1. Scentralizowany Model Chmury i jego Ograniczenia
Przez ostatnie kilkadziesiąt lat dominującym modelem w informatyce była scentralizowana chmura. Model ten napędzał nowoczesny internet, lecz odległość centrum danych od użytkownika utrudnia obsługę aplikacji wymagających krótkiego czasu reakcji.
Trasa danych do scentralizowanego centrum danych
Przykładem jest zrobienie zdjęcia smartfonem i przesłanie go do aplikacji mediów społecznościowych. Po wybraniu "opublikuj" dane przechodzą przez sieć.
- Dane podróżują z anteny Twojego telefonu do najbliższej stacji bazowej (gNB w 5G lub eNodeB w 4G).
- Ze stacji bazowej dane przemierzają sieć dostępową i dosyłową operatora, aby dotrzeć do sieci rdzeniowej.
- Sieć rdzeniowa kieruje dane na zewnątrz, do publicznego internetu.
- Następnie dane podróżują przez złożoną sieć routerów internetowych i kabli światłowodowych, potencjalnie pokonując setki, a nawet tysiące kilometrów.
- Wreszcie docierają do ogromnego, scentralizowanego obsługiwanego przez firmę mediów społecznościowych. Tutaj serwer przetwarza Twoje zdjęcie, zapisuje je i udostępnia Twoim znajomym.
Problem Opóźnień (Latency)
Dla wielu zastosowań, takich jak publikowanie zdjęć czy wysyłanie e-maili, ta latencja jest zwykle akceptowalna, ponieważ użytkownik nie oczekuje natychmiastowej odpowiedzi. Całkowity czas potrzebny na transmisję w obie strony nazywa się . Mimo że sygnały podróżują z prędkością bliską prędkości światła, ogromna odległość fizyczna w połączeniu z opóźnieniami przetwarzania na każdym routerze i serwerze po drodze wprowadza zauważalne opóźnienie. Może ono wynosić od 30 milisekund do ponad 100 milisekund, zależnie od przebiegu trasy, obciążenia i czasu przetwarzania. Do przeglądania stron internetowych jest to zazwyczaj w porządku.
W aplikacjach wymagających krótkiego czasu reakcji taki poziom opóźnień może przekraczać budżet czasowy. Autonomiczny samochód musi podjąć decyzję o hamowaniu w ułamku sekundy, aby uniknąć kolizji. Oczekiwanie 100 milisekund na decyzję z serwera znajdującego się na drugim końcu kraju ogranicza taki scenariusz. W aplikacji rozszerzonej rzeczywistości wirtualne obiekty muszą reagować na ruchy głowy, ponieważ zauważalne opóźnienie powoduje chorobę lokomocyjną. Scentralizowane centrum danych wymaga wtedy skrócenia trasy albo przeniesienia części obliczeń bliżej użytkownika, na przykład przez lokalny punkt przetwarzania.
2. Przetwarzanie na Brzegu Sieci jako Model Rozproszony
Przetwarzanie na brzegu sieci (Edge Computing) zmienia tradycyjny model chmury przez umieszczenie części obliczeń i pamięci masowej bliżej źródła danych. Zasoby trafiają do miejsca, w którym dane są generowane i konsumowane. Zamiast wysyłać wszystkie dane do odległej, scentralizowanej chmury w celu przetworzenia, system kieruje część zadań do lokalnego węzła.
Czym jest "Brzeg Sieci"?
opisuje rozproszony model obliczeń. "Brzeg" sieci to pojęcie względne oznaczające lokalizację fizycznie bliższą użytkownikowi końcowemu lub urządzeniu niż scentralizowane centrum danych w chmurze. Brzegiem może być:
- Brzeg na Terenie Klienta (On-Premises Edge): Mały serwer lub zestaw serwerów zlokalizowany bezpośrednio na miejscu, na przykład w fabryce, szpitalu lub sklepie detalicznym.
