Роль edge computing у зменшенні затримок під час оброблення даних в автономних системах

Abstract

The relevance of this study is determined by the rapid development of autonomous systems in transportation, industry, robotics, and cyber-physical environments, which is accompanied by a steady increase in the volume of sensor and control data and by stricter requirements for real-time data processing. Traditional centralized cloud-based approaches do not always provide the required level of performance and control determinism due to network latency, connection instability, and dependence on remote computational resources. In this context, the need for scientifically grounded application of edge computing as a tool for latency reduction and for improving the robustness of autonomous systems becomes increasingly important.The purpose of the article is the substantiation of the possibilities of using edge computing to reduce data processing latency in autonomous systems and to improve the performance, reliability, and security of their operation.The research methods are based on a system analysis of architectures of autonomous and cyber-physical systems, generalization of contemporary approaches to distributed data processing, comparative analysis of centralized and edge computing models, and logical and analytical assessment of the impact of latency and its variability on the effectiveness of closed-loop control systems.The research results indicate that the localization of time-critical computational processes at the edge computing level creates prerequisites for reducing overall data processing latency, decreasing its variability, and increasing the determinism of control decisions. The generalization of empirical data demonstrates that edge-oriented architectures contribute to the stabilization of closed-loop control systems, improvement of control accuracy, and enhancement of system autonomy under dynamic operating conditions. The highest effectiveness of this approach is achieved in hierarchical architectures in which operational functions are implemented at the edge level, while time-noncritical tasks are moved outside the core control loops.The conclusions confirm the expediency of applying edge computing as a system-forming element of modern autonomous systems, provided that an architecturally balanced distribution of computational functions is ensured. At the same time, the effectiveness of this approach is constrained by challenges related to the scalability of heterogeneous infrastructures, consistency of distributed decisions, and information security, which necessitates comprehensive interdisciplinary solutions.Prospects for further research are associated with the formalization of models for latency evaluation in multilevel edge architectures, the development of coordinated decision-making methods in distributed autonomous systems, and the creation of adaptive security mechanisms for edge computing environments.

Актуальність дослідження зумовлена стрімким розвитком автономних систем у транспорті, промисловості, робототехніці та кіберфізичних середовищах, що супроводжується зростанням обсягів сенсорних і керувальних даних, а також підвищенням вимог до їхнього оброблення в режимі реального часу. Традиційні централізовані хмарні підходи не завжди забезпечують необхідний рівень швидкодії та детермінованості керування через мережеві затримки, нестабільність з\"єднань і залежність від віддалених обчислювальних ресурсів. У цьому контексті актуалізується потреба в науково обґрунтованому застосуванні периферійних обчислень як інструменту зменшення затримок і підвищення стійкості автономних систем. Метою статті є обґрунтування можливостей використання edge computing для зменшення затримок оброблення даних в автономних системах і підвищення швидкодії, надійності й безпеки їх функціонування. Методи дослідження ґрунтуються на системному аналізі архітектур автономних і кіберфізичних систем, узагальненні сучасних підходів до розподіленого оброблення даних, порівняльному аналізі централізованих і периферійних обчислювальних моделей, а також на логіко-аналітичному оцінюванні впливу затримок та їхньої варіативності на ефективність замкнених контурів керування. Результати дослідження свідчать, що локалізація часово-критичних обчислювальних процесів на рівні edge computing створює передумови для скорочення сумарних затримок оброблення даних, зменшення їхньої варіативності та підвищення детермінованості керувальних рішень. Узагальнення емпіричних даних показує, що edge-орієнтовані архітектури сприяють стабілізації замкнених контурів керування, підвищенню точності регулювання та зростанню автономності систем у динамічних умовах експлуатації. Найбільша ефективність такого підходу досягається в ієрархічних архітектурах, у яких оперативні функції реалізуються на периферійному рівні, а часово некритичні задачі винесені за межі ключових контурів керування. Висновки підтверджують доцільність застосування edge computing як системоутворювального елемента сучасних автономних систем за умови архітектурно виваженого розподілу обчислювальних функцій. Водночас ефективність такого підходу обмежується проблемами масштабування гетерогенних інфраструктур, узгодженості розподілених рішень та інформаційної безпеки, що зумовлює потребу в комплексних міждисциплінарних рішеннях. Перспективи подальших досліджень пов`язані з формалізацією моделей оцінювання затримок у багаторівневих edge-архітектурах, розвитком методів узгодженого прийняття рішень у розподілених автономних системах і створенням адаптивних механізмів безпеки для периферійних обчислювальних середовищ.