دليل المبتدئين للحوسبة المتطورة
نشرت: 2018-03-30يمكننا تعريف الحوسبة الطرفية على أنها بنية تقنية معلومات موزعة تجعل من الممكن معالجة البيانات على الأطراف - أقرب ما يمكن من المصدر الأصلي. إذا كان كل هذا يبدو هراء ، فانتظر.
شهد العقد الماضي نموًا هائلاً في عدد الأجهزة المتصلة بالإنترنت ، مما أدى إلى ظهور تقنية تُعرف باسم إنترنت الأشياء (IoT). ببساطة ، إنترنت الأشياء هو مجرد مفهوم لربط مختلف الأجهزة وتوصيل كل جهاز بالإنترنت بمفتاح تشغيل / إيقاف بسيط. يتضمن ذلك كل شيء من الهواتف المحمولة وماكينات صنع القهوة والثلاجات والغسالات والأجهزة القابلة للارتداء وأي جهاز يمكنك التفكير فيه يتصل بسهولة بأي جهاز وينقل البيانات بسلاسة.
عندما بدأت إنترنت الأشياء في اكتساب الزخم ، نشأت مشكلة - مشكلة التعامل مع البيانات من هذه الأجهزة المترابطة. ليست هناك حاجة للتذكير بأن حجم البيانات التي نتحدث عنها هو تيرابايت. تقليديا ، تم إرسال البيانات التي تم جمعها من هذه الأجهزة إلى السحابة المركزية للمؤسسة للمعالجة. ومع ذلك ، فقد كانت عملية تستغرق وقتًا طويلاً ، نظرًا لحجم ملفات البيانات. يمكن أن يؤدي نقل مجموعات البيانات الكبيرة هذه عبر الشبكة إلى سحابة مركزية إلى تعريض البيانات التنظيمية الحساسة إلى نقاط الضعف.
5 تطبيقات لمعالجة اللغة الطبيعية للشركات في 2018
ظهرت الحوسبة المتطورة في الصورة لمعالجة كل هذا وأكثر. الآن ، ألق نظرة على الفقرة الأولى مرة أخرى واسمح لنا بتوجيهك خلال التعريف ببطء.
يشير اسم "حوسبة الحافة" إلى الحساب حول الزاوية / الحافة في مخطط الشبكة. تدفع حوسبة الحواف كل قوة المعالجة الحاسوبية الهامة نحو حواف الشبكة. كما قلنا سابقًا - أقرب ما يكون إلى الجهاز الأصلي قدر الإمكان.
كيف يساعد هذا؟
ضع في اعتبارك إشارة مرور ذكية. بدلاً من الاتصال بالمنزل متى احتجت إلى تحليل البيانات ، إذا كان الجهاز قادرًا على إجراء التحليلات داخل الشركة ، فيمكنه إجراء تحليل في الوقت الفعلي لبيانات التدفق وحتى التواصل مع الأجهزة الأخرى لإنهاء المهام أثناء التنقل. وبالتالي ، فإن الحوسبة المتطورة تعمل على تسريع عملية التحليل بأكملها ، مما يتيح اتخاذ قرارات سريعة.
تعد الحوسبة المتطورة مفيدة أيضًا للمؤسسات لأنها تساعدهم في خفض التكاليف التي تم تكبدها مسبقًا على نقل مجموعات البيانات عبر الشبكة. بخلاف ذلك ، فإنه يسمح أيضًا للمؤسسات بتصفية البيانات المفيدة من محيط الجهاز نفسه - وبالتالي تمكين المؤسسات من جمع البيانات القيمة فقط والتأكد من خفض التكاليف على الحوسبة السحابية والتخزين. علاوة على ذلك ، تعمل الحوسبة المتطورة أيضًا على تقليل وقت الاستجابة إلى أجزاء من الثانية ، مع الحفاظ على موارد الشبكة. باستخدام الحوسبة المتطورة ، لا نحتاج بالضرورة إلى إرسال البيانات عبر الشبكة. بدلاً من ذلك ، يكون نظام الحوسبة المحلية مسؤولاً عن تجميع البيانات وإرسال تقارير متكررة إلى التخزين السحابي المركزي للتخزين طويل الأجل. من الواضح ، عن طريق إرسال البيانات الأساسية فقط ، أن الحوسبة المتطورة تقلل بشكل كبير من البيانات التي تعبر الشبكة.
يعد نشر Edge Computing مثاليًا في مجموعة متنوعة من المواقف. إحدى هذه الحالات هي عندما يكون لدى أجهزة إنترنت الأشياء اتصال إنترنت ضعيف ، وليس من العملي أن يتم توصيلها بسحابة مركزية باستمرار.
5 تطبيقات متطورة للتعلم الآلي
يمكن أن تكون هذه المواقف الأخرى عندما تكون هناك حاجة لمعالجة البيانات الحساسة لوقت الاستجابة. تلغي الحوسبة المتطورة عامل زمن الوصول حيث لا يلزم نقل البيانات عبر الشبكة إلى التخزين السحابي المركزي للمعالجة. يعد هذا مثاليًا للخدمات المالية أو التصنيعية حيث يصعب تحقيق فترات انتقال من ميلي ثانية.
