Обработка кромок: Обработка кромок металла. | МеханикИнфо

Содержание

Обработка кромок металла. | МеханикИнфо

 

 

Для обработки кромок профильного и листового металлопроката существует много различных способов автоматических и ручных. Все зависит от технических условий, характера производства и назначения материала.

Обработка кромок производится для получения надлежащей их чистоты и точности. Кромки подготовляются под сварку, чеканку для точной пригонки деталей, для удаления слоя металла вдоль кромок в случае его повреждения при резке на ножах или автогенной резке.

 

 

Инструмент для обработки кромок.

 

Ручная обработка кромок выполняется зубилом (рис. 1) или крейцмейселем (рис. 2).

 

Форма и материал зубила.

 

Зубила, изготовленные из углеродистой и инструментальной сталей марок У7А или У8А овального или многогранного сечения представляют собой стержень, один конец которого оттягивается и затачивается. Заточенная кромка зубила называется лезвием. Второй конец зубила, который имеет форму, слегка сведенную на конус, называется головкой.

Рис. 1. Зубило:

1 — головка; 2 — стержень; 3 — лезвие.

 

Длина зубила.

 

По величине зубило должно иметь длину от 100 до 200 мм, при толщине от 8 до 20 мм и длине режущей кромки от 5 до 25 мм.

 

Длина крейцмейселя.

 

Крейцмейсель имеет длину от 150 до 200 мм, при длине режущей кромки от 2 до 15 мм.

 

Какие работы выполняют крейцмейселем?

 

Крейцмейсель предназначается для прорубания узких канавок и, так же как и зубило, состоит из стержня, лезвия и головки. Во избежание заклинивания лезвие делается шире оттянутой части стержня.

Рис. 2. Крейцмейсель:

1—головка; 2 — стержень; 3 — лезвие.

 

Как сделать зубило?

 

Рабочие должны следить за исправным состоянием головок зубил и круйцмейселя, иначе это может привести к травматизму рук. Чтобы этого не произошло, нужно правильно сделать зубило. Для этого необходимо произвести отжиг, а после опилить режущие части и головки. Угол режущей части проверяется по шаблону. Затем проводят закалку до необходимой твердости путем нагрева до 700 — 800°, с охлаждением в воде.

 

Заточка зубила.

 

Угол заточки зубила применяют для рубки чугуна и стали (твердой) в 70 — 750, для твердой бронзы до 70°, для стали средней твердости 60° и для меди и латуни 45°.

 

Для нанесения ударов при рубке применяется молоток. Молоток должен быть исправным и плотно насажен на ручку.

 

При вырубании из листов деталей, имеющих фигурные очертания, или при разрубке профильного металла прорубают крейцмейселем канавку в несколько проходов (в зависимости от толщины металла), снимая за каждый проход слой стружки толщиной от 1.5 по 2.5 мм.

Ручная обработка кромок применяется в исключительных случаях.

 

 

Подготовка (обработка) кромок под сварку

Разделка кромок металла под сварку — обработка свариваемых кромок, придание им надлежащих параметров. Данная процедура осуществляется со следующими целями: обеспечение доступа к корню шва сварочного оборудования, проварка соединяемых деталей по всей толщине материала.

Кромки по форме разделки могут отличаться:

  • соединения сварные без разделки краев деталей;
  • соединения элементов с разделкой, отбортовкой.

Разделка кромки может быть:

  • с односторонним скосом, который может выполняться для одной или обоих краев;
  • с двусторонним скосом, выполняемым аналогично для одной, обеих кромок.

Выбирая вариант разделки, рекомендуется брать в учет то, что самым экономным считается соединение сварное без выполнения скоса кромки. Если же предварительная обработка краев изделия все-таки производится, то наиболее простой считается разделка с прямым скосом К, V, Х-образная, чем U-образная. Если сравнивать с односторонней разделкой, то двусторонняя К, Х-образная разделка считается более технологичной, но осуществить такую обработку возможно только в случае наличия доступности сварочным устройством к обоим краям свариваемого металла.

Предварительная подготовка для сварки металлической поверхности

В процессе предварительной подготовки свариваемых металлических элементов производятся следующие мероприятия:

  • правка, разметка материала;
  • резка металла;
  • подготовка к соединению кромок изделия;
  • гибка металла горячим, холодным способом.

Подготовка металла может производиться ручным, механическим способами:

  • ручная обработка осуществляется на специализированных правильных плитах, выполненных из чугуна, стали. При этом используется винтовой ручной пресс, правка выполняется ударами кувалды;
  • механическая правка выполняется на листоправильных вальцах;
  • правка угловой стали осуществляется на правильном прессе;
  • обработка швеллеров, двутавровых элементов производится на ручных, механических правильных вальцах;
  • разметка материала определяет будущую фигуру изделия;
  • резка механическая металлических листов может быть прямолинейной, криволинейной. Для этого предназначены специальные ножницы роликовые, оборудованные ножами дискового типа;
  • резка заготовок из углеродистых сталей осуществляется дуговой плазменной или газокислородной резками, механическим или ручным способом;
  • резка заготовок из легированных сталей производится дуговой плазменной или флюсовой газовой резкой.

Важно! При сварке металл самой конструкции, присадочный материал должны в обязательном порядке предварительно зачищаться от различных загрязнений, конденсата, сколов, жирных, масляных пятен, ржавчины.

Присутствие на поверхности свариваемых деталей любых загрязнений способствует формированию в швах пор и шлаковых отложений, которые значительно ухудшают качество, прочность соединения.

Предварительная подготовка деталей

Предварительная разделка кромок под сварку соединяемых элементов осуществляется для обеспечения максимальной проварки основного металла. Для изделий толщиной свыше 5 мм делается скос свариваемых краев. Угол разделки кромок может составлять от 70 до 90 градусов.

Способы выполнения скосов краев металла

  • Выполнение скоса пневматическим, ручным зубилом. Это наиболее грубая с низкой производительностью методика, в результате которой края получаются недостаточно ровные.
  • Обработка на специализированном оборудовании: фрезерные, кромкострогальные станки. В данном случае скосы получаются более чистыми, ровными.
  • Самый экономичный вариант получения скоса — это ручная, механизированная кислородная резка, после которой обязательно нужно убрать шлаковые отложения при помощи металлической щетки или зубила.

Важно не забывать про очистку кромок, чтобы не допустить наличия неметаллических компонентов в сварочном шве и некачественного провара.

В процессе сборки элементов конструкции под сварку обязательно нужно контролировать правильное расположение соединяемых кромок по отношению друг к другу, то есть исключить возможные перекосы, выдержать необходимые зазоры и прочее.

Рекомендации специалистов

  • Чтобы в период выполнения сварочных работ не нарушалось положение деталей, размеры зазоров между кромками, необходимо их предварительно прихватить сваркой, то есть соединить в нескольких точках.
  • Длину прихваток, промежутки между ними нужно определять в зависимости от длины основного сварного шва, толщины соединяемого материала. Например, прихватка тонких изделий, которые будут соединяться короткими швами, не должна быть больше 5 мм, а для толстых изделий, которые планируется соединять довольно длинными швами, прихватки выполняются на расстоянии до 50 см между собой и быть длиной до 3 см.

Важно понимать! При соединении металлических образцов значительными по длине сварными швами важно соблюдать порядок постановки прихваток.

Обработка кромок. Кромкорезы ТРУМПФ

Иллюстрации

 

Назначение, принцип действия, преимущества, описание моделей.

Прочность и долговечность металлоконструкций в значительной мере определяется качеством сварных соединений. Ни одна из современных автоматизированных технологий сварки не обеспечивает прочного сварного шва при некачественной подготовке кромок.

Подготовка свариваемых кромок является трудоемкой операцией, зачастую она требует больше времени и затрат, чем сама сварка; а при производстве сварных соединений высшей категории ответственности эта проблема выходит на первый план уже на стадии проектирования сварной конструкции.

Истины, изложенные выше, были положены фирмой TRUMPF в основу создания уникальных инструментов для подготовки кромок заготовок под сварку(кромкорезов). В ряду элитных инструментов ТРУМПФ кромкорезы занимают особое положение — это чрезвычайно маневренный ручной инструмент, технологически совершенный как первоклассный станок — недаром они удерживают свою позицию «бестселлера» на европейском рынке с 1963г.

Наряду с достижением совершенного качества шва при разработке кромкорезов ТРУМПФ были поставлены три принципиальные задачи:


— избавиться от необходимости транспортировки на станок громоздких тяжелых заготовок;

— не изменять структуры обрабатываемого материала;

— исключить загрязнение среды вредными веществами, как, например, при шлифовке корродированных материалов или материалов с покрытием, которая сопровождается выбросами искр, газов, дыма и т.п.

Эти сложные задачи решаются в результате реализации уникального принципа долбежного резца. Четырехгранный инструмент из специальной легированной стали для холодной обработки ход за ходом срезает стружку с края заготовки. Таким образом однородные, без окалины и металлически чистые K, V, X,Y — образные кромки листового материала могут быть подготовлены надежно, быстро и аккуратно.

Инструменты ТРУМПФ серии TKF предназначены для подготовки кромок заготовок под газовую и электрическую сварку. Существует четыре модели инструмента для снятия фаски с заготовок из различных металлов — алюминия, «черных» металлов, хромированной стали и других высокопрочных материалов.
Они подходят для подготовки кромок под сварку на плоских листах, заготовках со сгибами и трубах. Кромкорезы ТРУМПФ поставляются как с электро-, так и с пневмоприводом. Ниже мы приводим краткое описание основных технических характеристик кромкорезов ТРУМПФ.

