Veriler, modern iş dünyasının can damarıdır, değerli iş içgörüleri sağlar ve kritik iş süreçleri ve operasyonları üzerinde gerçek zamanlı kontrolü destekler. Günümüz şirketleri bir veri okyanusunda çalkalanır ve dünyanın hemen her yerinden uzak konumlarda bulunan ve kötü niyetli işletim ortamlarından gerçek zamanlı olarak çalışan sensörlerden ve IoT cihazlarından rutin olarak büyük miktarda veri toplanır.
Ancak bu sanal veri akışı, kuruluşların bilgi işlemle başa çıkma şeklini de değiştirir. Merkezi bir veri merkezi ve günlük internet üzerine kurulu geleneksel bilgi işlem paradigması, sonsuz büyüyen gerçek dünya veri nehirlerini taşımak için pek uygun değildir. Bant genişliği sınırlamaları, gecikme sorunları ve öngörülemeyen ağ kesintileri, bu tür çabalara zarar vermek için bir araya gelir. Şirketler, bu veri zorluklarına sınır bilişim mimarisini kullanarak yanıt verir.
En basit ifadeyle, sınır bilişim, depolamanın bir kısmını ve bilgi işlem kaynaklarını merkezi veri merkezine ve veri kaynağına yaklaştırır. Ham verileri işleme ve analiz için merkezi bir veri merkezine iletmek yerine, verinin üretildiği yerde gerçekleştirir, bu bir perakende mağazası, bir fabrika katı, genişleyen bir yardımcı program veya akıllı bir şehir olabilir. Yalnızca gerçek zamanlı iş içgörüleri, ekipman bakım tahminleri veya diğer eyleme dönüştürülebilir cevaplar gibi uçtaki bu bilgi işlem çalışmasının sonucu, inceleme ve diğer insan etkileşimleri için ana veri merkezine geri gönderilir.
Bu nedenle sınır bilişim, BT’yi ve iş bilişimini yeniden şekillendirir. Sınır bilişimin ne olduğuna, nasıl çalıştığına, bulutun etkisine, uç kullanım örneklerine, ödünleşimlere ve uygulama konularına kapsamlı bir göz atalım.
Sınır Bilişim Nasıl Çalışır?
Sınır bilişim tamamen bir konum meselesidir. Geleneksel kurumsal bilgi işlemde veriler, kullanıcının bilgisayarı gibi bir istemci uç noktasında üretilir. Bu veriler internet gibi bir WAN üzerinden, verilerin kurumsal bir uygulama tarafından depolandığı ve üzerinde çalışıldığı kurumsal LAN üzerinden taşınır. Bu çalışmanın sonuçları daha sonra istemci uç noktasına geri iletilir. Bu, çoğu tipik iş uygulaması için istemci-sunucu bilgi işlem için kanıtlanmış ve zaman içinde test edilmiş bir yaklaşım olmaya devam eder.
Ancak internete bağlı cihazların sayısı ve bu cihazlar tarafından üretilen ve şirketler tarafından kullanılan veri hacmi, geleneksel veri merkezi altyapılarının barındıramayacağı kadar hızlı büyür. Gartner, 2025 yılına kadar kurumsal olarak üretilen verilerin %75’inin merkezi veri merkezlerinin dışında oluşturulacağını tahmin ediyor. Sıklıkla zamana veya kesintiye duyarlı olabilen durumlarda bu kadar çok veriyi taşıma olasılığı, kendisi de genellikle tıkanıklığa ve aksamalara maruz kalan küresel internet üzerinde inanılmaz bir yük oluşturur.
Böylece BT mimarları, odağı merkezi veri merkezinden altyapının mantıksal kenarına kaydırır ve veri merkezinden depolama ve bilgi işlem kaynaklarını alıp bu kaynakları verilerin üretildiği noktaya taşır. İlke basittir: Veriyi veri merkezine yaklaştıramazsanız, veri merkezini verilere yaklaştırın. Sınır bilişim kavramı yeni değildir, bilgi işlem kaynaklarını tek bir merkezi konumda tutmak yerine istenen konuma yerleştirmenin daha güvenilir ve verimli olduğu uzak ofisler ve şubeler gibi on yıllardır süren uzak bilgi işlem fikirlerine dayanır.
