InfluxData introduce una nuova funzionalità di replica dei dati perimetrali

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Edge computing è un termine che ha costantemente guadagnato importanza. Si riferisce a un framework distribuito in cui l’elaborazione dei dati viene eseguita vicino all’origine dei dati, anziché centralmente nel cloud o in un data center privato. L’ascesa dell’edge computing arriva con le sue possibilità e sfide. Uno di questi ultimi è la necessità di un modo per replicare i dati tra l’edge e il cloud, in tempo reale, in modo che le informazioni rimangano le stesse su tutte le risorse.

Questo è esattamente ciò che il provider di piattaforme di database di serie temporali InfluxData ha affrontato con la sua funzione Edge Data Replication recentemente annunciata, una nuova funzionalità integrata della sua piattaforma di punta InfluxDB che fornisce la replica sincrona dei dati tra i dispositivi all’edge e i data center nel cloud. L’azienda afferma che la disponibilità della nuova funzionalità segna un passaggio chiave per l’obiettivo di InfluxData di aiutare a risolvere le sfide dei propri clienti utilizzando InfluxDB all’edge.

Il cambio di paradigma dell’edge computing

Vale la pena fare un rapido passo indietro per un’ulteriore discussione sia sull’edge computing che sui suoi scenari del mondo reale. L’edge computing rappresenta un cambio di paradigma dal modello centralizzato del cloud a uno più distribuito. Questo modello è progettato per ridurre la latenza risultante dalla trasmissione dei dati al cloud, per aumentare la larghezza di banda trasmettendo solo dati preelaborati e per dare priorità all’agilità.

Nell’edge computing, l’elaborazione dei dati e il processo decisionale passano dal cloud a un dispositivo endpoint (dispositivo “edge”). Il dispositivo perimetrale esegue l’elaborazione dei dati sul posto (“at the edge”) e i dati elaborati vengono ritrasmessi al cloud per l’archiviazione e l’analisi. È importante notare che il cloud rimane importante in questo paradigma per l’archiviazione e come luogo in cui si verifica l’apprendimento automatico sui dati preelaborati.

Come spiega Rick Spencer, vicepresidente del prodotto presso InfluxData, “L’ambiente perimetrale conserva dati molto granulari per analisi dettagliate locali… ma invia anche i dati al cloud, in modo che gli analisti abbiano un quadro più accurato di ciò che è accaduto nelle sedi distribuite”.

In giro

Che aspetto ha l’edge computing nel mondo reale?

“Ogni settore ha il suo vantaggio: il negozio al dettaglio ha i suoi sistemi per i punti vendita, la banca ha i suoi sportelli automatici e persino gli uffici tradizionali hanno i loro desktop e laptop per i lavoratori remoti”, ha affermato Spencer.

Ha evidenziato tre esempi specifici in modo più dettagliato: macchinari industriali utilizzati nel settore manifatturiero, turbine eoliche nel settore energetico e commercio ad alta frequenza nel settore dei servizi finanziari.

Nella produzione, i dati vengono generati in fabbrica da macchine industriali. L’edge computing consentirebbe alle macchine di elaborare quei dati sul posto e di trasmettere solo i set aggregati, trasformati e/o etichettati al repository centrale dei dati, sia nel cloud che nel data center privato, per l’archiviazione e ulteriori analisi. Ciò consente precisione e agilità ai margini e una vista unificata dal cloud.

Nell’energia, le turbine eoliche sono un altro esempio di uno scenario marginale del mondo reale. Ogni turbina genera i propri dati e possono esserci molte turbine all’interno di una rete locale. Poiché ogni turbina può generare migliaia o milioni di campioni di dati al secondo, aggregare e riassumere i dati operativi dal gruppo di turbine e replicare solo l’aggregato nel cloud ottimizza il funzionamento e le prestazioni.

Nei servizi finanziari, gli algoritmi di trading ad alta frequenza vengono implementati su dispositivi installati fisicamente vicino ai server del mercato. I dati generati vengono quindi aggregati e replicati in un repository centrale, dove i modelli di intelligenza artificiale vengono addestrati sui dati aggregati per tempi più rapidi di analisi.

Nella nuvola e al limite

Poiché il cloud è ancora presente ed è importante per l’archiviazione e l’analisi, una delle sfide introdotte durante l’elaborazione di quantità significative di dati all’edge è la necessità di assicurarsi che i dati in tutte le risorse, nel cloud e nell’edge, rimangano gli stessi .

Spencer descrive lo sviluppo di Edge Data Replication come derivante direttamente dall’osservazione che i clienti che già utilizzavano InfluxDB all’edge stavano costruendo le proprie soluzioni improvvisate per questa sfida, e il team di ingegneri, quindi, “ha sviluppato questa funzionalità molto in base alle esigenze che vedevano nella loro comunità di utenti.”

Replica dei dati al limite

Edge Data Replication di InfluxData esegue la replica sincrona, in cui i dati vengono replicati tra l’origine e la destinazione contemporaneamente e sono supportati da una coda durevole basata su disco.

A titolo illustrativo, Spencer ha fornito l’esempio di clienti che “gestiscono InfluxDB su traghetti disconnessi da Internet durante i passaggi. Quando quei traghetti raggiungono i moli, si riconnettono a Internet e i dati replicati nella coda durevole possono quindi essere inviati all’account cloud centrale”.

Le aggregazioni, la trasformazione e l’arricchimento dei dati in linea sono abilitate con Flux, il linguaggio di query e script di dati open source di InfluxData.

Edge Data Replication è una funzionalità nativa all’interno di InfluxDB OSS versione 2.2 e successive. La funzione non ha un costo aggiuntivo per gli utenti ed è disponibile immediatamente.

Guardando avanti

Man mano che il cambiamento di paradigma dell’edge computing continua, gli scenari edge del mondo reale diventeranno sicuramente più prevalenti e i fornitori che prestano attenzione ai punti deboli dei loro clienti continueranno a sviluppare soluzioni nuove e creative per loro. Con Edge Data Replication, InfluxData ha fatto una prima mossa significativa nell’affrontare l’importanza dell’Edge per i propri clienti, identificando un ostacolo e presentando la propria soluzione.

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