Что это кромка: Кромка ткани: виды, функции, способы обработки

Разное

Содержание

Кромка ткани: виды, функции, способы обработки

Что это? Кромка ткани – это полоса по краям рулона материи. В первую очередь она призвана предотвратить осыпание материала при скатывании и работе с ним. Вид кромки зависит от типа ткани и ее качества.

Как с ней работать? Характеристики кромки должны учитываться при работе с изделием. Существуют определенные правила ее обработки, и их нужно соблюдать, чтобы получить должный результат.

В статье рассказывается:

Назначение кромки ткани
Строение и функции кромки ткани
Основные виды кромок
Правила раскроя и обработки кромки ткани
Как использовать кромку ткани
20 выкроек актуальных для сезона лето 2023
Скачать бесплатно
Подготовили для вас выкройки по пошиву пижам + мастер-класс
Скачать бесплатно

Назначение кромки ткани

Фон ткани – это область между краевыми полосками, которые называются кромками. Они принимают растягивающие усилия при отделке, предотвращают сжимание полотна на станке и завертывание во время раскроя.

Назначение кромки ткани

Уплотнённое плетение на краю полотна нужно для:

поддержания структуры;
сохранения аккуратности;
комфортного свертывания, перемещения и раскроя.

В открытом доступе до

Посчитали за вас, скачивайте
бесплатно «Нормы расхода
ткани для пошива одежды»

Нормы расхода ткани для пошива одежды

Введите E-mail и мы отправим вам чек-лист

Отправляя сообщение, вы даете согласие
на обработку ваших персональных данных.

Для чего на ткани с однообразным плетением используют особенную кромку, резко отличающуюся от ее фактуры?

Предотвращение рулона от осыпания по краям

Кромки сокращают обрывание крайних нитей основы во время ткачества, предотвращают порчу краев ткани при отделке и их скручивание при раскрое. Вы не найдете человека, который захотел бы работать с материалом, где рассыпаются нити. По ходу исполнения технологических операций появилась необходимость в виде закрепления краев, так как полотна производит специальное оборудование.

Определение лицевой и изнаночной стороны

Определить лицевую сторону ткани и ее изнанку можно по кромке, проведя по ней рукой. Бугорки и шероховатости будут на лицевой, так как иглы ткацких станков проникают в полотно с оборотной стороны, делая проколы на кромке ткани. Также на ней можно увидеть буквенные или числовые пометки. Это тоже простой способ для понимания.

Назначение кромки ткани

Определение долевой нити

У нетрикотажных полотен структура плетения всегда простая – по нити основы и утку. Представьте длинную дорожку материала в рулоне. Нити основы – те, которые идут по длине, а утка (ударение на последний слог), наоборот, по ширине. Построение кроя отдельных элементов, выявление отличительных черт посадки и соединение – все это связано с направлением нитей. Это та важная база, без понимания которой никогда не получится изделие хорошего уровня.

Начинающие швеи часто задумываются о функциях продольного края, чем же он так полезен? По нему видно направление долевой нити. Также кромка не только не может рассыпаться из-за фиксации определенным текстильным способом, но и не даст распасться нитям и волокнам по длине рулона. Если вы не понимаете, как выявить долевую нить ткани, то начните точно выкладывать лекала параллельно краевой кромке.

Строение и функции кромки ткани

Кромки ткани должны:

Создавать достаточное переплетение нити основы и нити утка.
Быть в меру прочными.
Не скручиваться и не снижать качество внешнего облика ткани.
Толщина полотна в продольном крае не может иметь большую разницу с толщиной фона.
Материала на краевые линии должно уходить меньше всего.
Усадка ткани по фону должна равняться усадке по кромке.

Только до

Cкачать бесплатно выкройки для
вашего вдохновения и скидку 5%
на покупки в нашем магазине

25 трендовых выкроек в подарок

В характеристику кромки входит структура, ширина, толщина, прочность и остальные показатели, формирующиеся видом станка, строением и шириной материала.

По своему строению кромки бывают:

из нитей основы, подобных нитям фона, и из нитей иного волокна, толщины, крутки, структуры по сравнению с фоновым;
одинакового или различного переплетения с нитями фона;
со схожей или разной плотностью нитей по основе в кромке и фоне.

Повышению прочности кромки поспособствует рост плотности по основе (Ро), линейной плотности нитей основы (То), крутки (К) и структуры основных нитей, смена вида волокна.

Основные виды кромок

С возникновением новых обстоятельств (тип волокна, тканевая структура, преобразование технологического процесса) привычные технологии устарели. У кромки и фона разная структура, поэтому на ткацком станке им нужны разные условия. Нити с края терпят больший урон от берда, и уточная нить на них влияет в большей степени, чем фоновая.

Любая смена диаметра уточной нити, жесткости на изгиб, натяжение, толщины намотки уточной паковки первым делом сказывается на продольном крае. Даже незначительные перемены в заправочных параметрах и сдвиги в позиции опушки ткани сказываются на ней.

Строение и функции кромки ткани

Обычная или классическая кромка – результат, полученный челночным станком. А искусственная – та, которая формируется путем питания станка утком с неподвижной бобины. На станках бесчелночного типа чаще всего производятся искусственные краевые полоски, запросы к которым такие же, как к кромкам с челночных станков.

Но точно следовать всем правилам тяжело, и часто искусственный вид проигрывает второму: по своему виду, затратам материалов, толщине. Создание указанных кромок несет в себе потребность во вспомогательных механизмах и иногда добавленной паковке.

Обычные (классические) кромки

Продольный край с уточными нитями, которые заработаны на обеих сторонах полотна, создается именно на челночных станках. Это не так сложно, у кромки получается достаточно адекватный облик, нет образований бахромы, для нее не нужны как кромкоообразователь, так и дополнительная паковка. Системы нитепрокладывания находятся с обеих сторон заправки.

