Hoe definieer je de vier primaire edge-archetypen en hun technologische eisen?

Edge computing is in een aantal jaren uitgegroeid tot een van de meest besproken trends in de IT-wereld. Grand Valley Research verwacht tussen 2018 en 2025 een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 41 procent voor edge computing. Maar omdat de technologie best nieuw is, zijn er geen of weinig bronnen over het hele edge-ecosysteem. Daarom staan hieronder de vier primaire edge-archetypen en hun technologische eisen.

Toegenomen IP-verkeer

Bijna elke branche erkent de beperkingen om gebruikers en opkomende technologieën te ondersteunen via gecentraliseerde IT-infrastructuren. Edge computing brengt storage en computing dichter bij gebruikers en apparaten. Die verschuiving is noodzakelijk vanwege de toegenomen connectiviteit van apparaten en gebruikers en de enorme gegevensvolumes die deze genereren en verbruiken.

Volgens de Cisco Visual Networking Index bedroeg de omvang van het wereldwijde IP-verkeer in 2016 1,2 zettabyte. In 2021 is dat waarschijnlijk verdrievoudigd tot 3,3 zettabyte. Eveneens verwacht Cisco dat het aantal met IP-netwerken verbonden apparaten in 2021 driemaal de wereldbevolking zal zijn. Dat komt neer op ruim 23 miljard verbonden apparaten in slechts drie jaar. Andere bedrijven doen soortgelijke voorspellingen: Gartner verwacht in 2020 20,8 miljard aangesloten apparaten, IDC 28,1 miljard en IHS Markit 30,7 miljard. De veranderingen in de compute- en storage-infrastructuur die nodig zijn om de slimme en verbonden toekomst te ondersteunen, met name op lokaal niveau, zijn aanzienlijk.

Onderzoek Vertiv

Vertiv analyseerde de gebruikssituaties binnen het edge-ecosysteem en identificeerde vier hoofd-archetypen voor edge-toepassingen:

  • Gegevensintensief
  • Gevoelig voor menselijke latentie
  • Gevoelig voor latentie tussen machines
  • Levensbelang

Het onderzoeksteam identificeerde en beoordeelde meer dan honderd gebruikssituaties voor edge-technologie. Uiteindelijk is deze aanvankelijke lijst voor een gedetailleerdere analyse teruggebracht tot de 24 die de grootste invloed zullen hebben op IT-infrastructuur.

