Edge Computing için Yeni Başlayanlar Kılavuzu
Yayınlanan: 2018-03-30Uç bilgi işlemi, çevre üzerindeki verileri mümkün olduğunca kaynak kaynağa yakın olarak işlemeyi mümkün kılan dağıtılmış bir BT mimarisi olarak tanımlayabiliriz. Bütün bunlar saçma geliyorsa, bekle.
Geçtiğimiz on yılda internete bağlı cihazların sayısında muazzam bir büyüme görüldü ve bu da Nesnelerin İnterneti (IoT) olarak bilinen bir teknolojiye yol açtı. Basitçe söylemek gerekirse, IoT sadece çeşitli cihazları birbirine bağlama ve cihazların her birini basit bir açma/kapama anahtarıyla internete bağlama konseptidir. Buna cep telefonları, kahve makineleri, buzdolabı, çamaşır makineleri, giyilebilir cihazlar ve herhangi bir cihaza kolayca bağlanan ve sorunsuz bir şekilde veri aktaran aklınıza gelen herhangi bir cihaz dahildir.
IoT ivme kazanmaya başladığında, bir sorun ortaya çıktı - bu birbirine bağlı cihazlardan gelen verilerle uğraşmak. Bahsettiğimiz verilerin terabayt boyutunda olduğunu hatırlatmaya gerek yok. Geleneksel olarak, bu cihazlardan toplanan veriler, işlenmek üzere kuruluşun merkezi bulutuna gönderildi. Ancak, veri dosyalarının boyutu nedeniyle oldukça zaman alan bir süreçti. Bu tür büyük veri kümelerini ağ üzerinden merkezi bir buluta aktarmak, hassas kurumsal verileri güvenlik açıklarına da maruz bırakabilir.
2018 Yılında İşletmelere Yönelik 5 Doğal Dil İşleme Uygulaması
Kenar bilişim, tüm bunları ve daha fazlasını ele almak için resme girdi. Şimdi, ilk paragrafa tekrar bir göz atın ve size tanımdan yavaş yavaş geçmemize izin verin.
'Kenar hesaplama' adı, bir ağ şemasında köşe/kenardaki hesaplamayı ifade eder. Kenar hesaplama, tüm önemli hesaplama işlem gücünü ağın kenarlarına doğru iter. Daha önce de söylediğimiz gibi – kaynak cihaza mümkün olduğunca yakın.
Bu nasıl yardımcı olur?
Akıllı bir trafik ışığı düşünün. Veri analizine ihtiyaç duyulduğunda evi aramak yerine, cihaz kendi bünyesinde analitik gerçekleştirebiliyorsa, akış verilerinin gerçek zamanlı analizini gerçekleştirebilir ve hatta hareket halindeyken görevleri tamamlamak için diğer cihazlarla iletişim kurabilir. Bu nedenle, uç bilgi işlem, tüm analiz sürecini hızlandırarak hızlı karar vermeyi mümkün kılar.
Uç bilgi işlem, daha önce bir ağ üzerinden veri kümelerinin aktarılmasında ortaya çıkan maliyetleri düşürmelerine yardımcı olduğu için kuruluşlar için de faydalıdır. Bunun dışında, kuruluşların yararlı verileri cihazın çevresinden filtrelemesine izin vererek kuruluşların yalnızca değerli verileri toplamasını ve bulut bilişim ve depolama maliyetlerini düşürmelerini sağlar. Ayrıca, uç bilgi işlem, ağ kaynaklarını korurken yanıt süresini milisaniyelere düşürür. Uç bilgi işlem kullanarak, verileri mutlaka bir ağ üzerinden göndermemiz gerekmez. Bunun yerine, yerel uç bilgi işlem sistemi, verilerin derlenmesinden ve uzun vadeli depolama için merkezi bulut deposuna sık raporlar gönderilmesinden sorumludur. Açıktır ki, yalnızca temel verileri göndererek, uç bilgi işlem ağda geçen verileri büyük ölçüde azaltır.
Edge Computing'in dağıtımı, çeşitli durumlarda idealdir. Böyle bir durum, IoT cihazlarının internet bağlantısının zayıf olması ve sürekli olarak merkezi bir buluta bağlanmalarının pratik olmamasıdır.
5 Makine Öğreniminin Çığır Açan Uygulamaları
Bu tür diğer durumlar, verilerin gecikmeye duyarlı bir şekilde işlenmesi gerekliliği olduğunda olabilir. Uç bilgi işlem, verilerin işlenmek üzere bir ağ üzerinden merkezi bulut depolama alanına aktarılması gerekmediğinden gecikme faktörünü ortadan kaldırır. Bu, milisaniyelik gecikme sürelerinin elde edilmesinin zor olduğu finans veya üretim hizmetleri için idealdir.