Искусственные кромки

На данный момент существует 4 группы искусственных кромок:

Закладные кромки

В эту категорию входят краевые полосы, нуждающиеся в специальном механизме и создающиеся с помощью механических и пневматических кромкообразователей.

У закладной кромки нет проблем с обликом, бахромой или необходимостью в дополнительных паковках, но ее уровень прочности меньше, а ширина большого размера поднимает значение массы, следовательно, и стоимость ткани.

Перевивочные кромки

Самая известная группа кромок, использующая в своем создании целый ряд механизмов. Суть производства в обвивании одной нитевой системой другую, учитывая, что перевивка имеет возможность быть простой или с косым направлением нитей основы.

Перевивочные кромки

Нитевая перевивочная конструкция позволяет загибать концы уточных нитей в направлении фона.

У перевивочной кромки маленькая ширина и высокая прочность. А из негативных качеств можно выделить низкое качество внешнего облика из-за появления бахромы и повышенное использование пряжи. Этот вид продольного края имеет популярность из-за легкого устройства кромкообразователя и небольшой ширины.

Брошюровочные кромки

В процессе создания таких кромок в зев петлей вводятся добавочные нити. На концах ткани собирается бахрома из уточных нитей.

Брошюровочная кромка менее прочная по сравнению с классическим вариантом, а ее ширина небольшая.

Вместе с этим ее вид нельзя назвать хорошим, бахрома сохраняется, а также существует потребность в дополнительной паковке и быстрая распускаемость.

Клееные кромки

Чтобы получилась эта кромка, на ткацком станке на нее наносится любой клеящий материал (клей, смола, лак и другие). Неудобство заключается в контроле времени полного клеевого высыхания и перемещения ткани на станке.

Оплавленные края тоже можно отнести в эту группу. Их получают при производстве синтетического полотна через плавление. Все нити кромки не обязаны иметь термопластичность, хватит и двух пар с края. Концы синтетической ткани закрепляются благодаря растворителю.

Правила раскроя и обработки кромки ткани

Любая швея обязана знать, что складывание ткани идет лицевой стороной внутрь. Разметка выкройки делается по ходу долевой нити, чтобы можно было опираться на кромку, размещенную с края. Когда вы приобретаете материал, для получения отреза ножницами идут перпендикулярно кайме.

Кромку можно и не отрезать, но раскрой должен быть исполнен так, чтобы даже припуски на швы не встречались с уплотнениями.

Правила раскроя и обработки кромки ткани

Возьмите ножницы, если хотите срезать край. Кроме того, это действие легко выполняется с использованием устройств, находящихся в современных промышленных швейных машинах: обрезая кайму, оверлок быстро обметает край детали без дополнительных трудностей.

Как использовать кромку ткани

У настоящих хозяюшек все идет в дело и на пользу, поэтому обрезанную кромку они не выбрасывают, а находят ей интересное применение. Из нее можно смастерить:

косметичку;
корзинку для хранения мелочей;
миниатюрную сумочку;
украшение для прически;
яркие детали для рюкзака;
панно;
лоскутные блоки для сборки изделий.

Как использовать кромку ткани

Ими также можно наполнять прихватки, разделив на маленькие кусочки, или набивать подушки для декора.

В открытом доступе до 16 июля

Скачайте бесплатно
30 выкроек юбок самых
модных в 2023 году стилей

Выкройки женских юбок

Укажите е-mail на который вам удобно
получить выкройки

Уже скачали 1527 раз

Отправляя сообщение, вы даете согласие
на обработку ваших персональных данных

Если хотите самостоятельно сделать лежанку для вашего питомца, то можете не тратиться на наполнитель, а достать текстильные остатки. Полоски с краев трикотажных тканей пригодятся и для коврика, связанного крючком.

Кромка – нужный элемент, повышающий и качество, и удобство использования ткани. Есть множество способов ее производства. Несмотря на ее игнорирование в швейной практике, невозможно переоценить ее важность.

КРОМКА — Что такое КРОМКА?

Слово состоит из 6 букв: первая к, вторая р, третья о, четвёртая м, пятая к, последняя а,

Слово кромка английскими буквами(транслитом) — kromka

Буква к встречается 2 раза. Слова с 2 буквами к
Буква р встречается 1 раз. Слова с 1 буквой р
Буква о встречается 1 раз. Слова с 1 буквой о
Буква м встречается 1 раз. Слова с 1 буквой м
Буква а встречается 1 раз. Слова с 1 буквой а

Значения слова кромка.

Что такое кромка?

Кромка

Кромка — одна из двух более узких продольных поверхностей обрезного или необрезного пиломатериала. Деление материалов на обрезные и необрезные зависят от обработанности кромок и наличию обзола, т.е. боковой поверхности дерева.
Глоссарий терминов по загородному домостроению

Кромка — боковая, более узкая поверхность продольно распиленного обрезного пиломатериала.
glossary.ru

Кромки

Кромки — края холста (основы), при помощи которых картина закрепляется на подрамнике гвоздями. Как правило, на кромках авторский грунт отсутствует (XVIII век). В середине XIX века появился фабричный загрунтованный холст…
www.artdic.ru

Кромки — края холста, при помощи которых картина закрепляется на подрамнике гвоздями. С середины 19 века на кромках обязательно присутствует грунт.
glossary.ru

Кромка безопасности

Кромка безопасности Кромка безопасности — разность между фактическим объемом деятельности и точкой безубыточности. Часто выражается как процентное отношение к фактическому объему деятельности.
Словарь финансовых терминов

Кромка безопасности — разность между фактическим объемом деятельности и точкой безубыточности. Часто выражается как процентное отношение к фактическому объему деятельности.
glossary.ru

Кромка безопасности — разность между фактическим объемом деятельности и точкой безубыточности. Часто выражается как процентное отношение к фактическому объему деятельности.
Словарь финансовых терминов

