محاسبات لبه‌ای چیست و چرا کلید توسعه هوش مصنوعی خواهد بود؟

اتصال جهانی به سرعت در حال تکامل است. اشکال جدید تعامل بین کاربران، دستگاه‌ها و خدمات دیجیتال در حال شکل‌گیری است و EdgeComputing این فناوری به عنوان یکی از محرک‌های کلیدی تغییر شناخته می‌شود. این فناوری نه تنها نحوه دسترسی ما به داده‌ها، بلکه نحوه پردازش آنها را نیز متحول می‌کند و قدرت محاسبات و ذخیره‌سازی را بسیار نزدیک‌تر به جایی که اطلاعات در واقع تولید می‌شوند، قرار می‌دهد.

در سالهای بعد، تأثیر محاسبات لبه‌ای (Edge Computing) به طور فزاینده‌ای قابل مشاهده خواهد بود. در بخش‌هایی مانند اینترنت اشیا، وسایل نقلیه متصل، هوش مصنوعی، صنعت ۴.۰ و پخش بازی‌های ویدیویی. اگر می‌خواهید به‌طور کامل بفهمید که محاسبات لبه چیست، چرا تحول دیجیتال را متحول می‌کند و چگونه شرکت‌ها می‌توانند از آن بهره‌مند شوند، ادامه مطلب را بخوانید.

محاسبات لبه‌ای چیست و چگونه کار می‌کند؟

 

محاسبات لبه‌ای است یک مدل پردازش داده که قدرت محاسبات را به جایی که داده‌ها از آنجا سرچشمه می‌گیرند، نزدیک‌تر می‌کند.. هدف آن سرعت بخشیدن به تجزیه و تحلیل، کاهش تأخیر و بهینه‌سازی استفاده از پهنای باند است.چیزی اساسی در دنیای به شدت متصل امروزی که در آن فوریت به طور فزاینده‌ای مورد تقاضا است.

در اصل ، پردازش در گره‌های جانبی توزیع می‌شود (دستگاه‌های اینترنت اشیا، دروازه‌ها، روترهای پیشرفته، مراکز داده میکرو و غیره) نزدیک به حسگرها، ماشین‌ها یا کاربران. بنابراین، داده‌ها تقریباً در لحظه تجزیه و تحلیل و بر اساس آنها اقدام می‌شود، فقط مرتبط‌ترین اطلاعات یا اطلاعاتی که نیاز به ذخیره‌سازی طولانی‌مدت دارند را به ابر مرکزی یا سرورهای اصلی ارسال می‌کند.

این رویکرد محاسباتی، که به آن نیز گفته می‌شود محاسبات لبه‌ای، مکمل فضای ابری سنتی است. Edge و Cloud می‌توانند با هم کار کنندابر متمرکز همچنان برای ذخیره‌سازی انبوه، تحلیل داده‌های تاریخی و وظایف پشتیبان‌گیری کلیدی است، در حالی که لبه بر سرعت، فوریت و کاهش هزینه‌های انتقال تمرکز دارد.

تفاوت بین رایانش ابری و رایانش لبه‌ای

 

رایانش ابری (محاسبات ابری) دسترسی و مدیریت داده‌ها و برنامه‌ها را متحول کرده است در طول دهه گذشته، به مشاغل و کاربران اجازه می‌دهد از خدمات قدرتمند میزبانی شده از راه دور لذت ببرند. با این حال، این مدل محدودیت‌های خاصی برای کاربردهایی دارد که در آنها هر میلی‌ثانیه اهمیت دارد..

در فضای ابری، دستگاه‌ها اطلاعات را به سرورهای متمرکز ارسال می‌کنند که می‌توانند صدها یا هزاران کیلومتر دورتر باشند. تأخیر، اگرچه کم (میلی‌ثانیه) است، اما ممکن است برای کاربردهای پاسخ فوری خیلی زیاد باشد.مانند خودروهای خودران، بازی‌های ویدیویی تعاملی مبتنی بر ابر، نظارت پیشرفته صنعتی یا تجزیه و تحلیل بلادرنگ حسگرهای حیاتی.

محاسبات لبه‌ای با اجرای پردازش در نزدیکی منبع داده‌ها، این مشکل را حل می‌کند.. به عنوان مثال یک حسگر محیطی در یک کارخانه در صورت بروز هرگونه خرابی غیرمنتظره، به صورت محلی پردازش می‌کند.یک ماشین متصل می‌تواند بدون انتظار برای پاسخ از یک سرور مرکزی، تصمیمات بلادرنگ بگیرد، یا یک دوربین نظارتی می‌تواند تشخیص چهره را در محل انجام دهد و فقط اطلاعات کلیدی را برای ذخیره‌سازی یا تجزیه و تحلیل کلی به فضای ابری ارسال کند. نتیجه: پاسخ‌های سریع‌تر، صرفه‌جویی در پهنای باند و افزایش بهره‌وری عملیاتی..