TKF 700 — предназначен для обработки листов толщиной до 20 мм, максимальная длина кромки — 7мм . Данный инструмент поставляется с режущей головкой имеющей фиксированный угол фаски. Существуют три быстросменные головки для снятия фасок под углом 30;37,5;45 градусов соответственно. Этот вариант инструмента представляет собой запатентованнные специальные виброножницы для выполнения обдирочной и послойной резки за одну рабочую операцию. Черновая и чистовая обработка совершаются за один рабочий ход ножа. Для обработки малогабаритных деталей этот инструмент может быть установлен в настольную рабочую станцию.

Важным преимуществом этого инструмента является его легкий вес — всего 5,5 кг.

TKF 104 — более мощная версия кромкореза, он подходит для обработки листов толщиной от 3 до 25мм, максимальная длина кромки — 11мм. Для обработки заготовок из высокопрочной стали (сплавы с содежанием титана) могут быть установлены специальные резаки, срок службы которых значительно продлен. Как и TKF 700, TKF 104 может быть поставлен с инструментальной головкой для снятия фаски под углом в 300, 37,50 или 450.

TKF 1500 — универсальная модель. Угол фаски плавно регулируется в диапазоне от 200 до 550. Этим инструментом можно обрабатывать листы практически неограниченной толщины — от 3 до 160 мм; он подходит как для плоских заготовок, так и для труб , причем контур кромки также может быть любым (минимальный радиус для криволинейных контуров всего 55мм).

TKF 1500 PLUS — усовершенствованная модель TKF 1500. оснащеная коробкой передач для оптимальных условий обработки высокоуглеродистых и нержавеющих сталей.
Благодаря своей конструкции инструменты ТРУМПФ для подготовки сварных швов фиксируются на заготовке «мертвой хваткой» в любой точке кромки. А для поступательного перемещения достаточно нажатия руки оператора, причем снимать фаску можно в направлении вперед и назад, начать и закончить обработку можно в любом месте на кромке листа. Возможно установить инструмент в «нормальном» положении (инструментальная рама под инструментом) или в инвертированном (инструментальная рама над инструментом). Это облегчает обработку при подготовке кромок под Х и К-образные сварные соединения.

Только подготовленные в соответствии со стандартами гладкие металлические кромки обеспечивают высокое качество сварных швов. Зачастую в монтажных условиях нет возможности должным образом подготовить кромки, поскольку даже черновая обработка вручную — это чересчур трудоемкая операция, а обработка на станке — очень дорогостоящая из-за расхода электроэнергии и стоимости транспорта.

Поэтому при сложных условиях сборки металлоконструкций или, например, при прокладке трубопроводов в «полевых» условиях, альтернативы инструментам ТРУМПФ для подготовки сварных швов просто не существует.

За счет высокой износостойкости резца, длительного срока службы самого инструмента (10-12 лет) и отсутствия затрат на транспортировку громоздких заготовок себестоимость и трудоемкость сварочных работ при применении кромкорезов ТРУМПФ значительно снижаются.


__________________
1 TRUMPF GmbH , Германия, занимает ведущее место в мире среди изготовителей листообрабатывающего оборудования. Эта фирма разрабатывает, конструирует и изготавливает станки и установки, обрабатывающие листовой материал методами вырубки, высечки, прессового формообразования, лазерного раскроя, координатной гибки, гидроабразивной резки, лазерной сварки и упрочнения поверхности, керновой и лазерной гравировки.
Швейцарская фирма TRUMPF Gruesch AG — самостоятельное дочернее предприятие в составе группы ТРУМПФ с 1934года разрабатывает конструкции и изготавливает индустриальные электро- и пневмоинструменты для резки, высечки, соединения листовых материалов и для подготовки кромок под сварку.

Обработка кромок — это… Что такое Обработка кромок?

  • Обработка металлов резанием —         технологические процессы обработки металлов путём снятия стружки, осуществляемые режущими инструментами на металлорежущих станках (См. Металлорежущий станок) с целью придания деталям заданных форм, размеров и качества поверхностных слоев …   Большая советская энциклопедия

  • Плазменная обработка —         обработка материалов низкотемпературной плазмой (См. Плазма), генерируемой дуговыми или высокочастотными Плазматронами. При П. о. изменяется форма, размеры, структура обрабатываемого материала или состояние его поверхности. П. о. включает …   Большая советская энциклопедия

  • Магнитно-абразивная обработка — (МАО) (англ. magnetic abrasive machining, нем. Magnetschleifbearbeitung)  абразивная обработка, осуществляемая при движении заготовки и абразивных зерен относительно друг друга в магнитном поле (согласно ГОСТ 23505 79 «Обработка абразивная.… …   Википедия

  • Повреждение углов и кромок гипсокартонного листа — Повреждение углов и кромок гипсокартонного листа – отбитости (вмятины) углов и кромок совместно с картоном или только одного гипсового сердечника. [ГОСТ 6266 97] Рубрика термина: Гипс Рубрики энциклопедии: Абразивное оборудование, Абразивы …   Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов

  • абразивная обработка — механическая обработка деталей из металла, дерева, стекла, пластмассы, кожи и других материалов абразивным инструментом на станках или вручную. Абразивный инструмент изготовляют из твёрдых горных пород и минералов: природных – алмаз, корунд,… …   Энциклопедия техники

  • Вибрационная обработка —         метод механической или химико механической обработки деталей и заготовок путём сглаживания микронеровностей и съёма частиц материала с обрабатываемой поверхности частицами абразивной среды, совершающей колебания (в диапазоне частот 10 мгц …   Большая советская энциклопедия

  • Разделка кромок — – придание кромкам, подлежащим сварке, необходимой формы. [ГОСТ 2601 84] Рубрика термина: Сварка Рубрики энциклопедии: Абразивное оборудование, Абразивы, Автодороги, Автотехника …   Энциклопедия терминов, определений и пояснений строительных материалов

  • проходная втулка — В местах прохода проводов через перегородки или стенки отсеков (панелей) должны предусматриваться меры, исключающие повреждения их изоляции (обработка кромок отверстий, применение проходных втулок). [ГОСТ Р 51732 2001] Отверстия в металлических… …   Справочник технического переводчика

  • подрезка бумаги — Обработка листовой бумаги или картона резанием для создания двух взаимно перпендикулярных, «верных», сторон и придания печатным листам точных размеров. Подрезку проводят на одноножевых бумагорезальных машинах с четырех, а при хорошем качестве… …   Краткий толковый словарь по полиграфии

  • snip-id-9182: Технические спецификации на виды работ при строительстве, реконструкции и ремонте автомобильных дорог и искусственных сооружений на них — Терминология snip id 9182: Технические спецификации на виды работ при строительстве, реконструкции и ремонте автомобильных дорог и искусственных сооружений на них: 3. Автогудронатор. Используется при укреплении асфальтобетонного гранулята… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • Обработка кромок — Энциклопедия по машиностроению XXL

    Стыковое соединение во многих случаях является наиболее простым и надежным. Его следует применять везде, где допускает конструкция изделия. В зависимости от толщины соединяемых элементов соединение выполняют с обработкой или без обработки кромок, с подваркой и без подварки с другой стороны рис. 3.3.  [c.56]

    При малых толщинах обработка кромок не обязательна, а при средних и больших толщинах она необходима по условиям образования шва на всей толщине деталей. Автоматическая сварка под флюсом позволяет увеличивать предельные толщины листов, свариваемых без обработки кромок, примерно в два раза, а угол скоса кромок уменьшить до 30…35° (на рис. 3.3 показаны швы, выполняемые при ручной сварке).  [c.56]


    Оценивая нахлесточные соединения, отметим, что по форме и расходу материала они уступают стыковым соединениям, но не требуют обработки кромок.  [c.62]

    Когда применяют механическую обработку кромок на стайках  [c.51]

    Коэффициент расхода большого отверстия колеблется в широких пределах вследствие многочисленности факторов, влияющих на его значение (размеры и форма отверстия, напор, условия подхода, несовершенство и неполнота сжатия, характер обработки кромок отверстия и т. д.). В табл. 5.1 приведены данные о коэффициентах расхода жидкости при истечении через большие отверстия, обобщенные и рекомендованные Н. Н. Павловским для предварительных расчетов.  [c.131]

    По форме обработки кромок свариваемых листов стыковые швы (фиг. 230) разделяются  [c.95]

    Грубые риски, малые радиусы переходов, плохая обработка кромок особенно опасны для конструкций из высокопрочных  [c.118]

    При несоблюдении этих указаний резко повышается трудоемкость изготовления сварных заготовок из-за увеличения количества сварных швов, гибочных работ, профильной вырезки материала, дополнительной механической обработки кромок и ряда других операций, связанных с воспроизводством конструктивных форм, характерных для других способов изготовления деталей машин.  [c.534]

    Фиг. 508. Обработка кромок заготовки до сварки.
    Обработка кромок огневая 5 — 532  [c.117]

    Обработка кромок огневая автоматическая— Оборудование 5 — 532  [c.117]

    Обработка кромок сваркой 5 — 532  [c.117]

    Обработка кромок — Оборудование 5 — 530  [c.281]

    Высокая тепловая мощность атомно-водородного пламени повыщает жидкотекучесть расплавленного металла и создаёт некоторые затруднения при сварке стыковых швов без подкладок или при неточной обработке кромок. В иностранной практике (США) применяется сварка на подкладках, обеспечивающая равномерное проплавление шва и повышенную скорость процесса. Для улучшения качества металла шва применяется сварка в зажимах с подводом водорода также со стороны вершины шва.  [c.320]

