คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้นใช้งาน Edge Computing
เผยแพร่แล้ว: 2018-03-30เราสามารถกำหนด Edge Computing เป็นสถาปัตยกรรมไอทีแบบกระจายที่ทำให้สามารถประมวลผลข้อมูลรอบนอกได้ใกล้เคียงกับแหล่งที่มาต้นทางมากที่สุด หากทั้งหมดนี้ฟังดูไร้สาระ อดทนไว้
ทศวรรษที่ผ่านมามีจำนวนอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเพิ่มขึ้นอย่างมาก ซึ่งก่อให้เกิดเทคโนโลยีที่เรียกว่า Internet of Things (IoT) พูดง่ายๆ ว่า IoT เป็นเพียงแนวคิดในการเชื่อมต่ออุปกรณ์ต่างๆ ระหว่างกัน และเชื่อมต่ออุปกรณ์แต่ละเครื่องเข้ากับอินเทอร์เน็ตด้วยสวิตช์เปิด/ปิดอย่างง่าย ซึ่งรวมถึงทุกอย่างตั้งแต่โทรศัพท์มือถือ เครื่องชงกาแฟ ตู้เย็น เครื่องซักผ้า อุปกรณ์สวมใส่ และอุปกรณ์ใดๆ ที่คุณนึกออก ซึ่งสามารถเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ใดๆ และถ่ายโอนข้อมูลได้อย่างราบรื่น
เมื่อ IoT เริ่มได้รับโมเมนตัม ปัญหาก็เกิดขึ้น นั่นคือการจัดการกับข้อมูลจากอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อถึงกันเหล่านี้ ไม่จำเป็นต้องเตือนว่าข้อมูลที่เรากำลังพูดถึงมีขนาดเทราไบต์ ตามเนื้อผ้า ข้อมูลที่รวบรวมจากอุปกรณ์เหล่านี้ถูกส่งไปยังระบบคลาวด์ส่วนกลางขององค์กรเพื่อการประมวลผล อย่างไรก็ตาม มันเป็นกระบวนการที่ค่อนข้างใช้เวลา เนื่องจากขนาดของไฟล์ข้อมูล การถ่ายโอนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ดังกล่าวผ่านเครือข่ายไปยังคลาวด์ส่วนกลางยังทำให้ข้อมูลขององค์กรที่ละเอียดอ่อนเสี่ยงต่อช่องโหว่ได้อีกด้วย
5 การประยุกต์ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับธุรกิจในปี 2018
Edge Computing เข้ามาในรูปภาพเพื่อจัดการกับสิ่งเหล่านี้และอีกมากมาย คราวนี้มาดูพาราแรกกันอีกครั้งและให้เราอธิบายให้คุณเข้าใจอย่างช้าๆ
ชื่อ 'Edge Computing' หมายถึงการคำนวณรอบมุม/ขอบในไดอะแกรมเครือข่าย Edge Computing ผลักดันพลังการประมวลผลทางคอมพิวเตอร์ที่สำคัญทั้งหมดไปสู่ขอบของตาข่าย อย่างที่เราพูดไปก่อนหน้านี้ – ให้ใกล้เคียงกับอุปกรณ์ต้นกำเนิดมากที่สุด
สิ่งนี้ช่วยได้อย่างไร?