كانت إحدى حالات الاستخدام الأخرى للحوسبة المتطورة هي تطوير شبكات الجيل الخامس الخلوية من الجيل التالي. تتوقع Kelly Quinn ، مديرة الأبحاث في IDC وخبيرة الحوسبة المتطورة ، أنه مع قيام موفري الاتصالات بدمج 5G في شبكاتهم اللاسلكية ، سيبدأون في إضافة مراكز البيانات الدقيقة إما عن طريق الاندماج أو تحديد موقع بالقرب من أبراج 5G. سيكون العملاء من رجال الأعمال قادرين على امتلاك أو استئجار مساحة في مراكز البيانات الدقيقة هذه لأداء الحوسبة المتطورة والوصول المباشر إلى بوابة إلى الشبكة المركزية لمزود الاتصالات ، والتي يمكن توصيلها بمزود خدمة سحابي عام لـ IaaS.
دعنا نلقي نظرة على بعض حالات الاستخدام الأخرى للحوسبة الطرفية:
- الطائرات بدون طيار قادرة على الوصول إلى أماكن بعيدة لا يستطيع الإنسان حتى التفكير فيها. تمكن الحوسبة المتطورة هذه الطائرات بدون طيار من مراجعة التحليل والرد عليه في الوقت الفعلي. على سبيل المثال ، إذا وجدت طائرة بدون طيار أي حالة طوارئ ، فيمكنها على الفور توفير معلومات قيمة للأشخاص القريبين دون الحاجة إلى إرسال البيانات عبر الشبكة أولاً ثم تلقي التحليل.
- الواقع المعزز - أدى إدخال الحوسبة المتطورة إلى تقدم الواقع المعزز خطوة إلى الأمام. يمكن لمنصة الحوسبة المتطورة توفير بيانات محلية بدرجة عالية تستهدف نقطة اهتمام المستخدم ؛ وبالتالي تعزيز خدمات الواقع المعزز.
- المركبات الآلية - يبتكر عمالقة مثل Google و Uber سيارات ذاتية القيادة. تلعب حوسبة الحافة دورًا مهمًا في تطوير مثل هذه المركبات الأوتوماتيكية. يمكن لهذه المركبات معالجة البيانات الحيوية ونقلها في الوقت الفعلي إلى المركبات الأخرى التي تتنقل في مكان قريب باستخدام الحوسبة المتطورة. تهدف هذه الشركات العملاقة إلى تحويل مثل هذه السيارات ذاتية القيادة إلى واقع استهلاكي بحلول عام 2020. ومع إدخال مثل هذه المركبات الآلية ، نحن على يقين من أن نرى انخفاضًا في عدد الأرواح التي تُزهق بسبب حوادث السيارات.
بعد قول كل هذا ، لا تزال هناك بعض التنازلات والتحديات التي لا يمكن إهمالها عند الحديث عن الحوسبة المتطورة. بادئ ذي بدء ، تتم معالجة وتحليل مجموعة فرعية دقيقة واحدة فقط من البيانات الكاملة على الحافة. بعد ذلك ، يتم إرسال تحليل هذه البيانات عبر الشبكة. 
هذا يعني أننا نتجاهل بشكل مثالي بعض البيانات الأولية غير المحللة ، وربما نفقد بعض الأفكار. مرة أخرى ، يطرح سؤال مهم - ما مدى احتمال "فقدان" البيانات هذا؟ هل المنظمة بحاجة إلى البيانات كاملة أم أن النتيجة ولدت كافية لهم؟ هل سيؤثر فقدان بعض البيانات سلبًا على تحليل المنظمة؟
الشبكات العصبية: تطبيقات في العالم الحقيقي
لا توجد إجابة صحيحة لهذه الأسئلة. لا يمكن لنظام الطائرة أن يفوت أي بيانات ، حتى ولو جزء منها (لا يقصد التورية) ، لذلك ، يجب نقل جميع البيانات وتحليلها لاكتشاف الاتجاهات والأنماط. لكن نقل البيانات أثناء وقت الرحلة ليس فكرة جيدة. لذلك ، سيكون الأسلوب الأفضل هو جمع البيانات في وضع عدم الاتصال وإجراء الحوسبة المتطورة أثناء وقت الرحلة. بشكل عام ، الحوسبة المتطورة ليست حلاً سحريًا في عالم تقنية المعلومات. إنها تقنية أحدث نسبيًا تقدم مجموعة من الفوائد. ومع ذلك ، لا يزال من المهم معرفة ما إذا كان يناسب احتياجات مؤسستك أم لا.
خلاصة القول هي أن البيانات ذات قيمة. يجب تحليل جميع البيانات التي يمكن تحليلها لاكتشاف الأنماط واكتساب الأفكار. في عالم اليوم ، تحقق الشركات القائمة على البيانات تقدمًا أكبر بكثير مقارنة بالشركات التقليدية. تعد Edge Analytics مساحة جديدة ومثيرة وهي إجابة لصيانة البيانات وإمكانية استخدامها ، ويمكننا أن نتوقع رؤية العديد من التطبيقات الأكثر إثارة لنفسها في السنوات القادمة.
تعلم دورة ML من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.
