Có thể bạn đã quá quen thuộc với thuật ngữ Điện toán đám mây (Cloud Computing) rồi đúng không? Hôm nay có thể bạn cũng nên bắt đầu tìm hiểu về Edge Computing, 1 công nghệ mới đầy tiềm năng trong thời đại IoT.

Các công ty công nghệ tiên tiến lớn như Amazon, Microsoft hay Google là những công ty trước giờ tất cả chúng ta tin cậy phó thác những tài liệu cá thể cho họ quản trị. Những tài liệu đó hoàn toàn có thể là mail, hình ảnh, … Nhưng trong thời đại IoT ( Internet of Things ) lúc bấy giờ, những công ty trên không những trấn áp tài liệu của tất cả chúng ta, mà còn cả tivi, tủ lạnh, điều hòa, thậm chí còn cả xe hơi của tất cả chúng ta .

Vậy những thông tin trên có liên quan gì đến Edge Computing? Trước mắt hãy để Smart Industry Vietnam giải thích Điện toán biên – Edge Computing là gì nhé.

Với dự báo hơn 30 tỷ thiết bị IoT sẽ được triển khai trên toàn cầu vào năm 2020, lượng dữ liệu được lưu trữ trên đám mây rất khó tưởng tượng. Chưa kể sức mạnh xử lý cần thiết để lấy được bất kỳ giá trị hữu hình nào từ nó tức thời.

Mọi người đều đã biết về Điện toán đám mây, nhưng có lẽ rằng nên nhắc lại một chút ít. Điện toán đám mây hiểu đơn thuần là những thông tin, sẽ được gửi lên một Trung tâm tài liệu lớn để giải quyết và xử lý, xong sẽ trả về tác dụng tại thiết bị cuối của người dùng .
Năm 2018, tất cả chúng ta đang ở trong kỷ nguyên của điện toán đám mây, nơi tài liệu sẽ được giải quyết và xử lý tại những Trung tâm tài liệu chứ không phải tại những thiết bị của bạn. Chúng ta đã và đang sử dụng rất nhiều dịch vụ điện toán đám mây, ví dụ như iCloud của Apple, Google Drive của Google, Dropbox …
Không có gì quá bất ngờ khi những chủ doanh nghiệp đang ngày càng tìm cách cải tổ hiệu suất và giảm ngân sách quản lý và vận hành cho những loại sản phẩm IoT của họ. Một trong những cách để làm điều đó là bằng cách giải quyết và xử lý tài liệu bên ngoài đám mây chính hoặc tại biên mạng của nó .

Vì vậy, nếu bạn đang có kế hoạch xây dựng một ứng dụng IoT cho doanh nghiệp của mình hoặc muốn tối ưu hóa các sản phẩm hiện tại của mình, điện toán biên (Edge computing) có thể là một sự lựa chọn an toàn cho bạn.

Vì sao cần đến Edge Computing

Giới hạn về tốc độ xử lý của Cloud Computing

Một điểm yếu của điện toán đám mây là tài liệu đó phải được gửi đến cho Trung tâm tài liệu của Amazon hoặc Google giải quyết và xử lý. Ví dụ, bạn đang soạn thảo văn bản trên Google Docs, thì mỗi lần bạn nhập một từ, thì từ đó sẽ được gửi đến Trung tâm tài liệu của Google cách bạn hàng trăm hàng ngàn cây số .
Hoặc việc sử dụng những trợ lý ảo, khi bạn hỏi một điều gì thì trợ lý ảo phải đưa thông tin lên đám mây để giải quyết và xử lý, nếu đám mây bị quả tải hoặc đường truyển không tốt, hoàn toàn có thể bạn sẽ phải đợi một thời hạn sau mới nhận được câu vấn đáp .

Điểm yếu có thể thấy là tốc độ sẽ không đảm bảo khi phải truyền dữ liệu đi xa như vậy.

Edge Computing sinh ra để xử lý yếu tố này. Bằng cách tàng trữ và giải quyết và xử lý thông tin quan trọng ngay tại một TT tài liệu nhỏ trước khi nó được gửi tới TT tài liệu chính. Chủ yếu được sử dụng để giải quyết và xử lý tài liệu IoT, những thiết bị sẽ thu thập dữ liệu, triển khai việc giải quyết và xử lý quan trọng tại local ( local ) và sau đó chuyển tiếp tài liệu tới đám mây để tàng trữ và giải quyết và xử lý thêm .
Với đo lường và thống kê tiên tiến và phát triển, thiết bị IoT sẽ chuyển tài liệu đến một thiết bị cục bộ nhỏ. Thiết bị “ TT tài liệu siêu nhỏ ” này sẽ thực thi việc giải quyết và xử lý trước khi chuyển tài liệu tới Trung tâm tài liệu ở xa .
Từ đó bảo vệ vận tốc sẽ cải tổ hơn rất nhiều, khi không phải cái gì cũng gửi lên đám mây xong phải đợi đám mây giải quyết và xử lý và trả về .