- Brzeg Sieci (Network Edge lub Operator Edge): Zasoby obliczeniowe i pamięci masowej zlokalizowane w infrastrukturze operatora telekomunikacyjnego, na przykład przy stacji bazowej lub w lokalnej centrali, która agreguje ruch dla danej okolicy. Często nazywane jest to Multi-access Edge Computing (MEC).
- Brzeg Urządzenia (Device Edge): Samo urządzenie końcowe, takie jak wydajny smartfon czy autonomiczny pojazd z wbudowanym procesorem, można uznać za lokalizację brzegową na poziomie urządzenia.
Główną ideą jest przetwarzanie danych tak lokalnie, jak to możliwe. Dane wymagające natychmiastowej reakcji są obsługiwane przez serwer brzegowy, podczas gdy mniej wrażliwe na czas dane lub dane potrzebne do analiz na dużą skalę wciąż mogą być wysyłane do scentralizowanej chmury. Powstaje model hybrydowy, który łączy lokalne przetwarzanie z centralną analizą.
3. Współpraca 5G i Edge
Przetwarzanie na brzegu sieci poprzedza 5G, a funkcje 5G upraszczają rozmieszczanie usług bliżej użytkowników. Obie technologie mogą współpracować, gdy aplikacja wymaga krótkiej trasy między urządzeniem, siecią i serwerem.
Jak 5G Umożliwia Przetwarzanie na Brzegu
Architektura 5G zawiera funkcje, które wspierają przetwarzanie na brzegu sieci.
- Rozdzielenie płaszczyzny sterowania i użytkownika: Termin CUPS opisuje w 3GPP architekturę rozdzielenia płaszczyzny sterowania i użytkownika w EPC. W 5GC rozproszenie pozwala umieścić ją na skraju sieci, na przykład przy stacji bazowej. Taki UPF może działać jako lokalny punkt wyjścia dla ruchu i kierować dane wymagające lokalnego przetwarzania bezpośrednio do serwera brzegowego przez lokalny DN.
- Wysoka Przepustowość i 5G NR: 5G zapewnia szerokopasmowe połączenie radiowe potrzebne do szybkiego przesyłania dużych ilości danych z urządzeń, takich jak okulary AR czy czujniki pojazdów, do pobliskiego serwera brzegowego.
Jak Przetwarzanie na Brzegu Umożliwia 5G
Przetwarzanie na brzegu pomaga spełniać wymagania 5G dotyczące krótkiego czasu reakcji, gdy usługa działa blisko dostępu radiowego. Lokalizacja serwera nie zmienia wymagań radiowych, lecz skraca odcinek transportowy po stronie sieci.
- Warunki niskich opóźnień: URLLC ma cel 1 milisekundy dla określonego pomiaru interfejsu radiowego. Wymaganie ITU-R M.2410 dotyczy wkładu radiowego dla małych pakietów, nie całej ścieżki aplikacji od urządzenia do serwera. Całkowity czas podróży w obie strony zależy także od trasy, przetwarzania i kolejek. Nawet przez idealny kabel światłowodowy sygnał potrzebuje ponad 50 milisekund na pokonanie trasy 5000 km w obie strony. Umieszczenie serwera aplikacji na brzegu, kilka kilometrów od użytkownika, jest jedną ze skutecznych metod skrócenia transportu i uzyskania opóźnienia end-to-end poniżej 10 ms, gdy pozostałe składniki ścieżki mieszczą się w budżecie.
- Zmniejszenie Obciążenia Sieci Dosyłowej: Prędkości rzędu gigabitów w 5G oznaczają, że jedna stacja bazowa może generować dużą ilość ruchu danych. Przesyłanie wszystkich tych danych z każdej komórki do centralnej sieci rdzeniowej wymaga kosztownej i wydajnej sieci dosyłowej (backhaul). Przetwarzanie danych lokalnie na brzegu pozwala wysyłać do centralnej chmury tylko niezbędne wyniki lub podsumowania i ogranicza obciążenie sieci dosyłowej.
4. Zastosowania Przetwarzania Brzegowego w Sieciach 5G
Połączenie szybkiego łącza radiowego 5G z lokalną mocą obliczeniową przetwarzania na brzegu sieci wspiera aplikacje wymagające krótkiego czasu reakcji.