Скол кромки древесностружечной плиты

Скол кромки древесностружечной плиты. Скол кромки древесноволокнистой (древесностружечной) плиты Дефект в виде местного повреждения кромки древесноволокнистой (древесностружечной) плиты…
Словарь ГОСТированной лексики

Скол кромки древесностружечной плиты — дефект в виде местного повреждения кромки древесностружечной плиты, распространяющегося по пласти.
glossary.ru

Скол кромки древесноволокнистой плиты

Скол кромки древесноволокнистой плиты. Скол кромки древесноволокнистой (древесностружечной) плиты Дефект в виде местного повреждения кромки древесноволокнистой (древесностружечной) плиты…
Словарь ГОСТированной лексики

Скол кромки древесноволокнистой плиты — дефект в виде местного повреждения кромки древесноволокнистой плиты, распространяющегося по пласти.
glossary.ru

Клеевая кромка

Клеевая кромка — узкая полоска шириной 6-14 мм, которую получают при разрезании кромочной ткани на рулоно-резальной машине. Используется для прокладывания в борта, по низу, пройме…
Энциклопедия моды и одежды

Режущая кромка

Режущая кромка Cutting edge — Режущая кромка. Передний край режущего инструмента (типа инструмента токарного станка, сверла или фрезы), где проходит линия контакта с заготовкой во время механической обработки.
Металлы и сплавы. Справочник. — 2003

Мебельная кромка

Мебельная кромка — это узкая полоска из поливинилхлорида, которая защищает срез мебельного щита и служит элементом декора. При производстве мебели из ЛДСП, использование кромки необходимо, так как она защищает потребителей от выделения формальдегида.
ru.wikipedia.org

Русский язык

Кро́мка, -и, р. мн. -мок.
Орфографический словарь. — 2004

Кро́мк/а.
Морфемно-орфографический словарь. — 2002

Примеры употребления слова кромка

Несколько непривычна тонкая нижняя кромка переднего бампера: а выдержит ли положенные ударные нагрузки?

Кромка письменного стола великого психиатра в два ряда уставлена разнообразными фигурками и статуэтками.

Нижняя кромка ледохода достигла Нижнеколымского района.

Есть уровень, который выше, чем поле и его кромка.

Именно поэтому встречи вне хоккейной арены для тех, кого во время матча отделяет кромка катка, могут надолго запомниться и вдохновить на новые успехи.

Слова из слова «кромка»
Слова на букву «к»
Слова, начинающиеся на «кр»
Слова c буквой «а» на конце
Слова c «ка» на конце
Слова, начинающиеся на «кро»
Слова, начинающиеся на «кром»
Слова, оканчивающиеся на «мка»
Слова, заканчивающиеся на «омка»

кроманьонцем
кромешный
кроме
кромка
кромкострогальный
кромкофуговальный
кромлех

Что такое граничные вычисления и почему это важно?

В сочетании с облаком периферийные устройства позволят компаниям переосмыслить опыт. Потенциальные области применения периферийных устройств вышли далеко за рамки производства и Интернета вещей. Edge можно использовать для ускорения принятия решений и улучшения взаимодействия с пользователем за счет повышения релевантности в каждой точке взаимодействия. Теперь периферия помогает создавать новые идеи и возможности, обеспечиваемые более крупной облачной магистралью.

Некоторые преимущества периферийных вычислений:

Быстрый ответ: Передача данных занимает время. В некоторых случаях использования — например, в автомобилях с автоматическим управлением или в телехирургии — нет времени ждать, пока данные переместятся в облако и обратно. Edge имеет смысл в тех случаях, когда требуются результаты в режиме реального времени или очень быстрые результаты.

Большой объем данных: Хотя облако может обрабатывать очень большие объемы данных, необходимо учитывать значительную стоимость передачи и физические ограничения пропускной способности сети. В этих случаях может иметь смысл обрабатывать данные на границе.

Конфиденциальность: Пользователи могут предпочесть (или от них потребуется) сохранять контроль над конфиденциальными данными локально, не отправляя их в облако.

Удаленные районы: Некоторые варианты использования являются «удаленными» в смысле подключения, будь то фактически удаленные (например, морская буровая платформа) или практически удаленные (включая мобильные или транспортные сценарии с использованием периферийных устройств).

Чувствительность к затратам: Обработка данных в разных частях облачного континуума включает разные профили затрат, которые можно оптимизировать для минимизации общих затрат по системе в целом.

Автономные операции: Если подключение к облаку невозможно или может быть прерывистым или ненадежным, пользователям может потребоваться сквозная обработка в локальной среде для обеспечения бесперебойной работы.

Основное преимущество периферийных вычислений очевидно: взаимодействие с пользователем улучшается, поскольку релевантность увеличивается с периферией. Кроме того, Edge открывает доступ к ценным данным для формирования новых возможностей и инноваций в будущем. Больше датчиков генерируют больше данных, и в месте, где создаются данные, больше обработки, что быстрее, надежнее и безопаснее. Интегрированная со знаниями из облака, система дает более точные прогнозы и более актуальную информацию, повторяясь в цикле постоянного улучшения.

Другие характеристики периферийных вариантов использования включают:

Интеллектуальные машины и производительность в режиме реального времени: Edge позволяет пользователям быстро обрабатывать данные, позволяя роботам и датчикам принимать решения за доли секунды и выполнять задачи более разумными, быстрыми и безопасными способами. . Это революционизирует все, от интеллектуальных вывесок до обеспечения качества сборочной линии.

Оптимизировано близко к потреблению: Цифровое производство и потребление оптимизированы для наилучшего опыта и минимальных затрат, что позволяет работать на пределе возможностей, например, для доставки контента или на морской нефтяной скважине.

