Pemikiran tentang Emerging Technologies, Edge, dan IoT
IoT, pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, 5G, augmented reality, dan virtual reality semuanya mendapat manfaat dari peningkatan daya komputasi edge.
Tepi lebih dari sekadar kumpulan perangkat atau sensor yang terhubung. Karena perangkat dan sensor intelijen membuat data dalam jumlah besar, bisnis harus membuat keputusan teknologi tentang mendapatkan nilai maksimal dari data tersebut. Apakah analisis dilakukan di perangkat, edge, di cloud, atau di pusat data? Apakah data disimpan untuk alasan peraturan atau untuk menemukan akar penyebab masalah? Akankah layanan baru seperti 5G berperan?
Isu-isu ini ada di benak banyak perusahaan saat ini. Untuk membantu mengidentifikasi strategi utama dan memilah-milah pendekatan yang berbeda untuk komputasi tepi dan Internet of Things (IoT), baru-baru ini kami duduk bersama Krish Iyer, StrategyLead for Edge dan ICV, dan Calvin Smith, CTO, Emerging TechnologySolutions; keduanya di Kantor CTO Global di Dell Technologies.
Kami mengeksplorasi peran teknologi yang muncul, mengapa edge dan IoT begitu penting saat ini, faktor yang perlu dipertimbangkan saat memutuskan kapan harus memproses di edge, menghitung pertimbangan saat menggunakan edge, dan apa yang akan terjadi di masa depan. Berikut ringkasan percakapan kami.
Teknologi yang Muncul
RTInsights: Apa saja teknologi yang muncul saat ini?
Iyer: Kami melihat perubahan pasar dalam beberapa teknologi baru. Edge jelas merupakan yang terdepan bersama dengan IoT, AI [kecerdasan buatan], dan ML [pembelajaran mesin]. Jelas, teknologi ini mewakili pasar yang mulai menyadari banyak daya tarik. Yang terpenting, ini adalah daya tarik di mana banyak pelanggan mulai melihat edge sebagai perpanjangan dari cloud mereka, dan mereka mulai melihat edge sebagai cara untuk mendistribusikan beban kerja mereka yang tidak dapat ditangani oleh beberapa infrastruktur cloud mereka. Itu, menurut pendapat saya, mungkin merupakan pendorong terpenting yang mendorong banyak organisasi untuk mempertimbangkan keunggulan.
Smith: Saya pikir yang menarik adalah gagasan tentang persimpangan ini. Ini tidak seperti tepi muncul entah dari mana. Banyak kasus penggunaan awal untuk IoT sekarang menjadi lebih mudah ditangani karena kombinasi teknologi. Krish menyebutkan IoT, Edge, ML, dan AI. Ada juga 5G, Augmented Reality, dan Virtual Reality. Secara lebih luas, seiring dengan turunnya biaya untuk komputasi dan hal-hal seperti GPU yang digunakan di edge, kemampuan teknologi meningkat dalam hal jumlah otomatisasi yang dapat Anda jalankan.
Sungguh menakjubkan proliferasi berbagai teknologi yang dieksekusi di mana data dibuat, yang berada di ujung tanduk. Pada akhirnya, bahkan jika [data tepi yang dibuat] tidak kembali ke cloud atau pusat data, sebagian besar aktuasi kembali ke perangkat tersebut akan berada di tepi juga. Ini adalah pusat baru alam semesta. Lucu bagaimana hal-hal berjalan pasang surut, bukan? Maksud saya, kami beralih dari kemunculan PC dan model yang lebih terdesentralisasi ke pendekatan pusat data monolitik, lalu ke pendekatan cloud pseudo-monolitik, dan sekarang kami kembali ke arsitektur terdistribusi. Sangat menarik untuk melihat bagaimana hal-hal telah berevolusi dari waktu ke waktu.