Sınır bilişim, verilerin yerel olarak toplanması ve işlenmesi ve uzak LAN üzerinde çalışmak için genellikle kısmi bir donanım rafından biraz daha fazlasını gerektiren depolama ve sunucuları verilerin olduğu yere koyar. Çoğu durumda bilgi işlem donanımı, aşırı sıcaklık, nem ve diğer çevresel koşullardan korunmak için korumalı veya sertleştirilmiş kabinetlerde tutulur. İşleme, genellikle iş zekasını aramak için veri akışını normalleştirmeyi ve analiz etmeyi içerir ve yalnızca analizin sonuçları ana veri merkezine geri gönderilir.
İş zekası fikri önemli ölçüde değişebilir. Bazı örnekler, en çok istenen ürün konfigürasyonunu veya tüketici talebini belirlemek için showroom katının video gözetiminin gerçek satış verileriyle birleştirilebileceği perakende ortamlarını içerir. Diğer örnekler, gerçek kusurlar veya arızalar meydana gelmeden önce ekipman bakım ve onarımına rehberlik edebilen tahmine dayalı analitiği kapsar. Yine diğer örnekler, ekipmanın düzgün çalışmasını sağlamak ve çıktı kalitesini korumak için genellikle su arıtma veya elektrik üretimi gibi yardımcı programlarla uyum sağlar.
Sınır Bilişim, Bulut ve Sis Bilişimi
Sınır bilişim, bulut bilişim ve sis bilişim kavramlarıyla yakından ilişkilidir. Bu kavramlar arasında bazı örtüşmeler olsa da bunlar aynı şey değildir ve genellikle birbirinin yerine kullanılmamalıdır. Kavramları karşılaştırmak ve farklılıklarını anlamak gerekir.
Sınır, bulut ve sis bilişim arasındaki farkları anlamanın en kolay yollarından biri, ortak temalarını vurgulamaktır: Her üç kavram da dağıtılmış bilgi işlemle ilgilidir ve üretilen verilerle ilişkili olarak bilgi işlem ve depolama kaynaklarının fiziksel dağıtımına odaklanır. Aradaki fark, bu kaynakların nerede bulunduğuyla ilgilidir.
Sınır bilişim: Sınır bilişim, bilgi işlem ve depolama kaynaklarının verilerin üretildiği konuma dağıtılmasıdır. Bu ideal olarak bilgi işlem ve depolamayı ağ kenarındaki veri kaynağıyla aynı noktaya yerleştirir. Örneğin, türbin içindeki sensörler tarafından üretilen verileri toplamak ve işlemek için bir rüzgar türbininin üzerine birkaç sunucu ve bir miktar depolama içeren küçük bir kabinet kurulabilir. Başka bir örnek olarak, bir tren istasyonu, sayısız ray ve demiryolu trafik sensörü verisini toplamak ve işlemek için istasyona yeterli miktarda hesaplama ve depolama yerleştirebilir. Bu tür herhangi bir işlemenin sonuçları daha sonra incelenmek, arşivlemek ve daha geniş analitik ve diğer veri sonuçlarıyla birleştirmek için başka bir veri merkezine geri gönderilebilir.