Опыт работы с расширенной реальностью: Эти варианты использования могут включать цифровых двойников и оптимизировать богатый опыт в здравоохранении, рабочей силе и развлечениях, от интеллектуального здравоохранения до игр смешанной реальности.

Конфиденциальность и безопасность по умолчанию: За счет обработки конфиденциальных данных на периферии эти варианты использования повышают надежность и защищают конфиденциальность. Примеры включают носимые медицинские устройства и обработку регулируемых данных.

Всегда включен и не привязан: Edge позволяет принимать решения и обрабатывать их независимо от подключения для критически важных и удаленных приложений, таких как POS или автономные операции.

Примеры граничных вычислений

Давайте рассмотрим несколько примеров граничных вариантов использования, которые уже существуют сегодня и будут только улучшаться с более широким развертыванием 5G и другими инновациями.

Розничная торговля: Гибкий, ориентированный на клиента опыт, лежащий в основе концепции «Магазина завтрашнего дня», нового интегрированного видения ближайшего будущего розничной торговли. В ближайшем будущем пограничная технология станет основной возможностью розничной торговли и ключевым компонентом для ориентированного на человека опыта, лежащего в основе этой модели. Одно из применений Edge — беспроблемная касса в магазине. Длинные очереди — бич магазинов: 86% покупателей покидают магазины из-за них, что приводит к упущенным продажам на сумму около 37,7 млрд долларов ежегодно в США.

Пограничная сеть в магазине обрабатывает данные, собранные камерами на месте, с помощью искусственного интеллекта, обученного распознавать товарные позиции, что позволяет покупателям выходить из магазина мимо киоска, который точно списывает их счета, не дожидаясь очереди. Розничные продавцы могут обеспечить превосходное обслуживание клиентов, предотвратить кражу и лучше управлять своими запасами и цепочками поставок.

Здравоохранение: Роботизированная хирургия упрощает работу хирургов, а процедуры менее инвазивны и короче для пациентов. Пограничные вычисления в этом контексте приводят к нескольким небольшим изменениям, которые в сумме оказывают большое влияние: разрезы меньше, и хирургу больше не нужно стоять, он имеет лучший обзор участка и может использовать элементы управления, которые являются более естественными и интуитивно понятными.