    Заграничными фирмами выпускаются полуавтоматы, снабжённые несколькими резаками, которые могут располагаться в различных положениях. Эти машины назначаются для обработки кромок листов, подготовляемых к сварке.  [c.418]

    При обработке металла для деталей сварных конструкций выполняются следующие операции правка прокатной стали, разметка, наметка, резка, обработка кромок и для изогнутых элементов—горячая или холодная гибка.  [c.455]


    Большое значение имеют правка металла и обработка кромок, так как качественное соединение деталей сварных конструкций мо-  [c.455]

    Подготовка к обработке кромок под сварку производится механическим путём на кромкострогальных, продольно-строгальных и карусельных станках.  [c.457]

    Различные методы удаления заусенцев применяют и в конце технологического процесса. Большое распространение получили механические методы, особенно с использованием ручного механизированного инструмента фрезерных нли абразивных головок, металлических щеток, шлифовальных кругов, ленточных шлифовальных установок. Для удаления заусенцев, получения фасок и переходных поверхностей используют также металлорежущие станки (рис. 6.109). Фаски на деталях типа тел вращения протачивают на станках токарной группы (рис. 6.109, а), а на деталях в виде корпусов, плат, планок — на фрезерных станках (рис. 6.109,6). Целесообразно использование специального режущего инструмента — фасонных фрез. Широко используют станки сверлильнорасточной группы (рис. 6.109, б). Фаски на выходе отверстий получают специальными зенковками или обычными сверлами. Производительную обработку кромок деталей проводят на протяжных станках (рис. 6.109, г). Протяжки выполняют по форме обрабатываемых граней, расположенных на наружных или внутренних поверхностях. Используют зуборезные станки (рис. 6.109, д) для снятия заусенцев и получения фасок методом огибания (например, на шлицевых валах).  [c.380]

    На стадии рабочего проектирования конструктивное оформление сварных соединений прораоатывается более детально. На чертежах указывают характер обработки кромок, допуски на размер с уче-  [c.7]

    Литые, кованые и штампованные заготовки обычно поступают на сварку в готоном виде, не требующем дополнительных операций. По-другому обстоит дело с деталями из проката. После подбора металла по размерам и маркам стали приходится выполнять следующие операции правку, разметку, резку, обработку кромок, гиб-ку и очистку под сварку.  [c.32]

    Резка и обработка кромок. Резка деталей с нрямолнпейпымн кромками из листов толщиной до 40 мм, как правило, производится па гильотинных ножницах (рис. 3.6, а). Разрезаемый лист 2 заводится между нижним I и верхним 4 ножами до упора 5, заж.нмается прижимом 3. Верхний нож, нажимая на лист, производит скалывание. Погрешность размера обычно составляет (2…3) мм при резке по разметке и (1,5…2,5) мм при резке но упору. Прямой рез со ско-  [c.36]

    Заготовительное производство включает и11полпенис onepaiuin механической и термической резки листового и профильного проката, обработки кромок под сварку, гибки, Эльцовки, сверле Н Я или пробивки отверстий, штамповки заготовок. При выполнении  [c.169]

    Если не для всех элементов детали, выполняемой гибкой из листового материала, форма и размеры определены, то на чертеже помещают частичную или полную ее развертку, ныполпенную по ГОСТ 2.109—73. Над изображением развертки помещают надпись Развертка. На чертеже развертки наносят все размеры для разметки контура на листовом материале, для обрезки, обработки кромок, сверления и пробивания 01верстий, а также размеры, опреде-лякицие линии сгиба и технологические сведения о соединении стыкующихся сторон (сварка, пайка и т. д.), покрытии и т. д.  [c.109]

    Возможны два основных варианта подготовки кромок под сварк. В первом сллчае разделка выполняется параллельно нормали оболочки, и сварные швы расположены в направлении ее толщины (см. рис. 3.56,а), во втором — без обработки кромок (рис. 3.56,6), что существенно снижает трудоемкость подготовительных работ. В последнем слл чае швы расположены под некоторым изменяющимся от сегмента к сегменту углом ф к нормали рассматриваемой оболочки.  [c.189]

    Все типы стыковых бесскосных соединений экономически выгодны, так как для них не нужна предварительная механическая или газоплазменная обработка кромок и для сварки требуется минимальное количество напла . ленного металла. Новейший спо-  [c.452]

    Если для обеспечения качества сварных заготовок необходима предварительная механическая обработка кромок, то она должна бьтть выполнена так, как показано на фиг. 508, а — в.  [c.538]

    В промышленности США машины для резки нашли особенное применение для массовой вырезки деталей из листа по шаблону и для обработки кромок листов под сварку. Крупнейшие фирмы США (Линде и др.) выпускают машины как для прямолинейной резки, так и фигурной. Характерной особенностью многих американских машин является их многопла-менность.  [c.419]


    Обработка кромок. Для получения качественного сварного шва при соединениях встык, в угол и втавр кромки свариваемых деталей долисны быть соответственно подготовлены.  [c.457]

    Для листовой стали толщиной 40—200 мм обработка кромок кислородно-ацетиленовой резкой является наиболее простым, быстрым и дещёвым способом и, кроме того, единственно возможным в производственных условиях при обработке кромок криволинейного очертания.  [c.458]


    Какие существуют типы кромок стекла и их особенности

    Обработка кромок – один из важных моментов, которые стоит учитывать при работе со стеклом. Для начала нужно определить, что такое кромка. Это край стеклянной заготовки или готового изделия. За счет шлифовки и полировки изделие становится эстетичным, а также приобретает защиты от трещин, сколов, что повышает степень его безопасности при эксплуатации. Тип обработки зависит от того, где и как будет использоваться материал. Для создания межкомнатных дверей необходима дополнительная обработка, так как стекло монтируется внутрь изделия. Для кухонных фасадов, где не исключен контакт со стеклянной поверхностью, рекомендуется обезопасить кромку.

    Зачем нужна обработка кромки

    Работа со стеклом требует внимательности от мастера. Для создания изделий высокого качества, недостаточно просто нарезать материалы с заданным размером. Он нуждается в дальнейшей шлифовке и полировке.

    Кромирование производится чтобы:

    • Продлить срок эксплуатации стеклянного полотна, предотвратить трещины и сколы.
    • Обезопасить мастеров и покупателей от случайных травм об острые участки.
    • Придать стеклянному изделию эстетичности.

    При работе с закаленным стеклом, обязательно выполняется кромирование. Закаливание происходит только после шлифрования/полирования краев, создания необходимых отверстий и вырезов в поверхности. Также чтобы предотвратить лопание заготовки, осуществляется зенкование.

    Кромирование стекла — виды

    Существует несколько способов, которые отличаются по сложности исполнения, а также качеству полученного результата.

    Рассмотрим, какие бывают кромки и способы их обработки:

    • Шлифовка. Процесс шлифовки осуществляется специальными шлифовальными станками. Возможно создание прямой или криволинейной кромки. Поверхность становится шероховатой, матовой, полностью безопасной. В ходе шлифовки используются абразивные материалы.
    • Техническая шлифовка. Осуществляется притупление острых краев, в результате чего они становятся безопасными. В работе не требуется большой опыт, усилия, используются простые инструменты.
    • Полировка. Для полировки используются мягкие волокна. После процедуры края отличаются гладкостью, прозрачностью, поверхность становится эстетичным. Перед закалкой, изделие обязательно полируется, так как после изменить полотно уже нельзя.
    • Фацет. Художественная обработка, при которой происходит срез краев под заданным углом. Различают криволинейный, прямолинейный, двухсторонний фацет.

    Полированная еврокромка применяется при изготовлении мебели, перегородок, дверей. Стеклянные поверхности обрабатываются для создания торгового оборудования, мебельных гарнитуров, в ходе оформления выставочных стендах, а также там, где дизайнеры используют стекло с незакрытой кромкой.

    Резка гипсокартона и обработка кромки своими руками: проблемы и трудности

    Редко можно встретить поверхность, которую удавалось бы обшить гипсокартоном без нарезания листов. Эта процедура связана с двумя основными трудностями: раскройка и обработка кромок. В этой статье мы подробно разберем обе проблемы.

    Инструменты для резки гипсокартона

    В арсенале каждого строителя имеется целый перечень инструментов, которые подойдут для раскройки листового материала. Каждый из них можно использовать в определенных условиях.


    Гипсокартон состоит из двух слоев плотного картона, который перекрывает лист с двух сторон. Внутри находится гипсовый сердечник, который крошится и выделяет большое количество пыли при использовании электроинструмента. По этой причине при работе с ГКЛ предпочтительна ручная обработка.


    1. Строительный нож – наиболее универсальный инструмента для резки гипсокартона, работа ножом не создает большого количества гипсовой пыли. При этом фигурный и изогнутый рез делать с его помощью достаточно сложно.
    2. Болгарка редко используется для нарезания гипсокартона из-за образования в процессе работы большого количества пыли. Инструмент применим при создании отверстий в листах.
    3. Ножовка используется для создания прямоугольных отверстий в листах гипсокартона. Для раскройки по длинному краю подходит плохо, так как кромка получается неровной с большим количеством зазубрин.
    4. Электролобзик применяют для фигурного реза листов гипсокартона. В процессе работы образуется большое количество пыли. Для раскройки ГКЛ используют пилку по металлу с мелким зубом.

    Как резать гипсокартон ножом?

    Сначала на листе отмечают линию реза, разметку делают на обратной стороне. Ножом надо разрезать не весь лист, а только верхний слой картона, начинать лучше с обратной стороны листа – там слой картона наиболее плотный. Разрез осуществляют по линейке. Затем лист смещают на край стола, чтобы меньшая часть свешивалась.


