौद्योगिकियां हैं जो विभिन्न कार्यों को पूरा करती हैं, डेटा विश्लेषण के लिए गणितीय एल्गोरिदम हैं। मुख्य समस्या अब दूरसंचार प्रौद्योगिकियों में है, डेटा प्राप्त करने में। उदाहरण के लिए, इंटरनेट ऑफ थिंग्स वायरलेस कनेक्शन का व्यापक उपयोग प्रदान करता है। इसके लिए 5G जैसे वायरलेस नेटवर्क की तैनाती की आवश्यकता होगी। इसी तरह की प्रक्रिया बड़ी डेटा प्रौद्योगिकी की शुरुआत के साथ हुई। उन्होंने पहले ही इसका उपयोग शुरू कर दिया था, लेकिन उन्होंने इसे अलग तरह से बुलाया: यह शब्दावली का विषय है।

वृद्धि कारक

नए कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर के लिए क्या ड्राइव की मांग है? सीगेट में आईटी अधिकारियों के अनुसंधान और सर्वेक्षण के आधार पर, चार प्रमुख कारकों की पहचान की गई जो परिधीय कंप्यूटिंग की मांग का निर्धारण करते हैं। यह नेटवर्क विलंबता (विलंबता) है; डेटा सेंटर में बड़ी मात्रा में डेटा की डिलीवरी के लिए संचार चैनलों की अपर्याप्त बैंडविड्थ; दक्षता और समाधान की लागत; डेटा संप्रभुता और अनुपालन।

1. विलंबता

संख्या एक कारक विलंबता है। आईटी और दूरसंचार बुनियादी ढांचे की भौतिक सीमाओं के कारण, डेटा को स्थानांतरित करने के लिए बहुत समय लगता है जहां से इसे केंद्रीय साइट पर बनाया गया था। इस प्रकार, विलंबता एक महत्वपूर्ण कारक बन जाता है: केंद्रीय साइट से डेटा को भेजना 100 और 200 मिलीसेकंड दोनों ले सकता है।

2. थ्रूपुट

कारक संख्या दो बैंडविड्थ समस्या है। कुल डेटा वॉल्यूम अब नहीं हैं, लेकिन zettabyte। और वे बढ़ना जारी रखते हैं, अगर केवल नए सेंसर की उपस्थिति के कारण - न केवल तापमान, मौसम, कंपन, या अन्य सेंसर जो अपेक्षाकृत कम डेटा एकत्र करते हैं, बल्कि कैमरे, रडार, लिडार और अन्य डिवाइस भी हैं जो बहुत सारी जानकारी उत्पन्न करते हैं। भविष्य में, ऐसे और भी सेंसर होंगे। 5 जी इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रति वर्ग किलोमीटर के लाखों उपकरणों का समर्थन कर सकता है, लेकिन मैं एक केंद्रीकृत क्लाउड डेटा केंद्र में सभी डेटा भेजने के लिए बैंडविड्थ कहां पा सकता हूं?

3. दक्षता

तीसरा, दक्षता। यहां तक ​​कि अगर आप सभी डेटा को एक केंद्रीकृत डेटा सेंटर में भेज सकते हैं, तो इतनी बड़ी मात्रा में प्रसंस्करण के लिए वास्तुकला की लागत और जटिलता इतनी बड़ी होगी कि सिस्टम खराब तरीके से प्रबंधित हो जाएगा। एक ऐसी प्रणाली के साथ जो डेटा को परिधि पर गहन रूप से संसाधित करती है, स्रोत के करीब, चीजें बहुत बेहतर होती हैं।

4. नियामक आवश्यकताओं और कॉर्पोरेट मानकों

अंत में, चौथा कारक वह आवश्यकता है जो डेटा को उन मानदंडों और मानकों के अनुसार संसाधित किया जाना चाहिए जो ग्राहकों द्वारा स्वीकार किए जाते हैं। जब आप सूचना सुरक्षा के साथ काम कर रहे होते हैं, तो आप अक्सर केंद्रीकृत प्रसंस्करण के लिए एक निश्चित क्षेत्र या देश से डेटा नहीं भेज सकते हैं। यह लागू होता है, उदाहरण के लिए, व्यक्तिगत जानकारी के लिए।

"पेरिफेरल कंप्यूटिंग के लिए डेटा भंडारण को विनियमित करने के लिए विशेष दृष्टिकोण की आवश्यकता होगी, सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए, जिसमें डेटा तक डेटा की सुरक्षा भी शामिल है," अलेक्जेंडर मालिनिन पर जोर दिया गया है। "लेकिन हम निश्चित रूप से अगले दो से तीन वर्षों में परिधीय कंप्यूटिंग में वृद्धि देखेंगे, क्योंकि छोटे डेटा केंद्रों के लिए संगठनों के अनुरोधों की संख्या बढ़ रही है, जो व्यक्तिगत उद्योगों और बड़ी राष्ट्रीय कंपनियों दोनों की सेवा करेंगे।" यही है, स्थानीय डेटा भंडारण के आयोजन के लिए अनुरोधों की संख्या बढ़ रही है। ”

