Algunas personas dicen que edge es la próxima revolución, pero es necesario discutir la brecha entre el desempeño prometido y los resultados reales.
por David Linthicum
Edge computing es uno de esos términos confusos, al igual que la computación en la nube. Donde hay un factorial de 50 tipos de soluciones en la nube, hay un factorial de 100 soluciones de borde o patrones arquitectónicos que existen en la actualidad.
Este artículo hace un mejor trabajo al describir los tipos de soluciones informáticas de borde que existen, lo que me evita volver a enumerarlas aquí.
Es seguro decir que hay todo tipo de implementaciones de cómputo y almacenamiento de datos que califican como soluciones de cómputo perimetral en estos días. Incluso he notado que los proveedores “lavan el borde” de su tecnología, promoviéndola para que “trabaje en el borde”. Si lo piensa, todos los teléfonos móviles, PC e incluso su televisor inteligente ahora podrían considerarse dispositivos informáticos de punta.
Una de las promesas de la informática perimetral, y la principal razón para elegir la arquitectura informática perimetral, es la capacidad de reducir la latencia de la red. Si tiene un dispositivo que está a 10 pies de donde se recopilan los datos y que también está realizando un procesamiento rudimentario, el salto de red corto proporcionará un tiempo de respuesta casi instantáneo. Compare esto con un viaje de ida y vuelta al servidor de nube de back-end que existe a 2000 millas de distancia.
Entonces, ¿es Edge mejor porque proporciona un mejor rendimiento debido a una menor latencia de red? En muchos casos, ese no resulta ser el caso. Las deficiencias se susurran en las conferencias de Internet de las cosas y de computación perimetral y se están convirtiendo en una limitación para la computación perimetral. Puede haber buenas razones para no empujar tanto procesamiento y almacenamiento de datos al “borde” a menos que comprenda cuáles serán los beneficios de rendimiento.
La causa principal de estos problemas de rendimiento es el arranque en frío que puede ocurrir en el dispositivo perimetral. Si el código no se lanzó o los datos no se recopilaron recientemente, esas cosas no estarán en el caché y tardarán en iniciarse inicialmente.
¿Qué sucede si tiene miles de dispositivos perimetrales que solo pueden actuar en procesos y producir datos según lo solicitado en momentos irregulares? Los sistemas que llamen a ese dispositivo informático perimetral tendrán que soportar retrasos de arranque en frío de 3 a 5 segundos, lo que para muchos usuarios es un factor decisivo, especialmente en comparación con los tiempos de respuesta constantes de menos de un segundo de los sistemas basados en la nube, incluso con la latencia de la red. . Por supuesto, su rendimiento dependerá de la velocidad de la red y la cantidad de saltos.
Sí, hay formas de resolver este problema, como cachés más grandes, ajuste de dispositivos y sistemas informáticos de borde más potentes. Pero recuerde que debe multiplicar esas actualizaciones por más de 1000. Una vez que se descubren estos problemas, las soluciones potenciales no son económicamente viables.
No me estoy metiendo con la computación perimetral aquí. Solo estoy señalando algunos problemas que las personas que diseñan estos sistemas deben comprender antes de descubrirlos después de la implementación. Además, el beneficio principal de la computación perimetral ha sido la capacidad de proporcionar un mejor rendimiento de datos y procesamiento, y este problema haría un agujero en ese beneficio.
Al igual que otras decisiones arquitectónicas, hay muchas ventajas y desventajas a tener en cuenta al pasar a la informática perimetral:
- La complejidad de administrar muchos dispositivos informáticos de borde que existen cerca de las fuentes de datos
- Qué se necesita para procesar los datos
- Gastos adicionales para operar y mantener esos dispositivos informáticos de borde
Si el rendimiento es una de las principales razones por las que se está cambiando a la informática perimetral, debe pensar en cómo debe diseñarse y el costo adicional que puede tener que soportar para llegar a su punto de referencia de rendimiento objetivo. Si confía en que los sistemas básicos siempre funcionan mejor que los sistemas centralizados de computación en la nube, es posible que ese no sea siempre el caso.
Fuente: https://www.infoworld.com/article/3675530/the-dirty-little-secret-about-edge-computing.html