พิจารณาสัญญาณไฟจราจรอัจฉริยะ แทนที่จะโทรหาที่บ้านเมื่อต้องการการวิเคราะห์ข้อมูล หากอุปกรณ์สามารถทำการวิเคราะห์ภายในองค์กรได้ ก็สามารถทำการวิเคราะห์ข้อมูลสตรีมมิงแบบเรียลไทม์ให้สำเร็จ และแม้กระทั่งสื่อสารกับอุปกรณ์อื่นๆ เพื่อทำงานให้เสร็จในระหว่างเดินทาง ดังนั้น Edge Computing จึงเร่งความเร็วให้กับกระบวนการวิเคราะห์ทั้งหมด ทำให้สามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็ว
Edge Computing ยังเป็นประโยชน์สำหรับองค์กร เนื่องจากช่วยลดค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นก่อนหน้านี้ในการถ่ายโอนชุดข้อมูลผ่านเครือข่าย นอกจากนั้น ยังช่วยให้องค์กรสามารถกรองข้อมูลที่เป็นประโยชน์ออกจากส่วนนอกของอุปกรณ์ได้ ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถเก็บรวบรวมเฉพาะข้อมูลที่มีค่าและรับประกันว่าจะลดต้นทุนในการประมวลผลบนคลาวด์และการจัดเก็บข้อมูล นอกจากนี้ Edge Computing ยังช่วยลดเวลาตอบสนองเป็นมิลลิวินาที ในขณะเดียวกันก็ช่วยประหยัดทรัพยากรเครือข่าย เมื่อใช้ Edge Computing เราไม่จำเป็นต้องส่งข้อมูลผ่านเครือข่าย แต่ระบบ Edge Computing ในพื้นที่มีหน้าที่ในการรวบรวมข้อมูลและส่งรายงานบ่อยครั้งไปยังที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ส่วนกลางเพื่อการจัดเก็บข้อมูลระยะยาว เห็นได้ชัดว่าการส่งข้อมูลที่จำเป็นเท่านั้น Edge Computing ช่วยลดข้อมูลที่ข้ามเครือข่ายได้อย่างมาก
การปรับใช้ Edge Computing เหมาะอย่างยิ่งในสถานการณ์ที่หลากหลาย กรณีหนึ่งคือเมื่ออุปกรณ์ IoT มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่อ่อนแอ และไม่เป็นประโยชน์สำหรับพวกเขาที่จะเชื่อมต่อกับคลาวด์ส่วนกลางอย่างต่อเนื่อง
5 แอปพลิเคชั่นสุดล้ำของแมชชีนเลิร์นนิง
สถานการณ์ดังกล่าวอื่นๆ อาจเกิดขึ้นเมื่อมีความต้องการการประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในการตอบสนอง Edge Computing ขจัดปัจจัยด้านเวลาแฝง เนื่องจากข้อมูลไม่จำเป็นต้องถูกถ่ายโอนผ่านเครือข่ายไปยังที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ส่วนกลางสำหรับการประมวลผล เหมาะอย่างยิ่งสำหรับบริการทางการเงินหรือการผลิตที่เวลาแฝงเป็นมิลลิวินาทีเป็นสิ่งที่ท้าทาย
อีกหนึ่งกรณีการใช้งานสำหรับ Edge Computing คือการพัฒนาเครือข่ายเซลลูลาร์ 5G รุ่นถัดไป Kelly Quinn ผู้จัดการฝ่ายวิจัยของ IDC และผู้เชี่ยวชาญด้าน Edge Computing คาดการณ์ว่าในขณะที่ผู้ให้บริการโทรคมนาคมรวม 5G เข้ากับเครือข่ายไร้สาย พวกเขาจะเริ่มเพิ่มศูนย์ข้อมูลขนาดเล็กโดยการรวมเข้ากับเสา 5G ลูกค้าธุรกิจจะสามารถเป็นเจ้าของหรือเช่าพื้นที่ในศูนย์ข้อมูลขนาดเล็กเหล่านี้เพื่อดำเนินการประมวลผลแบบเอดจ์ และสามารถเข้าถึงเกตเวย์โดยตรงไปยังเครือข่ายกลางของผู้ให้บริการโทรคมนาคม ซึ่งสามารถเชื่อมต่อกับผู้ให้บริการคลาวด์ IaaS สาธารณะได้
มาดูกรณีการใช้งานอื่นๆ ของ Edge Computing:
- โดร นสามารถเข้าถึงสถานที่ห่างไกลที่มนุษย์คิดไม่ถึง Edge Computing ช่วยให้โดรนเหล่านี้ตรวจสอบ วิเคราะห์ และตอบสนองต่อการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น หากโดรนพบสถานการณ์ฉุกเฉินใดๆ โดรนก็สามารถให้ข้อมูลอันมีค่าแก่ผู้คนในบริเวณใกล้เคียงได้ทันที โดยไม่ต้องส่งข้อมูลผ่านเครือข่ายก่อน จากนั้นจึงรับการวิเคราะห์
- Augmented Reality – การนำ Edge Computing มาใช้ทำให้ Augmented Reality ก้าวไปอีกขั้น แพลตฟอร์มเอดจ์คอมพิวติ้งสามารถให้ข้อมูลที่มีการโลคัลไลซ์สูงโดยมีเป้าหมายที่จุดสนใจของผู้ใช้ จึงช่วยปรับปรุงบริการ AR
- ยานพาหนะอัตโนมัติ – ยักษ์ใหญ่อย่าง Google และ Uber กำลังพัฒนารถยนต์ไร้คนขับ Edge Computing มีบทบาทสำคัญในการพัฒนายานยนต์อัตโนมัติดังกล่าว ยานพาหนะเหล่านี้สามารถประมวลผลและส่งข้อมูลที่สำคัญในแบบเรียลไทม์ไปยังยานพาหนะอื่นๆ ที่เดินทางในบริเวณใกล้เคียงโดยใช้ Edge Computing ยักษ์ใหญ่เหล่านี้ตั้งเป้าที่จะทำให้รถยนต์ไร้คนขับดังกล่าวเป็นจริงสำหรับผู้บริโภคภายในปี 2020 ด้วยการเปิดตัวยานยนต์อัตโนมัติดังกล่าว เรามั่นใจว่าจำนวนผู้เสียชีวิตจะลดลงจากอุบัติเหตุทางรถยนต์
เมื่อพูดถึงเรื่องนี้แล้ว ยังมีการประนีประนอมและความท้าทายบางอย่างที่ไม่สามารถละเลยได้เมื่อพูดถึง Edge Computing ก่อนอื่น ข้อมูลทั้งหมดเพียงไม่กี่นาทีจะถูกประมวลผลและวิเคราะห์บนขอบ จากนั้นการวิเคราะห์ข้อมูลนี้จะถูกส่งผ่านเครือข่าย 
ซึ่งหมายความว่าเราไม่ควรคำนึงถึงข้อมูลดิบที่ยังไม่ได้วิเคราะห์บางส่วน และอาจพลาดข้อมูลเชิงลึกบางอย่างไป อีกครั้ง คำถามสำคัญเกิดขึ้น - "การสูญเสีย" ของข้อมูลนี้จะทนได้แค่ไหน? องค์กรต้องการข้อมูลทั้งหมดหรือสร้างผลลัพธ์เพียงพอสำหรับพวกเขาหรือไม่? การพลาดข้อมูลบางส่วนจะส่งผลเสียต่อการวิเคราะห์ขององค์กรหรือไม่?
Neural Networks: แอปพลิเคชั่นในโลกแห่งความจริง
ไม่มีคำตอบที่ถูกต้องสำหรับคำถามเหล่านี้ ระบบบนเครื่องบินไม่สามารถพลาดข้อมูลใดๆ ได้เลย แม้แต่ข้อมูลเพียงเล็กน้อย (ไม่มีการเล่นสำนวน) ดังนั้น ข้อมูลทั้งหมดควรได้รับการถ่ายโอนและวิเคราะห์เพื่อตรวจจับแนวโน้มและรูปแบบ แต่การถ่ายโอนข้อมูลระหว่างเวลาเที่ยวบินไม่ใช่ความคิดที่ดี ดังนั้น แนวทางที่ดีกว่าคือการรวบรวมข้อมูลแบบออฟไลน์และดำเนินการคำนวณแบบเอดจ์ระหว่างเวลาเที่ยวบิน โดยรวมแล้ว Edge Computing ไม่ใช่ยาครอบจักรวาลในโลกของเทคโนโลยีสารสนเทศ เป็นเทคโนโลยีที่ค่อนข้างใหม่กว่าซึ่งมีประโยชน์มากมาย อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าเหมาะสมกับความต้องการขององค์กรของคุณหรือไม่
สิ่งสำคัญที่สุดคือข้อมูลมีค่า ข้อมูลทั้งหมดที่สามารถวิเคราะห์ได้ควรได้รับการวิเคราะห์เพื่อตรวจหารูปแบบและรับข้อมูลเชิงลึก ในโลกปัจจุบัน บริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมีความก้าวหน้ามากขึ้นเมื่อเทียบกับบริษัทดั้งเดิม Edge Analytics เป็นพื้นที่ใหม่และน่าตื่นเต้นและเป็นคำตอบสำหรับการบำรุงรักษาและการใช้งานข้อมูล และเราคาดหวังที่จะเห็นแอปพลิเคชันที่น่าตื่นเต้นอีกมากมายในปีต่อๆ ไป
เรียนรู้หลักสูตร ML จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