Bulut: Bulut bilişim, çeşitli dağıtılmış küresel konumlardan (bölgelerden) birinde bilgi işlem ve depolama kaynaklarının devasa, yüksek oranda ölçeklenebilir bir dağıtımıdır. Bulut sağlayıcıları ayrıca IoT operasyonları için bir dizi önceden paketlenmiş hizmet içerir ve bu da bulutu IoT dağıtımları için tercih edilen merkezi bir platform haline getirir. Ancak bulut bilişim, karmaşık analizlerin üstesinden gelmek için gerekenden çok daha fazla kaynak ve hizmet sunsa da en yakın bölgesel bulut tesisi, verilerin toplandığı noktadan yüzlerce mil uzakta olabilir ve bağlantılar, geleneksel verileri destekleyen aynı değişken internet bağlantısına dayanır. Uygulamada, bulut bilişim, geleneksel veri merkezlerine bir alternatif veya bazen tamamlayıcıdır. Bulut, merkezi bilgi işlemi bir veri kaynağına çok daha yakın hale getirebilir.
Sis: Bilgi işlem ve depolama dağıtımı seçimi, bulut veya uç nokta ile sınırlı değildir. Bir bulut veri merkezi çok uzakta olabilir, ancak uç dağıtım, katı sınır bilişimi pratik hale getirmek için sınırlı veya fiziksel olarak dağıtılmış olabilir. Bu durumda, sis hesaplama kavramı devreye girebilir. Sis bilişim tipik olarak bir adım geriye gider ve hesaplama ve depolama kaynaklarını verilerin “içine” koyar, ancak verilerin “üzerinde” olması gerekmez.
Sis bilgi işlem ortamları, bir uç tanımlamak için çok büyük olan geniş fiziksel alanlarda üretilen şaşırtıcı miktarda sensör veya IoT verisi üretebilir. Örnekler arasında akıllı binalar, akıllı şehirler ve hatta akıllı elektrik şebekeleri sayılabilir. Verilerin toplu taşıma sistemini, belediye hizmetlerini, şehir hizmetlerini izlemek, analiz ve optimize etmek ve uzun vadeli kentsel planlamaya rehberlik etmek için kullanılabileceği akıllı bir şehir düşünün. Tek bir uç dağıtım, böyle bir yükün üstesinden gelmek için yeterli değildir, bu nedenle sis bilişimi, veri toplamak, işlemek ve analiz etmek için ortam kapsamında bir dizi sis düğümü dağıtımını çalıştırabilir.
Sınır Bilişim Neden Önemlidir?
Bilgi işlem görevleri, uygun mimariler gerektirir ve bir tür bilgi işlem görevine uyan mimarinin her tür göreve uyması gerekmez. Sınır bilişim, bilgi işlem ve depolama kaynaklarını veri kaynağına ideal olarak aynı fiziksel konuma yakın dağıtmak için dağıtılmış hesaplamayı destekleyen uygulanabilir önemli bir mimari olarak ortaya çıkar. Genel olarak, dağıtılmış bilgi işlem modelleri yeni değildir ve uzak ofisler, şube ofisleri, veri merkezi konumu ve bulut bilişim kavramları uzun ve kanıtlanmış bir geçmişe sahiptir.
Ancak görev dağılımı, geleneksel bir merkezi bilgi işlem modelinden uzaklaşırken yüksek düzeyde izleme ve kontrol gerektirebilir. Sınır bilişim, günümüz kuruluşlarının ürettiği ve tükettiği muazzam miktarda veri hacimlerinin taşınmasıyla ilgili ortaya çıkan ağ sorunlarına etkili bir çözüm sunduğu için yararlı olur. Bu sadece bir miktar sorunu değil bir zaman meselesidir; uygulamalar giderek zamana duyarlı hale gelen işleme ve yanıtlara bağlı kalır.
Kendi kendini süren arabaların yükselişini düşünün. Akıllı trafik kontrol sinyallerine bağlı olacaklar. Arabaların ve trafik kontrollerinin veri üretmesi, analiz etmesi ve gerçek zamanlı veri alışverişinde bulunması gerekir. Bu gereksinimi çok sayıda otonom araçla çarpınca potansiyel sorunların kapsamı daha net hale gelir. Bu, hızlı ve duyarlı bir ağ gerektirir. Sınır ve sis bilgi işlem üç temel ağ sınırlamasını ele alır: bant genişliği, gecikme ve tıkanıklık veya güvenilirlik.
