• Периферийные мобильные вычисления (Mobile Edge Computing) — это разновидность периферийных вычислений, которая расширяет возможности облачных вычислений, приближая их к периферии сети.
  • Чтобы воспользоваться будущим ростом MEC, телекоммуникационным компаниям необходимо развивать предложения в нескольких областях, чтобы использовать синергию.

В этой статье будут рассмотрены определение, примеры и будущее периферийных мобильных вычислений (Mobile Edge Computing).

Что такое Mobile Edge Computing?

Multi-access Edge Computing (MEC), ранее называвшийся mobile edgecomputing, — это разновидность периферийных вычислений, которая расширяет возможности облачных вычислений, приближая их к периферии сети. Изначально ориентированный на мобильные сети в рамках инициативы ETSI, MEC теперь распространяется и на фиксированные, и на конвергентные сети.

В отличие от традиционных облачных вычислений, централизованных на удалённых серверах, MEC распределяет обработку по периферийным узлам, таким как базовые станции и телефонные станции. Такой подход снижает загруженность мобильнойсети, уменьшает задержку и повышает качество восприятия (QoE) для конечного пользователя, размещая облачные задачи на ближайших серверах.

Читайте также:Основы облачных вычислений: безопасность и не только (btw.media)

Читайте также:3 ключевых последствия облачных вычислений для операций безопасности (btw.media)

Какие есть примеры использования MEC?

1. Функции подключённых и автономных автомобилей

MEC позволяет автономным автомобилям получать обновления в режиме реального времени о состоянии дорог, расположении пешеходов, транспортных средств и животных, а также о погодных условиях — напрямую с локальных периферийных узлов, а не из центральных облачных серверов. Интеграция MEC с ИИ/МО повышает способность автомобилей постоянно контролировать окружающую обстановку. Низкая задержка, обеспечиваемая MEC, критически важна для безопасности автономных автомобилей, поскольку задержки обработки информации из облака могут подорвать принятие решений в реальном времени.

2. Профессиональные приложения смешанной реальности (MR), дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR)

MEC в сочетании с AR/VR помогает удалённым сотрудникам выполнять работы по техническому обслуживанию и ремонту на месте. Это решение накладывает подробную информацию о конкретных объектах ремонта на экраны шлемов или мобильных устройств полевых работников. Современные 3D-модели слишком сложны для рендеринга на конечных устройствах и создают проблемы с задержкой при обработке в облаке. MEC упрощает обработку данных и потенциальный рендеринг 3D-моделей вне устройства, позволяя цифровым двойникам дополнять обзор работника.

Кроме того, удалённые эксперты могут в реальном времени аннотировать изображения или видео, транслируемые со шлемов или мобильных устройств.

3. Видеоаналитика

Видеонаблюдение всё активнее внедряется в городах и компаниях, что приводит к росту объёмов данных как из-за увеличения числа камер, так и из-за более высокого качества изображений. MEC обеспечивает локальную обработку и анализ видеопотока на периферии сети вместо отправки в центр управления. Такой подход позволяет консолидировать видеопотоки с камер разных типов и поддерживает различные приложения видеоаналитики, включая распознавание лиц в реальном времени, мониторинг активов и анализ посещаемости.

MEC снижает затраты, уменьшает объёмы передачи данных и ускоряет время отклика за счёт срабатывания триггеров в реальном времени на основе локального анализа, а не обработки в облаке или на центральном сервере.

Будущее MEC

Mobile Edge Computing (MEC) остаётся формирующимся рынком. Его связь с 5G, способность телекоммуникационных провайдеров обеспечивать мобильность, а также потенциально значительный масштаб таких приложений, как AR/VR и управление дронами, делают MEC стратегически важным для операторов связи.

Чтобы воспользоваться будущим ростом MEC, телекоммуникационным компаниям необходимо развивать предложения в нескольких областях, чтобы использовать синергию и получать дополнительные преимущества. Это предполагает сотрудничество с реальными заказчиками в различных сегментах периферийных вычислений, выявление общих потребностей разных сценариев использования и совместную с клиентами разработку эффективных бизнес-моделей.