مزایای اصلی محاسبات لبه‌ای

محاسبات لبه‌ای (Edge computing) مزایای کلیدی برای کسب و کارها و کاربران نهایی:

• کاهش تاخیربا پردازش داده‌ها در نزدیکی محل تولید، پاسخ تقریباً آنی است. با فناوری‌های پیشرفته‌ای مانند 1G و فیبر نوری، می‌توان تأخیر را به کمتر از 5 میلی‌ثانیه کاهش داد.
• صرفه جویی در پهنای باندفقط اطلاعات مرتبط منتقل می‌شود و هزینه و تراکم شبکه کاهش می‌یابد.
• افزایش امنیت و حریم خصوصیمحافظت از اطلاعات حساس با تجزیه و تحلیل آنها بدون نیاز به حذف آنها از محیط محلی، آسان‌تر است.
• مقیاس پذیری: به شما امکان می‌دهد میلیون‌ها دستگاه متصل را بدون بارگذاری بیش از حد در مراکز داده مرکزی پشتیبانی کنید.
• همه کاره بودن: می‌تواند در محیط‌های صنعتی، شهری، مراقبت‌های بهداشتی، خودرو، خانه و غیره مستقر شود.

علاوه بر این، محاسبات لبه، نوآوری را در بخش‌هایی که هر ثانیه اهمیت دارد، تسهیل می‌کند.مانند خودروهای خودران، تشخیص ناهنجاری کارخانه، پخش محتوای آنلاین و نظارت بر زیرساخت‌های حیاتی.

محاسبات لبه در وسایل نقلیه متصل و خودران

بخش خودرو یکی از بزرگترین ذینفعان محاسبات لبه است.خودروهای متصل و خودروهای خودران، ده‌ها حسگر، دوربین، رادار و سیستم‌های ارتباطی را در خود جای داده‌اند که به‌طور مداوم داده‌هایی در مورد محیط، وضعیت خودرو و شرایط ترافیک تولید می‌کنند.

La ایمنی جاده این امر تا حد زیادی به توانایی پردازش و اقدام بر اساس آن داده‌ها در دهم ثانیه بستگی دارد. به عنوان مثال، اگر یک حسگر مانع غیرمنتظره یا عبور عابر پیاده را تشخیص دهد، سیستم باید فوراً تصمیم بگیرد، چیزی که اگر تمام اطلاعات مجبور به رفت و برگشت از ابر باشند، امکان‌پذیر نخواهد بود.

به لطف لبه، بخش عمده‌ای از این پردازش مستقیماً روی خودرو، در ماشین یا در زیرساخت‌های نزدیک انجام می‌شود.. این اجازه می دهد:

• سیگنال‌های راهنمایی و رانندگی را تفسیر کنید و به تغییرات در زمان واقعی پاسخ دهید.
• حوادثی مانند چراغ راهنمایی یا راهبندان را پیش‌بینی کنید.
• مدیریت حجم زیادی از اطلاعات بدون اشباع شبکه.
• تشکیل «جوخه»هایی از کامیون‌های متصل به هم، که باعث بهبود بهره‌وری حمل و نقل می‌شود.

محاسبات لبه و یادگیری ماشین: تولید هوشمند و فراتر از آن

در صنعت و تولید پیشرفته، محاسبات لبه‌ای پتانسیل هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را چند برابر می‌کند.به لطف این معماری، سیستم‌های بینایی ماشین می‌توانند به طور خودکار نقص‌ها را در خطوط تولید تشخیص دهند، وضعیت دستگاه را رصد کنند و حتی قبل از وقوع، خرابی‌ها را پیش‌بینی کنند.

چگونه آن را دریافت می کنید؟ حسگرها و دوربین‌های کارخانه بیشتر اطلاعات را به صورت محلی پردازش می‌کنند.و آن را با مدل‌های یادگیری ماشینی که قبلاً آموزش دیده‌اند مقایسه می‌کند. فقط در موارد شک یا خطا، داده‌ها در فضای ابری بررسی یا برای تجزیه و تحلیل‌های آینده ذخیره می‌شوند. کاهش چشمگیر ترافیک شبکه و افزایش سرعت پاسخگویی به رویدادهای پیش‌بینی نشده.

