В эпоху цифровой трансформации компании ищут баланс между скоростью обработки данных и вычислительными мощностями. Два ключевых подхода, Edge Computing и облачные вычисления, предлагают разные стратегии решения этой задачи. «Компьютерра» выяснила у экспертов, как выбрать оптимальную технологию и могут ли они гармонично сосуществовать?
Характеристики подхода Edge Computing
Edge computing — это распределенная вычислительная модель, в которой обработка данных осуществляется ближе к источнику их возникновения, то есть на периферийных устройствах (датчиках, серверах, шлюзах) вместо централизованных облачных дата-центров.
«В отличие от облака, Edge обрабатывает данные локально, устраняя необходимость отправки в дата-центр. Это ускоряет принятие решений, но требует распределенной инфраструктуры и продвинутой безопасности на периферии», — объясняет Андрей Смирнов, руководитель Serverspace, корпорация ITG.
«Основная черта подхода — децентрализация: вычисления происходят на устройствах вроде IoT-датчиков, промышленных контроллеров или локальных серверов. Это снижает нагрузку на магистральные каналы связи и устраняет необходимость постоянной синхронизации с облаком. Важный аспект — автономность: системы на базе Edge способны функционировать даже при потере соединения с центральными узлами».
Алексей Оносов, основатель компании «Юнисофт»
Ключевыми характеристиками подхода, по мнению Ермолова Ильи, эксперта по кибербезопасности Angara Security, являются близость к источнику данных, независимость от состояния внешней сети и ее пропускной способности, а значит, мгновенная обработка, большая отказоустойчивость и безопасность.
Александр Морочко, заведующий сектором «Проектирование и сборка БПЛА» МТУСИ, рассказал об особенностях данного подхода в контексте использования дронов: «Представьте себе дрон, который парит над городом. Его камеры и лидары генерируют до одного терабайта данных в час. Если бы эти данные отправлялись в облако, даже сверхскоростной интернет 5G не смог бы справиться с задержками. Edge-системы решают эту проблему, обрабатывая данные в режиме реального времени».
«Для простоты технологию можно сравнить с логистикой: есть центральный склад, есть распределительные точки, есть пункты выдачи заказов. Здесь то же самое в облачных технологиях: гиперЦОД (Hyperscale DC) — ближняя периферия (Near Edge) — дальняя периферия / граница (Far Edge). Только вместо товаров — информация, контент», — проводит аналогию Михаил Воронков, заместитель генерального директора ОБЛАКО.РУ.
Различия между Edge Computing и облачными вычислениями
Edge Computing и облачные вычисления, в первую очередь, отличаются скоростью отклика, которая выше у первого подхода. Однако и у облачных вычислений есть свои преимущества. Андрей Смирнов, руководитель Serverspace, корпорация ITG, объясняет: «Edge выигрывает в скорости отклика, так как не зависит от передачи данных в облако. Это важно для автономных авто, предиктивного обслуживания, AR/VR. Облако обеспечивает высокую мощность для аналитики, машинного обучения и хранения данных. Хотя оно уступает Edge в задержках, его преимущества — масштабируемость и централизованное управление».
Александр Морочко, заведующий сектором «Проектирование и сборка БПЛА» МТУСИ, подчеркивает, что облачные технологии представляют собой мощный инструмент, но они физически удалены от пользователя: «Даже при использовании технологии 5G задержка передачи данных (RTT) редко опускается ниже 20 миллисекунд, а в реальных условиях может достигать 100 миллисекунд. Для дрона, летящего со скоростью 60 километров в час, это означает, что за время ожидания ответа от облака он пролетит почти два метра — этого расстояния достаточно, чтобы столкнуться с неожиданным препятствием».
По словам эксперта, технология Edge-вычислений предоставляет эффективное решение этой проблемы, но за это приходится расплачиваться снижением вычислительной мощности.
Главным различием между Edge и облаком, по мнению Алексея Оносова, основателя компании «Юнисофт», является физическая удаленность вычислительных ресурсов: «Облако передает данные через цепочку серверов, что добавляет задержку из-за расстояния и возможных заторов в сети. Edge сокращает маршрут до нескольких сотен метров, уменьшая время отклика до миллисекунд. Облако же превосходит в задачах, где важнее масштабируемость, чем скорость: прогнозная аналитика, хранение архивов, обучение моделей ИИ на больших объемах данных».
«У Edge Computing обработка на границе сети обеспечивает мгновенный отклик. Например, анализ видео с камер в реальном времени. Задержка снижается до 1-10 мс, а это критично для промышленной автоматизации и умного транспорта. В облаке централизованная обработка в удаленных ЦОД приводит к задержкам от 50 мс и выше, особенно при передаче больших объемов данных — потоковое видео в облако».