Bant Genişliği: Bant genişliği, bir ağın zaman içinde taşıyabileceği, genellikle bit/saniye olarak ifade edilen veri miktarıdır. Tüm ağların sınırlı bir bant genişliği vardır ve sınırlar kablosuz iletişim için daha şiddetlidir. Bu, ağ üzerinden veri iletebilecek veri miktarı veya cihaz sayısı için sınırlı bir limit olduğu anlamına gelir. Daha fazla cihaz ve veriyi barındırmak için ağ bant genişliğini artırmak mümkün olsa da maliyet önemli olabilir.
Gecikme: Gecikme, bir ağdaki iki nokta arasında veri göndermek için gereken süredir. İletişim ideal olarak ışık hızında gerçekleşse de ağ tıkanıklığı veya kesintileri ile birlikte büyük fiziksel mesafeler ağ boyunca veri hareketini geciktirebilir. Bu, tüm analitik ve karar alma süreçlerini de geciktirir ve bir sistemin gerçek zamanlı olarak yanıt verme yeteneğini azaltır.
Tıkanıklık: İnternet temelde küresel bir “ağlar ağı”dır. Dosya alışverişi veya temel akış gibi günlük bilgi işlem görevlerinin çoğu için genel amaçlı veri alışverişi sağlamak üzere evrimleşmiş olsa da on milyarlarca cihazla ilgili veri hacmi interneti boğabilir, yüksek düzeyde tıkanıklığa neden olabilir ve zaman alıcı veri aktarımlarını zorlayabilir. Diğer durumlarda, ağ kesintileri tıkanıklığı şiddetlendirebilir ve hatta bazı internet kullanıcılarıyla iletişimi tamamen kesebilir, bu da kesintiler sırasında IoT’yi işe yaramaz hale getirebilir.
Sınır bilişim, verilerin üretildiği sunucuları ve depolamayı dağıtarak, yalnızca yerel veri üreten cihazlar tarafından yeterli bant genişliğinin kullanıldığı çok daha küçük ve daha verimli bir LAN üzerinden birçok cihazı çalıştırabilir, böylece gecikme ve tıkanıklık neredeyse ortadan kalkar. Yerel depolama, ham verileri toplayıp korurken, yerel sunucular sonuçları veya yalnızca temel verileri buluta veya merkezi veri merkezine göndermeden önce gerçek zamanlı kararlar almak için temel uç analizleri gerçekleştirebilir veya en azından verileri önceden işleyebilir ve azaltabilir.
Sınır Bilişim Kullanım Durumları ve Örnekleri
Temel olarak, sınır bilişim teknikleri, ağ kenarında veya yakınında “yerinde” verileri toplamak, filtrelemek, işlemek ve analiz etmek için kullanılır. Bu, genellikle veri hacminin çokluğu bu tür hareketleri düşük maliyetli ve teknolojik olarak pratik hale getirdiğinden veya veri egemenliği gibi uyumluluk yükümlülüklerini başka bir şekilde ihlal edebileceğinden, merkezi bir konuma taşınamayan verileri kullanmanın güçlü bir yoludur. Bu tanım, sayısız gerçek dünya örneğini ve kullanım durumlarını ortaya çıkarır:
Üretim: Endüstriyel bir üretici, üretim hatalarını bulmak, üretim kalitesini artırmak ve uçta gerçek zamanlı analiz ve makine öğrenimi sağlayarak üretimi izlemek için sınır bilişimi kullanır. Sınır bilişim, üretim tesisi genelinde çevresel sensörlerin eklenmesini destekleyerek, her bir ürün bileşeninin nasıl bir araya getirildiği, depolandığı ve bileşenlerin stokta ne kadar süre kaldığı hakkında fikir verir. Üretici artık fabrika tesisi ve üretim operasyonları ile ilgili daha hızlı ve daha doğru iş kararları alabilir.