    Разметку рекомендуется наносить карандашом, линии маркера могут просвечивать через слой шпаклевки в некоторых местах.


    На свисающую часть листа нажимают, чтобы надломить гипсовый сердечник. После этого ножом прорезают картон с обратной стороны.

    Прямоугольные отверстия в гипсокартоне

    Для вырезания отверстий используют ножовку. На листе карандашом отмечают прямоугольник. В углу прямоугольника дрелью делают отверстие, чтобы в него могла пролезть ножовка. Пилу держат перпендикулярно плоскости листа.

    Если прямоугольное отверстие находится с края листа, то горизонтальный срез делают пилой, а вертикальный — ножом. Затем лист в этом месте просто отламывают.

    Обработка кромки

    Для стыковки соседних листов на гипсокартоне предусмотрены заводские кромки. При резке листов эти части утрачиваются. Чтобы правильно состыковать листы, нужно обработать обрезные кромки. Делать эту процедуру лучше до того, как листы прикрепляют к каркасу.

    Работа с кромочным рубанком позволяет получить оптимальный угол стыка листов ГКЛ.


    При обработке кромок новички допускают много ошибок, в результате в местах стыков могут появляться трещины. К распространенным ошибкам относится формирование кромок после закрепления листов на каркасе и использования строительного ножа вместо кромочного рубанка. Подробнее про ошибки при работе с гиспокартоном читайте в статье «10 ошибок при монтаже гипсокартона».


    Кромки листов должны иметь фаску под углом 22,5 градуса, так на стыке между двумя листами получится угол 45 градусов. Точного угла можно добиться с помощью кромочного рубанка.

    После монтажа листов на каркас, стыки заделывают шпаклевкой. О том, как правильно выполнить эту операцию читайте в статье «Заделка швов между листами гипсокартона: пошаговая инструкция».

    Что такое Edge Processing?

    Часть 12 передачи данных для промышленного Интернета вещей

    Пограничная обработка относится к выполнению агрегации, манипулирования данными, уменьшению пропускной способности и другой логике непосредственно на датчике или устройстве IoT. Идея состоит в том, чтобы максимально приблизить базовые вычисления к физической системе, сделав устройство IoT максимально «умным».

    Это способ использовать всю свободную вычислительную мощность устройства IoT? Частично.Чем больше работы может выполнить устройство для подготовки данных к облаку, тем меньше работы нужно облаку. Устройство может преобразовывать свою информацию в естественный формат для облачного сервера и может реализовывать соответствующие протоколы связи. Однако есть еще кое-что.

    Фильтр данных

    Пограничная обработка означает, что вам не нужно отправлять все данные в облако. Устройство IoT может само выполнять некоторые действия. Он не может полагаться на облачный сервер для реализации алгоритма управления, который должен был бы пережить сбой подключения к Интернету.Следовательно, нет необходимости отправлять в облако все необработанные данные, подаваемые этому алгоритму.

    Возьмем немного надуманный пример. Вам нужно иметь возможность видеть текущую мощность компрессора в вашем умном холодильнике на своем мобильном телефоне? Возможно нет. Возможно, вы захотите узнать, работает ли компрессор постоянно — это, вероятно, указывает на то, что вы оставили дверь приоткрытой. Но на самом деле, вам даже не нужно этого знать. Ваш холодильник должен распознавать, что компрессор работает постоянно, и сам решать, что дверца приоткрыта.Вам нужно только знать последнюю часть информации, дверь приоткрыта, что на два шага дальше от необработанного ввода, который ее производит.

    Конфиденциальность

    Это имеет значение для конфиденциальности и информационной безопасности. Если вы не отправляете информацию в Интернет, вы не раскрываете ее. Чем больше обработки вы можете сделать на устройстве, тем меньше вам нужно передавать в Интернет. Это может быть не так уж важно для холодильника, но имеет большое значение, когда устройство представляет собой вышку сотовой связи, муниципальную насосную станцию ​​или промышленный процесс.

    Полоса пропускания

    Пограничная обработка также влияет на пропускную способность сети. Если устройство может выполнить некоторую тяжелую работу до того, как оно передаст свою информацию, у него есть возможность уменьшить объем данных, которые оно производит. Это может быть что-то простое, например применение зоны нечувствительности к значению, поступающему от аналого-цифрового преобразователя, или что-то сложное, например обнаружение движения на изображении. В случае мертвой зоны устройство уменьшает полосу пропускания просто за счет того, что не передает каждый небольшой джиттер от аналого-цифрового преобразователя.В случае обнаружения движения устройство может не отправлять необработанные изображения в облако, а вместо этого просто отправлять индикацию того, было ли обнаружено движение. Вместо того, чтобы требовать широкополосного подключения, устройство может использовать сотовую связь и никогда не приближаться к своей месячной квоте данных.

    Протокол данных

    Есть только одна вещь, на которую стоит обратить внимание. В нашем примере с обнаружением движения устройство, вероятно, хочет отправить один кадр изображения в облако при обнаружении движения.Это не может быть представлено в виде простого числа. Как правило, протокол, используемый для связи с облачным сервером, должен быть достаточно богатым, чтобы принимать обработанные данные, которые устройство хочет произвести. Это не включает большинство промышленных протоколов, таких как Modbus, но подходит для большинства протоколов на основе REST , а также протоколов более высокого уровня, таких как OPC UA и MQTT .

    Продолжить чтение или вернуться к Содержание

    Обзор пограничных вычислений

    : обработка IoT на периферии

    Пограничные вычисления (или пограничная обработка IoT) означает выполнение действий с данными как можно ближе к источнику, а не в центральном, удаленном центре обработки данных, чтобы уменьшить задержку и пропускную способность. использовать.Выводя вычисления на периферию сети, предприятия либо фильтруют/агрегируют необработанные данные, чтобы уменьшить объем, который необходимо передать по сети, либо запускают аналитику на месте, чтобы немедленно получить важную информацию. Обе эти стратегии помогают уменьшить или устранить задержку, присущую передаче данных на большие расстояния.

    Пограничные вычисления, иногда называемые периферийной обработкой IoT, перемещают вычислительную мощность ближе к источникам данных, а не в удаленный центр обработки данных, чтобы уменьшить задержку и потребление полосы пропускания.

    Почему граничные вычисления так важны?

    Пограничные вычисления важны, поскольку они повышают скорость и эффективность реагирования предприятий на информацию. Рассмотрим анализ данных датчиков, генерируемых на удаленном оборудовании, для контроля состояния оборудования. Этот тип среды «Промышленный Интернет вещей» (IIoT) может создавать тысячи или миллионы точек данных в секунду. Без обработки на периферии для фильтрации данных передача всех необработанных данных в удаленный центр обработки данных может быть слишком медленной и нецелесообразной, особенно если сетевое подключение имеет медленную/нестабильную пропускную способность.В некоторых случаях предприятия, не имеющие возможностей периферийных вычислений, собирают данные на носителях и физически доставляют их на грузовиках в центр обработки данных. Это добавляет очевидную задержку, которая может привести к пропуску сигналов о том, что оборудование необходимо отремонтировать или заменить немедленно. Благодаря граничным вычислениям большая часть этого процесса может происходить рядом с датчиками, что значительно снижает задержки и/или требования к пропускной способности для бизнеса.

    Пограничные вычисления не всегда являются очевидным решением, поскольку у них есть проблемы, которые необходимо решить бизнесу.Одним из распространенных ограничений является ограниченное физическое пространство. Мобильные источники данных, такие как транспортные средства, не имеют достаточно места для компьютерного оборудования, а изолированные объекты, такие как нефтяные скважины, не имеют необходимой инфраструктуры для работы серверов. Чтобы преодолеть ограничения по пространству, предприятия могут использовать подход к периферийным вычислениям, в котором используются специализированные аппаратные серверы, предназначенные для ограниченного пространства и суровых, незащищенных мест. Одним из недостатков этой стратегии является меньшая вычислительная мощность компьютеров.Это означает, что программное обеспечение, обрабатывающее данные, должно быть оптимизировано для маломощных компьютеров.

    Еще одной проблемой является безопасность данных, которая относится как к обрабатываемым, так и к передаваемым данным. Как программное, так и аппаратное обеспечение должны иметь встроенные функции безопасности, несмотря на ограничение вычислительной мощности.

    Технологии, предназначенные для периферийных вычислений, привлекают все больше внимания из-за роста IIoT. Программное обеспечение, оптимизированное для периферии, такое как платформа вычислений в памяти Hazelcast, обеспечивает легкое, эффективное и безопасное развертывание на компьютерных серверах любого размера для работы с широким спектром приложений для граничных вычислений.

    Как связаны Интернет вещей и граничные вычисления?

    Пограничные вычисления часто подразумевают среду Интернета вещей, поскольку данные Интернета вещей обычно создаются в удаленном месте вдали от центрального центра обработки данных. По мере того, как за последнее десятилетие резко увеличивалось количество умных, подключенных к Интернету вещей, росла и пропускная способность, которую они используют. Развернув возможности обработки периферийных устройств Интернета вещей рядом с датчиками и устройствами, предприятия могут быстрее реагировать на новые данные.

    Однако его не всегда нужно применять к средам IoT.В некоторых случаях вся обработка (особенно аналитика) выполняется рядом с источником данных, поэтому нет необходимости передавать данные через Интернет в центр обработки данных. Даже без подключения к Интернету сохраняются такие проблемы, как ограничение пространства, ограничения вычислительной мощности и требования безопасности.

    Каковы преимущества?