Bảo mật của Cloud computing

Với Cloud Computing, tài liệu phải được truyền đến TT tài liệu để giải quyết và xử lý. Việc này hoàn toàn có thể gây ra những lỗi bảo mật thông tin nhất định, như hacker bắt được những gói tin mà bạn truyền đi. Hiện tại hầu hết những phương pháp truyền thông tin đều đã được mã hóa, nhưng cái gì cũng sẽ có những sai sót và điểm yếu, chỉ cần hacker bắt được một phần thôi họ cũng sẽ tìm cách hack hàng loạt mạng lưới hệ thống. Với Edge Computing, những tài liệu nhạy cảm, quan trọng hoàn toàn có thể sẽ được giải quyết và xử lý ngay tại thiết bị nội bộ mà chưa gửi đi, từ đó hoàn toàn có thể góp thêm phần bảo vệ tài liệu của bạn tốt hơn .

Băng thông của Cloud computing

Việc hàng tỷ những thiết bị IoT liên kết vào mạng, từ đó truyền tải một tài liệu khổng lồ đến Trung tâm tài liệu chính sẽ dẫn đến hai yếu tố, một là sẽ tốn dung tích băng thông đáng kể, lượng tài liệu nhiều cũng đồng nghĩa tương quan với vận tốc sẽ chậm hơn. Hai là sẽ xảy ra thực trạng “ nghẽn cổ chai ”, khi có quá nhiều tài liệu được đẩy đến những Trung tâm tài liệu của Amazon hay Google, dẫn đến năng lực lỗi hoặc hiệu quả sẽ bị giải quyết và xử lý và trả về chậm .
Việc vận dụng Edge Computing sẽ xử lý được yếu tố này. Như đã nói ở trên, một phần thông tin quan trọng hoặc thiết yếu đã được giải quyết và xử lý tại những TT tài liệu nhỏ nội bộ hoặc chính thiết bị. Dẫn đến số thông tin chuyển đến Trung tâm tài liệu chính sẽ nhỏ lại, băng thông sẽ được giảm xuống và vận tốc truyển tải sẽ nhanh hơn .

Edge Computing – Điện toán biên là gì ?

Điện toán biên là phương pháp tối ưu hoá hệ thống điện toán đám mây bằng cách xử lý tính toán dữ liệu tại vùng rìa (biên) của mạng, gần với nguồn dữ liệu nhất.

Đúng như tên gọi, lúc này, tất cả chúng ta thực sự nói đến ranh giới của mạng lưới, nơi internet kết thúc và những hoạt động giải trí của quốc tế thực khởi đầu. Nói 1 cách đơn thuần, trong quy mô của công nghệ tiên tiến này thì những Data Center sẽ nằm ở vị trí TT, những thiết bị gateway ( như switch, router … ) sẽ nằm tại ngoài rìa. Các IoT khi có Data, sẽ gửi đến những thiết bị nằm ở rìa, sau đó những Processor ( Chip ) trong mạng lưới sẽ nghiên cứu và phân tích và giải quyết và xử lý Data này .

Tới năm 2020, những thiết bị IoT được sản xuất dùng trong những doanh nghiệp và cơ quan chính phủ vào khoảng chừng 5.8 TỶ thiết bị thôi ( so với năm ngoái chỉ là 570 triệu thiết bị ) ! !. Các IoT thường không được trang bị sức mạnh giải quyết và xử lý data ( có lẽ rằng vì kích cỡ thiết bị đã quá nhỏ nên không hề nhồi nhét thêm ) và Fog Computing là công nghệ tiên tiến quá tương thích với việc này .

Làm thế nào để Edge Computing có thể hoạt động ?