Çiftçilik: Güneş ışığı, toprak veya böcek ilacı olmadan iç mekanlarda mahsul yetiştiren bir işletme düşünün. Bu işlem, büyüme sürelerini %60’tan fazla azaltır. Sensörlerin kullanılması, işletmenin su kullanımını, besin yoğunluğunu izlemesini ve optimum hasadı belirlemesini sağlar. Veriler, çevresel faktörlerin etkilerini bulmak, mahsul yetiştirme algoritmalarını sürekli iyileştirmek ve mahsullerin en iyi koşullarda hasat edilmesini sağlamak için toplanır ve analiz edilir.
Ağ Optimizasyonu: Sınır bilişim, internet genelindeki kullanıcılar için performansı ölçerek ve her kullanıcının trafiği için en güvenilir, düşük gecikme süreli ağ yolunu belirlemek için analitik kullanarak ağ performansını optimize etmeye yardımcı olabilir. Aslında, sınır bilişim, zamana duyarlı optimum trafik performansı için ağdaki trafiği “yönlendirmek” için kullanılır.
İş Yeri Güvenliği: Sınır bilişim; işletmelerin iş yeri koşullarını denetlemesine veya çalışanların yerleşik güvenlik protokollerini izlemesine yardımcı olmak için tesis içi kameralardan, çalışan güvenlik cihazlarından ve diğer çeşitli sensörlerden gelen verileri birleştirebilir ve analiz edebilir.
İyileştirilmiş Sağlık Hizmeti: Sağlık sektörü, cihazlardan, sensörlerden ve diğer tıbbi ekipmanlardan toplanan hasta verilerinin miktarını önemli ölçüde genişletir. Bu muazzam veri hacmi, verilere erişmek için otomasyon ve makine öğrenimi uygulamak, verileri yok saymak ve sorunlu verileri belirlemek için sınır bilişim gerektirir. Böylece klinik çalışanları, hastaların gerçek zamanlı olarak sağlık olaylarından kaçınmasına yardımcı olmak için hemen harekete geçebilir.
Taşımacılık: Otonom araçlar; konum, hız, araç durumu, yol koşulları, trafik koşulları ve diğer araçlar hakkında bilgi toplayarak günde 5 TB ile 20 TB arasında herhangi bir yere ihtiyaç duyar ve üretir. Araç hareket halindeyken veriler gerçek zamanlı olarak toplanmalı ve analiz edilmelidir. Bu önemli yerleşik bilgi işlem gerektirir. Ayrıca veriler, yetkililerin ve işletmelerin, araç filolarını sahadaki gerçek koşullara göre yönetmelerine yardımcı olabilir.
Perakende: Perakende işletmeleri gözetim, stok takibi, satış verileri ve diğer gerçek zamanlı iş detaylarından çok büyük veri hacimleri üretebilir. Sınır bilişim, bu çeşitli verilerin analiz edilmesine, iş fırsatlarının belirlenmesine, satışların tahmin edilmesine ve satıcı siparişinin optimize edilmesine yardımcı olabilir. Perakende işletmeleri yerel ortamlarda önemli ölçüde farklılık gösterebildiğinden, sınır bilişim her mağazada yerel işleme için etkili bir çözüm olabilir.
Sınır Bilişimin Faydaları
Sınır bilişim, bant genişliği sınırlamaları, aşırı gecikme süresi ve ağ tıkanıklığı gibi hayati altyapı zorluklarını ele alır, ancak sınır bilişimin bazı durumlarda da kullanımını çekici hale getirebilecek potansiyel ek faydaları vardır.
Bağımsızlık: Sınır bilişim, bağlantının güvenilir olmadığı veya sitenin çevresel özellikleri nedeniyle bant genişliğinin kısıtlandığı durumlarda kullanışlıdır. Örnekler arasında petrol kuleleri, açıktaki gemiler, uzak çiftlikler, yağmur ormanları veya çöl gibi diğer uzak yerler sayılabilir. Sınır bilişim, uzak köylerdeki su arıtma cihazlarındaki su kalitesi sensörleri gibi, hesaplama işini sahada bazen uç cihazının kendisinde yapar ve yalnızca bağlantı mevcut olduğu zaman verileri merkezi bir noktaya iletmek üzere kaydedebilir. Verileri yerel olarak işleyerek, gönderilecek veri miktarı büyük ölçüde azaltılabilir. Aksi takdirde gerekenden çok daha az bant genişliği veya bağlantı süresi gerektirebilir.