Что такое граничные вычисления? Все, что вам нужно знать

К
Стивен Дж. Бигелоу, Старший редактор технологий
Пограничные вычисления — это архитектура распределенных информационных технологий (ИТ), в которой клиентские данные обрабатываются на периферии сети, как можно ближе к исходному источнику.
Данные являются источником жизненной силы современного бизнеса, обеспечивая ценную информацию о бизнесе и поддерживая контроль в режиме реального времени над критически важными бизнес-процессами и операциями. Сегодняшние предприятия захлебываются в океане данных, и огромные объемы данных могут регулярно собираться с датчиков и устройств IoT, работающих в режиме реального времени из удаленных мест и неблагоприятных условий эксплуатации практически в любой точке мира.
Но этот виртуальный поток данных также меняет то, как предприятия работают с вычислениями. Традиционная вычислительная парадигма, основанная на централизованном центре обработки данных и повседневном доступе в Интернет, плохо подходит для перемещения бесконечно растущих рек реальных данных. Ограничения полосы пропускания, проблемы с задержкой и непредсказуемые сбои в работе сети — все это может помешать таким усилиям. Компании реагируют на эти проблемы с данными с помощью архитектуры граничных вычислений.
Проще говоря, периферийные вычисления перемещают некоторую часть ресурсов хранения и вычислений из центрального центра обработки данных ближе к источнику самих данных. Вместо того, чтобы передавать необработанные данные в центральный центр обработки данных для обработки и анализа, эта работа выполняется там, где данные фактически генерируются — будь то розничный магазин, производственный цех, обширное коммунальное предприятие или умный город. Только результаты этой вычислительной работы на периферии, такие как бизнес-аналитика в режиме реального времени, прогнозы технического обслуживания оборудования или другие действенные ответы, отправляются обратно в главный центр обработки данных для проверки и других взаимодействий с людьми.
Таким образом, периферийные вычисления изменяют ИТ и бизнес-вычисления. Всесторонне изучите, что такое граничные вычисления, как они работают, влияние облака, варианты использования периферийных устройств, компромиссы и соображения по реализации.
Пограничные вычисления приближают обработку данных к источнику данных.
Как работают граничные вычисления?
Пограничные вычисления — это вопрос местоположения. В традиционных корпоративных вычислениях данные создаются на конечной точке клиента, например на компьютере пользователя. Эти данные перемещаются по глобальной сети, такой как Интернет, через корпоративную локальную сеть, где данные хранятся и обрабатываются корпоративным приложением. Затем результаты этой работы передаются обратно на конечную точку клиента. Это остается проверенным и проверенным временем подходом к вычислениям клиент-сервер для большинства типичных бизнес-приложений.
Но количество устройств, подключенных к Интернету, и объем данных, создаваемых этими устройствами и используемых предприятиями, растет слишком быстро, чтобы традиционная инфраструктура центров обработки данных могла их приспособить. Gartner прогнозирует, что к 2025 году 75 % корпоративных данных будут создаваться за пределами централизованных центров обработки данных. Перспектива перемещения такого большого количества данных в ситуациях, которые часто могут быть чувствительными ко времени или сбоям, создает невероятную нагрузку на глобальный Интернет, который сам часто подвержен перегрузкам и сбоям.
Таким образом, ИТ-архитекторы сместили акцент с центрального центра обработки данных на логический край инфраструктуры, забрав ресурсы хранения и вычислительные ресурсы из центра обработки данных и переместив эти ресурсы в точку, где генерируются данные. Принцип прост: если вы не можете разместить данные ближе к центру обработки данных, переместите центр обработки данных ближе к данным. Концепция граничных вычислений не нова, и она уходит своими корнями в устаревшие представления об удаленных вычислениях, таких как удаленные офисы и филиалы, где было более надежно и эффективно размещать вычислительные ресурсы в нужном месте, а не полагаться на единое центральное расположение.
Хотя только 27% респондентов уже внедрили технологии граничных вычислений, 54% считают эту идею интересной.
Пограничные вычисления размещают хранилище и серверы там, где находятся данные, и часто требуется лишь часть стойки оборудования для работы в удаленной локальной сети для локального сбора и обработки данных. Во многих случаях вычислительное оборудование размещается в экранированных или усиленных корпусах для защиты оборудования от экстремальных температур, влаги и других условий окружающей среды. Обработка часто включает нормализацию и анализ потока данных для поиска бизнес-аналитики, и только результаты анализа отправляются обратно в основной центр обработки данных.
Представление о бизнес-аналитике может сильно различаться. Некоторые примеры включают в себя розничную торговлю, где видеонаблюдение за демонстрационным залом может сочетаться с фактическими данными о продажах, чтобы определить наиболее желательную конфигурацию продукта или потребительский спрос. Другие примеры включают прогностическую аналитику, которая может направлять техническое обслуживание и ремонт оборудования до того, как возникнут фактические дефекты или сбои. Другие примеры часто связаны с коммунальными услугами, такими как очистка воды или производство электроэнергии, чтобы гарантировать, что оборудование работает должным образом и поддерживает качество продукции.
Пограничные, облачные и туманные вычисления
Пограничные вычисления тесно связаны с концепциями облачных вычислений и туманных вычислений . Хотя между этими понятиями есть некоторое совпадение, они не одно и то же и, как правило, не должны использоваться взаимозаменяемо. Полезно сравнить концепции и понять их различия.
Один из самых простых способов понять различия между граничными, облачными и туманными вычислениями – выделить их общую тему: все три концепции относятся к распределенным вычислениям и сосредоточены на физическом развертывании вычислительных ресурсов и ресурсов хранения по отношению к обрабатываемым данным. произведено. Разница заключается в том, где находятся эти ресурсы.
Сравните пограничное облако, облачные вычисления и пограничные вычисления, чтобы определить, какая модель лучше всего подходит для вас.
Край. Пограничные вычисления — это развертывание вычислительных ресурсов и ресурсов хранения в месте, где создаются данные. Это в идеале помещает вычислительные ресурсы и хранилище в ту же точку, что и источник данных на границе сети. Например, небольшой корпус с несколькими серверами и некоторым хранилищем может быть установлен на ветряной турбине для сбора и обработки данных, получаемых датчиками внутри самой турбины. В качестве другого примера, железнодорожная станция может разместить на станции небольшой объем вычислительных ресурсов и хранилищ для сбора и обработки множества данных датчиков путей и железнодорожного движения. Результаты любой такой обработки затем могут быть отправлены обратно в другой центр обработки данных для проверки человеком, архивирования и объединения с другими результатами данных для более широкой аналитики.
Облако. Облачные вычисления — это огромное масштабируемое развертывание вычислительных ресурсов и ресурсов хранения в одном из нескольких распределенных глобальных местоположений (регионов). Поставщики облачных услуг также включают набор готовых услуг для операций IoT, что делает облако предпочтительной централизованной платформой для развертывания IoT. Но даже несмотря на то, что облачные вычисления предлагают гораздо более чем достаточно ресурсов и услуг для решения сложной аналитики, ближайший региональный облачный объект все еще может быть в сотнях миль от места сбора данных, а соединения зависят от того же темпераментного подключения к Интернету, которое поддерживает традиционные данные. центры. На практике облачные вычисления представляют собой альтернативу, а иногда и дополнение к традиционным центрам обработки данных. Облако может сделать централизованные вычисления намного ближе к источнику данных, но не на границе сети.
В отличие от облачных вычислений, граничные вычисления позволяют данным находиться ближе к источникам данных через сеть граничных устройств.
Туман. Но выбор развертывания вычислений и хранилища не ограничивается облаком или периферией. Облачный центр обработки данных может быть слишком далеко, но граничное развертывание может быть просто слишком ограниченным по ресурсам, физически разбросанным или распределенным, чтобы сделать строгие граничные вычисления практичными. В этом случае может помочь понятие туманных вычислений. Туманные вычисления обычно делают шаг назад и размещают вычислительные ресурсы и ресурсы хранения «внутри» данных, но не обязательно «в» данных.
Среды туманных вычислений могут создавать ошеломляющие объемы данных датчиков или IoT, генерируемых в обширных физических областях, которые слишком велики, чтобы определить край . Примеры включают умные здания, умные города или даже умные коммунальные сети. Рассмотрим умный город, данные которого можно использовать для отслеживания, анализа и оптимизации системы общественного транспорта, муниципальных коммунальных услуг, городских служб и руководства долгосрочным городским планированием. Одного пограничного развертывания просто недостаточно для обработки такой нагрузки, поэтому туманные вычисления могут управлять серией развертываний туманных узлов в рамках среды для сбора, обработки и анализа данных.
Примечание. Важно повторить, что туманные вычисления и граничные вычисления имеют почти одинаковое определение и архитектуру, и эти термины иногда используются как взаимозаменяемые даже среди технических экспертов.
Почему граничные вычисления важны?
Вычислительные задачи требуют подходящей архитектуры, а архитектура, которая подходит для одного типа вычислительных задач, не обязательно подходит для всех типов вычислительных задач. Пограничные вычисления стали жизнеспособной и важной архитектурой, которая поддерживает распределенные вычисления для развертывания вычислительных ресурсов и ресурсов хранения ближе к источнику данных, в идеале в том же физическом местоположении. В целом, модели распределенных вычислений вряд ли новы, а концепции удаленных офисов, филиалов, совместного размещения центров обработки данных и облачных вычислений имеют долгую и проверенную репутацию.
Но децентрализация может быть сложной задачей, требующей высокого уровня мониторинга и контроля, который легко упустить из виду при отказе от традиционной модели централизованных вычислений. Пограничные вычисления стали актуальными, поскольку они предлагают эффективное решение возникающих сетевых проблем, связанных с перемещением огромных объемов данных, которые производят и потребляют современные организации. Это не просто проблема количества. Это также вопрос времени; приложения зависят от обработки и ответов, которые становятся все более чувствительными ко времени.