Để lý giải cách nó hoạt động giải trí trong đời sống thực, tất cả chúng ta hoàn toàn có thể lấy bất kể thiết bị mưu trí nào ra khỏi đó làm ví dụ. Mỗi cảm ứng IoT tạo ra hàng tấn dữ liệu mỗi giây. Trong trường hợp điện toán đám mây, tài liệu ngay lập tức được chuyển đến cơ sở tài liệu đám mây thống nhất, TT nơi nó được giải quyết và xử lý và tàng trữ .
Nếu có bất kể hành vi nào được nhu yếu, sever TT sẽ gửi phản hồi của nó trở lại thiết bị khi nhận và nghiên cứu và phân tích tài liệu thu được .
Mặc dù hàng loạt quy trình thường mất ít hơn một giây để hoàn thành xong, hoàn toàn có thể có những trường hợp khi phản hồi hoàn toàn có thể bị trì hoãn hoặc gián đoạn. Điều này hoàn toàn có thể xảy ra do trục trặc mạng, liên kết internet yếu hoặc đơn thuần là do TT tài liệu nằm quá xa thiết bị .
Bây giờ, trong trường hợp giám sát biên, bạn không cần gửi tài liệu thu được từ những cảm ứng IoT ở bất kể đâu. Bản thân thiết bị hoặc nút mạng gần nhất ( ví dụ : bộ định tuyến ) chịu nghĩa vụ và trách nhiệm giải quyết và xử lý tài liệu và hoàn toàn có thể phản hồi theo cách tương thích nếu cần hành vi .
Cảm biến và thiết bị được tiến hành từ xa nhu yếu giải quyết và xử lý thời hạn thực. Một mạng lưới hệ thống đám mây tập trung chuyên sâu thường giải quyết và xử lý khá chậm trong trường hợp này, đặc biệt quan trọng khi mà sự ra quyết định hành động phải được triển khai trong micro giây .
Điều này càng đặc biệt quan trọng đúng với những thiết bị IoT trong vùng hoặc khu vực có liên kết kém. Tuy nhiên, nhiều lúc năng lực giải quyết và xử lý thời hạn thực yên cầu phải giải quyết và xử lý tại cloud. Ví dụ, tài liệu được tổng hợp bởi những màn hình hiển thị giảm sát thời tiết cần được gửi đi trong thời hạn thực tới những siêu máy tính .

Với Edge Computing, thiết bị IoT không còn phụ thuộc vào kết nối internet và có thể hoạt động như một nút mạng độc lập.

Lợi ích của Edge Computing là gì ?

Điện toán biên được cho phép làm rõ khoanh vùng phạm vi của tài nguyên thống kê giám sát để tối ưu hoá giải quyết và xử lý .

1. Dữ liệu nhanh nhạy về thời gian có thể được xử lý ngay tại điểm gốc bởi bộ xử lý cục bộ (một thiết bị sở hữu khả năng tính toán riêng).
2. Các máy chủ trung gian có thể được xử dụng để xử lý dữ liệu gần với vị trí địa ly gần với nguồn (điều này được giả định là độ trễ trung gian chấp nhận được, mặc dù các quyết định thời gian thực nên được thực hiện càng gần nguồn gốc càng tốt) Các máy chủ cloud có thể được sử dụng để xử lý ít dữ liệu thời gian nhạy cảm hơn hoặc để lưu trữ dữ liệu dài hạn. Với IoT, bạn có thể thấy bản kê khai này trong Dashboardphân tích (dashboard).
3. Các dịch vụ ứng dụng biên giảm đáng kể lượng dữ liệu phải được di chuyển, lưu lượng truy cập, và khoảng cách dữ liệu được di chuyển. Điều này sẽ làm giảm chi phí truyền tải, giảm thời gian trễ, và nâng cao được chất lượng dịch vụ.
4. Điện toán biên loại bỏ lượng lớn hiện tượng “nút thắt cổ chai” và tiềm năng lớn các lỗi bằng cách nhấn mạnh vào sự phụ thuộc vào môi trường tính toán lõi. Đồng thời an toàn dữ liệu được cải thiện khi dữ liệu mã hoá được kiểm tra khi nó vượt qua các bức tường lửa và điểm bảo vệ khác, nơi mà các loại virut, dữ liệu bị xâm nhập và hacker có thể bị đánh lừa sớm.
5. Khả năng mở rộng không giới hạn và bảo mật : Không giống như đám mây, Edge Computing cho phép bạn mở rộng quy mô mạng IoT của mình khi cần mà không cần tham khảo đến bộ lưu trữ có sẵn.

