ANALIZA
Edge Computing pentru aplicaţii web Cum numărul de dispozitive conectate la Internet creşte exponenţial şi continuu, ceea ce înseamnă extinderea continuă a infrastructurii cloud şi a capacităţii reţelei firmei, mulţi analişti se uită spre edge computing ca o soluţie viabilă, întrucât resursele necesare, cum ar fi procesarea de date, stocarea şi reţelistica aferentă, pot fi oferite mai aproape de sursele de date pentru procesare. de Bogdan Marchidanu
Î
n acest context, analiştii spun
servicii se comportă ca nişte minicentre
care furnizează interoperabilitate de
că există patru factori cheie de
de date gestionate de furnizorii de servicii.
tip machine learning. Diversitatea
maximizare a beneficiilor edge
Astfel, aplicaţiile sau serviciile care aderă
computing pentru lansarea de
la principiul 'dezvoltă o dată şi instalează
modelelor de reţele neuronale a crescut
aplicaţii web. Un prim factor
pretutindeni' pot fi uşor implementate pe
mult în ultimii ani. Acest fapt a încurajat dezvoltatorii să utilizeze astfel de reţele
este asigurarea agilităţii aplicaţiei prin
această infrastructură edge.
intermediul unei arhitecturi corecte a
Al treilea factor este acela al fructificării
aplicaţiei.
executării de cod personalizat de către
de lucru şi compilatoare. De aceea, acum
O astfel de agilitate se poate asigura
CDN-uri. Reţelele de furnizare conţinut
se face simţită nevoia de o oarecare
prin adoptarea de tipare arhitecturale
(CDN) dispun de puncte de prezenţă
standardizare.
cloud-native, cum ar fi microserviciile sau
(PoP) pentru deservirea mai rapidă a
În context, formate deschise de deep
serverless. O astfel de abordare este cel
conţinutului aplicaţiei web. Ele evoluează
learning precum Open Neural Network
mai bine ilustrată de elemente precum
rapid şi multe dintre ele folosesc acum
containerele şi interfeţe programabile
soluţii precum JavaScript (v8) care permit
Exchange încep să fie socotite tot mai
declarative.
execuţia programelor mai aproape de
Al doilea factor este furnizat de apelarea
zona edge. În plus, ele întăresc securitatea
la furnizori specializaţi de servicii cloud.
prin transferarea logicii programului din
Asta deoarece aceştia oferă servicii
partea de client către zona edge.
plus, există deja mecanisme de exportare
precum procesarea sau stocarea de date la
În fine, al patrulea factor este dat de
modele din diverse cadre de lucru către
nivel local, ceea ce înseamnă că astfel de
folosirea formatelor deep learning
formatul ONNX.
pe o gamă largă de instrumente, cadre
mult ca o soluţie, deoarece ele suportă interoperabilitate pentru cadre de lucru deep learning utilizate în mod obişnuit. În