Подумайте о появлении беспилотных автомобилей. Они будут зависеть от интеллектуальных сигналов управления дорожным движением. Автомобили и органы управления дорожным движением должны будут производить, анализировать и обмениваться данными в режиме реального времени. Умножьте это требование на огромное количество автономных транспортных средств, и масштаб потенциальных проблем станет яснее. Для этого требуется быстрая и отзывчивая сеть. Пограничные и туманные вычисления устраняют три основных ограничения сети: пропускную способность, задержку и перегрузку или надежность.
Пропускная способность. Пропускная способность — это объем данных, которые сеть может передавать с течением времени, обычно выражаемый в битах в секунду. Все сети имеют ограниченную пропускную способность, а для беспроводной связи ограничения более строгие. Это означает, что существует конечный предел объема данных или количества устройств, которые могут передавать данные по сети. Хотя можно увеличить пропускную способность сети для размещения большего количества устройств и данных, стоимость может быть значительной, существуют (более высокие) конечные пределы, и это не решает других проблем.
Задержка. Задержка — это время, необходимое для отправки данных между двумя точками в сети. Хотя связь в идеале происходит со скоростью света, большие физические расстояния в сочетании с перегрузкой сети или сбоями могут задерживать перемещение данных по сети. Это задерживает любую аналитику и процессы принятия решений и снижает способность системы реагировать в режиме реального времени. Это даже стоило жизней в примере с автономным транспортным средством.
Заторы. Интернет — это, по сути, глобальная «сеть сетей». Несмотря на то, что он развился, чтобы предложить хороший обмен данными общего назначения для большинства повседневных вычислительных задач, таких как обмен файлами или базовая потоковая передача, объем данных, связанных с десятками миллиардов устройств, может перегрузить Интернет, вызывая высокие уровни перегрузки и принудительная повторная передача данных, отнимающая много времени. В других случаях сбои в работе сети могут усугубить перегрузку и даже полностью прервать связь с некоторыми интернет-пользователями, что делает Интернет вещей бесполезным во время сбоев.
За счет развертывания серверов и хранилища, где генерируются данные, граничные вычисления могут управлять многими устройствами в гораздо меньшей и более эффективной локальной сети, где достаточная пропускная способность используется исключительно локальными устройствами, генерирующими данные, что практически исключает задержки и перегрузки. Локальное хранилище собирает и защищает необработанные данные, в то время как локальные серверы могут выполнять важную периферийную аналитику — или, по крайней мере, предварительно обрабатывать и сокращать данные, чтобы принимать решения в режиме реального времени, прежде чем отправлять результаты или только важные данные в облако или центральный дата-центр.
Варианты использования и примеры граничных вычислений
В принципе методы пограничных вычислений используются для сбора, фильтрации, обработки и анализа данных «на месте» на границе сети или рядом с ней. Это мощное средство использования данных, которые нельзя сначала переместить в централизованное хранилище — обычно потому, что сам объем данных делает такие перемещения непомерно дорогостоящими, технологически непрактичными или может иным образом нарушить обязательства по соблюдению требований, например суверенитет данных. Это определение породило множество реальных примеров и вариантов использования:
Производство. Промышленный производитель развернул периферийные вычисления для мониторинга производства, что позволяет проводить аналитику в режиме реального времени и машинное обучение на периферии, чтобы находить производственные ошибки и повышать качество производства продукции. Пограничные вычисления поддержали добавление датчиков окружающей среды по всему производственному предприятию, предоставляя информацию о том, как каждый компонент продукта собирается и хранится, а также о том, как долго компоненты остаются на складе. Производитель теперь может принимать более быстрые и точные бизнес-решения в отношении производственных мощностей и производственных операций.
Сельское хозяйство. Рассмотрите бизнес, который выращивает урожай в помещении без солнечного света, почвы или пестицидов. Этот процесс сокращает время выращивания более чем на 60%. Использование датчиков позволяет отслеживать потребление воды, плотность питательных веществ и определять оптимальный урожай. Данные собираются и анализируются, чтобы выявить влияние факторов окружающей среды, постоянно улучшать алгоритмы выращивания сельскохозяйственных культур и обеспечивать их сбор в наилучшем состоянии.
Оптимизация сети. . Пограничные вычисления могут помочь оптимизировать производительность сети, измеряя производительность пользователей в Интернете, а затем применяя аналитику для определения наиболее надежного сетевого пути с малой задержкой для трафика каждого пользователя. По сути, граничные вычисления используются для «направления» трафика по сети для обеспечения оптимальной производительности трафика, зависящего от времени.
Безопасность на рабочем месте. . Пограничные вычисления могут объединять и анализировать данные с локальных камер, устройств безопасности сотрудников и различных других датчиков, чтобы помочь компаниям контролировать условия на рабочем месте или обеспечивать соблюдение сотрудниками установленных протоколов безопасности, особенно когда рабочее место удалено или необычно опасно, например, на стройке. площадки или нефтяные вышки.
Улучшение здравоохранения. В отрасли здравоохранения резко увеличился объем данных о пациентах, собираемых с устройств, датчиков и другого медицинского оборудования. Этот огромный объем данных требует периферийных вычислений для применения автоматизации и машинного обучения для доступа к данным, игнорирования «обычных» данных и выявления проблемных данных, чтобы врачи могли принять немедленные меры, чтобы помочь пациентам избежать инцидентов со здоровьем в режиме реального времени.