    В дополнение к уменьшенной задержке, которая обеспечивает более оперативную аналитику, граничные вычисления могут облегчить некоторые проблемы, связанные с безопасностью и конфиденциальностью данных.Распределяя вычислительную мощность по удаленным узлам, предприятия могут снизить влияние централизованного хранения всех данных. Он также предоставляет меньше данных, передаваемых через Интернет. А в некоторых регулируемых отраслях предприятия могут соблюдать правила соблюдения и конфиденциальности, не передавая конфиденциальные данные через границы.

    Еще одним важным преимуществом для бизнеса является то, что периферийные вычисления могут привести к экономии средств за счет снижения пропускной способности. Обрабатывая данные на периферии, организация может быть уверена, что платит только за передачу и хранение необходимых ценных данных, просто отбрасывая малоценные данные.

     

    Связанные темы

    Потоковая обработка Потоковая обработка в реальном времени Распределенные вычисления Вычисления в памяти

    Дополнительное чтение

    Обработка потоков Интернета вещей

    IoT — демонстрация автомобиля с периферийным подключением

    5G и включение IoT Edge Processing

    Hazelcast упрощает потоковую передачу для чрезвычайно быстрой обработки событий в IoT, периферийных и облачных средах

    Что такое граничные вычисления и почему это важно?

    Пограничные вычисления меняют способы обработки, обработки и доставки данных с миллионов устройств по всему миру.Взрывной рост устройств, подключенных к Интернету — IoT — наряду с новыми приложениями, требующими вычислительной мощности в реальном времени, продолжает стимулировать системы граничных вычислений.

    Более быстрые сетевые технологии, такие как беспроводная связь 5G, позволяют периферийным вычислительным системам ускорить создание или поддержку приложений в реальном времени, таких как обработка видео и аналитика, беспилотные автомобили, искусственный интеллект и робототехника, и это лишь некоторые из них. .

    В то время как первоначальные цели периферийных вычислений заключались в снижении затрат на полосу пропускания для передачи данных на большие расстояния из-за роста объема данных, генерируемых IoT, рост числа приложений реального времени, которым требуется обработка на периферии, продвигает технологию вперед.

    Что такое граничные вычисления?

    Gartner определяет граничные вычисления как «часть топологии распределенных вычислений, в которой обработка информации расположена близко к периферии, где вещи и люди производят или потребляют эту информацию».

    На базовом уровне периферийные вычисления приближают вычисления и хранение данных к устройствам, на которых они собираются, вместо того, чтобы полагаться на центральное расположение, которое может находиться за тысячи километров. Это сделано для того, чтобы данные, особенно данные в реальном времени, не подвергались проблемам с задержкой, которые могут повлиять на производительность приложения.Кроме того, компании могут сэкономить деньги, выполняя обработку локально, уменьшая объем данных, которые необходимо обрабатывать централизованно или в облаке.

    Пограничные вычисления были разработаны в связи с экспоненциальным ростом устройств IoT, которые подключаются к Интернету либо для получения информации из облака, либо для доставки данных обратно в облако. И многие устройства IoT генерируют огромные объемы данных в ходе своей работы.

    Подумайте об устройствах, которые контролируют производственное оборудование в заводских цехах, или о видеокамере, подключенной к Интернету, которая отправляет кадры в реальном времени из удаленного офиса.В то время как одно устройство, производящее данные, может довольно легко передавать их по сети, проблемы возникают, когда количество устройств, одновременно передающих данные, растет. Вместо одной видеокамеры, транслирующей живые кадры, умножьте это на сотни или тысячи устройств. Из-за задержки пострадает не только качество, но и затраты на пропускную способность могут быть огромными.

    Оборудование и услуги для периферийных вычислений помогают решить эту проблему, являясь локальным источником обработки и хранения для многих из этих систем.Пограничный шлюз, например, может обрабатывать данные с пограничного устройства, а затем отправлять только соответствующие данные обратно через облако, уменьшая потребность в пропускной способности. Или он может отправлять данные обратно на пограничное устройство в случае необходимости приложения в реальном времени. (См. также: Пограничные шлюзы — это гибкие и надежные средства реализации Интернета вещей.)

    Эти пограничные устройства могут включать в себя множество различных элементов, таких как датчик Интернета вещей, ноутбук сотрудника, его новейший смартфон, камеру видеонаблюдения или даже микроволновую печь, подключенную к Интернету. в комнате отдыха офиса.Сами пограничные шлюзы считаются пограничными устройствами в инфраструктуре пограничных вычислений.

    Сетевой мир / IDG

    Как работают граничные вычисления.

    Сценарии использования периферийных вычислений

    Существует столько же различных вариантов использования периферийных вычислений, сколько и пользователей — расположение у всех будет разным, — но несколько отраслей были особенно в авангарде граничных вычислений. Производители и тяжелая промышленность используют периферийное оборудование в качестве инструмента для приложений, не допускающих задержек, сохраняя вычислительную мощность для таких вещей, как автоматическая координация тяжелого оборудования на заводе рядом с тем местом, где это необходимо.Периферия также предоставляет этим компаниям возможность интегрировать приложения IoT, такие как профилактическое обслуживание, рядом с машинами. Точно так же сельскохозяйственные пользователи могут использовать граничные вычисления в качестве уровня сбора данных с широкого спектра подключенных устройств, включая датчики почвы и температуры, комбайны и тракторы и многое другое. (Подробнее об IoT на ферме: дроны и датчики для повышения урожайности)

    Аппаратное обеспечение, необходимое для разных типов развертывания, будет существенно различаться. Промышленные пользователи, например, будут уделять первостепенное внимание надежности и малой задержке, требуя защищенных граничных узлов, которые могут работать в суровых условиях заводского цеха, и выделенных каналов связи (частные 5G, выделенные сети Wi-Fi или даже проводные соединения). ) для достижения своих целей.Подключенным пользователям сельского хозяйства, напротив, по-прежнему потребуется защищенное периферийное устройство, чтобы справляться с развертыванием на открытом воздухе, но часть подключения может выглядеть совсем по-другому — малая задержка может по-прежнему быть требованием для координации движения тяжелого оборудования, но датчики окружающей среды, вероятно, потребуются. чтобы иметь как более широкий диапазон, так и более низкие требования к данным — соединение LP-WAN, Sigfox или подобное может быть лучшим выбором.

    Другие варианты использования представляют совершенно иные проблемы. Розничные продавцы могут использовать граничные узлы в качестве центра обмена информацией в магазине для множества различных функций, связывая данные о точках продаж с целевыми рекламными акциями, отслеживая посещаемость и многое другое для единого приложения для управления магазином.Элемент подключения здесь может быть простым — внутренний Wi-Fi для каждого устройства — или более сложным, с Bluetooth или другим подключением с низким энергопотреблением, обслуживающим отслеживание трафика и рекламные услуги, а Wi-Fi зарезервирован для точек продаж и самообслуживания. -проверить.

    Пограничное оборудование

    Физическая архитектура пограничного устройства может быть сложной, но основная идея заключается в том, что клиентские устройства подключаются к ближайшему пограничному модулю для более быстрой обработки и более плавной работы. Терминология различается, поэтому вы услышите, среди прочего, модули, называемые пограничными серверами и «пограничными шлюзами».

    Варианты самостоятельной сборки и обслуживания

    Способы приобретения и развертывания пограничной системы также могут сильно различаться. С одной стороны, бизнес может захотеть взять на себя большую часть процесса. Это будет включать в себя выбор периферийных устройств, возможно, от поставщика оборудования, такого как Dell, HPE или IBM, проектирование сети, соответствующей потребностям варианта использования, и покупку программного обеспечения для управления и анализа, способного делать то, что необходимо. Это большой объем работы, требующий значительного объема внутренних знаний в области ИТ, но он все же может быть привлекательным вариантом для крупной организации, которой требуется полностью настраиваемое периферийное развертывание.

    На другом конце спектра поставщики в определенных вертикалях все чаще продвигают периферийные услуги, которыми они управляют. Организация, которая хочет воспользоваться этим вариантом, может просто попросить поставщика установить свое собственное оборудование, программное обеспечение и сеть и регулярно платить за использование и обслуживание. В эту категорию попадают предложения IIoT от таких компаний, как GE и Siemens. Преимущество этого заключается в простоте и относительной простоте развертывания, но такие сильно управляемые службы могут быть доступны не для каждого варианта использования.

    Преимущества

    Для многих компаний экономия затрат сама по себе может стать стимулом для развертывания периферийных вычислений. Компании, которые изначально использовали облако для многих своих приложений, возможно, обнаружили, что затраты на пропускную способность оказались выше, чем ожидалось, и ищут более дешевую альтернативу. Пограничные вычисления могут подойти.

    Однако самым большим преимуществом периферийных вычислений становится возможность быстрее обрабатывать и хранить данные, что позволяет использовать более эффективные приложения реального времени, которые имеют решающее значение для компаний.До периферийных вычислений смартфон, сканирующий лицо человека для распознавания лиц, должен был запускать алгоритм распознавания лиц через облачный сервис, что требовало много времени для обработки. В модели граничных вычислений алгоритм может работать локально на пограничном сервере или шлюзе или даже на самом смартфоне, учитывая растущую мощность смартфонов. Такие приложения, как виртуальная и дополненная реальность, беспилотные автомобили, умные города и даже системы автоматизации зданий, требуют быстрой обработки и реагирования.

    «Первичные вычисления значительно изменились со времен изолированных ИТ в ROBO [удаленных офисных филиалах]», — говорит Куба Столарски, директор по исследованиям IDC, в «Прогнозе мировой периферийной инфраструктуры (вычислений и хранения) на 2019–2019 гг. 2023 год». «Благодаря расширенной взаимосвязи, обеспечивающей улучшенный периферийный доступ к большему количеству основных приложений, а также новым IoT и отраслевым бизнес-приложениям, периферийная инфраструктура может стать одним из основных двигателей роста на рынке серверов и хранилищ в следующем десятилетии и далее.

