Czy technologia przetwarzania danych na brzegu sieci (edge computing) wypiera usługi chmurowe? To pytanie budzi coraz więcej emocji wśród ekspertów branży IT. Przełomowy rozwój Internetu Rzeczy (IoT), sztucznej inteligencji na urządzeniach końcowych (edge AI) oraz zapotrzebowanie na niskie opóźnienia i błyskawiczne przetwarzanie danych sprawia, że edge computing zyskuje ogromną popularność. Ale czy oznacza to kres ery chmury? W rzeczywistości obie technologie – edge i cloud – nie rywalizują, lecz się uzupełniają, tworząc synergiczne środowisko przyszłości.
Edge computing to model zdecentralizowanego przetwarzania danych, w którym operacje obliczeniowe i magazynowanie są realizowane bliżej miejsca ich generowania – na skraju sieci. To przeciwieństwo tradycyjnego modelu cloud, gdzie dane są przesyłane do odległych centrów danych. Wzrost znaczenia edge tłumaczy się potrzebami nowoczesnych technologii: autonomicznych pojazdów, inteligentnych miast czy sztucznej inteligencji pracującej w czasie rzeczywistym. Według prognoz IDC globalne nakłady na edge computing osiągną niemal 380 miliardów dolarów do 2028 roku, a tempo ich wzrostu wynosić będzie ponad 13% rocznie.
Trend staje się jeszcze bardziej wyrazisty wraz z rozwojem edge AI – czyli trendu, w którym algorytmy sztucznej inteligencji nie działają już wyłącznie w chmurze, lecz bezpośrednio na urządzeniach końcowych. Główne korzyści? Zdecydowanie niższe opóźnienia, mniejsze zużycie pasma transmisji, ograniczenie zależności od internetu oraz większa ochrona prywatności danych. To szczególnie istotne w rozwiązaniach medycznych, przemysłowych i motoryzacyjnych, gdzie każda milisekunda przetwarzania ma znaczenie.
Mimo licznych zalet, edge computing nie jest uniwersalną odpowiedzią na każdą potrzebę. W wielu scenariuszach nie dorównuje zasobami obliczeniowymi dużym centrom danych. Edge oferuje reakcję w czasie rzeczywistym, ale nie ma mocy do trenowania i przechowywania złożonych modeli AI czy obsługi gigantycznych zbiorów danych. Dlatego rozważni architekci systemów informatycznych zwracają uwagę na to, że najlepszą drogą może być model hybrydowy – połączenie zalet edge i cloud.
Coraz więcej badań potwierdza, że edge i chmura idą w przyszłość ramię w ramię. Według analizy Hong Kong University of Science and Technology oraz Microsoft Research Asia, zapotrzebowanie na edge AI paradoksalnie zwiększa potrzebę korzystania z chmury. Dlaczego? Bo w praktyce końcowe decyzje (inference) podejmowane na urządzeniu to tylko zwieńczenie długiego łańcucha przetwarzania – od zdalnego trenowania modeli, przez agregację danych, po ich przechowywanie. Cloud nadal odgrywa kluczową rolę w tej układance.
W tym kontekście pojawia się jeszcze pojęcie przetwarzania „we mgle”, czyli fog computing. Jest to koncepcja wymyślona przez Cisco, wedle której tworzy się warstwę pośrednią między edge a cloud – lokalne mini-centra danych zarządzające ruchem i przetwarzaniem danych na potrzeby konkretnego regionu lub zastosowania. Fog obiecuje osiągnięcie niskiego opóźnienia znanego z edge przy zachowaniu mocy obliczeniowych chmury, jednak jak na razie nie wyszedł poza fazę eksperymentalną ze względu na swoje skomplikowanie i brak standardów.
Co zatem wynika z tej – na pozór – technologicznej rywalizacji? Przede wszystkim świadomość, że świat IT nie dąży do dominacji jednego podejścia nad drugim, lecz do współistnienia i współpracy. Edge computing sprawdza się w sytuacjach wymagających natychmiastowych reakcji, np. systemy hamowania w autonomicznych pojazdach czy inteligentne monitoringi w szpitalach. Cloud zaś jest niezbędna do analizy danych zgromadzonych z tysięcy lokalnych urządzeń czy do przetwarzania AI na skalę globalną.
Praktyka sugeruje, że przyszłość należy do rozwiązań hybrydowych. Przykładowo, zgodnie z analizami McKinsey, przyszłość motoryzacji opierać się będzie na modelu: krytyczne funkcje działają na edge, a nawigacja i aktualizacje osadzone są w chmurze. Podobnie w ochronie zdrowia – edge AI monitoruje pacjenta w czasie rzeczywistym, a cloud analizuje dane w kontekście populacji i trendów.
Wiele osób uważa, że wkroczyliśmy w erę edge computing. Jednak to, co faktycznie obserwujemy, to narodziny bardziej złożonego i inteligentnego ekosystemu, w którym przetwarzanie na brzegu i przetwarzanie w chmurze nie rywalizują, lecz współdziałają. Takie podejście przynosi najlepsze rezultaty – większą elastyczność, wydajność i bezpieczeństwo. Technologia nie zmierza ku jednobiegunowemu światu, lecz oferuje pełen wachlarz rozwiązań dopasowanych do konkretnych potrzeb biznesowych i społecznych.
