Servaarvutused

Servaarvutus või äärarvutus (edge computing) toob andmetöötluse ja -salvestuse füüsiliselt lähemale sinna, kus andmeid luuakse. Laiemas plaanis hõlmab see lahendusi, mis paigutavad arvutusvõimsuse geograafiliselt kasutajale lähemale, vähendades latentsust võrreldes olukorraga, kus andmed saadetakse töötlemiseks kaugel asuvatesse andmekeskustesse . 
Servaarvutusi seostatakse tihti asjade Internetiga (IoT), kus suur hulk võrku ühendatud seadmeid vajab kiiret ja madala latentsusega andmetöötlust .
Ajalugu.
Mõiste "servaarvutus" kogus tuntust 1990. aastatel, kui hakati kasutama sisuedastusvõrke (Content Delivery Networks, CDN‑e) veebilehtede ja videote edastamiseks serveritest, mis paiknesid kasutajatele lähemal. 2000. aastate alguses laienes nende võrkude roll: samadesse servaserveritesse hakati majutama ka muid rakendusi, võimaldades teenuseid nagu edasimüüjate leidmine, ostukorvide haldamine ja reaalajas reklaamide kuvamine . 
2000ndatel põhjustas nutiseadmete plahvatuslik levik IT-infrastruktuurile suurt koormust, mida aitasid leevendada näiteks P2P-võrgustikud. Aastaks 2005 hakkasid suured ettevõtted pakkuma pilvepõhiseid arvutus- ja andmesalvestusteenuseid. Need arengud viisid tänapäevase süsteemini, mis ühendab endas CDN-ide madala latentsuse, P2P-võrkude detsentraliseerituse ja pilveteenuste töökindluse, luues tõhusa ja vastupidava arvutusraamistiku .
Definitsioon.
Servaarvutus tähendab seda, et arvutusülesandeid täidetakse võimalikult lähedal päringu tekkekohale, võimaldades vastuseid peaaegu viivituseta. Qualcomm-i teadlane Karim Arabi kirjeldas seda 2014. aasta IEEE DAC-i peaettekandes ja 2015. aasta MIT MTL-i seminaril kui „pilvest väljaspool, võrguserval toimuvat arvutust“ .
Väiksemates süsteemides võrdsustatakse servaarvutust sageli uduarvutusega, kuid suurtel süsteemidel, näiteks nutilinnades, on eraldi "udukiht" serva ja pilve vahel, kus igal kihil on oma spetsiifiline roll .
Mängudes, kus kasutatakse pilveservereid, paiknevad servasõlmed ehk gamelet’id ühe-kahe võrguhüppe kaugusel kliendist, et tagada madal latentsus ja reaalajamängude sujuv toimimine .
Servaarvutuses kasutatakse sageli virtualiseerimistehnoloogiaid, mis lihtsustavad erinevate rakenduste juurutamist ja haldamist servaseadmetes .
Konseptsioon.
Andmemahtude plahvatuslik kasv.
Uuringufirma IDC andmetel ulatub globaalne andmeloome maht 2025. aastaks hinnanguliselt 175 zettabaidini . Uuringufirma Gartneri hinnangul sünnib praegu umbes 10% ettevõtete andmetest väljaspool tavapäraseid andmekeskusi või pilve, kuid aastaks 2025 tõuseb see suhe ligikaudu 75%-ni .
IoT-seadmete arvu kiire kasv toob kaasa suure hulga andmeid võrgu äärealadel. Kui kõik see info suunata töötlemiseks pilve, tekiks võrgu ribalaiusele talumatu koormus. Seetõttu on vajalik andmete töötlemine kohapeal, serval .
Privaatsus ja turvalisus.
Kuna servaarvutus toob andmetöötluse kasutajatele lähemale, suureneb tundlike andmete, nagu isikuandmete ja asukohaandmete, sattumise risk volitamata isikute kätte. IoT-seadmed, millel on piiratud töötlemisvõimsus, on haavatavad andmete pealtkuulamise ja volitamata juurdepääsu suhtes .
Turvameetmete, nagu tugev autentimine ja andmete krüpteerimine, puudumine võib ohustada kasutajate usaldust . Seetõttu on oluline süsteemide disainimisel rakendada turvameetmeid ning järgida andmekaitse regulatsioone nagu GDPR.
Privaatsuse ja turvalisuse suurendamiseks tuleks kasutada tugevat autentimist ja autoriseerimist, turvalisi sideprotokolle, regulaarselt värskendada seadmete tarkvara ja rakendada pidevat võrguseiret . Samuti on soovitatav koguda ainult hädavajalikud andmed ja pakkuda kasutajatele läbipaistvust nende andmete kasutamise kohta .
Plokiaheltehnoloogia kasutamine aitab luua turvalisemaid ligipääsukontrollisüsteeme, pakkudes andmete auditeeritavust ja läbipaistvust .
Madalam latentsus ja reaalajas reageerimine.
Servaarvutus võimaldab andmete töötlemist lähedal nende allikale, mis vähendab latentsust ja võimaldab reaalajas reageerimist . See on kriitilise tähtsusega rakendustes nagu autonoomsed sõidukid, meditsiiniseadmed ja tööstusautomaatika, kus isegi millisekundilised viivitused võivad põhjustada ohtlikke olukordi .
Lisaks võimaldab servaarvutus süsteemide töökindlust piirkondades, kus internetiühendus on ebausaldusväärne või puudub, tagades pideva andmetöötluse ja reageerimise ka võrgu katkestuste korral .
Ribalaiuse säästmine ja energiatõhusus.
Servaarvutus vähendab vajadust edastada suuri andmemahtusid pilve, töötledes andmed lokaalselt. See vähendab võrgu koormust ja võib vähendada ribalaiuse vajadust kuni 75%. Seda seetõttu, et edge-arvutus võimaldab andmete reaalajas töötlemist võrgu servas, vähendades vajadust andmete saatmiseks pilve töötlemiseks. Töötledes andmeid lokaalselt, vähendab edge-arvutus edastatavate andmete hulka ja seeläbi ka ribalaiuse ummikuid .
Kohapealne töötlemine aitab ka vähendada energiatarbimist, sest väheneb vajadus kaugedastuse ja tsentraliseeritud andmekeskuste kasutamise järele . See muudab servaarvutuse keskkonnasõbralikumaks ja aitab vähendada tegevuskulusid.
Kasutusalad.
Servaarvutust kasutatakse laialdaselt valdkondades nagu tervishoid, tööstusautomaatika, autonoomsed sõidukid, jaemüük, nutikad linnad ja põllumajandus.
Näiteks võimaldab see haiglates kiiret patsiendiandmete analüüsi, tehastes reaalajas seadmete riketuvastust ning jaemüügis isikupärastatud pakkumiste loomist otse kaupluses. Põllumajanduses kasutatakse servaarvutusi, et jälgida põldude seisundit ja optimeerida kastmist ning väetist, suurendades saagikust ja vähendades ressursside raiskamist .