ابر مش غیر متمرکز: یک مفهوم امیدوار کننده

تأخیر کمتر و مقیاس پذیری بالا عالی است ، اما آیا شرکت شما مهارت لازم برای افزایش پیچیدگی را دارد؟

سیستم های زیرساخت ابری در حال تحول در یک نرخ بیرونی در پاسخ به پاسخ به نیازهای رو به رشد و تست های مربوط به مقیاس آمیز است. ظهور Hyperscalers مش غیرمتمرکز نوآوری است که بطور پویا بارهای کاری را در شبکه گره ها توزیع می کند ، محاسبات را به منبع داده نزدیک می کند و با کاهش تأخیر باعث افزایش کارایی می شود.

یک ابر مشکل مشبک مشارکت یک معماری محاسباتی توزیع شده است که در آن چندین دستگاه ، معروف به گره ها ، به طور مستقیم ، پویا و غیر سلسله مراتبی به یکدیگر متصل می شوند. هر گره داده ها را برای پردازش مشترک و به اشتراک گذاری منابع بدون نیاز به سرور مرکزی ارسال و دریافت می کند. این انتخاب معماری یک شبکه انعطاف پذیر و خود درمانی ایجاد می کند که به اطلاعات یا بارهای کاری اجازه می دهد تا در طی چندین مسیر جریان یابد و در دسترس بودن ، مقیاس پذیری و تحمل گسل بالا باشد. محاسبات مش معمولاً در اینترنت چیزها شبکه ها ، ارتباطات بی سیم و محاسبات لبه سناریوها ، فعال کردن تبادل داده های کارآمد و توزیع کار در طیف وسیعی از دامنه های گسترده ای از دما.

صداهای محاسباتی غیر متمرکز به صداهای امیدوار کننده ؛ با این حال ، ارزیابی این مدل از دیدگاه اجرای ضروری است ، به ویژه هنگام وزن گیری از تجارت بین پیچیدگی و عملکرد. در برخی از سناریوها ، انتخاب خدمات ابری از یک منطقه خاص به جای شبکه ای از مناطق توزیع شده یا نقاط حضور (بسته به نیازهای تجاری) ممکن است هنوز هم مؤثرترین انتخاب باشد. بیایید بررسی کنیم که چرا.

جذابیت محاسبات مش در مقیاس بزرگ

شرکت های درگیر در توسعه هوش مصنوعی ، افراد متری غیرمتمرکز را جذاب می دانند. زیرساخت های ابری سنتی می تواند با مدرن مبارزه کند یادگیری ماشین بار کار. مراکز داده متمرکز ممکن است با تأخیر و اضافه بار با مشکلات روبرو شوند ، و این باعث می شود که نیازهای افزونگی عملیات AI حساس به زمان را برآورده سازید.

بسیاری از شرکت های بزرگ فناوری در تلاشند تا با توزیع پردازش داده ها در نقاط مختلف شبکه به جای متمرکز کردن آن در یک مکان ، کارآیی را بهبود بخشند. این امر به جلوگیری از ترافیک و منابع هدر رفته کمک می کند ، که به طور بالقوه منجر به یک سیستم ابری سازگار با محیط زیست می شود. یک مثال می تواند یک شرکت اتومبیلرانی خودران باشد که باید مقدار زیادی از داده های وسیله نقلیه زنده را اداره کند. با استفاده از فناوری محاسبات مش برای پردازش داده ها در منبع تولید خود ، تأخیر کاهش می یابد و زمان پاسخگویی به سیستم افزایش می یابد و پتانسیل بهبود تجربه کلی کاربر را بهبود می بخشد.

شرکت های بزرگ فناوری همچنین با پراکندگی بارهای کاری در زیرساخت ها ، به ناکارآمدی منابع پرداختند.  سپس سازمان ها می توانند بدون تأخیر و هزینه های مرتبط با تنظیمات ابر که به ظرفیت رزرو شده متکی هستند ، به محاسبات در صورت تقاضا دسترسی پیدا کنند.

چالش پیچیدگی

هیپرسکرهای مش غیرمتمرکز امیدوار کننده به نظر می رسند. با این حال ، اجرای عملی آنها می تواند پیچیدگی بیشتری را به مشاغل وارد کند. مدیریت بارهای کاری در مناطق و حتی نکات جزئی از حضور ، مستلزم اتخاذ مدل های مصرف است که چیزی غیر مستقیم است.

هنگامی که مشاغل از Hyperscalers مش برای استقرار برنامه ها در گره ها در یک مجموعه توزیع شده استفاده می کنند ، هماهنگی صاف در بین این گره ها برای اطمینان از عملکرد و عملکرد بهینه بسیار مهم است. پردازش داده های نزدیک به منبع آن چالش های مربوط به هماهنگ سازی و قوام را نشان می دهد. برنامه های کاربردی روی گره ها باید یکپارچه همکاری کنند. در غیر این صورت ، این می تواند منجر به ناکارآمدی و تأخیرها شود ، که مزایای مورد توجه محاسبات مش را تضعیف می کند.

