Што такое перыферыйныя вылічэнні і чаму яны будуць ключавымі для развіцця штучнага інтэлекту?

Глабальная сувязь імкліва развіваецца. З'яўляюцца новыя формы ўзаемадзеяння паміж карыстальнікамі, прыладамі і лічбавымі паслугамі, і... Край вылічэнняў Яна пазіцыянуецца як адзін з ключавых рухавікоў змен. Гэтая тэхналогія змяняе не толькі тое, як мы атрымліваем доступ да дадзеных, але і тое, як яны апрацоўваюцца, перамяшчаючы вылічальныя і сховішчавыя магутнасці значна бліжэй да месца фактычнага стварэння інфармацыі.

У наступныя гады, Уплыў перыферыйных вылічэнняў будзе станавіцца ўсё больш прыкметным у такіх сектарах, як Інтэрнэт рэчаў, падключаныя транспартныя сродкі, штучны інтэлект, Прамысловасць 4.0 і струменевая перадача відэагульняў. Калі вы хочаце цалкам зразумець, што такое перыферыйныя вылічэнні, чаму яны рэвалюцыянізуюць лічбавую трансфармацыю і як кампаніі могуць скарыстацца імі, чытайце далей.

Што такое перыферыйныя вылічэнні і як яны працуюць?

 

Перыферыйныя вылічэнні — гэта мадэль апрацоўкі дадзеных, якая набліжае вылічальную магутнасць да месца паходжання дадзеных. Яго мэта — паскорыць аналіз, скараціць затрымку і аптымізаваць выкарыстанне прапускной здольнасці., нешта фундаментальнае ў гіперзвязаным свеце, дзе ўсё больш запатрабавана непасрэднасць.

Па сутнасці, апрацоўка размеркавана па перыферыйных вузлах (прылады Інтэрнэту рэчаў, шлюзы, перадавыя маршрутызатары, цэнтры мікрададзеных і г.д.) побач з датчыкамі, машынамі або карыстальнікамі. Такім чынам, Дадзеныя аналізуюцца і прымаюцца меры практычна ў рэжыме рэальнага часу, адпраўляючы ў цэнтральнае воблака або на асноўныя серверы толькі найбольш актуальную інфармацыю або інфармацыю, якая патрабуе доўгатэрміновага захоўвання.

Гэты вылічальны падыход, які таксама называюць перыферыйныя вылічэнні, дапаўняе традыцыйную воблачную тэхналогію. Edge і Cloud могуць працаваць разамЦэнтралізаванае воблака застаецца ключавым для масавага захоўвання дадзеных, аналізу гісторыі і рэзервовага капіявання, у той час як перыферыйныя рэсурсы сканцэнтраваны на хуткасці, аператыўнасці і зніжэнні выдаткаў на перадачу.

Розніца паміж хмарнымі вылічэннямі і перыферыйнымі вылічэннямі

 

Воблачныя вылічэнні (хмарных вылічэнняў) змяніла доступ да дадзеных і праграм, а таксама кіраванне імі за апошняе дзесяцігоддзе, што дазволіла прадпрыемствам і карыстальнікам карыстацца магутнымі дыстанцыйна размешчанымі паслугамі. Аднак Гэтая мадэль мае пэўныя абмежаванні для выкарыстанняў, дзе важная кожная мілісекунда..

У воблаку прылады адпраўляюць інфармацыю на цэнтралізаваныя серверы, якія могуць знаходзіцца за сотні ці тысячы кіламетраў. Затрымка, хоць і нізкая (мілісекунды), можа быць занадта высокай для прыкладанняў імгненнага рэагавання., напрыклад, аўтамабілі з аўтаномным кіраваннем, інтэрактыўныя відэагульні на базе воблака, перадавы прамысловы маніторынг або аналіз крытычна важных датчыкаў у рэжыме рэальнага часу.

Перыферыйныя вылічэнні вырашаюць гэтую праблему, размяшчаючы апрацоўку бліжэй да крыніцы дадзеных., Напрыклад, Датчык навакольнага асяроддзя на заводзе апрацоўвае лакальна любыя нечаканыя збоіПадлучаны аўтамабіль можа прымаць рашэнні ў рэжыме рэальнага часу, не чакаючы адказу ад цэнтральнага сервера, а камера відэаназірання можа выконваць распазнаванне твараў на месцы, адпраўляючы ў воблака толькі ключавую інфармацыю для захоўвання або сукупнага аналізу. Вынік: хутчэйшыя адказы, эканомія прапускной здольнасці і павышэнне аперацыйнай эфектыўнасці..