Александр Вайс, серийный FinTech and DeFi предприниматель
Станислав Братчиков, менеджер по продуктам Linx Cloud, также отмечает, что у облачных вычислений задержки выше из-за необходимости передачи данных в удаленные центры обработки и обратно, однако облако предлагает более мощные вычислительные ресурсы для сложных задач.
Сценарии использования
Каждый из подходов эффективен при определенных сценариях использования.
Так, по мнению Андрея Смирнова, руководителя Serverspace, корпорация ITG, Edge идеально для задач, где важен мгновенный отклик: автономный транспорт, промышленность, AR/VR. Облако же подходит для искусственного интеллекта, корпоративных систем (CRM, ERP, базы данных) и резервного копирования.
Александр Морочко, заведующий сектором «Проектирование и сборка БПЛА» МТУСИ, добавляет: «Сельскохозяйственные дроны, осуществляющие мониторинг полей, могут использовать технологию Edge для оперативного обнаружения вредителей. Облако же позволяет прогнозировать урожайность на основе многолетних данных. Еще один пример — это логистика. Пока один дрон доставляет посылку, используя технологию Edge для навигации, облако оптимизирует маршруты для всего парка дронов, учитывая дорожную ситуацию и погодные условия».
Алексей Оносов, основатель компании «Юнисофт», объясняет: «Edge доминирует в отраслях, где задержки ведут к финансовым или техническим рискам. Облако выигрывает там, где требуются гибкие ресурсы. Например, SaaS-платформы для управления бизнес-процессами или стриминговые сервисы, которым важна глобальная доступность, а не наносекунды отклика».
«Для решений, требующих минимизации задержек при обработке данных, таких как интернет вещей, умные камеры и т. д., предпочтительнее использовать Edge Computing. Этот же сценарий применим в случае ограниченной пропускной способности сети передачи данных. В то же время приложения, связанные с обработкой больших объемов данных (big data, машинное обучение и т. д.), лучше размещать в масштабируемой среде — публичном или частном облаке».
Роман Зацепин, менеджер продукта Softline Облако
Среди примеров использования Edge Computing Михаил Воронков, заместитель генерального директора ОБЛАКО.РУ, называет системы управления производством, потоковые сервисы и сети доставки контента (CDN), «умные дома», автономные системы без постоянного подключения к облаку.
«Облачный подход более актуален для инструментов совместной работы с данными, различных бизнес-приложений, требующих существенного масштабирования, — добавляет эксперт. — Наконец, облако позволяет оптимизировать расходы, потому что клиент платит только по факту использования ресурсов».
Технические и экономические вызовы
Выбирая между двумя подходами к вычислениям, нужно понимать, какие технические и экономические вызовы они несут за собой. Андрей Смирнов, руководитель Serverspace, корпорация ITG, объясняет: «Edge Computing требует развитой инфраструктуры на местах: локальные серверы, мощные устройства обработки и стабильное соединение. Без этого его преимущества в скорости теряются. Еще одна проблема — безопасность. Данные распределены по множеству узлов, что увеличивает риски утечек и атак. Требуется защита на каждом уровне, включая шифрование и контроль доступа».
«Облако, в свою очередь, сталкивается с задержками при передаче данных и значительными затратами на их обработку, — дополняет Смирнов. — Чем больше данных передается, тем выше расходы и зависимость от стабильного интернета. Однако современные облачные платформы, например Serverspace, помогают минимизировать эти издержки за счет прозрачной системы биллинга и бесплатного трафика».
По словам Александра Морочко, заведующего сектором «Проектирование и сборка БПЛА» МТУСИ, Edge-устройства требуют значительных инвестиций в модернизацию аппаратного обеспечения: «Бортовые компьютеры дронов должны обладать достаточной вычислительной мощностью для запуска алгоритмов искусственного интеллекта, но при этом потреблять минимальное количество энергии, чтобы обеспечить необходимую продолжительность полета. Производители стремятся снизить стоимость устройств, используя специализированные микросхемы, такие как NVIDIA Jetson или Qualcomm Snapdragon. Однако стоимость этих решений все еще остается высокой».
С этим мнением солидарен и Алексей Оносов, основатель компании «Юнисофт»: «Edge требует значительных инвестиций в инфраструктуру: покупка устройств, настройка локальных серверов, обучение сотрудников. Это капитальные расходы, которые сложно масштабировать. Облако переводит затраты в операционные, но таит риски скрытых платежей за трафик или дополнительные услуги».
Говоря о технических вызовах, эксперт отмечает: «Техническая сложность Edge — обеспечение безопасности множества распределенных узлов и синхронизация данных между ними. В облаке главная проблема — зависимость от стабильности интернет-каналов. Например, сбой связи может парализовать работу удаленных офисов, полностью зависящих от централизованных серверов».
