décembre 8, 2022

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La réplication des données de périphérie InfluxData est une « première étape critique » – la nouvelle pile

Les données Edge explosent, mais la difficulté des organisations à rassembler les données pour savoir où et quand leurs développeurs, data scientists et autres membres de l’équipe DevOps en ont besoin fait partie des défis. En tant que solution potentielle, la technologie Edge Data Replication d’InfluxData permet aux développeurs de collecter, stocker et analyser des données de séries chronologiques haute résolution dans InfluxDB à la périphérie – avec tout ou partie de ces données répliquées dans InfluxDB Cloud – dit la société.

Données de flux Promeut Edge Data Replication en tant que version majeure pour compléter les offres de cuisson et le meilleur en tant que plate-forme de données de séries chronologiques et fournisseur de surveillance. Décrite par l’entreprise comme une « première étape critique du parcours InfluxData », Edge Data Replication est conçue pour aider à résoudre les défis d’intégration et de coordination des données de séries chronologiques pour les applications industrielles distribuées et de l’Internet des objets (IoT) dans les secteurs de l’énergie, de la fabrication, de l’aérospatiale. et d’autres industries à forte intensité de données dans le secteur de la technologie.

« La réplication précise des données est notre première offre spécialement conçue pour intégrer nos offres dans une pile verticalement intégrée – une solution où il ne s’agit pas d’une périphérie, d’un centre de données ou du cloud, mais d’une solution où vous pouvez capturer, stocker et analyser votre temps- données de série là où cela a du sens pour vous et vos cas d’utilisation » Brian Gilmore, Le directeur d’InfluxData pour l’IoT et les technologies émergentes a déclaré à The New Stack. La réplication des données en périphérie est notre solution pour la génération actuelle d’InfluxDB 2, mais lorsque nous commercialiserons IOx, d’abord dans le cloud, puis en périphérie, les clients pourront profiter de plus de commodité et de capacités pour un temps véritablement hybride et distribué. sur la chaîne applicative. « 

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À la dure

Sans réplication des données en périphérie, a déclaré Gilmore, les équipes DevOps doivent investir ou créer elles-mêmes des files d’attente, des courtiers, des systèmes de pipeline de surveillance et d’autres outils afin d’organiser leurs propres lignes de données de séries chronologiques. Au lieu de cela, Edge Data Replication intègre à la fois la mécanique et l’observabilité des processus complexes et souvent complexes de gestion des données dans le cloud dans la base de données « où elle appartient toujours », a déclaré Gilmore. « Ce qui était auparavant potentiellement des milliers de lignes de code et de configurations peut désormais être géré avec seulement quelques appels simples à l’API InfluxDB », a déclaré Gilmore.

La capacité d’extraire des données via des connexions à faible latence à partir de sources distribuées et disparates de cloud et de périphérie dans une seule couche de données accessible à l’aide d’une seule API est comme une plate-forme de diffusion de données avec Kafka dans l’esprit de cet écrivain. Cependant, la réplication des données de périphérie ne l’est pas, a déclaré Gilmore. En effet, la réplication des données Edge repose sur une file d’attente sauvegardée sur disque (pas Kafka) pour maintenir les flux de réplication. Gilmore a déclaré que la principale différence entre une file d’attente sur disque et d’autres solutions qui utilisent des pipelines de flux externes comme Kafka est qu’elle est entièrement intégrée au traitement Flux d’InfluxData (la plate-forme GitOps) et à un modèle de stockage de compartiments.

L’exemple le plus simple serait d’utiliser Telegraf (un agent de collecte InfluxData open source) pour ingérer le flux de données IIoT vers InfluxDB à la périphérie, et d’exécuter le traitement Flux sur ces données en temps quasi réel pour traiter, agréger, enrichir ou analyser et produire les résultats. de gérer le flux dans le seau de réplication, a déclaré Gilmore. « Les données traitées dans InfluxDB Cloud apparaîtront aussi presque instantanément que possible » de cette façon, a déclaré Gilmore.

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Donc, à un niveau élevé, si vous utilisez Kafka, le modèle est « la construction de la persistance dans la diffusion », a déclaré Gilmore. « Avec Edge Data Replication, vous construisez le flux dans la persistance ».

Pourquoi ne pas le garder sur le bord

Cependant, la question demeure de savoir pourquoi il est préférable de regrouper les données de séries chronologiques à la périphérie dans un environnement cloud. En fait, a déclaré Gilmore, cette préoccupation passe à côté de l’essentiel. Le problème est que la réplication des données Edge « ne consiste pas tant à expédier vers le cloud qu’à répartir intelligemment les charges de travail de stockage et d’analyse de la périphérie vers le cloud de la manière la plus logique possible. Envoyer les données des capteurs directement vers le cloud, les analyser là, et ramener les informations à la périphérie est important », a déclaré Gilmore. peu pratique pour les exigences en temps réel des applications IIOT. , la vision globale et d’autres traitements gourmands en ressources sont également peu pratiques en raison des limites actuelles de la disponibilité du matériel, du réseau et de la fiabilité à la périphérie. « 

L’un des principaux points à retenir est que la réplication des données en périphérie permet un « meilleur des deux mondes » où les données locales haute résolution sont collectées, stockées et analysées en périphérie pour des cas d’utilisation en temps réel et peuvent être stratégiquement inversées pour le cloud computing et le stockage ou pour une visibilité globale où la précision est faible est acceptable et souvent souhaitable en raison des coûts d’entrée et de sortie du fournisseur de cloud », a déclaré Gilmore.

Sam Dillard, chef de produit senior, InfluxData, IoT/edge, décrit le fonctionnement de la réplication de données Edge dans un environnement distribué, avec Jay Clifford, avocat développeur, InfluxData.

dans expérimental Sam Dillard, Le chef de produit senior, InfluxData, IoT/edge, a décrit comment Edge Data Replication peut agir comme un hub central ou une visibilité sur l’ensemble de votre infrastructure, l’ensemble de votre flotte. Un constructeur automobile peut tirer parti de ce centre de données central car il peut disposer d’installations dans le monde entier avec des opérateurs locaux aux différents emplacements qui exploitent l’équipement et génèrent des données localement à ces emplacements. Edge Data Replication fournit toutes les données dans le cloud afin que les scientifiques des données, les analystes commerciaux et les autres ingénieurs obtiennent une image complète de l’ensemble de la flotte.

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La redondance des données Edge deviendra également plus importante à l’avenir, car les environnements Edge devraient continuer à connaître une croissance significative à court et à long terme. Selon le « Hybrid Cloud Storage Market Guide » de Gartner par les analystes de Gartner Julia Palmier Et le Raj Bala. Les données Edge devront également de plus en plus être accessibles de manière centralisée, généralement via une API unique, de manière à ce que les équipes DevOps puissent y accéder en fonction des besoins, ce à quoi la réplication des données Edge est conçue.

« Les entreprises utilisent désormais des modèles d’apprentissage automatique et d’informatique de périphérie pour prétraiter les données au lieu de simplement migrer les données vers le cloud. Au lieu d’un archivage unidirectionnel, les premiers utilisateurs effectuent une synchronisation multidirectionnelle des données entre la périphérie, le centre de données principal et le cloud public », écrivent Palmer et Balla. La synchronisation bidirectionnelle permet aux organisations de tirer parti de la nature résiliente de l’infrastructure informatique qui existe entre les fournisseurs de services cloud. De plus, avec l’expansion prochaine de l’informatique de périphérie, il y aura un besoin croissant de solutions qui permettent des flux de travail de données entre le stockage avancé et plusieurs fournisseurs de services de cloud public.