De vier archetypen

  • Gegevensintensief – Dit archetype omvat gebruikssituaties waarbij de hoeveelheid gegevens het onpraktisch maakt om gegevens direct via het netwerk naar de cloud of van de cloud naar het gebruikspunt te versturen. Dit kan zijn vanwege het gegevensvolume, de kosten of de bandbreedte. Voorbeelden van gegevensintensieve archetypes zijn slimme steden, slimme fabrieken, slimme woningen en/of gebouwen. Maar ook de distributie van hd-content, high-performance computing, virtual reality en de digitalisering van olie en gas. Het meest bekende voorbeeld is de distributie van hd-content waarbij grote contentproviders, zoals Amazon en Netflix, actief samenwerken met co-locatieaanbieders om hun netwerken uit te breiden. Op deze manier kan edge computing gegevensintensieve videostreaming dichter bij gebruikers brengen om de kosten en latentie te verminderen. In 2016 was video verantwoordelijk voor 73 procent van alle IP-verkeer en verwacht wordt dat dit in 2021 is toegenomen tot 82 procent, omdat het streamen van video en virtual reality blijft groeien.
  • Gevoelig voor menselijke latentie – Dit archetype omvat gebruikssituaties waarbij diensten zijn geoptimaliseerd voor gebruik door de mens. Snelheid is een belangrijke eis. Een vertraagde levering van gegevens heeft namelijk een negatieve invloed op de ervaring van een gebruiker. Dit kan zorgen voor een afname van de omzet en de winstgevendheid van een verkoper. Enkele voorbeelden zijn slimme retail, augmented reality, website-optimalisatie en de verwerking van gesproken taal. Zo hebben vertragingen effect op sitebezoekers. Google heeft vastgesteld dat een extra vertraging van 500 milliseconden in de reactietijd van een pagina 20 procent minder verkeer opleverde, en Yahoo stelde vast dat een vertraging van 400 milliseconden 5 tot 9 procent minder verkeer opleverde. Dit effect strekt zich ook uit naar betalingsverwerking. Amazon stelde vast dat een vertraging van 10 milliseconden in de betalingsverwerking een daling van 1 procent van de omzet opleverde. Gecentraliseerde goedkeuring via een wachtwoord duurde gemiddeld 7 seconden. De overgang naar lokale verwerking bracht de tijd terug naar 600 milliseconden, een verbetering van 6.400 milliseconden, waarbij elke 100 milliseconden in potentie 1 procent extra omzet oplevert.
  • Gevoelig voor latentie tussen machines – Snelheid is ook het bepalende kenmerk van dit archetype. Het omvat de arbitragemarkt, smart grid, slimme beveiliging, real-time analyse, distributie van content met een lage latentie en oorlogssimulaties. Omdat machines gegevens veel sneller kunnen verwerken dan mensen zijn de gevolgen van een langzame levering veel groter dan bij het vorige archetype. Zo zijn bijvoorbeeld de systemen die gebruikt worden bij geautomatiseerde financiële transacties, zoals de handel in grondstoffen en aandelen, latentiegevoelig. In deze situaties kunnen prijzen binnen milliseconden veranderen. Systemen die niet over de nieuwste gegevens beschikken als deze nodig zijn, kunnen transacties niet optimaliseren, waardoor mogelijke winsten omgezet worden naar verliezen. Volgens een onderzoek van de Tabb Groupkan een broker per milliseconde wel 4 miljoen dollar aan inkomsten verliezen als zijn digitale handelsplatform 5 milliseconden achterloopt op dat van de concurrentie. Andere voor latentie tussen machines gevoelige toepassingen zijn slimme beveiligingssystemen die op beeldherkenning vertrouwen, en real-time analyses.
  • Levensbelang – Dit archetype omvat gebruikssituaties die een directe invloed hebben op de gezondheid en veiligheid van de mens. Snelheid en betrouwbaarheid zijn daarom essentieel. Voorbeelden van dit archetype zijn slim transport, digitale gezondheid, connected en/of autonome voertuigen, autonome robots en drones. Verder zijn autonome voertuigen sneller ontwikkeld dan verwacht. Een aantal autofabrikanten en technologische bedrijven test nu al actief voertuigen. Bij de meeste van deze voertuigen zit een bestuurder klaar om de bediening over te nemen, zodra problemen optreden om zo risico’s te beperken. Maar in de nabije toekomst zullen bestuurderloze voertuigen en transportsystemen de weg op gaan. Als deze systemen niet over de benodigde gegevens kunnen beschikken als ze deze nodig hebben, kunnen de gevolgen rampzalig zijn. Autonome voertuigen moeten dus om veilig te functioneren over de meest recente gegevens beschikken. Dit geldt ook voor drones geschikt voor e-commerce en het afleveren van pakketjes.

Vooruit kijken

Edge computing blijft evolueren en uitbreiden. Het is dus zaak om duidelijkheid en eenvoud te scheppen. Vooral op het gebied van de bedrijfskritische infrastructuur die onmisbaar is om de toekomst van edge computing te ondersteunen. Dit kan door onder andere edge-toepassingen te bekijken vanuit het oogpunt van de meest impactvolle archetypen. En door de ontwikkeling van dichtbij te blijven volgen.

Guido Neijmeijer is Country Manager Benelux van Vertiv

Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *

Deze website gebruikt Akismet om spam te verminderen. Bekijk hoe je reactie-gegevens worden verwerkt.