    Такие компании, как Nvidia, осознали потребность в дополнительной обработке на периферии, поэтому мы видим новые системные модули со встроенными в них функциями искусственного интеллекта. Например, последний модуль компании Jetson Xavier NX меньше кредитной карты и может быть встроен в такие устройства, как дроны, роботы и медицинские устройства. Алгоритмы ИИ требуют большой вычислительной мощности, поэтому большинство из них работают через облачные сервисы. Рост числа наборов микросхем ИИ, которые могут обрабатывать обработку на периферии, позволит улучшить реакцию в реальном времени в приложениях, которым требуются мгновенные вычисления.

    Конфиденциальность и безопасность

    С точки зрения безопасности данные на периферии могут создавать проблемы, особенно когда они обрабатываются разными устройствами, которые могут быть не такими безопасными, как централизованные или облачные системы. По мере роста числа устройств IoT крайне важно, чтобы ИТ-отдел понимал потенциальные проблемы безопасности и обеспечивал безопасность этих систем. Это включает в себя шифрование данных и использование методов контроля доступа и, возможно, туннелирование VPN.

    Кроме того, на надежность пограничного устройства могут влиять различные требования к вычислительной мощности, электроэнергии и сетевому подключению.Это делает управление резервированием и аварийным переключением крайне важным для устройств, которые обрабатывают данные на границе, чтобы обеспечить правильную доставку и обработку данных при отказе одного узла.

    Пограничные вычисления и 5G

    Операторы связи по всему миру внедряют беспроводные технологии 5G, которые обещают преимущества высокой пропускной способности и малой задержки для приложений, позволяя компаниям перейти от садового шланга к пожарному шлангу с их пропускной способностью данных. Вместо того, чтобы просто предлагать более высокие скорости и предлагать компаниям продолжать обработку данных в облаке, многие операторы связи разрабатывают стратегии периферийных вычислений в своих развертываниях 5G, чтобы предложить более быструю обработку в реальном времени, особенно для мобильных устройств, подключенных автомобилей и самообслуживания. вождения автомобилей.

    Операторы беспроводной связи начали развертывание лицензированных пограничных услуг, которые еще менее практичны, чем управляемое оборудование. Идея здесь состоит в том, чтобы граничные узлы работали виртуально, скажем, на базовой станции Verizon рядом с периферийным развертыванием, используя функцию нарезки сети 5G, чтобы выделить некоторый спектр для мгновенного подключения, не требующего установки. 5G Edge от Verizon, Multi-Access Edge от AT&T и партнерство T-Mobile с Lumen — все это варианты такого типа.

    Стратегическая дорожная карта Gartner для периферийных вычислений на 2021 год подчеркивает сохраняющийся интерес отрасли к 5G для периферийных вычислений, заявляя, что периферия стала неотъемлемой частью многих развертываний 5G.Партнерство между облачными гиперскейлерами, такими как Amazon и Microsoft, и крупными поставщиками беспроводных услуг Интернета станет ключом к широкому распространению этого типа мобильных устройств.

    Понятно, что, хотя первоначальной целью периферийных вычислений было снижение затрат на полосу пропускания для устройств IoT на больших расстояниях, рост приложений реального времени, требующих локальных возможностей обработки и хранения, будет продолжать продвигать технологию в ближайшие годы.

    Теперь см. «Как определить, подходит ли вам Wi-Fi 6»

    Присоединяйтесь к сообществам Network World на Facebook и LinkedIn, чтобы комментировать самые важные темы.

    Copyright © 2021 IDG Communications, Inc.

    Что такое граничные вычисления? Все, что вам нужно знать

    К

    Пограничные вычисления — это распределенная архитектура информационных технологий (ИТ), в которой клиентские данные обрабатываются на периферии сети, как можно ближе к исходному источнику.

    Данные — это источник жизненной силы современного бизнеса, обеспечивающий ценную информацию о бизнесе и поддерживающий контроль в режиме реального времени над критически важными бизнес-процессами и операциями.Сегодняшние предприятия захлестывают океан данных, и огромные объемы данных могут регулярно собираться с датчиков и устройств Интернета вещей, работающих в режиме реального времени в удаленных местах и ​​в неблагоприятных условиях практически в любой точке мира.

    Но этот виртуальный поток данных также меняет то, как компании используют вычисления. 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 синонимы 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 другие проблемы.
    • 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 задержку и перегрузку. 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 место — обычно потому, что сам объем данных делает такие перемещения непомерно дорогостоящими, технологически непрактичными или может иным образом нарушить обязательства по соблюдению, например суверенитет данных. Это определение породило множество реальных примеров и вариантов использования:

    1. 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.
    2. 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.
    3. 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.
    4. 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.
    5. 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.
    6. 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.
    7. 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 анализировать эти разнообразные данные и определять возможности для бизнеса, такие как эффективное завершение или кампания, прогнозировать продажи и оптимизировать заказы 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 полосы пропускания, чрезмерная задержка и перегрузка сети, но у периферийных вычислений есть несколько потенциальных дополнительных преимуществ, которые могут сделать этот подход привлекательным в других ситуациях.

    Автономность. Пограничные вычисления полезны, когда подключение ненадежно или пропускная способность ограничена из-за особенностей среды сайта. Примеры включают нефтяные вышки, корабли в море, отдаленные фермы или другие отдаленные места, такие как тропический лес или пустыня. Граничные 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 только техническая проблема. Путешествие данных через национальные и региональные границы может создать дополнительные проблемы для безопасности данных, конфиденциальности и других юридических вопросов. Граничные 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, граничные вычисления предлагают дополнительные возможности для реализации и обеспечения безопасности данных. Хотя облачные провайдеры имеют услуги Интернета вещей и специализируются на комплексном анализе, предприятия по-прежнему обеспокоены безопасностью 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 служб
    • .
    • 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 IoT 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 простой на бумаге, но разработка целостной стратегии и реализация надежного развертывания на периферии может оказаться 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 оценить 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 периферийным вычислениям может сильно различаться по объему и масштабу: от некоторого локального вычислительного оборудования в закаленном в боях корпусе поверх утилиты до огромного набора датчиков, питающих высокоскоростное 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 необходимым удаленную подготовку и управление. 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. Хотя 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. Одним из примеров таких будущих альтернатив является разработка микромодульных центров обработки данных (MMDC). MMDC — это, по сути, центр обработки данных в коробке, помещающий полный центр обработки данных в небольшую мобильную систему, которую можно развернуть ближе к данным — например, в городе или регионе — чтобы приблизить вычисления к данным, не ставя край на самих данных.

    Последнее обновление было в декабре 2021 г.

    Продолжить чтение О том, что такое граничные вычисления? Все, что Вам нужно знать

    Как работают граничные вычисления и почему они меняют правила игры | Digi International

    Как работают граничные вычисления и почему это


    Изменивший правила игры

    Пограничные вычисления — это обработка данных, которая выполняется на границе сети для уменьшения задержки и снижения требований к облачным вычислениям и ресурсам центра обработки данных.Пограничные вычисления выполняются в интеллектуальных устройствах — прямо там, где датчики и другие инструменты собирают и обрабатывают данные — чтобы ускорить эту обработку до того, как устройства подключатся к Интернету вещей (IoT) и отправят данные для дальнейшего использования корпоративными приложениями и персонал.

    Основной причиной роста периферийных вычислений является эффективность. Все эти собранные данные должны быть где-то обработаны. А по мере увеличения объема данных IoT все больше и больше обработки выполняется на периферии.Подключенные устройства сегодня умнее, что позволяет программировать «периферийный ИИ» — искусственный интеллект на периферии — растущую тенденцию в области периферийного интеллекта.

    Обладая многолетним опытом работы в быстро развивающейся отрасли IoT, Digi предлагает полный спектр продуктов для оптимизации приложений IoT с функциональностью граничных вычислений.

    Доставка только важных данных

    В IoT огромные объемы данных собираются на границе сети, но не все они полезны.В среднем большинство данных мониторинга представляют собой стандартные данные пульса. Если данные существенно не меняются, это означает, что все работает хорошо. Например, нет смысла отправлять в удаленный центр обработки данных часы данных, показывающие, что показатели жизнедеятельности машины не изменились.

    В прошлом компании отправляли все свои данные мониторинга в облако или в корпоративный центр обработки данных для обработки, анализа и хранения. Однако по мере роста IoT объем данных делает этот подход непрактичным.Именно здесь на сцену выходят граничные вычисления.

    Пограничные вычисления выполняют обработку рядом с источником данных. Это может значительно снизить или даже исключить стоимость пропускной способности, необходимой для передачи данных в облако или корпоративный центр обработки данных. Некоторым приложениям необходимо проверять данные на границе. Интеллектуальный процесс периферийных вычислений или процесс с поддержкой ИИ может затем немедленно оценить, требует ли ситуация ответа в режиме реального времени, или отправить его в центр обработки данных для анализа.

    Данные, собранные на периферии, делятся примерно на три типа:

    1. Не требует дальнейших действий и не требует хранения
    2. Его следует сохранить для последующего анализа и/или ведения учета
    3. Требуется немедленный ответ

    Задача периферийных вычислений состоит в том, чтобы различать эти типы данных, определять требуемый уровень реагирования и действовать в соответствии с ним.В большинстве случаев гораздо эффективнее выполнять эти функции прямо на периферии, где собираются данные.