Iyer: Ya. Saya kira salah satu cara untuk melihat Edge adalah bahwa ini adalah kombinasi dari sistem yang heterogen. Edge tidak monolitik, tidak homogen, dan merupakan sekumpulan fungsi yang berbeda. Fungsi-fungsi ini biasanya digunakan untuk mengumpulkan data, memproses data, dan menyimpan data. Fungsi-fungsi ini juga perlu mentransfer data ke fungsi lain atau perlu melakukan beberapa tindakan berdasarkan data itu untuk mengaktifkan fungsi lain seperti pemrosesan data, analisis data, dll. Fungsi-fungsi ini mungkin juga perlu dilakukan di lingkungan yang menantang, seperti lingkungan bersuhu tinggi, atau medan yang berat. Itulah mengapa istilah heterogen akan menjadi sangat kritis.
Mengapa Semua Perhatian pada Edge &IoT?
RTInsights: Anda menyinggung hal ini sedikit, tetapi mengapa semua perhatian tertuju dan IoT, dan mengapa sekarang?
Iyer: Ini menarik. Seperti yang dikatakan Calvin, edge bukanlah hal baru. Ujung selalu ada. Dan sistem terdistribusi selalu ada di sana. Tapi kita akan kembali lagi. Cara pasar bergeser adalah bahwa beberapa fungsi atau aplikasi yang biasanya berjalan di pusat data terpusat atau infrastruktur inti mengenali masalah. Perusahaan menemukan beberapa aplikasi memiliki persyaratan bandwidth atau latensi yang tidak dapat dicapai dengan pendekatan terpusat. Untuk itu perlu memindahkan aplikasi ini lebih dekat ke tempat asal data.
Seperti yang dikatakan Calvin, memindahkan pemrosesan data lebih dekat ke tempat data dibuat karena hukum fisika tidak mengizinkan menjalankan beberapa aplikasi ini pada intinya. Ini adalah masalah kecepatan cahaya yang Anda hadapi. Itu adalah fenomena alam yang menyebabkan pergeseran dari inti ke tepi.
Lihat Juga:Pusat Komputasi Edge dan 5G
Memutuskan Tempat Memproses Data
RTInsights: Itu sesuai dengan pertanyaan berikutnya, dan itulah faktor apa yang harus dipertimbangkan bisnis ketika mereka mencoba memutuskan di mana memproses data? Secara khusus, pertimbangan apa yang harus dipertimbangkan saat Anda mencoba mencari tahu:Apakah saya memproses di edge atau tidak?
Iyer: Banyak faktor yang bersifat teknis, tetapi banyak juga yang dapat terkait dengan bisnis, serta terkait dengan pemerintah dan peraturan. Dari perspektif teknis, sekali lagi, kecepatan cahaya merupakan faktor besar. Bahkan jika operator cloud berjanji bahwa mereka dapat memproses data pada intinya untuk memenuhi persyaratan ini, biaya untuk melakukannya akan sangat tinggi sehingga pelanggan akan berkata, “Tidak mungkin saya dapat membayar biaya tersebut. Pelanggan pada dasarnya akan melihat ini sebagai no-brainer. Pindahkan pemrosesan ke tepi.
Hal kedua yang perlu dipertimbangkan adalah latensi. Untuk kasus penggunaan seperti kendaraan otonom (atau AR [augmented reality] dan VR [virtual reality]), fakta bahwa kelambatan beberapa milidetik pada dasarnya adalah perbedaan antara mengemudi dengan aman dan kecelakaan. Untuk aplikasi yang membutuhkan hasil dalam milidetik, atau bahkan lebih cepat, latensi penting. Untuk memberikan hasil yang diperlukan, pemrosesan harus dilakukan di tepi.
Hal ketiga yang dapat saya pikirkan adalah:bagaimana Anda mengatur bandwidth? Biaya pengiriman data dalam jumlah besar yang Calvin sebutkan ke cloud dan sebaliknya akan mahal dan tidak efisien. Ini akan menaikkan biaya secara fenomenal, dan itu akan menjadi penghalang besar bagi sebagian besar pelanggan.