Połączone i Autonomiczne Pojazdy
Autonomiczny samochód jest intensywnym źródłem danych, z kamerami, LiDAR-em i radarem stale monitorującymi otoczenie. Dla funkcji o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa, takich jak unikanie kolizji czy jazda w kooperacji, pojazd musi w czasie rzeczywistym wymieniać te dane i otrzymywać alerty od innych pojazdów i infrastruktury przydrożnej (komunikacja V2X). Wysyłanie tych danych do odległej chmury wydłuża trasę. Serwer brzegowy umieszczony przy drodze może przetwarzać te dane lokalnie, umożliwiając komunikację i koordynację między pojazdami na poziomie milisekund, gdy konfiguracja sieci spełnia wymagania czasowe aplikacji.
Rzeczywistość Rozszerzona (AR) i Gry w Chmurze
AR i wysokiej jakości gry w chmurze wymagają dużej mocy obliczeniowej do renderowania złożonej grafiki 3D. Przeniesienie tego zadania renderowania z urządzenia mobilnego lub okularów AR na pobliski serwer brzegowy ogranicza dwa problemy. Po pierwsze, umożliwia tworzenie bardziej złożonych światów wirtualnych, niż urządzenie mogłoby obsłużyć samodzielnie. Po drugie, ogranicza opóźnienie "od ruchu do fotonu". Świat wirtualny może być renderowany na brzegu i strumieniowany jako wideo do okularów użytkownika z małym opóźnieniem, aby grafika pozostawała zsynchronizowana z ruchami głowy, ograniczała chorobę lokomocyjną i wspierała spójne doświadczenie interaktywne.
Przemysłowy IoT i Inteligentne Fabryki (Przemysł 4.0)
W nowoczesnej fabryce tysiące czujników monitorują linie produkcyjne w czasie rzeczywistym. Przetwarzanie na brzegu sieci pozwala na zbieranie, przetwarzanie i analizowanie tych danych na miejscu, bezpośrednio na hali produkcyjnej. Umożliwia to aplikacje takie jak kontrola jakości w czasie rzeczywistym przy użyciu komputerowego widzenia opartego na AI, predykcyjne utrzymanie maszyn poprzez analizę danych wibracyjnych oraz precyzyjne sterowanie zautomatyzowanymi pojazdami (AGV) i ramionami robotycznymi. Przechowywanie tych krytycznych danych operacyjnych na prywatnym brzegu na terenie fabryki odpowiada również na poważne obawy dotyczące bezpieczeństwa i prywatności danych.
Inteligentne Miasta i Obiekty Publiczne
Rozważmy miasto z tysiącami kamer bezpieczeństwa o wysokiej rozdzielczości. Strumieniowanie wszystkich tych nagrań wideo do centralnego stanowiska monitoringu przeciążyłoby sieć. Przetwarzanie na brzegu pozwala uruchomić oprogramowanie do analizy wideo na serwerach zlokalizowanych w pobliżu kamer. Serwery mogą analizować nagrania w czasie rzeczywistym, szukając anomalii, takich jak wypadek drogowy, porzucona paczka czy tworzący się tłum. Zamiast wysyłać terabajty wideo, system wysyła do centrali alert i odpowiedni klip po wykryciu zdarzenia, ograniczając ruch i wymagania obliczeniowe.
5. Zakres Współpracy 5G i Edge
5G i przetwarzanie na brzegu sieci mogą działać razem, lecz każde z nich ma osobny zakres zastosowań.
- 5G zapewnia szerokopasmowe, niskolatencyjne "ostatnie metry" połączenia radiowego do węzła brzegowego.
- Przetwarzanie na brzegu skraca drogę do aplikacji i pomaga spełnić wymagania niskich opóźnień, gdy usługa działa blisko dostępu radiowego.
5G może pracować bez lokalnego edge, a edge może korzystać z innych technologii dostępowych. Wspólne wdrożenie ma sens wtedy, gdy lokalizacja aplikacji i trasa pakietów odpowiadają wymaganiom czasu reakcji.