    Когда появляются выбросы данных, может потребоваться действие. Граничные вычисления могут обеспечивать реакцию на локальные события почти в реальном времени благодаря своей физической близости и, как следствие, малой задержке. Нет необходимости в передаче данных с периферии в облако и обратно. Кроме того, сокращение потока данных по сети может привести к существенной экономии полосы пропускания и, таким образом, к значительному снижению сетевых затрат, особенно для беспроводных сотовых соединений.

    Решения Digi для периферийных вычислений

    Digi предлагает широкий выбор продуктов для внедрения интеллектуальных функций в приложения и подключения периферийных устройств с высокопроизводительным подключением:

    Встроенные системы Digi для Интернета вещей
    Системы на модулях, такие как Digi ConnectCore® 8X , предоставляют несколько процессорных блоков для выполнения задач искусственного интеллекта и компьютерного зрения на границе сети. Мощные ядра графического процессора и процессора для работы нейронных сетей, а также поддержка OpenCL/OpenCV для приложений машинного обучения и машинного зрения обеспечивают производительность в режиме реального времени при низком энергопотреблении на периферии.Компактный (40 мм x 45 мм) Digi ConnectCore 8X, система на модуле (SOM) на базе прикладного процессора NXP i.MX 8X, также обладает преимуществами форм-фактора Digi SMTplus® для поверхностного монтажа, что снижает производственные затраты при одновременном повышении гибкости конструкции.
    Модули сотовой связи Digi XBee 3
    Эти интеллектуальные модемы имеют интеграцию с MicroPython, что позволяет разработчикам встраиваемых систем полностью контролировать поведение функций граничных вычислений развернутых устройств. Сегодня разработчики используют весь спектр инструментов Digi XBee Tools для интеграции бизнес-логики в модули Digi XBee 3, чтобы значительно расширить возможности и эффективность своих проектов IoT.
    Маршрутизаторы и шлюзы Digi
    Будь то проводные или сотовые, эти устройства выполняют функции пограничного вычислительного шлюза по агрегированию данных, преобразованию их из аналоговых в цифровые и шифрованию перед передачей по сети. Объем данных в этот момент максимален, особенно в случаях использования, когда сотни датчиков одновременно собирают данные. По этой причине маршрутизатор также фильтрует и сжимает данные, чтобы минимизировать требования к пропускной способности. Маршрутизаторы Digi также могут работать в автономном режиме.Например, если они развернуты в удаленном месте, они могут периодически собирать и сохранять данные, а затем восстанавливать соединение через регулярные промежутки времени для передачи информации по мере необходимости. Постоянное подключение к сети не требуется.
    Дистанционный менеджер Digi®
    Платформа управления IoT-устройствами Digi позволяет разработчикам интегрировать периферийные функции в свои развертывания. С Digi RM команды могут быстро внедрять передовые функции на свои удаленные устройства с помощью обновлений прошивки. Кроме того, Digi RM интегрируется с облачными и периферийными платформами, такими как Amazon Web Services и Microsoft Azure, предоставляя интерфейс управления, который интегрирует весь стек вычислений от центра обработки данных до периферии.

    Edge Computing в действии — варианты использования

    Огромное распространение Интернета вещей привело к соответствующему расширению возможностей граничных вычислений и вариантов использования. Ниже представлена ​​лишь часть растущего спектра приложений для периферийных вычислений.

    • Производство : Адаптивная диагностика в промышленных условиях может увеличить время безотказной работы машин и оборудования, сократив расходы на обслуживание. Коды ошибок, генерируемые периферийными вычислениями, в сочетании с исторической информацией о ремонте могут предоставить техническим специалистам контекст, ускоряя устранение неполадок и ремонт.
    • Умные города : Пограничные вычисления позволяют контролировать общественные здания и объекты для повышения эффективности освещения, отопления и т. д. В приложениях для управления дорожным движением камеры и сигналы могут повысить безопасность и улучшить транспортный поток. В ближайшем будущем автономные транспортные средства, для которых критически важна почти нулевая задержка, станут наиболее заметными и впечатляющими примерами граничных вычислений в реальном времени.
    • Здравоохранение : носимые устройства могут хранить информацию о частоте сердечных сокращений, температуре и других показателях, а затем отображать напоминания о приеме лекарств.Кроме того, граничные вычисления позволяют разработчикам гарантировать, что конфиденциальные данные, такие как медицинские изображения, не покидают устройство, что повышает безопасность и конфиденциальность.

    Жизнь на грани

    В 2018 г. менее 10 % корпоративных данных создавалось и обрабатывалось на периферии. Аналитическая компания Gartner ожидает, что к 2025 году это число достигнет 75 процентов. 1 Таким образом, многие организации, которые сейчас не используют периферийные вычисления, скоро будут.

    Для успешного решения для периферийных вычислений важно выбирать устройства, которые достаточно прочны, чтобы надежно работать в течение длительного времени — часто лет — в суровых граничных средах.Также важно работать с партнером, у которого есть опыт и знания для сборки аппаратного и программного обеспечения, необходимого для создания такого решения.

    Digi может помочь вам с любым аспектом планирования и развертывания ваших периферийных вычислений, от определения стратегии до программирования периферийных вычислений и создания вашего решения. Свяжитесь с нами, чтобы начать разговор.

    1 Роб ван дер Меулен, «Пограничные вычисления обещают получение информации практически в реальном времени и облегчают локальные действия», Smarter with Gartner , 3 октября 2018 г., https://www.gartner.com/smarterwithgartner/what-edge-computing-means-for-infrastructure-and-operations-leaders/

    Как объяснить граничные вычисления простым языком

    Периферийные вычисления уже используются повсюду вокруг нас — от носимых устройств на запястье до компьютеров, анализирующих транспортный поток на перекрестках. Другие примеры включают анализ интеллектуальных коммунальных сетей, мониторинг безопасности нефтяных вышек, оптимизацию потокового видео и управление посевами с помощью дронов.

    И эти приложения, похоже, будут расширяться.По данным Gartner, сегодня менее 10 % корпоративных данных создается и обрабатывается на периферии; но к 2025 году этот показатель вырастет до 75 процентов, прогнозирует Gartner.

    [ Что нового в Edge? См. сводку новостей Red Hat с Mobile World Congress 2022. ]

    Тем не менее, объяснить периферийные вычисления нетехнической аудитории может быть непросто — отчасти потому, что этот тип обработки данных может осуществляться различными способами и в самых разных условиях.Проще говоря, граничные вычисления — это практика сбора, обработки и анализа данных рядом с местом их создания.

    [ Как автоматизация может высвободить больше времени сотрудников для инноваций? Получите бесплатную электронную книгу: Управление ИТ с помощью автоматизации . ]

    Что такое граничные вычисления?

    «Чтобы пограничные устройства были интеллектуальными, они должны обрабатывать собираемые данные, обмениваться своевременными знаниями и, если применимо, предпринимать соответствующие действия. Пограничные вычисления — это наука о том, что пограничные устройства делают это без необходимости передачи данных. в другую серверную среду», — говорит главный технолог Red Hat Э.Г. Надхан. «Иными словами, граничные вычисления приближают данные и вычисления к точке взаимодействия».

    «Если мы подумаем о звездообразной модели, то облако — это концентратор, а все, что находится за пределами спиц, — это край».

    «Все, что не находится в облаке, — говорит Райан Мартин, главный аналитик ABI Research, — Если мы рассмотрим модель со ступицей и звездой, облако — это центр, а все, что находится за пределами луча, — это край. ” Этот децентрализованный подход позволяет организациям перемещать такие процессы, как аналитика и принятие решений, ближе к месту, где производятся фактические данные.

    «Проще говоря, граничные вычисления — это анализ данных, который выполняется на устройстве в режиме реального времени, — говорит Нима Негабан, технический директор Kinetica. «Пограничные вычисления — это локальная обработка данных, а облачные вычисления — обработка данных в центре обработки данных или общедоступном облаке».

    [ Почему периферийные вычисления важны для ИТ-руководителей? Узнайте больше о точке зрения Red Hat. ]

    Определения граничных вычислений

    Это переводит нас в разговор на грани. Мы также попросили других экспертов поделиться своими конкретными определениями граничных вычислений в четких терминах, чтобы это могло оказаться полезным для ИТ-руководителей в различных дискуссиях — в том числе с людьми, не являющимися техническими специалистами.

    Роза Гантрип, старший главный менеджер по маркетингу облачных платформ в Red Hat : «Пограничные вычисления относятся к концепции приближения вычислительных услуг к потребителям услуг или источникам данных. машинное обучение и функции телекоммуникационных сетей, требующие предоставления услуг ближе к пользователям, граничные вычисления помогают решить ключевые проблемы, связанные с пропускной способностью, задержкой, отказоустойчивостью и независимостью данных. периферийные вычисления помогают удовлетворить требования рабочих нагрузок, требующих обработки почти в реальном времени.» 

    Доктор Джеймс Стэнджер, главный евангелист технологий в CompTIA: «Поскольку Интернет вещей (IoT) соединяет все больше и больше устройств, сети превращаются из автомагистралей в центральное место и из него в нечто вроде паутины взаимосвязанные, промежуточные устройства хранения и обработки. Пограничные вычисления — это практика сбора, хранения, обработки и анализа данных рядом с клиентом, где данные генерируются, а не в централизованном хранилище обработки данных.Следовательно, данные хранятся в промежуточных точках на «периферии» сети, а не всегда на центральном сервере или в центре обработки данных».