Tiềm năng của Edge Computing trong tương lai

Các ngành công nghiệp có case study máy tính biên phát triển mạnh mẽ trong tương lai là :

• du lịch, vận tải và cung ứng
• năng lượng
• bán lẻ
• chăm sóc sức khỏe
• tiện ích

Dưới đây là 3 ví dụ Edge Computing IoT thực tế để chứng minh làm thế nào nó có thể được sử dụng trên các ngành được liệt kê:

Xe tự hành

Xe tự lái đại diện thay mặt cho một trong những case study máy tính cạnh IoT quan trọng .
Một phương tiện đi lại vận động và di chuyển đơn thuần là không hề dựa vào một máy chủ từ xa để quyết định hành động xem nó có cần dừng lại khi có người đi bộ băng qua đường phía trước nó không. Quyết định cần phải được đưa ra ngay lập tức. Dữ liệu phải được giải quyết và xử lý on-premise, bất kể liên kết internet .
Ngoài ra, những phương tiện đi lại ( khi đang đi trên đường ) hoàn toàn có thể liên lạc với nhau hiệu suất cao hơn vì thứ nhất chúng không cần gửi tài liệu về tai nạn đáng tiếc, điều kiện kèm theo thời tiết, giao thông vận tải hoặc đường vòng đến máy chủ từ xa .

Thiết bị chăm sóc sức khỏe

Một trường hợp thực tiễn hơn cho Edge Computing nằm trong nghành nghề dịch vụ theo dõi sức khỏe thể chất và những thiết bị đeo được khác. Khi được sử dụng trong điều trị từ xa để theo dõi những thực trạng mãn tính của bệnh nhân, họ hoàn toàn có thể trở thành những người cứu sống thực sự .
Ví dụ, máy đo nhịp tim có năng lực nghiên cứu và phân tích tài liệu sức khỏe thể chất một cách độc lập, hoàn toàn có thể ngay lập tức cung ứng phản ứng thiết yếu cho người chăm nom cảnh báo nhắc nhở khi bệnh nhân cần sự trợ giúp của họ .
Mổ Ruột tương hỗ robot là một case study khác cho Edge Computing trong chăm nom sức khỏe thể chất, đặc biệt quan trọng là khi mỗi nano giây hoàn toàn có thể có nghĩa là sự độc lạ giữa sống và chết. Những robot này cần có năng lực tự nghiên cứu và phân tích tài liệu để phân phối tương hỗ trong phẫu thuật một cách bảo đảm an toàn, nhanh gọn và đúng mực .

Giải pháp bảo mật

Bất kỳ mạng lưới hệ thống bảo mật thông tin nào cũng hoàn toàn có thể cung ứng những mối rình rập đe dọa bảo mật thông tin trong vòng vài giây. Đó là nguyên do tại sao nó có ý nghĩa để sử dụng Edge Computing cho những mạng lưới hệ thống giám sát .
Do đó, với giải quyết và xử lý video trên thiết bị, máy ảnh hoàn toàn có thể phát hiện hoạt động, xác lập người xâm phạm và cảnh báo nhắc nhở ngay lập tức cho người dùng trong trường hợp xâm phạm hoặc hoạt động giải trí đáng ngờ .
Vì vậy, thay vì chuyển hàng tấn dữ liệu thô đến những sever để giải quyết và xử lý, những camera như vậy sẽ tiết kiệm ngân sách và chi phí lưu lượng truy vấn internet của bạn, giảm băng thông và tàng trữ đám mây trong khi cải tổ vận tốc và độ đúng chuẩn của phản hồi .

Ngoài các ví dụ được liệt kê, có nhiều trường hợp khác sử dụng cho Edge Computing:

• Đèn giao thông hoặc tua-bin gió không cần giao tiếp với đám mây 24/7 (hoặc cũng có thể đôi khi chúng không thể kết nối với máy chủ) và có thể hoàn toàn tự động.
• Đèn đường có thể tạo ra một hệ thống tự trị, tự duy trì bằng cách liên lạc trực tiếp với nhau thay vì được trung gian bởi đám mây từ xa.
• Các cảm biến thông minh trong nông nghiệp không cần phải chuyển sang máy chủ trung tâm để quyết định khi nào chúng cần tưới cây gần đó hoặc thêm phân bón. Họ có thể dễ dàng tự mình thực hiện các tác vụ thông thường và đồng bộ hóa với đám mây chính.

Xem thêm Các công nghệ tiên tiến chính của Edge Computing

Bạn đang quan tâm về các giải pháp NEW SCADA, Industrial IoT, Edge Computing hoặc các công cụ quản lý sản xuất ? Hãy điền thông tin dưới đây, chúng tôi sẽ liên hệ và tư vấn cho bạn cụ thể.

Source: http://139.180.218.5
Category: Thuật ngữ đời thường