Транспорт. Автономные транспортные средства требуют и производят от 5 ТБ до 20 ТБ в день, собирая информацию о местоположении, скорости, состоянии автомобиля, дорожных условиях, условиях движения и других транспортных средствах. А данные должны агрегироваться и анализироваться в режиме реального времени, пока транспортное средство находится в движении. Это требует значительных бортовых вычислений — каждое автономное транспортное средство становится «краем». Кроме того, данные могут помочь властям и предприятиям управлять парками транспортных средств на основе реальных условий на местах.
Розничная торговля. Предприятия розничной торговли также могут получать огромные объемы данных от наблюдения, отслеживания запасов, данных о продажах и других бизнес-данных в режиме реального времени. Пограничные вычисления могут помочь проанализировать эти разнообразные данные и определить возможности для бизнеса, такие как эффективное завершение или кампания, прогнозирование продаж и оптимизация заказов поставщиков и т. д. Поскольку розничные предприятия могут сильно различаться в зависимости от локальной среды, граничные вычисления могут быть эффективным решением для локальной обработки в каждом магазине.
Каковы преимущества граничных вычислений? Пограничные вычисления
решают жизненно важные проблемы инфраструктуры, такие как ограничения пропускной способности, чрезмерная задержка и перегрузка сети, но у периферийных вычислений есть несколько потенциальных дополнительных преимуществ, которые могут сделать этот подход привлекательным в других ситуациях.
Автономия. Пограничные вычисления полезны, когда подключение ненадежно или пропускная способность ограничена из-за особенностей среды сайта. Примеры включают нефтяные вышки, корабли в море, удаленные фермы или другие отдаленные места, такие как тропический лес или пустыня. Пограничные вычисления выполняют вычисления на месте — иногда на самом граничном устройстве — например, датчики качества воды на очистителях воды в отдаленных деревнях, и могут сохранять данные для передачи в центральную точку только при наличии подключения. Обрабатывая данные локально, объем отправляемых данных может быть значительно уменьшен, что требует гораздо меньше пропускной способности или времени подключения, чем могло бы быть необходимо в противном случае.
Пограничные устройства охватывают широкий спектр типов устройств, включая датчики, приводы и другие конечные точки, а также шлюзы IoT.
Независимость данных. Перемещение огромных объемов данных — это не просто техническая проблема. Путешествие данных через национальные и региональные границы может создать дополнительные проблемы для безопасности данных, конфиденциальности и других юридических вопросов. Пограничные вычисления можно использовать для хранения данных рядом с их источником и в рамках действующих законов о суверенитете данных, таких как GDPR Европейского союза, который определяет, как данные должны храниться, обрабатываться и предоставляться. Это может позволить обрабатывать необработанные данные локально, скрывая или защищая любые конфиденциальные данные перед отправкой чего-либо в облако или основной центр обработки данных, которые могут находиться в других юрисдикциях.
Исследования показывают, что движение к периферийным вычислениям будет только усиливаться в течение следующих нескольких лет.
Пограничная безопасность. Наконец, периферийные вычисления предлагают дополнительные возможности для реализации и обеспечения безопасности данных. Хотя облачные провайдеры имеют услуги IoT и специализируются на комплексном анализе, предприятия по-прежнему обеспокоены безопасностью и защитой данных, когда они покидают границу и возвращаются в облако или центр обработки данных. Благодаря внедрению вычислений на периферии любые данные, проходящие по сети обратно в облако или центр обработки данных, могут быть защищены с помощью шифрования, а само развертывание на периферии может быть защищено от хакеров и других злонамеренных действий, даже если безопасность на устройствах IoT остается ограниченной.
Проблемы периферийных вычислений
Несмотря на то, что граничные вычисления могут обеспечить убедительные преимущества во множестве вариантов использования, эта технология далеко не надежна. Помимо традиционных проблем сетевых ограничений, есть несколько ключевых соображений, которые могут повлиять на внедрение граничных вычислений:
Ограниченные возможности. Часть привлекательности облачных вычислений для периферийных или туманных вычислений заключается в разнообразии и масштабе ресурсов и услуг. Развертывание инфраструктуры на периферии может быть эффективным, но объем и цель развертывания на периферии должны быть четко определены — даже обширное развертывание граничных вычислений служит определенной цели в заранее определенном масштабе с использованием ограниченных ресурсов и нескольких сервисов
Связь. Пограничные вычисления преодолевают типичные сетевые ограничения, но даже самое щадящее периферийное развертывание потребует некоторого минимального уровня подключения. Крайне важно спроектировать периферийное развертывание, учитывающее плохое или неустойчивое подключение, и учитывать, что происходит на периферии при потере подключения. Автономность, искусственный интеллект и плавное планирование сбоев в случае возникновения проблем с подключением необходимы для успешных граничных вычислений.
Безопасность. Устройства IoT общеизвестно небезопасны, поэтому крайне важно спроектировать развертывание периферийных вычислений, в котором особое внимание будет уделяться надлежащему управлению устройствами, например принудительному применению конфигурации на основе политик, а также безопасности вычислительных ресурсов и ресурсов хранения, включая такие факторы, как исправление программного обеспечения и обновления — с особым вниманием к шифрованию данных в состоянии покоя и при передаче. Услуги Интернета вещей от крупных облачных провайдеров включают безопасную связь, но это не происходит автоматически при создании пограничного сайта с нуля.
Жизненные циклы данных. Извечная проблема сегодняшнего избытка данных заключается в том, что большая часть этих данных не нужна. Возьмем устройство для медицинского мониторинга — важны только данные о проблемах, и нет смысла хранить дни обычных данных о пациентах. Большая часть данных, задействованных в аналитике в реальном времени, — это краткосрочные данные, которые не хранятся в течение длительного времени. Бизнес должен решить, какие данные сохранить, а какие удалить после проведения анализа. Сохраняемые данные должны быть защищены в соответствии с деловой и нормативной политикой.
Внедрение граничных вычислений
