Bahadir Eroglu/Getty ImagesFordelen kan bare være der handlingen er. Og kanten er tokantet: Det kan være et distribuert bedriftsnettverk, eller det kan være en applikasjon som kjører på en liten enhet.
Minst 44 % av organisasjonene investerer i avansert IT for å skape nye kundeopplevelser og forbedre engasjementet, ifølge IDC. To tredjedeler (66%) indikerte at de planla å kjøre kunstig intelligens (AI) og maskinlæringsapplikasjoner på kanten på tidspunktet for undersøkelsen. Totalt sett vil investeringer i edge-infrastruktur vokse med en sammensatt årlig vekstrate på nesten 23 %, legger IDC til.
Også: Klar til å oppgradere? Se til kanten (der det ikke bare handler om AI)
Dette betyr muligheter på mange punkter på tvers av den mer desentraliserte enden av informasjonsteknologispekteret, som dukker opp som go-to-sonen for applikasjoner.
“Tenk på edge som et skylag for en bestemt plassering som er viktig for et voksende sett med brukstilfeller som er tidssensitive og datakrevende,” Mike Zirkle, VP for 5G-kommersialisering og økosystem for Verizon Business , fortalte ZDNET. “Vi ser det fungerer bra med autonome mobile roboter, autonome veiledede kjøretøyer og automasjon på butikkgulvet, som er lokale miljøer.” Zinkle pekte også på nye “nær” -kant" og “fjernkant” miljøer. Eksempler på nærkanten inkluderer “transport, virtuelle veikantenheter, transaksjoner for bompenger, køhåndtering og brukstilfeller for mobilitet”."
For det ytterste, la han til, “det er ting som modernisering av kringkasting for hørselshemmede, som har å gjøre med å forbedre forsinkelsen på hørselshemmede under direktesendte arrangementer, slik at tekstingen bedre samsvarer med taletempoet."
På bedriftens kant har det vært en bevegelse av AI og andre intelligente prosesseringsarbeidsbelastninger bort fra sentraliserte systemer. "Bedrifter har begynt å utnytte fremskritt innen nettverk, algoritmer og edge computing for å kjøre kunstig intelligens-arbeidsbelastninger utenfor datasentre og nærmere der applikasjonene blir tatt i bruk," ifølge en rapport i The Wall Street Journal.
Også: Ubuntu Linux Core 24 er et sprang fremover for IoT og edge computing
Integreringen av kunstig intelligens “i edge computing” understreker ytterligere viktigheten av det," Vandana Singh, senior visepresident i Schneider Electric, fortalte ZDNET. "AI-algoritmer utplassert på kanten gjør det mulig for enheter å behandle data lokalt, ta autonome beslutninger og svare i sanntid uten å stole på sentraliserte servere. Dette reduserer ikke bare ventetiden, men forbedrer også personvernet og sikkerheten ved å minimere behovet for å overføre sensitive data over nettverket."
Karrieremuligheter
Karrierer i bedriftens ende av kanten inkluderer – men er ikke begrenset til – edge nettverksingeniør, edge IoT-arkitekt, Edge-programvareingeniør, Edge Solutions-arkitekt og Edgesikkerhetsspesialist, som beskrevet av TechRepublics Kihara Kimachia. På enhets- eller sensornivå inkluderer karrieremuligheter innebygd programvareutvikler, RTOS-ingeniør og fastvareingeniør.
Dette krever ferdigheter som involverer design og bygging av kantsystemer — som kan avvike fra “mainline” ferdigheter sett i mange bedriftsdatasentre. Skillet er båret fra "en nytenkning av arkitekturen rundt hva du beregner, og hvor, og hva du lagrer, og hvor," sa Verizons Zirkle. Å jobbe på kanten, la han til, betyr å lære å “anvende fordelene med edge til datamiljøet og -målene dine. Edge compute holder data i nærheten, noe som betyr at den ikke trenger å gå frem og tilbake til fjerntliggende skyer og datasentre."
Også: AI på kanten: 5G og Internett til Ting ser raske tider fremover
Slike ferdigheter "er mer spesialiserte sammenlignet med tradisjonelle IT-ferdigheter," Wayne Carter, visepresident for ingeniørfag i Couchbase, fortalte ZDNET. “De kombinerer aspekter ved nettverksteknikk, programvareutvikling og sikkerhetsprotokoller for å håndtere de unike utfordringene i edge computing-miljøer.”
Viktige ferdigheter for å utvikle edge-systemer "inkluderer ferdigheter i sanntidsdatabehandling og forståelse av desentraliserte arkitekturer," Sturgeon Christie, administrerende direktør i Second Skin Audio, fortalte ZDNET. “Disse skiller seg betydelig fra tradisjonelle IT-ferdigheter, som fokuserer mer på sentralisert datalagring og -behandling. Utviklere som begir seg ut i avansert teknologi må være dyktige på områder som maskinlæring og sikkerhetsprotokoller som er skreddersydd for lokale og autonome operasjoner, uten konstant sentral tilsyn."
Dette krever også evnen å "fokusere primært på å optimalisere datainteraksjoner og prosessering i kanten av nettverket," sa Carter. "Du må designe systemer som håndterer intermitterende tilkoblinger og synkroniserer data effektivt mellom kanten og skyen. Du trenger ferdigheter i teknologier som muliggjør sanntidsdataanalyse og beslutningstaking direkte ved datakilden."
Også: Hvis du vil ha en karriere innen AI, start med disse 5 trinnene
Kjerne-til-kant-ferdigheter er “ekspertise på nettverk og tilkobling, som sikrer “sømløs kommunikasjon mellom edge-enheter og sentrale enheter systemer," sa Singh. Viktigere, la hun til, “edge-systemer involverer ofte utrulling av løsninger i eksterne eller tøffe miljøer, som kan kreve ulike grader av pålitelighet og motstandskraft samtidig som tilpasningsevnen opprettholdes. På grunn av disse off-site lokasjonene, må muligheten til å fjernadministrere disse ressursene være øverst i tankene under designprosessen."
Den profesjonelle som jobber på kanten åpner nye utsikter for organisasjoner, som " ;plutselig er applikasjoner eller funksjoner som krever handlinger i sanntid eller nær sanntid mulig," sa Zirkle. "Du kan ta oppdragskritiske skritt i tidssensitive scenarier. Du har datakrevende og tidssensitive hensyn ivaretatt på samme tid. Tenk deg hva som kan gjøres med den effektiviteten."