Uç bilgi işlem için bir başka kullanım durumu, yeni nesil 5G hücresel ağların geliştirilmesi olmuştur. IDC'de araştırma müdürü ve uç bilgi işlem uzmanı Kelly Quinn, telekom sağlayıcılarının kablosuz ağlarına 5G'yi dahil etmeleriyle birlikte, 5G kulelerine entegre ederek veya bunların yanına yerleştirerek mikro veri merkezleri eklemeye başlayacaklarını tahmin ediyor. Kurumsal müşteriler, uç bilgi işlem gerçekleştirmek için bu mikro veri merkezlerinde alana sahip olabilir veya kiralayabilir ve telekom sağlayıcısının genel bir IaaS bulut sağlayıcısına bağlanabilen merkezi ağına bir ağ geçidine doğrudan erişime sahip olabilir.
Edge Computing'in diğer bazı kullanım durumlarına bir göz atalım:
- Drone'lar , insanın aklının bile alamayacağı uzak yerlere ulaşabiliyor. Sınır bilişim, bu drone'ların gerçek zamanlı olarak analizleri incelemesini, analiz etmesini ve yanıt vermesini sağlar. Örneğin, bir drone herhangi bir acil durum tespit ederse, önce verileri bir ağ üzerinden göndermeye ve ardından analizi almaya gerek kalmadan yakındaki insanlara anında değerli bilgiler sağlayabilir.
- Artırılmış Gerçeklik – Kenar bilişimin tanıtılması, Artırılmış Gerçekliği bir adım daha ileri götürdü. Bir uç bilgi işlem platformu, kullanıcının ilgi alanına yönelik yüksek düzeyde yerelleştirilmiş veriler sağlayabilir; böylece AR hizmetlerini geliştiriyor.
- Otomatikleştirilmiş araçlar – Google ve Uber gibi devler kendi kendine giden arabalarla geliyor. Kenar hesaplama, bu tür otomatik araçların geliştirilmesinde çok önemli bir rol oynar. Bu araçlar, uç bilgi işlem kullanarak hayati verileri gerçek zamanlı olarak işleyebilir ve yakınlardaki diğer araçlara iletebilir. Bu devler, 2020 yılına kadar bu tür sürücüsüz arabaları bir tüketici gerçeği haline getirmeyi hedefliyor. Bu tür otomatik araçların devreye girmesiyle, otomobil kazaları nedeniyle kaybedilen hayatların sayısında bir azalma göreceğimizden eminiz.
Tüm bunları söyledikten sonra, uç bilgi işlem hakkında konuşurken hala göz ardı edilemeyecek bazı tavizler ve zorluklar var. Her şeyden önce, tüm verilerin yalnızca bir dakikalık alt kümesi uçta işlenir ve analiz edilir. Ardından, bu verilerin analizi ağ üzerinden iletilir. 
Bu, ideal olarak bazı ham, analiz edilmemiş verileri göz ardı ettiğimiz ve potansiyel olarak bazı içgörüleri kaçırdığımız anlamına gelir. Yine önemli bir soru ortaya çıkıyor - bu veri "kaybı" ne kadar katlanılabilir? Kuruluşun tüm verilere ihtiyacı var mı yoksa elde edilen sonuç onlar için yeterli mi? Bazı verileri kaçırmak organizasyonun analizini olumsuz etkiler mi?
Sinir Ağları: Gerçek Dünyadaki Uygulamalar
Bu soruların doğru bir cevabı yok. Bir uçak sistemi, herhangi bir veriyi, hatta bir kısmını (punto amaçlanmamıştır) kaçırmayı göze alamaz, bu nedenle, trendleri ve kalıpları tespit etmek için tüm veriler aktarılmalı ve analiz edilmelidir. Ancak uçuş sırasında veri aktarımı iyi bir fikir değildir. Bu nedenle, verileri çevrimdışı olarak toplamak ve uçuş süresi boyunca uç bilgi işlem gerçekleştirmek daha iyi bir yaklaşım olacaktır. Sonuç olarak, uç bilgi işlem, Bilgi Teknolojisi dünyasında her derde deva değildir. Pek çok avantaj sunan nispeten daha yeni bir teknolojidir. Ancak yine de kuruluşunuzun ihtiyaçlarına uyup uymadığını bilmek önemlidir.
Sonuç olarak, veriler değerlidir. Analiz edilebilecek tüm veriler, kalıpları tespit etmek ve içgörü kazanmak için analiz edilmelidir. Günümüz dünyasında, veriye dayalı şirketler, geleneksel şirketlere kıyasla çok daha fazla ilerleme kaydediyor. Edge Analytics, yeni ve heyecan verici bir alandır ve verilerin bakımı ve kullanılabilirliği için bir yanıttır ve önümüzdeki yıllarda aynı şekilde çok daha heyecan verici uygulamalar görmeyi bekleyebiliriz.
Dünyanın En İyi Üniversitelerinden ML Kursu öğrenin. Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.