Veri Egemenliği: Büyük miktarda veriyi taşımak sadece teknik bir sorun değildir. Verinin ulusal ve bölgesel sınırları aşan yolculuğu, veri güvenliği, gizlilik ve diğer yasal sorunlar için ek sorunlar yaratabilir. Sınır bilişim, verileri kaynağına yakın tutmak ve verilerin nasıl depolanması, işlenmesi ve ifşa edilmesi gerektiğini tanımlayan Avrupa Birliği’nin GDPR’si gibi geçerli veri egemenliği yasalarının sınırları içinde tutmak için kullanılabilir. Bu, ham verilerin yerel olarak işlenmesine, diğer yetki alanlarında olabilecek buluta ya da birincil veri merkezine herhangi bir şey göndermeden önce hassas verilerin gizlenmesine veya güvence altına alınmasına izin verir.
Sınır Güvenliği: Son olarak, sınır bilişim, veri güvenliğini uygulamak ve sağlamak için ek bir fırsat sunar. Bulut sağlayıcılarının IoT hizmetlerine sahip olmasına ve karmaşık analizlerde uzmanlaşmasına rağmen, kuruluşlar, uçtan ayrılıp buluta veya veri merkezine geri döndüğünde verilerin güvenliği konusunda endişe duymaya devam eder. Uçta bilgi işlem uygulayarak ağdan buluta veya veri merkezine geri dönen tüm veriler, şifreleme yoluyla güvence altına alınabilir ve uç dağıtımının kendisi, IoT cihazlarındaki güvenlik sınırlı olsa bile bilgisayar korsanlarına ve diğer kötü niyetli faaliyetlere karşı sağlamlaştırılabilir.
Sınır Bilişimin Zorlukları
Sınır bilişim, çok sayıdaki kullanım durumunda ikna edici faydalar sağlama potansiyeline sahip olsa da teknoloji kusursuz olmaktan uzaktır. Geleneksel ağ sınırlama sorunlarının ötesinde, sınır bilişimin benimsenmesini etkileyebilecek birkaç önemli husus vardır:
Sınırlı Yetenek: Bulut bilişimin uç veya sis bilişime getirdiği çekiciliğin bir kısmı, kaynakların ve hizmetlerin çeşitliliği ve ölçeğidir. Uçta bir altyapı dağıtmak etkili olabilir, ancak sınır dağıtımının kapsamı ve amacının açıkça tanımlanması gerekir. Kapsamlı bir sınır bilişim dağıtımı bile sınırlı kaynaklar ve birkaç hizmet kullanılarak önceden belirlenmiş bir ölçekte belirli bir amaca hizmet eder.
Bağlantı: Sınır bilişim, tipik ağ sınırlamalarının üstesinden gelir, ancak en toleranslı sınır dağıtımı bile, minimum düzeyde bağlantı gerektirir. Zayıf veya hatalı bağlantıya uyum sağlayan bir sınır dağıtım tasarlamak ve bağlantı kesildiğinde uçta ne olduğunu düşünmek oldukça önemlidir. Bağlantı sorunlarının ardından bağımsızlık, yapay zeka ve hata planlaması, başarılı uç bilgi işlem için çok önemlidir.