Роман Зацепин, менеджер продукта Softline Облако, считает, что для Edge Computing основной технический вызов заключается в ограниченности вычислительных ресурсов и сложности управления ими из-за их распределенного характера.
Игорь Дьячков, партнер и руководитель службы DevOps в Nobilis.Team, среди сложностей подхода Edge Computing называет ограниченные вычислительные мощности устройств, высокие затраты на развертывание и обслуживание периферийных узлов, безопасность и управление распределенной инфраструктурой. К недостаткам облачных вычислений эксперт относит высокую зависимость от интернет-соединения, увеличенные задержки при передаче больших объемов данных и проблемы конфиденциальности и регулирования данных.
Возможно ли гармоничное сосуществование этих технологий?
Большинство экспертов сходятся во мнении, что Edge Computing и облачные вычисления не являются конкурирующими технологиями, поэтому не будут вытеснять друг друга.
Павел Горюнов, эксперт направления облачных решений К2Тех, объясняет: «Современные облачные решения и Edge Computing не конкурируют между собой, а являются дополняющими элементами ИТ-инфраструктуры. Классические облака (публичные или корпоративные) строятся на централизованной архитектуре с ресурсами в одном или нескольких ЦОДах. Edge-решения, напротив, ориентированы на локальные задачи, где критичны скорость, минимальные задержки и безопасность, например, для IoT, диспетчеризации и стриминга».
Евгений Свидерский, директор облачного бизнеса ITGLOBAL.COM, корпорация ITG, придерживается схожего мнения: «Edge Computing и облачные вычисления не являются взаимоисключающими технологиями — каждая имеет свою нишу применения. Например, ITGLOBAL с сетью из 11 облачных площадок по всему миру позволяет клиентам размещать данные максимально близко к конечным пользователям, что существенно снижает задержки и повышает отказоустойчивость сервисов».
«Дискуссии о том, сможет ли технология Edge заменить облако, напоминают споры о том, вытеснят ли поезда самолеты. Эти технологии предназначены для различных целей, но их интеграция открывает новые перспективы. Например, концепция Fog Computing, представляющая собой промежуточный уровень между Edge и облаком, уже находит применение в системах управления беспилотными летательными аппаратами».
Александр Морочко, заведующий сектором «Проектирование и сборка БПЛА» МТУСИ
Алексей Оносов, основатель компании «Юнисофт», также считает, что Edge и облако не заменяют, а усиливают друг друга: «С развитием 5G и IoT граница между подходами будет размываться, но необходимость в обоих вариантах останется. Стратегический выбор между Edge и облаком напоминает решение, где разместить производство: построить завод рядом с сырьем или арендовать мощности в регионе с дешевой рабочей силой. Оба подхода имеют право на жизнь — все зависит от целей бизнеса».
Андрей Смирнов, руководитель Serverspace, корпорация ITG, отмечает, что оптимальным подходом является гибридная модель: критически важные данные обрабатываются на Edge, а облако берет на себя глобальную аналитику, ИИ и хранение.
Наталия Ефимцева, системный архитектор ICL Services, делится прогнозом: «Возможность сосуществования Edge Computing и облачных технологий более вероятна, чем их противостояние. Наиболее перспективным вариантом является внедрение гибридных моделей, сочетающих возможности обоих подходов».
«До тех пор, пока не будут придуманы сети с неограниченной пропускной способностью или ЦОДы размером с ноутбук, Edge и облака будут дополнять друг друга», — добавляет Ермолов Илья, эксперт по кибербезопасности Angara Security.
Выводы
Edge Computing и облачные вычисления — это не конкуренты, а взаимодополняющие технологии, каждая из которых решает свои задачи. Edge обеспечивает минимальные задержки и автономность, позволяя мгновенно обрабатывать данные на местах, что критично для беспилотного транспорта, промышленной автоматизации и интернета вещей. Облачные решения, в свою очередь, предлагают масштабируемость, централизованное управление и мощные вычислительные ресурсы для сложных аналитических задач, таких как машинное обучение и прогнозирование.
Выбор между этими подходами зависит от конкретных потребностей бизнеса. Там, где важна скорость принятия решений и надежность работы в условиях нестабильного соединения, Edge становится приоритетным. Однако для хранения больших объемов данных, аналитики и корпоративных сервисов облачные решения остаются более подходящими.
Многие эксперты считают, что будущее за гибридными моделями, которые сочетают преимущества обоих подходов. Например, Edge может использоваться для обработки данных в реальном времени, а облако — для их долгосрочного хранения и анализа. С развитием 5G, IoT и технологий распределенных вычислений границы между Edge и облаком будут все больше размываться, создавая гибкую и эффективную инфраструктуру для самых разных задач.