Асноўныя перавагі перыферыйных вылічэнняў

Перыферыйныя вылічэнні прыносяць Асноўныя перавагі як для бізнесу, так і для канчатковых карыстальнікаў:

• Скарачэнне затрымкіДзякуючы апрацоўцы дадзеных блізка да месца іх генерацыі, адказ адбываецца практычна імгненна. Затрымку можна скараціць да менш чым 1 мілісекунды з дапамогай перадавых тэхналогій, такіх як 5G і валаконная оптыка.
• Эканомія прапускной здольнасціПерадаецца толькі адпаведная інфармацыя, што зніжае выдаткі і перагрузку сеткі.
• Палепшаная бяспека і прыватнасцьАбараніць канфідэнцыйную інфармацыю лягчэй, аналізуючы яе, не выдаляючы з лакальнага асяроддзя.
• МаштабаванасцьДазваляе падтрымліваць мільёны падлучаных прылад без перагрузкі цэнтральных цэнтраў апрацоўкі дадзеных.
• шматбаковасцьЯго можна выкарыстоўваць у прамысловых, гарадскіх, медыцынскіх, аўтамабільных, хатніх і г.д. умовах.

Акрамя таго, Перыферыйныя вылічэнні спрыяюць інавацыям у сектарах, дзе кожная секунда мае значэнне., такіх як аўтамабілі з аўтаномным кіраваннем, выяўленне анамалій на заводах, струменевая перадача кантэнту і маніторынг крытычна важнай інфраструктуры.

Перыферыйныя вылічэнні ў падлучаных і аўтаномных транспартных сродках

Аўтамабільны сектар з'яўляецца адным з найбуйнейшых бенефіцыяраў перыферыйных вылічэнняў.Падключаныя аўтамабілі і аўтаномныя транспартныя сродкі аб'ядноўваюць дзясяткі датчыкаў, камер, радараў і камунікацыйных сістэм, якія бесперапынна генеруюць дадзеныя аб навакольным асяроддзі, стане аўтамабіля і дарожных умовах.

La бяспека дарожнага руху Гэта ў значнай ступені залежыць ад здольнасці апрацоўваць гэтыя дадзеныя і рэагаваць на іх за дзесятыя долі секунды. Напрыклад, калі датчык выяўляе нечаканую перашкоду або пешаходны пераход, сістэма павінна неадкладна прыняць рашэнне, што было б немагчыма, калі б уся інфармацыя перадавалася туды і назад з воблака.

Дзякуючы краю, Большая частка гэтай апрацоўкі выконваецца непасрэдна на борце, у машыне або ў бліжэйшых аб'ектах інфраструктуры.Гэта дазваляе:

• Інтэрпрэтуйце сігналы святлафора і рэагуйце на змены ў рэжыме рэальнага часу.
• Прадбачаць здарэнні, такія як святлафоры або заторы.
• Кіруйце вялікімі аб'ёмамі інфармацыі, не перагружаючы сетку.
• Фармуйце «ўзводы» з падлучаных грузавікоў, павышаючы эфектыўнасць перавозак.

Перыферыйныя вылічэнні і машыннае навучанне: разумная вытворчасць і не толькі

У прамысловасці і перадавой вытворчасці перыферыйныя вылічэнні памнажаюць патэнцыял штучнага інтэлекту і машыннага навучання.Дзякуючы гэтай архітэктуры сістэмы машыннага зроку могуць аўтаматычна выяўляць дэфекты на вытворчых лініях, кантраляваць стан машын і нават прагназаваць збоі да іх узнікнення.

Як ён гэта робіць? Датчыкі і камеры фабрыкі апрацоўваюць большую частку інфармацыі лакальна., параўноўваючы яго з раней навучанымі мадэлямі машыннага навучання. Толькі ў выпадку сумневаў або памылак дадзеныя атрымліваюцца ў воблаку або захоўваюцца для далейшага аналізу. значнае скарачэнне сеткавага трафіку і паскарэнне рэагавання на непрадбачаныя падзеі.