Faktor lain yang penting adalah keamanan, terutama dalam hal edge. Anda sebenarnya dapat mengisolasi beberapa potensi masalah keamanan sebelum serangan merembes ke pusat data inti. Banyak organisasi dapat melacak dan mengisolasi beberapa serangan keamanan di edge dan menutup sistem tersebut sebelum masalah mencapai intinya. Anda benar-benar dapat melakukan deteksi dini terhadap setiap serangan intrusi, atau penolakan layanan apa pun, dan seterusnya, tepat di edge sebelum mencapai inti, mematikan segala sesuatunya sebelum menyerang pusat dan infrastruktur inti Anda.
Kemudian, ada kemampuan untuk menskalakan. Anda sedang mencari lingkungan tempat Anda dapat menambahkan situs tambahan atau menambahkan lingkungan tambahan saat kebutuhan Anda muncul. Jika ini adalah situasi musiman, atau Anda hanya perlu menambahkan lebih banyak fungsi, edge memberikan skalabilitas tingkat tinggi.
Ini adalah beberapa persyaratan teknis tingkat tinggi, tetapi ada juga hal-hal seperti persyaratan peraturan dalam hal aplikasi perawatan kesehatan atau GDPR [Kepatuhan Peraturan Perlindungan Data Umum]. Dalam kebanyakan kasus, ada mandat bahwa data perlu dikumpulkan di lokasi [di mana dibuat], dan tidak dikirim kembali ke pusat data pusat. Banyak organisasi harus mengikuti mandat ini.
Smith: Krishi tepat. Saya juga akan menambahkan bahwa itu tidak seperti dikotomi bahwa itu tepi versus awan atau tepi versus inti. Ini adalah spektrum, sebuah kontinum. Kami tahu bahwa akan ada beban kerja yang dijalankan dari edge, yang lain dari core atau cloud. Ini hanya masalah menempatkan beban kerja yang tepat di tempat yang tepat; dan mengeksekusi terhadap masing-masing pada waktu yang tepat. Gagasan satu dekade yang lalu adalah mengumpulkan dan menyimpan segala sesuatu, berapa pun biayanya. Saat ini, data masih menjadi kunci, tetapi analisislah yang menambahkan nilai – dikatakan bahwa data adalah daging baru. Data adalah emas baru. Data adalah minyak baru. Itu benar, tetapi tidak jika itu adalah informasi statis yang tidak menambah nilai apa pun. Yang menarik adalah saat Anda mulai melakukan pemfilteran dan pembelajaran mesin yang sangat mendasar. Anda tidak perlu mengirim setiap contoh data perangkat yang mengatakan:"Saya hidup, ini 72 derajat, masih 72 derajat," kembali ke pusat data atau cloud.
Anda tidak perlu mengirim pesan semacam itu dalam hitungan sub-milidetik. Jika Anda melakukannya, itu akan menjadi sangat mahal dengan sangat cepat ketika Anda melihat banyaknya perangkat di dunia. Anda ingin dapat mengurai data itu dan memahaminya di edge, in situ. Beberapa data ephemeral yang mudah rusak hanya memiliki nilai untuk waktu yang singkat. Apa yang benar-benar ingin Anda lakukan adalah deteksi anomali untuk mencari tahu informasi penting apa yang benar-benar harus kami kirim kembali atau simpan. Kembali ke inti atau cloud, Anda dapat melakukan analisis lebih dalam, mencari tahu, bagaimana ini bisa terjadi sebelumnya? Apakah anomali ini terjadi pada bagian lain dari armada aset yang kita miliki di lapangan? Di situlah nilai mulai masuk. Anda memerlukan seluruh tumpukan dan tampilan tunggal pada keseluruhan kumpulan data Anda. Yang penting adalah, selain semua parameter kunci yang disebutkan Krish, ada juga alasan logis yang perlu Anda pertimbangkan. Ada parameter untuk seluruh arsitektur terdistribusi Anda, dan Anda harus mencari tahu apa yang masuk akal untuk menyimpan, meneruskan, menganalisis , dan proses, di mana, kapan, dan mengapa. Ada logika yang berbeda untuk hampir semua arsitektur. Semuanya sangat bergantung pada kasus penggunaan dan infrastruktur itu sendiri.