Пограничные вычисления — это простая идея, которая может показаться легкой на бумаге, но разработка целостной стратегии и реализация надежного развертывания на периферии могут стать сложной задачей.
Первым жизненно важным элементом любого успешного развертывания технологии является создание осмысленной стратегии бизнеса и технических преимуществ. Такая стратегия заключается не в выборе поставщиков или снаряжения. Вместо этого граничная стратегия учитывает необходимость граничных вычислений. Понимание «почему» требует четкого понимания технических и бизнес-проблем, которые организация пытается решить, таких как преодоление сетевых ограничений и соблюдение суверенитета данных.
Пограничный центр обработки данных требует тщательного предварительного планирования и стратегий миграции.
Такие стратегии можно начать с обсуждения того, что означает преимущество, где оно существует для бизнеса и какую пользу оно должно принести организации. Стратегии периферийных устройств также должны согласовываться с существующими бизнес-планами и технологическими планами. Например, если бизнес стремится уменьшить площадь своего централизованного центра обработки данных, то граничные и другие технологии распределенных вычислений могут хорошо сочетаться.
По мере того, как проект приближается к реализации, важно тщательно оценивать варианты аппаратного и программного обеспечения. В области граничных вычислений есть много поставщиков, включая Adlink Technology, Cisco, Amazon, Dell EMC и HPE. Каждое предложение продукта должно быть оценено с точки зрения стоимости, производительности, функций, функциональной совместимости и поддержки. С точки зрения программного обеспечения инструменты должны обеспечивать полную видимость и контроль над удаленной пограничной средой.
Фактическое развертывание инициативы по граничным вычислениям может сильно различаться по объему и масштабу: от некоторого локального вычислительного оборудования в закаленном в боях корпусе поверх утилиты до огромного набора датчиков, обеспечивающих широкополосное сетевое соединение с малой задержкой. публичное облако. Не бывает двух одинаковых пограничных развертываний. Именно эти вариации делают краевую стратегию и планирование настолько важными для успеха проекта.
Пограничное развертывание требует комплексного мониторинга. Помните, что может быть сложно или даже невозможно доставить ИТ-персонал на физический пограничный сайт, поэтому пограничные развертывания должны быть спроектированы таким образом, чтобы обеспечить отказоустойчивость, отказоустойчивость и возможности самовосстановления. Инструменты мониторинга должны обеспечивать четкое представление об удаленном развертывании, обеспечивать простоту подготовки и настройки, предлагать комплексные оповещения и отчеты, а также обеспечивать безопасность установки и ее данных. Пограничный мониторинг часто включает в себя набор показателей и ключевых показателей эффективности, таких как доступность сайта или время безотказной работы, производительность сети, емкость и использование хранилища, а также вычислительные ресурсы.
И никакая периферийная реализация не будет полной без тщательного рассмотрения обслуживания периферии:
Безопасность. Физические и логические меры безопасности имеют жизненно важное значение и должны включать инструменты, которые делают упор на управление уязвимостями, обнаружение и предотвращение вторжений. Безопасность должна распространяться на датчики и устройства IoT, поскольку каждое устройство является сетевым элементом, к которому можно получить доступ или взломать, что представляет собой ошеломляющее количество возможных поверхностей для атак.
Связь. Другой проблемой является подключение, и необходимо предусмотреть доступ к управлению и отчетности, даже если подключение для фактических данных недоступно. В некоторых пограничных развертываниях используется вторичное соединение для резервного подключения и управления.
Менеджмент. Удаленные и часто негостеприимные местоположения периферийных развертываний делают удаленную подготовку и управление необходимыми. ИТ-менеджеры должны иметь возможность видеть, что происходит на периферии, и при необходимости контролировать развертывание.
Физическое обслуживание. Требования к физическому обслуживанию нельзя игнорировать. Устройства IoT часто имеют ограниченный срок службы из-за регулярной замены батареи и устройства. Механизм выходит из строя и в конечном итоге требует обслуживания и замены. Практическая логистика на месте должна быть включена в техническое обслуживание.
Периферийные вычисления, возможности IoT и 5G
Пограничные вычисления продолжают развиваться, используя новые технологии и методы для повышения своих возможностей и производительности. Возможно, наиболее примечательной тенденцией является доступность периферийных устройств, и ожидается, что к 2028 году периферийные услуги станут доступны во всем мире. В то время как сегодня периферийные вычисления часто зависят от конкретной ситуации, ожидается, что технология станет более повсеместной и изменит способ использования Интернета, в результате чего больше абстракции и потенциальных вариантов использования граничных технологий.
Это можно увидеть в распространении продуктов для вычислений, хранения и сетевых устройств, специально разработанных для периферийных вычислений. Больше партнерских отношений с несколькими поставщиками обеспечит лучшую совместимость продуктов и гибкость на периферии. В качестве примера можно привести партнерство между AWS и Verizon, направленное на улучшение подключения к периферии.
Технологии беспроводной связи, такие как 5G и Wi-Fi 6, также повлияют на развертывание и использование периферийных устройств в ближайшие годы, предоставляя возможности виртуализации и автоматизации, которые еще предстоит изучить, такие как лучшая автономность транспортных средств и миграция рабочей нагрузки на периферию. делая беспроводные сети более гибкими и экономичными.
На этой диаграмме подробно показано, как 5G обеспечивает значительные улучшения для периферийных вычислений и базовых сетей по сравнению с возможностями 4G и LTE.
Пограничные вычисления привлекли внимание с появлением IoT и внезапным избытком данных, которые производят такие устройства. Но поскольку технологии Интернета вещей все еще находятся в зачаточном состоянии, эволюция устройств Интернета вещей также повлияет на будущее развитие периферийных вычислений.