În nuvela sa clasică “Ciudatul caz al Dr. Jekyll și Mr. Hyde”, Robert Louis Stevenson scrie despre o persoană cu două personalități: gentilul și grijuliul Dr. Jekyll și sociopatul diabolic Mr. Hyde. Oamenii care îi întâlnesc pe unul sau pe celălalt, cred că cei doi sunt două persoane foarte diferite, cu toate că este vorba despre două fețe ale aceluiași om.
Similar se petrec lucrurile și în cazul sistemelor de calcul, în care cineva poate fi tentat să vadă două abordări opuse — cloud computing și edge computing (se referă la poziționarea puterii de procesare a datelor la marginea rețelei, în loc de a o păstra centralizat în cloud. – nota trad.). Ambele se adresează aceleiași probleme pentru a implementa Internetul Lucrurilor (IoT). Dar, dimpotrivă, eu consider că aceste abordări ale procesării datelor sunt două fețe ale aceleiași monede.
La început cunoscută prin Internet și Industria echipamentelor mobile, tehnica de calcul la margine (edge computing) descrie arhitecturi în care noduri din apropierea utilizatorului transferă și depozitează date pentru a îmbunătăți experiența clientului, printr-o întârziere ultra-joasă. Inițiative precum “open edge computing” reprezintă eforturile acestor industrii de a standardiza conceptul. În contextul IoT, edge computing înseamnă că majoritatea sarcinilor de calcul ale dispozitivului se petrec în teren. Sarcinile pot fi realizate la sfârșitul nodului propriu-zis sau într-un gateway care servește ca punte între câteva noduri și Internet.
În mod similar, tehnica de calcul în cloud, care își are originea în lumea IT, descrie un software de companie, ce rulează în cloud pe servere conectate, în opoziție cu situația mai sus menționată. În contextul IoT, acest lucru înseamnă că majoritatea procesării și luării deciziilor se petrece în cloud.
Privindu-le așa, puteți să vedeți aceste două opțiuni în opoziție. O abordare de tip cloud computing va însemna că dispozitivele de la marginea rețelei ar putea fi mai simple, cu consum energetic mai redus, performanțe mai scăzute și costuri mai mici. Deoarece toată logica și programarea este în cloud, sistemul este foarte flexibil. Actualizările sunt simple și pot urma un proces IT foarte bine stabilit.
Pe de altă parte, abordarea edge computing vine cu alte avantaje. Deoarece la margine se efectuează majoritatea sarcinii, procesarea de acest tip este mai rezistentă la problemele de rețea și este mai ușor să se implementeze sisteme cu disponibilitate 24/7. Deoarece dispozitivul procesează direct datele senzoriale, sunt posibile decizii în timp real: în termeni de luare a deciziilor, sistemele industriale necesită un comportament determinist (latență predictibilă) cu o întârziere uzuală între 250µs și 20ms, în opoziție cu sistemele IT, care pot accepta 0.5-2s. Cel mai bun lucru dintre toate este că aveți nevoie doar de viteze mici de transfer de date în Internet, ceea ce înseamnă costuri mai mici de rețea și cloud, datorită lățimii de bandă mai mici și necesității mai reduse de stocare a datelor în cloud.
Tabel 1: Edge vs. Cloud
Diferențele sunt estompate
Deși se pare că există o certitudine clară / sau o alegere care trebuie făcută aici, adevărul este că apare o tendință de convergență, ceea ce face totul mai puțin dramatic. Performanța la nivel de nod devine din ce în ce mai puțin o problemă, iar marginea devine mai inteligentă, fie la nivel de nod, fie la nivel de gateway.
În zona IoT, securitatea și conectivitatea vin către margine. Acest lucru conduce la controlere cu performanțe mai ridicate, cu mai mult software și mai multă flexibilitate.
Avantajul de a avea IP la nodul final este că el împinge pachetele de comunicație avansată la limită, necesitând procesoare mai capabile cu mai multă memorie, performanțe și software. Monitorizarea securității în perioada de funcționare și încrederea acordată RoT (Root-of-trust) în cazul sistemelor la margine, devine o normă și, de vreme ce nimeni nu știe ce breșe de securitate vor descoperi hackerii în viitor, este aproape obligatoriu să existe capabilitatea de actualizare de la distanță a firmware-ului pentru fiecare nod.
Cu IoT, lumea software-ului IT și a software-ului embedded intră în conflict, devenind logic pentru dezvoltatori că trebuie să decidă asupra limbajului de programare și a platformelor de dezvoltare. Am scris într-un blog că IoT forțează la “software-izarea hardware-ului”. Cele mai recente platforme GreenGrass lansate de Amazon promit utilizarea aceluiași software atât în cloud, cât și pe dispozitiv – o demonstrație clară a acestei tendințe.