Pertimbangan untuk Memindahkan Data ke Edge
RTInsights: Sejalan dengan itu, faktor apa saja yang perlu dipertimbangkan untuk memindahkan data dan menghitung ke edge?
Iyer: Masalah kecepatan cahaya, biaya, dan keamanan merupakan faktor penting. Dan kami berbicara tentang bandwidth, ketersediaan tinggi, dan skalabilitas sebagai faktor lainnya. Kemampuan untuk mengurangi banyak data, untuk dapat melakukan pemrosesan data dan metadata di edge, dan hanya mengirim data yang paling relevan kembali ke inti akan menjadi faktor kunci lainnya. Sebagian besar dari ini bergantung pada vertikal dan kasus penggunaan.
Misalnya, operator telekomunikasi dan jaringan pengiriman konten mungkin memiliki persyaratan khusus untuk edge. Mereka mungkin perlu memanfaatkan keunggulan untuk sesuatu yang lebih dalam daripada banyak vertikal lainnya. Industri-industri ini perlu mengetahui jenis layanan apa yang akan diberikan kepada pengguna di lokasi geografis tertentu. Untuk melakukan itu, mereka mungkin harus mengumpulkan konteks tepi geografis dan dapat menyediakan layanan khusus untuk lokasi tertentu. Situasinya mungkin berbeda untuk, katakanlah, kasus penggunaan teknologi operasional yang memerlukan analisis prediktif untuk perangkat dan mesin IoT. Sekali lagi, itu semua tergantung pada dan tergantung pada apa tuntutan vertikal spesifik itu.
Misalnya, di sisi ritel, bagaimana cara membuat pengalaman pengguna pelanggan saya benar-benar positif? Bagaimana saya bisa memberikan pengalaman AR atau VR yang membuatnya mulus, tanpa buffering yang terlibat? Bagaimana cara membuat pengalaman pengguna secara keseluruhan menjadi positif dan interaktif, sehingga pelanggan dapat membuat keputusan pembelian di sana? Penyedia layanan kesehatan akan memiliki serangkaian persyaratan yang sama sekali berbeda untuk aplikasi seperti telehealth dan aplikasi diagnosis jarak jauh lainnya. Ada juga banyak persyaratan peraturan yang ikut bermain untuk vertikal semacam itu. Edge sangat penting; itu adalah sesuatu yang harus berhasil.
Smith: Kita juga perlu memperluas wawasan orang tentang apa yang kita gunakan untuk mendefinisikan keunggulan. Dalam konteks industri, edge dapat menjadi lantai pabrik itu sendiri, dan edge dapat berupa mobil yang telah kami gambarkan sebagai pusat data bergerak di masa depan. Mobil itu sendiri pada dasarnya adalah tepi. Itu bisa berupa rig minyak lepas pantai, seluruh rig, atau sebagian darinya. Ini banyak hal, besar dan kecil, dan sepenuhnya ditentukan oleh kasus penggunaan dan apa yang Anda coba lakukan. Komputasi tepi adalah bagian yang menarik.
Yang juga menarik adalah faktor bentuk dalam hal apa yang sebenarnya Anda gunakan untuk komputasi tepi – ini juga sangat bervariasi. Tanpa terlalu berpusat pada produk, Dell memiliki gateway (yang sangat sederhana dibandingkan dengan peralatan konvergen, atau hiperkonvergensi) yang melakukan beberapa normalisasi protokol, beberapa analisis, dan dapat digunakan untuk beberapa platform IoT dan hal-hal faktor bentuk yang lebih kecil. Mereka memiliki tujuan dan peta yang sangat terbatas dan spesifik ke sejumlah perangkat.
