Inteligentniejsze moce obliczeniowe sprawiają, że przetwarzanie danych staje się bliższe
Gdy dron musi zidentyfikować obiekt w czasie rzeczywistym lub czujniki wykryją nagłą zmianę jakości powietrza w budynku, konieczność oczekiwania na przesłanie danych do odległego centrum danych może spowolnić reakcję. Przetwarzanie informacji bliżej miejsca, w których są generowane, może przyspieszyć obliczenia i ograniczyć niepotrzebny transfer danych. Jednak podjęcie decyzji, gdzie powinno być wykonywane każde zadanie, stanowi złożony problem. W ramach finansowanego przez UE projektu AC3(odnośnik otworzy się w nowym oknie) opracowano platformę wykorzystującą sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do zarządzania zasobami obliczeniowymi w chmurowych centrach danych i pobliskich serwerach brzegowych, dostosowującą się do zmian obciążenia i warunków. „Dzięki przetwarzaniu danych blisko miejsca ich generowania platforma AC3 zmniejsza opóźnienia w komunikacji i przeciążenia sieci, umożliwiając systemowi szybszą reakcję na zmieniające się warunki”, mówi koordynator projektu Christos Verikoukis z Athena Research Centre(odnośnik otworzy się w nowym oknie) w Grecji.
Znaleźć odpowiednie miejsce do przetwarzania danych
Aplikacje często składają się z wielu mniejszych komponentów oprogramowania, znanych jako mikrousługi, które mogą działać w różnych lokalizacjach. Platforma AC3 automatyzuje podejmowanie decyzji dotyczących tego, gdzie komponenty te powinny zostać wdrożone, uwzględniając przy tym takie czynniki, jak moc obliczeniowa, warunki sieciowe i zużycie energii. „Główna innowacja AC3 polega na wykorzystaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do automatycznego podejmowania decyzji o tym, gdzie i w jaki sposób komponenty te powinny być wdrażane i zarządzane”, wyjaśnia Verikoukis. Do przetestowania platformy wykorzystano trzy scenariusze: inteligentne zarządzanie budynkami, monitoring wizyjny z użyciem dronów oraz analizę danych astronomicznych. Przykładowo w inteligentnym budynku czujniki mogą wykryć nagły spadek jakości powietrza. Platforma AC3 może pomóc systemowi w szybszej reakcji poprzez przeniesienie przetwarzania danych na pobliski serwer, co pozwala na uruchomienie alarmu lub dostosowanie wentylacji, jednocześnie zmniejszając ilość danych przesyłanych do odległego centrum danych.
Adaptacja do zmieniających się warunków
Demonstracja z wykorzystaniem drona pokazała, w jaki sposób system może reagować przy ograniczonych zasobach obliczeniowych. Jeśli dron nie jest w stanie efektywnie uruchomić modelu SI do wykrywania obiektów w czasie rzeczywistym, AC3 może przenieść obciążenie na pobliski serwer brzegowy. Gdy dron znów będzie dysponował wystarczającą mocą obliczeniową, może nastąpić relokacja zadaniea. „Ta inteligentna i płynna migracja daje pewność, że algorytm wykrywania obiektów nadal działa optymalnie, niezależnie od zmian w dostępnych zasobach obliczeniowych drona”, wyjaśnia Adlen Ksentini, kierownik techniczny AC3 w EURECOM(odnośnik otworzy się w nowym oknie) we Francji. Uczeni wykazali również potencjał platformy w zakresie przetwarzania dużych zbiorów danych astronomicznych. Dzięki podziałowi zadań przetwarzania na wiele zasobów obliczeniowych platforma AC3 skróciła czas potrzebny do przetworzenia 5 GB danych o co najmniej 50% w porównaniu z systemami autonomicznymi. Aplikacja zachowała również 100-procentową niezawodność w przeprowadzonych w projekcie testach.
Oszczędność energii i udostępnienie technologii
Platforma AC3 może wykorzystywać prognozy zapotrzebowania na moc obliczeniową i zużycia energii do konsolidacji obciążeń na mniejszej liczbie serwerów. Pozwala to na wyłączenie niewykorzystanych węzłów, a aplikacje mogą nadal spełniać wymagania dotyczące wydajności. Kilka komponentów oprogramowania zostało wydanych w ramach licencji open source, przez stanowią dla programistów i badaczy punkt wyjścia do dalszych prac rozwojowych. Niektóre narzędzia zostały również zintegrowane z uznanymi ekosystemami open source, takimi jak Kubernetes(odnośnik otworzy się w nowym oknie) i OpenShift(odnośnik otworzy się w nowym oknie). Verikoukis i Ksentini tłumaczą, że kolejne wyzwanie polega na przekształceniu postępu technicznego w szerzej upowszechnione rozwiązanie. Usługi chmurowe i systemy brzegowe często pozostają oddzielne, a do ich połączenia potrzebna jest silniejsza integracja oraz realne modele biznesowe. Model AC3 pokazał, w jaki sposób inteligentna koordynacja może sprawić, że przetwarzanie danych stanie się szybsze i bardziej wydajne. Kolejnym krokiem jest pomoc organizacjom w wykorzystaniu tych zdolności w rzeczywistych usługach.