محاسبات لبه‌ای، پخش بازی‌های ویدیویی و پاسخ تقریباً آنی

به لطف محاسبات لبه‌ای، بازی‌ها در حال تجربه یک انقلاب واقعی هستند.پلتفرم‌های بازی ابری مانند Stadia، Xbox Cloud، Nvidia GeForce Now یا PlayStation Now گرافیک و منطق بازی را در سرورهای بزرگ از راه دور پردازش می‌کنند و تصویر حاصل را به هر نمایشگر متصل ارسال می‌کنند. اما برای اینکه تجربه روان و بدون تاخیر باشد، تأخیر باید حداقل باشد.

ادغام گره‌های لبه‌ای نزدیک به بازیکنان، تجربه‌ای بسیار شبیه به داشتن کنسول در خانه را فراهم می‌کند.هر بار که دکمه‌ای را فشار می‌دهید، آن دستور به سرور مجاور (در لبه) ارسال می‌شود، پردازش می‌شود و در عرض چند میلی‌ثانیه پاسخ را روی صفحه دریافت می‌کنید. بنابراین، لگ و لکنت زبان برطرف شده است که باعث می‌شود این عنوان در سناریوهای رقابتی یا اکشن سریع غیرقابل بازی باشد.

مقیاس‌پذیری، امنیت و فرصت‌های تجاری جدید

محاسبات لبه همچنین به دلیل مقیاس‌پذیری و تمرکز بر امنیت، برجسته است.با توزیع پردازش بین هزاران گره، نقاط شکست کاهش می‌یابد و حتی در صورت قطع اتصال اصلی، حفظ و اجرای سرویس آسان‌تر می‌شود. اگر یک گره از کار بیفتد، گره‌های دیگر می‌توانند کار را به عهده بگیرند و تداوم را تضمین کنند.

در مورد امنیت، ممکن است داده‌های حساس در محیط باقی بمانند. و فقط به صورت رمزگذاری شده یا ناشناس به ابر منتقل می‌شود. این استراتژی خطر حملات سایبری گسترده را به حداقل می‌رساند و از حریم خصوصی کاربران محافظت می‌کند، که به ویژه در بخش‌های تحت نظارت مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و زیرساخت‌های حیاتی اهمیت دارد.

علاوه بر این، محاسبات لبه‌ای، مدل‌های کسب‌وکار جدید را تسهیل می‌کند مبتنی بر خدمات چابک، شخصی‌سازی‌شده و با ارزش افزوده بالا: نگهداری و تعمیرات پیش‌بینی‌کننده، بهینه‌سازی بلادرنگ، مدیریت هوشمند انرژی، کنترل پیشرفته شهری و غیره.

ترکیبی از محاسبات لبه، شبکه‌های 5G و فیبر نوری

استقرار شبکه های 5G و گسترش فیبر نوری، عامل قطعی پیشرفت در محاسبات لبه‌ای بوده‌اند. 5G نه تنها سرعت دانلود را چند برابر می‌کند، بلکه تأخیر محیطی را نیز به 1 میلی‌ثانیه کاهش می‌دهد، چیزی که با فناوری‌های قبلی غیرقابل تصور بود. این امر به لبه اجازه می‌دهد تا نه تنها داده‌ها را در نزدیکی دستگاه‌ها پردازش کند، بلکه انتقال بین گره‌ها را عملاً آنی کند.

پروژه‌های پیشرفته از این ترکیب برای ایجاد شهرهای هوشمند، وسایل نقلیه متصل به هم، بیمارستان‌هایی که بیماران را به صورت بلادرنگ رصد می‌کنند و کارخانه‌های متصل به هم که در آن‌ها هر دستگاه به طور یکپارچه با محیط اطراف و سیستم‌های پشتیبانی خود ارتباط برقرار می‌کند، استفاده می‌کنند.

فیبر فراهم می‌کند پهنای باند مورد نیاز برای اتصال جزایر لبه به یکدیگر و به ابردر حالی که 5G امکان تحرک بسیار بالایی را فراهم می‌کند: هم در تحرک شخصی (اتومبیل، پهپاد، پوشیدنی) و هم در سناریوهای صنعتی یا لجستیکی.

آینده اشاره دارد حتی ادغام عمیق‌تر بین لبه، هوش مصنوعی و بلاکچین، افتتاح برنامه‌های کاربردی جدید در شهرهای هوشمند، سلامت دیجیتال، انرژی هوشمند، حمل و نقل و موارد دیگر.

پذیرش این فناوری‌ها، نحوه تعامل ما با فناوری را متحول می‌کند و خدمات سریع‌تر، ایمن‌تر و هوشمندانه‌تری را فراهم می‌کند که با جامعه‌ای که به طور فزاینده‌ای به هم متصل و در حال تغییر است، سازگار شده‌اند.