Di sisi faktor bentuk yang lebih besar, kami sebenarnya memiliki solusi yang disebut pusat data mikro modular. Kami baru-baru ini mengumumkan satu, Dell EMC Modular DataCenter Micro 415, pusat data kecil dan canggih dengan daya dan pendinginan internal serta fitur manajemen jarak jauh. Dan kami juga menawarkan satu yang disebut Dell ECMModular Data Center Micro 815 – pada dasarnya rak penuh. Solusi ini fleksibel dan terukur. Seperti namanya, mereka bersifat modular, dan ditingkatkan untuk memungkinkan Anda membangun pusat data Anda dengan cara yang dapat dikomposisi dan ditentukan kasus penggunaan di edge. Kami benar-benar dapat mengangkut dan menjatuhkan pusat data di tepi Anda, terlepas dari lingkungannya.
Pikirkan tentang itu dari konteks militer untuk orang-orang di lapangan. Pikirkan tentang itu untuk bagian atas bangunan di mana secara historis Anda ingin melakukan pemrosesan di ruang bawah tanah karena ada pendinginan yang lebih baik. Nah, solusi ini memiliki pendingin bawaan. Bagian dari inovasi adalah sasis dan penutupnya serta cara pendinginan dan tenaganya. Kami sedang berjalan ke dunia baru ini di mana, untuk semua poin yang dibuat Krish tentang bandwidth, dan biaya, dan latensi, ada juga kendala yang berbeda di lingkungan tersebut terkait dengan getaran, dan debu, serta guncangan dan kondisi berbahaya. Kami benar-benar dapat memasukkan pusat data mikro tertutup yang kokoh dengan penyimpanan, komputasi, dan jaringan yang dapat memecahkan masalah hampir secara real-time di edge. Ini adalah awal dari perubahan yang sangat menarik dalam cara orang berbisnis.
Edge dan Masa Depan IoT
RTInsights: Apa yang Anda lihat untuk masa depan dengan edge dan IoT?
Iyer: Peningkatan kebutuhan untuk semua poin utama yang dibicarakan sebelumnya akan mendorong investasi di edge. Aplikasi akan mendorong masa depan. Itu semua tergantung pada jenis aplikasi dan pengembang yang membuat aplikasi tersebut. Aplikasi semakin pintar setiap hari. Untuk infrastruktur, atau lingkungan untuk mendukung aplikasi ini, mereka juga harus lebih pintar. Mereka harus tumbuh pada kecepatan yang sama dengan pertumbuhan aplikasi. Peningkatan sedang terjadi, dan industri beradaptasi dengan pendekatan terpilah, dengan tidak mendekatinya dengan infrastruktur monolitik, dan mampu mengukur diri mereka sendiri untuk mendukung aplikasi ini. Namun, kita harus mempertimbangkan bahwa laju pertumbuhan tidak selalu ada untuk mendukung permintaan yang berkembang dari beberapa aplikasi ini.
Selain didorong oleh aplikasi, edge masa depan juga akan menarik nilai besar dari cloud. Cloud tidak akan kemana-mana. Saya pikir cloud masih akan menjadi titik kontrol integral untuk edge. Cloud masih akan berfungsi sebagai model operasi utama, atau lingkungan yang pada dasarnya memberikan banyak pemrosesan data, penanganan data, dukungan manajemen data.
Karena itu, saya pikir masa depan edge juga akan ditentukan oleh bagaimana vendor berkumpul. Satu hal yang telah kami pelajari adalah tidak ada satu pun organisasi, atau vendor, yang memiliki monopoli. Ini adalah kombinasi dari beberapa pemain yang perlu bersatu untuk menyediakan layanan, hosting, operasi, data, keamanan, dan sebagainya, ke banyak vendor lain untuk membentuk ekosistem. Ini termasuk ekosistem vendor berpemilik dan ekosistem vendor open-source yang semuanya bersatu untuk memberikan solusi ujung ke ujung. Kerjasama ini diperlukan mulai dari pengembangan aplikasi hingga dukungan aplikasi, hingga dukungan pengembang, hingga keamanan, hingga kepatuhan, dan lainnya.
