지연 시간은 무엇입니까?
일반적으로 “대기 시간”이라는 단어를 들을 때 비디오 스트리밍, 음악 다운로드 또는 휴대폰 연결과 관련이 있습니다. 이러한 경우 대기 시간에 대한 문제가 실망스럽거나 불편할 수 있지만, 엣지 컴퓨팅 및 데이터 전송은 회사를 만들거나 중단시킬 수 있습니다. 대기 시간은 최종 사용자가 원본에서 데이터를 검색하는 데 걸리는 시간으로 정의됩니다. 대기 시간은 대역폭과 혼동해서는 안 됩니다.
대기 시간은 데이터를 연결 통해 이동할 수 있는 데이터의 양과 달리 최종 사용자에게 도달하는 데 걸리는 시간과 관련이 있습니다. 대기 시간은 여러 형태로 제공되며, 각 형식은 모든 비즈니스를 수용할 수 있습니다.
데이터 지연 시간의 3가지 유형
- 일부 시간 데이터는 정기적으로 업데이트되지 않습니다. 일반적으로 이 데이터는 데이터베이스에 한 번 입력할 수 있으며 변경 사항은 거의 또는 전혀 없습니다.
예: 공급업체 및 고객 연락처 정보입니다. 이러한 유형의 데이터는 일반적으로 한 번만 저장되며 비즈니스의 성공 여부는 데이터 업데이트에 의존하지 않습니다.
- 가까운 시간 데이터는 설정된 간격으로 업데이트되는 정보입니다. 실시간 데이터와 달리, 가까운 데이터는 연속이 아닌 “필요에 따라”기록됩니다. 가까운 데이터는 실시간 데이터보다 비용 효율적이고 관리하기 쉽습니다.
예: 월별 판매 보고서 또는 일일 현금 보고서. 이 정보는 설정된 간격으로 기록되고 전송되며 이 정보의 검색은 실시간으로 제시될 필요가 없습니다.
- 실시간 데이터는 당사가 연결하는 것입니다. 엣지 컴퓨팅. 비즈니스 활동이 발생하자마자 0 또는 대기 시간이 거의 없는 데이터베이스에서 즉시 사용할 수 있게 되는 데이터입니다. 실시간 데이터는 가장 비용이 많이 드는 가장 까다로운 데이터입니다. 그러나 올바른 장치와 프로세스가 있을 때 즉각적인 ROI를 제공합니다.
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지연 시간에 영향을 주는 레이어
성공적인 대기 시간 관리는 신뢰할 수 있는 인프라에 따라 달라집니다.
3 개의 레이어로 구성됩니다.
- Edge – 데이터, 인텔리전스 및/또는 컴퓨터 전원이 수집되는 위치의 소스
- 게이트웨이 – 데이터가 이동하고 클라우드 또는 클라우드에서 중앙 집중화될 때까지 저장되는 경우 엣지 플랫폼
- 데이터 센터 – 클라우드와 엣지 컴퓨팅 플랫폼이 저장됩니다.
이 세 레이어의 기능은 애플리케이션 성능 및 엔드 유저 경험에 중요하다.
데이터 대기 시간, 클라우드 및 엣지 컴퓨팅
일반적인 클라우드 환경에서는중앙 집중식 데이터 저장소 위치에서 데이터 처리가 발생합니다. 따라서 클라우드 환경 내의 대기 시간은 예측 가능하지 않고 측정하기가 더 어렵습니다. 응용 프로그램을 클라우드로 전환해도 클라우드 서비스와 사용자 간의 거리 의 근본적인 문제가 제거되지 않으므로 서비스가 대기 시간 문제에 더 취약합니다. 대기 시간에 기여하는 요인으로는 지상 위성 통신 홉 수 또는 소스와 대상 간의 라우터 홉 수등이 포함됩니다. 또한 가상 시스템(VM)이 별도의 네트워크에 있는 경우 서비스 제공이 지연될 수도 있습니다.
들어가다 엣지 컴퓨팅
엣지 낮은 데이터 대기 시간이 클라우드 내부의 대기 시간 문제를 완화할 수 있습니다.엣지 컴퓨팅. 엣지 컴퓨팅은 데이터가 처리되는 물리적 위치 근처에서 이루어지며 스마트 센서와 같은 산업용 사물 인터넷(IIoT) 장치를 사용하여 데이터를 수집하고 분석합니다. 그런 다음 이러한 장치는 실시간으로 결정을 내릴 수 있습니다. 실시간 엣지 분석은 조직 내에서 상관 관계, 숨겨진 패턴 및 기타 중요한 정보를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 비즈니스 활동이 발생하자마자 데이터를 즉시 사용할 수 있게 되기 때문에 미션 크리티컬 프로세스에 매우 유용합니다.
3계층 IIoT 아키텍처가 특정 애플리케이션에 대한 실시간 제어 및 데이터 수집을 지원하는 방법을 보려면 IIoT 렌즈를 통한 Edge 아키텍처 이해를 보십시오.
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