Güvenlik: IoT cihazlarının güvensiz olduğu biliniyor, bu nedenle ilke odaklı yapılandırma uygulaması gibi uygun aygıt yönetiminin yanı sıra bilgisayar ve depolama kaynaklarındaki (yazılım düzeltme eki ve güncelleştirmeler gibi faktörler de dahil olmak üzere) güvenliği vurgulayacak bir uç bilgi işlem dağıtımı tasarlamak hayati önem taşır. Dinlenme ve uçuş halindeki verilerde şifrelemeye özellikle dikkat edilmesi gerekir. Büyük bulut sağlayıcılarından gelen IoT hizmetleri güvenli iletişimi içerir, ancak bu sıfırdan bir sınır bilişim sitesi oluştururken otomatik gerçekleşmez.
Veri Yaşam Döngüleri: Günümüzün veri fazlalığı ile ilgili kalıcı sorun, bu verilerin çoğunun gereksiz olmasıdır. Bir tıbbi izleme cihazı düşünün; kritik olan yalnızca sorunlu verilerdir ve günlerce normal hasta verilerini saklamanın pek bir anlamı yoktur. Gerçek zamanlı analitikte yer alan verilerin çoğu, uzun vadede tutulmayan kısa vadeli verilerdir. Bir işletmenin, analizler yapıldıktan sonra hangi verilerin tutulacağına ve nelerin atılacağına karar vermesi gerekir. Ve saklanan veriler de şirket ve düzenleyici politikalara uygun olarak korunmalıdır.
Sınır Bilişim Uygulaması
Sınır bilişim, kağıt üzerinde kolay görünebilecek basit bir fikirdir, ancak uyumlu bir strateji geliştirmek ve uçta sağlam bir dağıtım uygulamak zorlu bir alıştırma olabilir.
Başarılı bir teknoloji dağıtımının ilk unsuru, anlamlı bir iş ve teknik uç stratejisinin oluşturulmasıdır. Böyle bir strateji, satıcıları veya teçhizatı seçmekle ilgili değildir. Bunun yerine, bir sınır bilişim stratejisine ihtiyacını dikkate alır. “Neden” in anlaşılması, kuruluşun ağ kısıtlamalarının üstesinden gelmek ve veri egemenliğini gözlemlemek gibi çözmeye çalıştığı teknik ve ticari sorunların net bir şekilde anlaşılmasını gerektirir.
Bu tür stratejiler, sınır bilişimin ne anlama geldiğini, şirket için nerede bulunduğunu ve kuruluşa nasıl fayda sağlaması gerektiği ile ilgili bir tartışma ile başlayabilir. Uç stratejilerin ayrıca mevcut iş planları ve teknoloji yol haritalarıyla uyumlu olması gerekir. Örneğin, kuruluş merkezi veri merkezi ayak izini azaltmak istiyorsa, sınır ve diğer dağıtılmış bilgi işlem teknolojileri uyum sağlamalıdır.
Proje uygulamaya yaklaştıkça, donanım ve yazılım seçeneklerini dikkatli bir şekilde değerlendirmek önemlidir. Adlink Technology, Cisco, Amazon, Dell EMC ve HPE dahil olmak üzere sınır bilişim alanında birçok sağlayıcı bulunmaktadır. Her ürün teklifi maliyet, performans, özellikler, birlikte çalışabilirlik ve destek açısından değerlendirilmelidir. Yazılım açısından bakıldığında, araçların uzak uç ortamı üzerinde kapsamlı görünürlük ve kontrol sağlaması gerekir.
Bir sınır bilişim girişiminin fiili dağıtımı, bir yardımcı programın üzerindeki güçlendirilmiş bir kabinet içindeki bazı yerel bilgi işlem donanımlarından, yüksek bant genişliğine sahip, düşük gecikmeli bir ağ bağlantısını besleyen çok çeşitli sensörlere kadar, kapsam ve ölçek açısından önemli ölçüde değişebilir. Hiçbir iki uç dağıtımı aynı değildir. Uç proje başarısı için sınır bilişim stratejisini ve planlamasını bu kadar kritik yapan bu varyasyonlardır.