Untuk sebagian besar, infrastruktur tepi akan menjadi horizontal, dan solusi vertikal akan membutuhkan integrator sistem untuk membawanya ke titik terakhir untuk vertikal seperti perawatan kesehatan, manufaktur, dan militer. Itu sekali lagi akan membutuhkan ekosistem untuk bersatu untuk menyediakan fungsionalitas yang dibutuhkan.
Smith: Anda menyebutkan kasus penggunaan otonom sebelumnya. Saya pikir itu benar-benar bagus. Para futuris akan membuat pernyataan provokatif dan berkata, "Oh, edge akan memakan dunia!" Saya tidak tahu apakah Anda ingat, tetapi 10 atau 15 tahun yang lalu, semua orang berkata, "Apakah awan akan memakan dunia?" Ya, sampai batas tertentu, memang demikian, tetapi pusat data tidak hilang. Pada saat yang sama, edge juga tidak akan memakan dunia. Maksud saya, ini akan menjadi besar, dan sudah berkembang, tetapi cloud tidak akan hilang.
Jika Anda melihat kendaraan otonom, itu adalah jenis mobil sebagai pusat data yang bergerak di masa depan. Saya suka analogi ini karena orang-orang memahaminya. Mobil pada dasarnya adalah tepi itu sendiri, tetapi kemudian ada tepi lain yang mungkin terhubung dengannya. Mungkin ada komunikasi vehicle-to-vehicle (V2V). Mungkin ada komunikasi vehicle-to-base-station atau infrastruktur lain (V2X) di mana Anda terhubung ke layanan seluler LTE, atau di masa mendatang, atau metro tertentu saat ini, layanan 5G. Kemudian, secara umum, hampir pasti akan ada konektivitas cloud untuk hal-hal seperti manajemen armada dan melihat koneksi silang semua mobil ini.
Sekali lagi, tidak hemat biaya untuk mengirim semua data dari setiap kendaraan ke cloud, dan itu tidak cukup cepat untuk fitur yang terkait dengan keselamatan jika Anda melihat hal-hal seperti penyebaran kantong udara pintar, yang semakin lama semakin pintar berdasarkan berat dan parameter yang berbeda dari penumpang. Atau, pengenalan objek untuk banyak kamera yang harus mengaktifkan kendaraan otonom, atau semi-otonom, atau ADAS [sistem bantuan pengemudi lanjutan]. Semua ini menempatkan batasan dan batasan. Pada dasarnya, Anda harus menjalankan beberapa ini secara lokal, tetapi Anda juga mungkin ingin menggali lebih dalam data di cloud atau inti untuk mendapatkan wawasan tentang anomali, dan informasi itu akan memengaruhi mobil lain.
Misalnya, saya ingin memprediksi kerusakan airbag atau sesuatu yang akan berakhir dengan penarikan garansi. Semua informasi penting itu perlu dibawa ke cloud, tetapi sekali lagi Anda tidak perlu mengirim semua data statis – hanya data anomali atau pengenalan kesalahan. Kemudian ada nilai yang luar biasa ketika Anda menganalisis data ini di beberapa mobil. Seperti yang Anda sebutkan sebelumnya, Krish, mobil otonom hanyalah cara berpikir yang bagus untuk menyatukan semuanya, tetapi itu bukan satu-satunya contoh. Ada banyak industri tempat Anda mulai memahami keselarasan dan alasan untuk menempatkan beban kerja di berbagai area di edge, core, dan cloud. Ini adalah waktu yang menyenangkan. Jika kita dapat melakukan wawancara yang sama setahun dari sekarang, dan kemudian sepuluh tahun dari sekarang, saya akan senang untuk kembali bersama dan melihat apakah ramalan proliferasi tepi kita akurat.