Toate acestea se întâmplă în vreme ce microprocesoarele (MPU) și microcontrolerele (MCU) prezintă o creștere extraordinară în capabilități. La ora actuală, sunt uzuale microcontrolere cu domeniul de frecvență de 200MHz, cu memorii flash de ordinul Mbyte și sute de Kbyte de memorie RAM, precum Seria Renesas Synergy S7. Suplimentar, există microprocesoare de bază (entry-level), capabile să ruleze Linux, precum familia Renesas RZ/A. Ambele familii de MCU și MPU dispun de suport software avansat, inclusiv open source, sau pot fi complet suportate de un producător, precum este cazul platformei Renesas Synergy.
Tabel 2: Avantajele dispozitivului IoT ideal
Abordarea hibridă
Problema este că niciuna dintre opțiuni, de pură procesare la margine sau pură procesare în cloud nu este complet satisfăcătoare. Priviți avantajele/dezavantajele evidențiate în Tabelul 1 și gândiți-vă de două ori la ce este nevoie din punct de vedere al clientului. Niciunul dintre dezavantajele celor două soluții nu este acceptabil: nimeni nu dorește un nod scump, care să necesite multă energie. Nimeni nu dorește întreruperi sau probleme de rețea care să reducă performanțele dispozitivului IoT. De asemenea, nimeni nu dorește să plătească mult pentru rețea și acces la cloud, pentru că acel acces este numai o activare de tehnologie, nu serviciul final acordat de IoT.
În cele din urmă, dispozitivul IoT ideal, vreau să spun cel care va fi un succes comercial, trebuie să ofere toate avantajele din Tabelul 2. Aici este locul în care gentilul Dr. Edge își arată adevărata natură și poate fi și Mr. Cloud. Convergența dintre cloud și edge pentru securitate, pachete de rețea și platforme, creează un mediu în care marginea poate fi la fel de flexibilă precum cloud-ul și la fel de rezistentă precum sunt dispozitivele embedded de astăzi. Disponibilitatea unor dispozitive embedded mult mai capabile face marginea mai inteligentă, în nod sau prin gateway, păstrând costurile sub control și energia în limite.
Bine ați venit Dr. Edgecloud
Istoricii din zona tehnologiei pot arăta în mod cert că ideea de sistem hibrid nu este nouă. Atunci când computerele erau scumpe, soluția de calcul originală în anii 70 și 80 era de “client-server”, ceea ce însemna că un server principal (cloud) făcea toată treaba, în vreme ce clientul (edge) era doar o interfață cu utilizatorul. Odată cu trecerea timpului, cu îmbunătățirile extraordinare de performanță și scăderea costului puterii de procesare, pendulul a trecut complet în cealaltă parte, după cum s-a observat cu PC-urile și stațiile de lucru în anii 90.
Apoi a venit Internetul și, din nou, industria a împins în cealaltă direcție. Unii își pot aminti încercarea (eșuată) a Oracle de a introduce spre sfârșitul anilor 90, “calculatorul de rețea”. În ultimul deceniu, creșterea investițiilor în sistemele de calcul de tip server și stocare de date de către mega-corporații precum Amazon și Microsoft a alimentat tendința către soluții SaaS și PaaS – ambele fiind opțiuni de procesare în cloud. La ora actuală sistemele de margine sunt mai inteligente decât oricând, iar soluția stabilă este una în care atât marginea (edge) cât și cloud-ul lucrează împreună pentru a oferi utilizatorilor servicii de cea mai bună calitate.
Aceeași istorie se repetă în IoT, doar că mult mai rapid. De la o soluție inițială numai cloud cu dispozitive simple, rudimentare, piața a evoluat rapid către o abordare hibridă: dispozitive inteligente/cloud inteligent. Când dualismul dintre cele două soluții dispare gradual, ne putem scoate pălăriile pentru a-l saluta pe Dr. Edgecloud!
Despre autor
Semir Haddad este director de Planificare a Strategiei & Dezvoltare Strategică a Afacerii la Renesas Electronics Corporation. El are peste 20 de ani de experiență în industria semiconductoarelor și mai mult de 17 ani în managementul produselor cu microcontrolere (MCU), microprocesoare (MPU) și software embedded. Mr. Haddad a absolvit cursurile de Master în Inginerie Electronică de la École Supérieure d’Électricité (Franța) și are un MBA obținut la ESSEC Business School (Franța).
Renesas | https://www.renesas.com