नई वास्तुकला

आईटी आर्किटेक्ट के लिए इसका क्या मतलब है, उन्हें अलग तरीके से क्या करना चाहिए? शुरू करने के लिए, डेटा सेंटर या क्लाउड डेटा सेंटर के पारंपरिक बुनियादी ढांचे को डिजाइन करना परिधीय वास्तुकला के विकास से बहुत अलग है। पारंपरिक डेटा केंद्रों में प्रशीतन और एयर कंडीशनिंग सिस्टम, दोहरी निरर्थक निर्बाध बिजली की आपूर्ति और भौतिक सुरक्षा प्रणाली शामिल हैं। उन्हें विशेषज्ञों की एक पूरी टीम द्वारा सेवा दी जाती है।

डेटा प्रोसेसिंग का परिधीय डेटा केंद्र (या बल्कि, नोड) एक दूरसंचार टॉवर पर या एक छोटे से कमरे में स्थित हो सकता है। यह अक्सर बाहरी वातावरण के संपर्क में होता है, इसलिए इसका जलवायु नियंत्रण एक मुश्किल काम है।

जहां तक ​​शारीरिक सुरक्षा का सवाल है, वास्तुकला को प्राकृतिक आपदा या दुर्भावनापूर्ण कृत्यों के मामले में विशेष डेटा संरक्षण को शामिल करना होगा। इसके अलावा, कर्मियों की कमी के कारण जो जल्दी से आ सकते हैं और सब कुछ ठीक कर सकते हैं, परिधीय प्रणालियों को विशेष रूप से विश्वसनीय होना चाहिए। यदि कुछ होता है, तो परिधीय डेटा केंद्र को स्वयं पुनर्प्राप्त करना चाहिए और काम करना जारी रखना चाहिए।

दूसरे शब्दों में, यदि हम परिधि पर डेटा को संसाधित करने का इरादा रखते हैं, तो हमें डेटा सेंटर की कार्यक्षमता को पूरा करने की आवश्यकता है: शीतलन, सुरक्षा, आदि। सिस्टम आर्किटेक्ट पहले से ही समाधान खोजने पर काम कर रहे हैं। लक्ष्य परिधीय डेटा केंद्रों को सरल बनाना और पर्याप्त टेलीमेट्री प्रदान करना है।

इसके अलावा, परिधि पर संसाधित किए जाने वाले कुछ डेटा वहां नहीं रहेंगे। वे आगे के विश्लेषण या लंबे समय तक भंडारण के लिए केंद्र में जाएंगे। डेटा प्रबंधन रणनीति को परिभाषित करके इस प्रक्रिया के माध्यम से सोचने के लिए एक आईटी वास्तुकार की आवश्यकता होती है।

संगठनों को अपने क्लाउड कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर पर भरोसा करने, प्रक्रिया करने के लिए सीखना और सबसे महत्वपूर्ण बात, सुरक्षित रूप से किनारे पर अधिक डेटा स्टोर करना होगा।
सीगेट और वाष्प IO से परिधीय डेटा रिपोर्ट कहती है कि प्रत्येक संगठन का एक मूल्य है कि वह संदेह भी नहीं करता है। यह उसका अपना डेटा है। जिस तरह से हम डेटा बनाते हैं और नेटवर्क की परिधि के साथ काम करते हैं, वह इसे विशेष महत्व देता है। विकास जारी रखने के लिए कंपनियों को इसका फायदा उठाने की जरूरत है।

“अब परिधीय कंप्यूटिंग को लागू करने की समस्याएं मुख्य रूप से दूरसंचार तक पहुंच जाती हैं, डेटा की पहुंच की गति तक। जितनी तेजी से रूस में अगली पीढ़ी की दूरसंचार प्रौद्योगिकियों की शुरूआत होती है, उतनी ही तेजी से परिधीय कंप्यूटिंग विकसित होगी, ”अलेक्जेंडर मालिनिन कहते हैं। - एक ही समय में, परिधीय कंप्यूटिंग मौजूदा डेटा केंद्रों के समानांतर विकसित होगी और उन्हें पूरक करेगी। कोई कट्टरपंथी पुनर्गठन की आवश्यकता नहीं है। "

गार्टनर ने भविष्यवाणी की है कि 2021 तक, दुनिया में 40% उद्यम पूर्ण पैमाने पर परिधीय कंप्यूटिंग रणनीतियों का विकास करेंगे। इसलिए, विक्रेता अब एक आशाजनक जगह पर कब्जा करने की जल्दी में हैं। अगले पांच वर्षों में, बाजार सक्रिय रूप से बन जाएगा, नए प्लेटफॉर्म और टर्नकी समाधान दिखाई देंगे जो विभिन्न कार्यों और उद्योगों पर ध्यान केंद्रित करेंगे। वे कंपनियाँ जो परिधीय कंप्यूटिंग के विकास में लगी हुई हैं, व्यवसाय के नए क्षेत्रों में अग्रणी बनने में सक्षम होंगी।