Wzrost technologii edge computing i połączeń o niskim opóźnieniu

September 28, 2025

najnowsze wiadomości o firmie Wzrost technologii edge computing i połączeń o niskim opóźnieniu

Wzrost edge computingu i kluczowa rola technologii łączności między sieciami o niskim opóźnieniu

Podsumowanie:Eksponencjalny wzrost IoT, 5G i aplikacji w czasie rzeczywistym prowadzi do ogromnej zmianysieci edge computingTen nowy paradygmat wymaga fundamentalnego przemyślenia architektury centrów danych, przenoszenia mocy przetwarzania bliżej źródła danych.W tym artykule omówiono czynniki stojące za tą zmianą oraz sposoby wzajemnego połączenia rozwiązań o niskim opóźnieniu., w tymRoztwory krawędzi Mellanox, umożliwiają tę transformację, zapewniając szybkość i niezawodność wymaganą na krawędzi.

Konieczność edge computingu: dane, prędkość i przepustowość

Tradycyjne modele obliczeń w chmurze, w których dane są wysyłane do scentralizowanego centrum danych do przetwarzania, mają trudności z nadążaniem za wymaganiami nowoczesnych aplikacji.Eksplozja danych z czujnikówGartner przewiduje, że do 2025 r.75% danych generowanych przez przedsiębiorstwa będzie tworzonych i przetwarzanych poza tradycyjnym scentralizowanym centrum danych.Sieci komputerowe krawędzirozwiązuje to poprzez przetwarzanie danych lokalnie, zmniejszając opóźnienie do milisekund, oszczędzając przepustowość i umożliwiając podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym.

Połączenia o niskim opóźnieniu: układ nerwowy krawędzi

Aby edge computing był skuteczny, struktura połączeń między serwerami, pamięcią pamięci masowej i urządzeniami sieciowymi w centrum danych musi być niezwykle wydajna.Latencja jest podstawową miarą. Standardowy Ethernet często wprowadza wąskie gardła, które negują korzyści płynące z lokalizowanego przetwarzania.Roztwory krawędzi Mellanoxdostarczyć:

  • Ultra niska opóźnienie:Poziom opóźnienia poniżej mikrosekundy zapewnia szybki przepływ danych między komponentami krytycznych, ułatwiając natychmiastową analizę i odpowiedź.
  • Wysoka gęstość przepustowości:Wsparcie dla portów 25/100/200 Gb/s w kompaktowych, energooszczędnych czynnikach kształtu jest niezbędne dla miejsc krawędzi ograniczonych przestrzenią.
  • Technologia RDMA:Odległy bezpośredni dostęp do pamięci umożliwia bezpośredni transfer danych z pamięci do pamięci, omijając procesor, aby drastycznie zmniejszyć opóźnienie i koszty.

Mellanox Edge Solutions: Architektura dla ery rozproszonej

Mellanox (obecnie część NVIDIA) zapewnia solidny stos technologiczny zaprojektowany specjalnie dla wyzwań związanych z infrastrukturą krawędzi.Ich podejście obejmuje wszystko, od kart interfejsu sieciowego (NIC) i przełączników po możliwości sieciowe zdefiniowane przez oprogramowanie (SDN), tworząc bezproblemowy i wydajnysieci edge computingNajważniejsze oferty obejmują:

  • ConnectX SmartNIC:Funkcje sieciowe, zabezpieczenia i przechowywania danych są wyładowywane z procesora hosta, zwiększając dostępne obliczenia dla aplikacji krawędzi.
  • Przełączniki Ethernet widma:Zapewniają wysoki radix i niską opóźnienie w różnych konfiguracjach portów i czynnikach kształtu, idealnych dla centrów danych krawędzi.
  • DPU BlueField:Zapewnienie bezprecedensowego poziomu obciążenia infrastruktury, izolacji bezpieczeństwa i kontroli, działającego jako podstawowy element bezpiecznych i wydajnych wdrożeń krawędzi.

Ilościowe określenie korzyści: opóźnienie i koszty

Scenariusz zastosowania Tradycyjna opóźnienie chmury Opóźnienie wdrażania krawędzi Poprawa
Odpowiedź autonomicznego pojazdu 50-100 ms 5-10 ms 90% redukcja
Analityka przemysłowa IoT 100-200 ms 10-20 ms 90% redukcja
Dostarczanie treści (CDN) 40-60 ms < 10 ms 80% redukcja

Wartość strategiczna dla przedsiębiorstwa odpornego na przyszłość

Budowanie solidnej strategii edge computing nie jest już koncepcją ukierunkowaną na przyszłość, ale obecną koniecznością dla konkurencyjności.sieci edge computingInfrastruktura jest kluczowa. high-throughput interconnect fabric ensures that edge deployments can handle not only current workloads but also scale to meet the demands of future technologies like augmented reality and pervasive AI inference.