В октябре 2000 года два исследователя из компании UC Berkeley опубликовали первое исследование, чтобы количественно оценить (с точки зрения вычислений) общий объем новой и исходной информации, созданной и хранящейся на физических носителях в данном году. В 1999 году он составил 1,5 эксабайта. В этом году мы достигнем 74 зеттабайт, а к 2024 году — 149 зеттабайт. Один зеттабайт равен 1000 эксабайтам.
Что вызвало такой рост? Персональные компьютеры были созданы в 1970-х годах и стали довольно распространены во многих домах уже в 80-х годах. Интернет стал популярным в середине 90-х годов. Эти разработки способствовали увеличению объема генерации данных, но реальный толчок проявился через несколько лет.
Первый смартфон с поддержкой 3G появился на рынке в 2001 году, первый iPhone вывел коммерческое использование смартфонов на новый уровень в 2007 году, а в 2010 году был выпущен iPad. Компания Ericsson прогнозирует, что к 2026 году мы будем генерировать 226 эксабайт мобильного трафика данных в месяц. Когда мы рассматриваем вычислительные технологии и генерацию данных, нужно отделить время до и после появления мобильных вычислений.
Сегодня это актуально из-за влияния на отрасль ЦОД. По мере того как мобильные приложения становились все более совершенными, а ожидания потребителей относительно производительности и задержек более высокими, операторам ЦОД приходилось переносить вычислительные мощности из традиционного ЦОД ближе к потребителям — это сегодня мы и называем периферией сети.
Распространение периферийных вычислений требует классификации
Безусловно, рост потребительского спроса на мобильные вычисления был не единственным фактором. Спрос на вычисления с низкой задержкой стал повсеместным, и у всех организаций — от Уолл-стрит до Walmart — успех измеряется в миллисекундах. Переход на периферийные вычисления стал наиболее важной тенденцией в центрах обработки данных после появления облачных технологий, а внедрение новых приложений и технологий в области интеллектуальной транспортировки, телемедицины и т. п. гарантирует, что периферийные устройства останутся с нами надолго. Распространение удаленной работы и удаленных вычислительных систем из-за пандемии только ускорил переход.
В первые годы применения периферийных вычислений одной из самых серьезных проблем, с которыми сталкивалась наша отрасль, была попытка понять, что на самом деле представляют собой «периферийные вычисления». Для некоторых это был простой шкаф для ИТ-оборудования. Для других — микроцентр обработки данных. Конфигурации и приложения, которые они поддерживали, были такими разнообразными и разносторонними, что любое широкое обсуждение периферийных вычислений казалось бессмысленным.
Впервые мы обратились к этому вопросу в 2018 году, когда представили четыре архетипа периферийных вычислений, что позволило классифицировать их развертывание на основе сценариев использования. Мы разработали эти архетипы, чтобы лучше понимать периферийные вычисления и оснащать соответствующие объекты для удовлетворения потребностей организаций и конечных пользователей, которые полагаются на них. Мы выделили четыре архетипа: «Информационно емкие», «Чувствительные к задержкам из-за человеческого фактора», «Чувствительные к межмашинным задержкам» и «Жизненно важные». Описание каждого из них можно найти в этом информационном документе.
Это было хорошее начало, но всего лишь — начало. Периферийные решения — это только одна переменная, да еще и виртуальная. Физические ресурсы, поддерживающие их, должны находиться в этих периферийных средах. Учитывая это, мы использовали аналогичный процесс для классификации этих сред на периферии, и, как и в случае с первоначальными архетипами, мы нашли сходства. Существует следующая тенденция: современные периферийные сети соответствуют одной из четырех схем развертывания.
- Территориально разнесенные: размеры этих объектов аналогичны, и они раскиданы по большим географическим регионам, — как правило, по странам или регионам. Хорошими примерами являются розничная торговля с магазинами, разбросанными по всей сети, или потребительское финансирование, которое включает отделения банка.
- Звездообразное размещение: обычно это относится и к крупной области, например, к стране или региону, но центры организованы с использованием нескольких небольших развертываний вокруг более крупного узла. Коммуникационные и логистические сети, как правило, используют эту модель.
- Локально сосредоточенные: это небольшие сети, часто обслуживающие кампусы, например для здравоохранения, образования и промышленных предприятий. Они также имеют тенденцию использовать несколько небольших развертываний, подключенных к более крупному центральному объекту.
- Самоподдерживающаяся область: эта схема, охватывающая широко распространенные региональные и глобальные объекты, состоит из крупнейших отдельных периферийных объектов. Такие объекты обладают многими характеристиками традиционных ЦОД, но, как правило, имеют модульную конструкцию. Они часто используются поставщиками облачных услуг для обслуживания больших областей. Более компактные версии обычно используются также для аварийного восстановления.
Эта классификация оказалась очень полезной. Она дала нам два способа определения периферийных объектов: по архетипу (сценарию использования) и по географическому региону. Но есть и другие аспекты, которые необходимо учитывать. Физическая среда и соответствующие характеристики объектов внутри определенной группы формируют последний уровень анализа объектов, который мы можем использовать для быстрой и легкой настройки этих периферийных объектов в соответствии с конкретными потребностями клиентов. Эти категории перечислены ниже.
- С кондиционированием и контролем (<<6 кВт на стойку или >6 кВт на стойку):></6> это специально созданные помещения с системой кондиционирования воздуха и контроля безопасности. Единственным отличием в объектах является плотность стоек.
- Коммерческие и офисные: это уже занятые помещения с существующим, но ограниченным климат-контролем и объектами, которые, как правило, менее безопасны.
- Защищенные: требуют более надежных систем и корпусов для защиты от большого количества частиц в воздухе. Часто это промышленные объекты, которые подвергаются воздействию воды и находятся в непосредственной близости от плотных транспортных потоков или тяжелого оборудования. У них нет климат-контроля, и они гораздо менее защищены.
- Автономная работа на открытом воздухе: это объекты, расположенные вне зданий и необслуживаемые, подверженные воздействию стихий и требующие укрытия или внешнего корпуса. Они могут находиться в труднодоступных местах, куда долго добраться для планового или внепланового обслуживания.
- Специализированные: эти объекты, вероятно, имеют характеристики одной из вышеуказанных категорий, но к ним нужно относиться иначе в связи со специальными нормативными требованиями, которые могут быть связаны с применением, местоположением или другими факторами.
Эта работа позволила нам разработать четкую и ранее недоступную методику, чтобы понять: (1) функциональность и характеристики ИТ-инфраструктуры, которая должна поддерживаться на каждом объекте; (2) физическое присутствие периферийной сети; (3) характеристики инфраструктуры, необходимые для каждого развертывания. Благодаря этим данных мы можем настраивать, создавать и развертывать именно то, что требуется, быстрее и эффективнее, при этом сокращая время монтажа и обслуживания на месте. Проще говоря, это позволяет нам привнести стандартизацию в периферийные вычисления, что ранее казалось невозможным. Как мы видели в центрах обработки данных, стандартизация сокращает сроки и затраты, а также упрощает процесс развертывания для наших клиентов.
Если вы управляете сетью с периферийными ресурсами, как бы вы классифицировали свои объекты по этим трем областям? Вас когда-нибудь спрашивали: «Где ваша периферия?»