Bir sınır bilişim dağıtımı, kapsamlı izleme gerektirir. BT personelini fiziksel sınır bilişim alanına ulaştırmanın zor, hatta imkansız olabileceğini unutmayın; bu nedenle uç dağıtımları, esneklik, hata toleransı ve kendi kendini iyileştirme yetenekleri sağlayacak şekilde tasarlanmalıdır. İzleme araçları, uzaktan dağıtıma net bir genel bakış sunmalı, kolay tedarik ve yapılandırmayı etkinleştirmeli, kapsamlı uyarı ve raporlama sunmalı ve kurulum ve verilerinin güvenliğini sağlamalıdır. Uç izleme genellikle site kullanılabilirliği veya çalışma süresi, ağ performansı, depolama kapasitesi ve kullanımı ve işlem kaynakları gibi bir dizi ölçüm ve KPI içerir. Ve sınır bilişim dikkatli bir şekilde ele alınmadan hiçbir uç uygulaması tamamlanmayacaktır:
Güvenlik: Fiziksel ve mantıksal güvenlik önlemleri hayati önem taşır ve güvenlik açığı yönetimi ile izinsiz giriş tespiti ve önlemesini vurgulayan araçları içermelidir. Her cihaz erişilebilen ya da saldırıya uğrayan ve olası saldırı yüzeyi sunan bir ağ öğesi olduğundan, güvenlik sensör ve IoT cihazlarını kapsamalıdır.
Bağlantı: Bağlantı başka bir konudur ve gerçek veriler için bağlantı mevcut olmadığında bile kontrol ve raporlamaya erişim için hükümler konulmalıdır. Bazı uç dağıtımlar, yedekleme bağlantısı ve denetimi için ikincil bir bağlantı kullanır.
Yönetim: Uç dağıtımların uzak konumları, uzaktan tedarik ve yönetimi gerekli kılar. BT yöneticileri uçta neler olduğunu görebilmeli ve gerektiğinde dağıtımı kontrol edebilmelidir.
Fiziksel Bakım: Fiziksel bakım gereksinimleri göz ardı edilemez. IoT cihazlarının genellikle rutin pil ve cihaz değiştirmeleri ile sınırlı kullanım ömrü vardır. Donanım arızalanabilir ve sonunda bakım ve değiştirme gerektirir. Pratik saha lojistiği bakıma dahil edilmelidir.
Sınır Bilişim, IoT ve 5G Olanakları
Sınır bilişim, yeteneklerini ve performansını artırmak için yeni teknolojiler ve uygulamalar kullanarak gelişmeye devam ediyor. Belki de en dikkate değer eğilim, uç kullanılabilirliğidir ve uç hizmetlerinin 2028 yılına kadar dünya çapında kullanıma sunulması öngörülmektedir.
Günümüzde sınır bilişimin genellikle kullanımına özgü olduğu durumlarda, teknolojinin daha yaygın hale gelmesi ve internetin kullanım şeklini değiştirmesi, uç teknolojisi için daha fazla soyutlama ve potansiyel kullanım durumları getirmesi beklenmektedir. Bu, özellikle sınır bilişim için tasarlanmış bilgi işlem, depolama ve ağ cihazı ürünlerinin çoğalmasında görülebilir. Daha fazla sağlayıcı ortaklığı, birlikte çalışabilirliği ve esnekliği sağlayacaktır.
5G ve Wi-Fi 6 gibi kablosuz iletişim teknolojileri de önümüzdeki yıllarda uç dağıtımlarını ve kullanımını etkileyerek, kablosuz ağların daha esnek ve maliyetli hale getirilmesi, daha iyi araç özerkliği ve uçta iş yükü geçişleri gibi henüz keşfedilmemiş sanallaştırma ve otomasyon yeteneklerini mümkün kılacaktır.
Sınır bilişim, IoT’nin yükselişi ve bu tür cihazların ürettiği ani veri bolluğu ile dikkat çekiyor. Ancak IoT teknolojileri hala göreceli olarak başlangıç aşamasındayken, IoT cihazlarının evrimi, sınır bilişimin gelecekteki gelişimi üzerinde de bir etkiye sahip olacaktır.
