Edge Security Acceleration (ESA) provides an efficient, flexible, and low-latency edge computing solution through Edge Routine, Edge Container, Edge KV.
Cómo trabajan en conjunto
Build an efficient, flexible, and low-latency edge computing architecture for business needs of any scale and complexity.- Edge Routine: event-driven tasks with low compute power and simple business logic.
- Edge Container: compute-intensive workloads with complex logic and high-performance computing.
- Edge KV: data storage for edge workloads, enabling fast access and persistence.
- Data processing: Edge Routine handles lightweight event-driven tasks, while Edge Container handles resource-intensive complex logic.
- Data storage: Edge KV stores intermediate results and persistent data for Edge Routine and Edge Container, improving access speed and reducing latency.
- Data synchronization: Edge KV syncs data across cloud and edge nodes for consistency and reliability.
Cómo funciona
Esta solución integra Edge Routine, Edge Container y Edge KV en una arquitectura de edge computing flexible.
Funciones
Función | Descripción | |
Functions and Pages proporciona métricas de monitoreo de rendimiento y errores que le ayudan a comprender la carga de trabajo del servicio e identificar excepciones. | ||
Instant Logs es un servicio de registros ligero que le permite consultar los registros de Functions and Pages en tiempo real desde la consola. Utilice estos datos para supervisar la ejecución de las funciones y ajustar Functions and Pages según corresponda. | ||
La CLI de ESA ( | ||
ESA ofrece plantillas de funciones listas para usar. Con ellas, puede desplegar lógica de edge para casos de uso comunes sin escribir código desde cero. | ||
Las API de Edge Function and Pages procesan las solicitudes en los puntos de presencia (POP) más cercanos a sus usuarios. Esto reduce la latencia y entrega respuestas más rápidas. | ||
Edge Container es un servicio de cómputo serverless que ejecuta aplicaciones en contenedores sobre una red global de puntos de presencia (POP). Al desplegar sus aplicaciones más cerca de los usuarios, Edge Container reduce significativamente la latencia y simplifica el manejo de protocolos. Además, gestiona automáticamente el escalamiento y las operaciones, por lo que usted puede concentrarse en desarrollar su aplicación en lugar de administrar infraestructura. | ||
Edge KV es un almacén de clave-valor distribuido globalmente que se ejecuta en los puntos de presencia (POP). Las escrituras se propagan automáticamente a todos los POP, mientras que Edge Routine (ER) lee los datos desde el mismo POP donde llega la solicitud, lo que mantiene baja la latencia. Entre los casos de uso más comunes se encuentran Blockchain as a Service (BaaS) ligeros y servicios de puerta de enlace de API. | ||
Beneficios
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Low latency
- Proximity-based computing: Processing and storing data on edge nodes reduces round trips to the central cloud.
- Real-time response: Ideal for IoT device monitoring and real-time data analysis.
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Cost-effective
- Pay-as-you-go: Edge Routine bills by actual usage. Size Edge Container and Edge KV to match your needs.
- Reduced bandwidth costs: Processing data at the edge reduces transfers to the central cloud and lowers network costs.
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Flexibility and scalability
- Multi-language support: Edge Container supports multiple programming languages and frameworks for complex applications.
- Automatic scaling: Edge Routine and Edge Container scale automatically based on load.
- Portability: Migrate containers across environments with ease.
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High availability and security
- Resource isolation: Edge Container provides independent runtime environments for isolation and security between applications.
- Data synchronization: Edge KV keeps data consistent and reliable across nodes.
Casos de uso
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IoT applications:
- Real-time monitoring: Process sensor data and monitor device status with Edge Routine and Edge Container.
- Data preprocessing: Preprocess sensor data at the edge to reduce cloud uploads.
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Video stream processing:
- Real-time transcoding: Transcode and process video streams with Edge Container.
- Content delivery: Cache video content in Edge KV to reduce playback latency.
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Big data analytics:
- Real-time analytics: Generate instant reports and insights on edge nodes.
- Batch processing: Process large datasets and run complex jobs with Edge Container.
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Machine learning and AI:
- Model inference: Run ML models on edge nodes for fast inference.
- Data preprocessing: Preprocess data at the edge to prepare for model training.
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Retail and logistics:
- Inventory management: Process inventory data in real time with Edge Routine and Edge Container.
- Supply chain monitoring: Monitor and optimize logistics workflows in real time at the edge.