    Ричард Вилларс, вице-президент по центрам обработки данных и облачным технологиям IDC: «ИТ на периферии — это потребление ИТ-ресурсов во все более «умных» периферийных местах. Это городские центры, больницы, фабрики, транспортные узлы и широкий спектр пространств, где мы все работаем, играем и живем, а также где мы все хотим использовать «умные» вещи для обеспечения оптимального цифрового опыта.

    Джейсон Манн, вице-президент по IoT в SAS : «Пограничные вычисления — это взаимодействие и анализ данных в точке их происхождения с доступными вычислительными возможностями и возможностями хранения».

    Нима Негабан, технический директор Kinetica : «Технически, граничные вычисления — это распределенная парадигма, которая позволяет обрабатывать данные локально между интеллектуальными объектами, мобильными телефонами и локальными сетями. Вместо того, чтобы отправлять огромные объемы данных, сгенерированных устройствами в Интернете вещей, обратно в центральное облако для обработки, что занимает больше времени, требует большей пропускной способности и, как правило, стоит дороже, теперь анализ данных может выполняться на устройстве пользователя в любое время. край сети.

    [ Хотите узнать больше о внедрении граничных вычислений? Прочтите блог: Как внедрить пограничную инфраструктуру удобным для обслуживания и масштабируемым способом. ]

    Райан Мартин, главный аналитик ABI Research: «Пограничные вычисления — это идея о том, что обработка должна происходить ближе к месту создания данных, когда это имеет смысл. Пограничный интеллект — это способность разумно распределять вычисления между пограничными и облачными ресурсами».

    Тодд Леппке, главный архитектор Sungard Availability Services: «До периферийных вычислений данные собирались из распределенных мест за пределами традиционного центра обработки данных.Затем данные отправлялись в центр обработки данных, где они обрабатывались, то есть либо принималось решение на основе данных, либо определялась ценность данных. С появлением периферийных вычислений решения могут приниматься в точке сбора или в месте, физически близком к точке сбора. Это значительно сокращает время, необходимое для принятия решения на основе данных, что имеет решающее значение для многих вариантов использования, в которых используются решения в реальном времени, например, когда автономные автомобили взаимодействуют друг с другом.

    Edge против облака: как объяснить

    Думайте о периферии как о расширении облака, а не о его замене, — говорит Сет Робинсон, старший директор по анализу технологий в технологической ассоциации CompTIA. По сути, Edge — это ключевой фактор, позволяющий раскрыть всю мощь данных в облаке. «Данные с различных подключенных устройств в экосистеме IoT собираются на локальном устройстве, анализируются в сети, а затем передаются в центральный центр обработки данных или облако», — говорит Манали Бхаумик, ведущий аналитик исследовательской и консалтинговой компании ISG.

    Однако «чтобы использовать комбинацию облачных и граничных вычислительных решений, рабочие нагрузки должны быть контейнеризированы и распределены между несколькими облачными сервисами, пограничными серверами и пограничными устройствами», — говорит Крейг Райт, управляющий директор консалтинговой компании Pace Harmon. .

    [ Узнайте больше о том, как периферия сочетается со стратегией гибридного облака. Получите бесплатные электронные книги Стратегия гибридного облака для чайников и Переносимость в несколько облаков для чайников .]

    Дополнительный совет: аналогия пиццерии с периферийными вычислениями

    Иногда ничто так не работает, как аналогия с едой. Попробуйте это:

    «Пирог, испеченный в основной локации, остынет по пути к дальнему покупателю.»

    Майкл Клегг, вице-президент и генеральный менеджер по IoT и встраиваемым системам в Supermicro: «Благодаря обработке входящих данных на периферии меньше информации необходимо отправлять в облако и обратно. Это также значительно снижает задержку обработки.Хорошей аналогией может быть популярная пиццерия, которая открывает небольшие филиалы в большем количестве районов, поскольку пирог, испеченный в основном месте, остынет по пути к дальнему покупателю».

    Итак, как вы узнаете, когда вам нужно построить пиццерию по соседству, э-э, использовать граничные вычисления? Давайте посмотрим на несколько примеров:

    Пограничная обработка Интернета вещей

    Обработка информации может происходить где угодно в сети. Традиционно это было в центре обработки данных, а теперь — в облаке.Интернет вещей (IoT) заставляет пересмотреть централизованную обработку. Приготовьтесь к новому классу микроцентров обработки данных, которые управляются практически без участия человека. Когда обработка выполняется на границе сети рядом с местом производства информации, это называется туманными вычислениями, «IoT на границе сети».

    Подходят ли туманные вычисления для вашего IoT?

    Интернет вещей (IoT) будет включать от миллионов до миллиардов конечных точек в стационарных и мобильных условиях.Обработка выходных данных IoT может выполняться в центре обработки данных или в облаке. Время отклика (задержка) центров обработки данных и облаков будет недостаточно быстрым для некоторых приложений, например, в транспортных средствах. Ожидается, что в транспортных средствах (автомобили, автобусы, грузовики, поезда, строительная техника и т. д.) будет выполняться множество операций, которые не зависят от облака. Эта обработка будет очень быстрым анализом и принятием решения, измеряемым в миллисекундах. Будут взаимодействия с облаком для обработки, которая может быть исторической или такой информацией, как карты, условия движения, реклама…….

    Будут ситуации, когда сотни датчиков должны быть подключены к облаку. В этой ситуации будет контроллер, который будет подключаться к этим конечным точкам в облаке. Конечными точками будут датчики и, возможно, приводы. Более экономически выгодно, чтобы контроллер обменивался данными с облаком, а не со многими конечными точками. Поскольку должен быть контроллер, а обработка настолько дешева, вполне вероятно, что контроллер будет действовать как аналитический процессор для конечных точек IoT.После завершения аналитической работы ее можно передать в облако для дальнейшей обработки и действий.

    Насколько близки Данные?

    Пограничная обработка (микроцентр обработки данных), также называемая туманными вычислениями, является кандидатом для многих установок IoT. Пограничный процессор собирает необработанные данные, анализирует их и предоставляет необходимую информацию в облако. Разумно, чтобы все необработанные данные передавались в облако. Если передаваемые необработанные данные должны быть отправлены в облако, это можно сделать позже при передаче файла.

    Решения пограничного процессора могут приниматься быстро и определять, требуют ли какие-либо измерения принятия решений и реагирования в реальном времени. Облако будет использоваться для анализа того, что делает пограничный процессор, а также для предоставления исторической информации, но не для чрезвычайно быстро меняющихся условий.

    В реальном времени или почти в реальном времени

    конечных точки IoT, взаимодействующие с облаком, будут производить много данных. Некоторые данные потребуют действий быстрее, чем может обеспечить облако.Некоторые конечные точки IoT будут работать в режиме реального времени очень быстро, миллисекунды. Когда время отклика измеряется секундами, источником действий и ответов может быть облако. Вам нужно классифицировать ответы в режиме реального времени (миллисекунды), тогда это нужно сделать на краю. Если секунды времени отклика приемлемы, это может быть сделано облаком почти в реальном времени.

    Обработка в центре обработки данных или в облаке

    Конечные точки

    IoT будут зависеть от доступа к сети и ее непрерывности.Отказ конечных точек IoT может быть опасным и неэффективным или даже неприемлемым из-за потери доступа к облаку. Конечные точки IoT будут зависеть от пограничного процессора для обеспечения непрерывности бизнеса. Я бы не хотел водить машину, которой требуется облачный доступ для обеспечения моей безопасности. Что делать, если беспроводная сеть просто недоступна? Тогда моя безопасность под угрозой.

    Пограничные процессоры

    будут очень важны для обеспечения непрерывности бизнеса в случае сбоя доступа к облаку.Это означает, что ряд решений должен быть принят локально для конечных точек. Данные также могут потребоваться для сбора и отправки при восстановлении доступа к облаку.

    Обработка на границе и

    Значительно снижена стоимость обработки. Ноутбук в удаленном месте может выступать в качестве пограничного процессора. Реальная разница будет в программном обеспечении. Уже существует программное обеспечение для конкретных отраслей и конечных точек. Не все бизнес-организации одинаковы. Доступны API-интерфейсы, чтобы клиенты, владеющие пограничными процессорами, могли разрабатывать и устанавливать программное обеспечение, соответствующее потребностям их бизнеса.Это означает, что облако также станет центральным хранилищем всего программного обеспечения и обновлений.

    Безопасность является проблемой для пограничных процессоров IoT. Они должны быть в высшей степени безопасными, чтобы данные IoT были точными, своевременными и работали правильно. Безопасность конечных точек IoT может быть не очень хорошей, но безопасность пограничного процессора может компенсировать ограничения безопасности.

    Характеристики микроцентра обработки данных

    Пограничный процессор (микроцентр обработки данных), вероятно, будет работать без присмотра, практически без участия человека.Будет:

    • Иметь мало механических частей, если они вообще есть, для обеспечения долговременной надежности
    • Работа в широком диапазоне условий (температура, влажность, вибрация…)
    • Иметь длительный срок службы, соответствующий сроку службы конечной точки IoT
    • Содержит значительную резервную батарею.
    • Возможность безопасного хранения данных при отключении питания
    • Для работы требуется малое энергопотребление

    Поскольку это новое устройство для управления, необходимо внедрить расширенные средства управления сетью, системой и приложениями.

    Должен ли он быть двусторонним, гибридным?

    Это еще одна ситуация, когда гибридная обработка весьма вероятна. Обработка данных и действия, предпринимаемые в течение менее секунды, будут возложены на пограничный процессор. Для тех функций, которые могут быть выполнены за секунды, работу может выполнить облако или центр обработки данных. В конце концов, все данные, собранные с конечных точек IoT, вероятно, будут храниться в другом месте.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.