علاوه بر این ، مدیریت بارهای کاری در یک مدل توزیع شده می تواند عملکرد را کاهش دهد. به عنوان مثال ، در طول دوره های پردازش یا در تنظیمات معامله ای ، ممکن است بار کار نیاز به مسافت های بیشتر در گره های پراکنده داشته باشد. در این موارد ، تأخیر افزایش می یابد ، به ویژه هنگامی که گره های همسایه بیش از حد بارگذاری می شوند یا بهینه عمل نمی کنند.

موضوعاتی مانند تکثیر داده ها ، افزایش نیازهای ذخیره سازی و نگرانی های مربوط به انطباق نیاز به رسیدگی دقیق دارد. شرکت ها باید ارزیابی کنند که آیا انعطاف پذیری و استحکام یک شبکه مش واقعاً از چالش ها بالاتر است و عملکرد بالقوه کاهش می یابد که ناشی از چالش اضافی مدیریت گره ها در مکانهای مختلف است.

عمل متعادل کردن در راندمان محاسبات

شرکت های

ممکن است بهتر از این که تصمیم به یک ساختار پراکنده و غیرمتمرکز بپردازند ، بهتر است به یک مکان ابری اعتماد کنند. رویکرد سنتی تک منطقه ای سادگی ، سازگاری و استانداردهای عملکرد را ارائه می دهد. تمام منابع و بارهای کاری شما در یک مرکز داده کنترل شده کار می کنند. لازم نیست نگران هماهنگی بین گره ها یا مدیریت تأخیر چند ساله باشید.

وقتی صحبت از کارهایی می شود که نیازی به پردازش ندارند ، مانند کار با داده های دسته ای یا گردش کار AI پایدار ، راه اندازی در یک منطقه واحد می تواند عملکرد سریعتر و قابل اطمینان تر را ارائه دهد. نگه داشتن تمام کارها در یک منطقه باعث کاهش زمان مورد نیاز برای انتقال داده می شود و احتمال بروز خطاها را کاهش می دهد. ساختارهای متمرکز همچنین به سازمانها کمک می کند تا کنترل اقامت داده ها و مقررات مربوط به انطباق را کنترل کنند. شرکت ها مجبور نیستند قوانین و چارچوب های مختلف مناطق مختلف را بفهمند. وقتی صحبت از برنامه ها می شود ، به ویژه مواردی که به پردازش فوری و در مقیاس بزرگ اعتماد نمی کنند ، استقرار در یک منطقه به طور معمول یک انتخاب عملکرد مقرون به صرفه و کارآمد است.

یافتن تعادل

معماری های مش غیر متمرکز فرصتی امیدوارکننده در زمینه های هوش مصنوعی و فناوری های پیشرفته ارائه می دهند. سازمان ها باید مزایا و اشکالاتی را با دقت ارزیابی کنند. ضروری است که نه تنها به تازگی فناوری بلکه در نظر بگیرید که چقدر خوب با نیازهای عملیاتی خاص سازمان و اهداف استراتژیک هماهنگ است.

در شرایط خاص ، توزیع وظایف و پردازش داده ها به صورت محلی بدون شک عملکرد برنامه های کاربردی را افزایش می دهد. با این حال ، برخی از مشاغل ممکن است دریابند که چسبیدن به تنظیمات ابر در یک منطقه واحد سهولت عملیاتی ، پیش بینی ، بهبود عملکرد و پیروی از انطباق را ارائه می دهد.

با تکامل محاسبات ابری ، موفقیت در ایجاد تعادل بین نوآوری و سادگی نهفته است. Hyperscalers مش غیر متمرکز نشان دهنده پیشرفت است – این یک واقعیت فراتر از اختلاف است. آنها همچنین به یک سطح پیچیدگی و درک نیاز دارند که هر سازمان ندارد.

در شرایطی که هزینه نگرانی دارد ، فشارخون های مش می توانند با استفاده از منابع کم استفاده ، هزینه ها را کاهش دهند. با این حال ، آنها همچنین پیچیدگی های عملیاتی اضافه شده را معرفی می کنند و برای حرکت مؤثر به یک منحنی یادگیری نیاز دارند. برای مشاغلی که لزوماً به انعطاف پذیری یا استحکام ارائه شده توسط یک سیستم توزیع شده نیاز ندارند ، انتخاب یک روش جایگزین هنوز ممکن است گزینه مقرون به صرفه تر باشد.