Перыферыйныя вылічэнні, струменевая перадача відэагульняў і амаль імгненны адказ

Дзякуючы перыферыйным вылічэнням, гульні перажываюць сапраўдную рэвалюцыю.Воблачныя гульнявыя платформы, такія як Stadia, Xbox Cloud, Nvidia GeForce Now або PlayStation Now, апрацоўваюць графіку і гульнявую логіку на вялікіх аддаленых серверах, адпраўляючы атрыманую выяву на любы падлучаны дысплей. Але каб гульня была плыўнай і без затрымак, затрымка павінна быць мінімальнай.

Інтэграцыя перыферыйных вузлоў блізка да гульцоў дазваляе атрымаць уражанні, вельмі падобныя да таго, як быццам кансоль знаходзіцца дома.Кожны раз, калі вы націскаеце кнопку, гэтая каманда адпраўляецца на бліжэйшы сервер (на перыферыі), апрацоўваецца, і праз мілісекунды вы атрымліваеце адказ на экране. Такім чынам, Затрымкі і заіканні ліквідаваны што зрабіла б гульню немагчымай для гульні ў спаборніцкіх або дынамічных экшн-сітуацыях.

Маштабаванасць, бяспека і новыя бізнес-магчымасці

Перыферыйныя вылічэнні таксама вылучаюцца сваёй маштабаванасцю і арыентацыяй на бяспеку.Размеркаваўшы апрацоўку паміж тысячамі вузлоў, памяншаецца колькасць адзінкавых кропак збою і лягчэй падтрымліваць працу сэрвісу нават пры перапыненні асноўнага злучэння. Калі адзін вузел выходзіць з ладу, іншыя могуць узяць на сябе яго працу, забяспечваючы бесперапыннасць.

Што тычыцца бяспекі, канфідэнцыйныя дадзеныя могуць заставацца на перыметры і перадаюцца ў воблака толькі ў зашыфраваным або ананімным выглядзе. Гэтая стратэгія мінімізуе рызыку масавых кібератак і абараняе прыватнасць карыстальнікаў, што асабліва актуальна ў рэгуляваных сектарах, такіх як ахова здароўя, фінансы і крытычна важная інфраструктура.

З іншага боку, Перыферыйныя вылічэнні спрыяюць новым бізнес-мадэлям заснаваныя на гнуткіх, персаналізаваных і высокакаштоўных паслугах: прагнастычнае абслугоўванне, аптымізацыя ў рэжыме рэальнага часу, інтэлектуальнае кіраванне энергіяй, перадавы кантроль гарадской забудовы і г.д.

Спалучэнне перыферыйных вылічэнняў, сетак 5G і аптычнага валакна

Разгортванне в Сеткі 5G і пашырэнне валаконнай оптыкі стала вырашальным штуршком для перыферыйных вылічэнняў. 5G не толькі павялічвае хуткасць загрузкі, але і скарачае затрымку асяроддзя да 1 мілісекунды, што было немысліма з папярэднімі тэхналогіямі. Гэта дазваляе перыферыйным вылічэнням не толькі апрацоўваць дадзеныя блізка да прылад, але і забяспечвае практычна імгненную перадачу паміж вузламі.

Перадавыя праекты выкарыстоўваюць гэта спалучэнне для стварэння разумных гарадоў, узаемазлучаных транспартных сродкаў, бальніц, якія кантралююць стан пацыентаў у рэжыме рэальнага часу, і гіперзвязаных фабрык, дзе кожная машына бесперашкодна ўзаемадзейнічае з навакольным асяроддзем і сістэмамі падтрымкі.

Абалоніна забяспечвае прапускная здольнасць, неабходная для злучэння перыферыйных астравоў адзін з адным і з воблакам, у той час як 5G забяспечвае надзвычайную мабільнасць: як у асабістай мабільнасці (аўтамабілі, дроны, носімныя прылады), так і ў прамысловых або лагістычных сцэнарыях.

Будучыня паказвае на яшчэ больш глыбокая інтэграцыя паміж перыферыйнымі рэсурсамі, штучным інтэлектам і блокчэйнам, адкрыццё новых прыкладанняў у разумных гарадах, лічбавай ахове здароўя, разумнай энергетыцы, мабільнасці і многім іншым.

Укараненне гэтых тэхналогій змяняе спосаб нашага ўзаемадзеяння з тэхналогіямі, дазваляючы атрымліваць больш хуткія, бяспечныя і разумныя паслугі, адаптаваныя да ўсё больш звязанага і зменлівага грамадства.