Kas ir Edge Computing un kāpēc tā būs galvenais mākslīgā intelekta attīstībā?

Globālā savienojamība strauji attīstās. Parādās jaunas mijiedarbības formas starp lietotājiem, ierīcēm un digitālajiem pakalpojumiem, un Edge Computing Tā tiek pozicionēta kā viens no galvenajiem pārmaiņu virzītājspēkiem. Šī tehnoloģija pārveido ne tikai to, kā mēs piekļūstam datiem, bet arī to, kā tie tiek apstrādāti, pārvietojot skaitļošanas un krātuves jaudu daudz tuvāk vietai, kur informācija faktiski tiek ģenerēta.

Nākamajos gados, Edge Computing ietekme kļūs arvien redzamāka. tādās nozarēs kā lietu internets (IoT), savienotie transportlīdzekļi, mākslīgais intelekts, 4.0 rūpniecība un videospēļu straumēšana. Ja vēlaties pilnībā izprast, kas ir perifērijas skaitļošana, kāpēc tā revolucionizē digitālo transformāciju un kā uzņēmumi var to izmantot savā labā, lasiet tālāk.

Kas ir Edge Computing un kā tā darbojas?

Perifērijas skaitļošana ir datu apstrādes modelis, kas tuvina skaitļošanas jaudu datu izcelsmes vietai. Tās mērķis ir paātrināt analīzi, samazināt latentumu un optimizēt joslas platuma izmantošanu., kaut kas fundamentāls hipersavienotā pasaulē, kur arvien vairāk tiek pieprasīta tūlītēja reaģēšana.

Būtībā, apstrāde tiek sadalīta pa perifērijas mezgliem (lietu interneta ierīces, vārtejas, moderni maršrutētāji, mikrodatu centri utt.) sensoru, mašīnu vai lietotāju tuvumā. Tādējādi, Dati tiek analizēti un uz tiem tiek veiktas darbības gandrīz reāllaikā, nosūtot uz centrālo mākoni vai galvenajiem serveriem tikai visatbilstošāko informāciju vai informāciju, kurai nepieciešama ilgtermiņa glabāšana.

Šo skaitļošanas pieeju sauc arī par perifērijas skaitļošana, papildina tradicionālo mākoņpakalpojumu. Edge un mākoņpakalpojumi var darboties kopāCentralizētais mākonis joprojām ir galvenais lielapjoma datu glabāšanas, vēsturiskās analīzes un dublēšanas uzdevumu veikšanas elements, savukārt perifērijas mākoņpakalpojumi koncentrējas uz ātrumu, tūlītēju darbību un samazinātām pārraides izmaksām.

Atšķirība starp mākoņdatošanu un malu skaitļošanu

Mākoņdatošana (mākonis skaitļošanas) ir pārveidojusi piekļuvi datiem un lietojumprogrammām, kā arī to pārvaldību pēdējās desmitgades laikā, ļaujot uzņēmumiem un lietotājiem baudīt jaudīgus attālināti mitinātus pakalpojumus. Tomēr Šim modelim ir zināmi ierobežojumi lietojumos, kuros katra milisekunde ir svarīga..

Mākonī ierīces nosūta informāciju uz centralizētiem serveriem, kas var atrasties simtiem vai tūkstošiem kilometru attālumā. Latentums, lai arī zems (milisekundes), var būt pārāk augsts tūlītējas reaģēšanas lietojumprogrammām., piemēram, pašbraucošas automašīnas, interaktīvas mākonī balstītas videospēles, uzlabota rūpnieciskā uzraudzība vai kritisko sensoru analīze reāllaikā.

Perifērijas skaitļošana atrisina šo problēmu, veicot apstrādi tuvāk datu avotam.. Piemēram, Rūpnīcā esošs vides sensors apstrādā lokāli, ja rodas kāda negaidīta kļūme.Ar internetu savienota automašīna var pieņemt lēmumus reāllaikā, negaidot atbildi no centrālā servera, vai arī novērošanas kamera var veikt sejas atpazīšanu uz vietas, nosūtot mākonim tikai galveno informāciju glabāšanai vai apkopotai analīzei. Rezultāts: ātrāka reaģēšana, joslas platuma ietaupījums un palielināta darbības efektivitāte..

Edge Computing galvenās priekšrocības

Perifērijas skaitļošana sniedz Galvenās priekšrocības gan uzņēmumiem, gan gala lietotājiem:

• latentuma samazināšanaApstrādājot datus tuvu to ģenerēšanas vietai, reakcija ir gandrīz momentāna. Latentumu var samazināt līdz mazāk nekā 1 milisekundei, izmantojot jaunākās tehnoloģijas, piemēram, 5G un optisko šķiedru.
• Joslas platuma ietaupījumsTiek pārraidīta tikai būtiska informācija, tādējādi samazinot izmaksas un tīkla pārslodzi.
• Paaugstināta drošība un privātumsSensitīvu informāciju ir vieglāk aizsargāt, analizējot to, neizņemot to no lokālās vides.
• Mērogojamība: Ļauj atbalstīt miljoniem savienotu ierīču, nepārslogojot centrālos datu centrus.
• DaudzpusībaTo var izvietot rūpniecības, pilsētvides, veselības aprūpes, autobūves, mājas u. c. vidē.

Turklāt, Perifērijas skaitļošana veicina inovācijas nozarēs, kurās katra sekunde ir svarīga., piemēram, pašbraucošas automašīnas, rūpnīcas anomāliju noteikšana, satura straumēšana un kritiskās infrastruktūras uzraudzība.

Perifērijas skaitļošana savienotos un autonomos transportlīdzekļos

Automobiļu nozare ir viena no lielākajām perifērijas skaitļošanas ieguvējām.Savienotās automašīnas un autonomie transportlīdzekļi integrē desmitiem sensoru, kameru, radaru un sakaru sistēmu, kas nepārtraukti ģenerē datus par vidi, transportlīdzekļa stāvokli un satiksmes apstākļiem.

La ceļu drošība Tas lielā mērā ir atkarīgs no spējas apstrādāt un reaģēt uz šiem datiem sekundes desmitdaļās. Piemēram, ja sensors konstatē negaidītu šķērsli vai gājēju pāreju, sistēmai ir jāpieņem tūlītējs lēmums, kas nebūtu iespējams, ja visai informācijai būtu jāpārvietojas turp un atpakaļ no mākoņa.

Pateicoties malai, Liela daļa šīs apstrādes tiek veikta tieši uz klāja, automašīnā vai tuvējā infrastruktūrā.. Tas ļauj:

• Interpretēt satiksmes signālus un reaģēt uz izmaiņām reāllaikā.
• Paredziet negadījumus, piemēram, luksoforus vai sastrēgumus.
• Pārvaldiet lielu informācijas apjomu, nepārslogojot tīklu.
• Veidojiet savienotu kravas automašīnu "kolonnas", uzlabojot pārvadājumu efektivitāti.

Perifērijas skaitļošana un mašīnmācīšanās: viedā ražošana un tālāk

Rūpniecībā un progresīvā ražošanā perifērijas skaitļošana daudzkārt palielina mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās potenciālu.Pateicoties šai arhitektūrai, mašīnredzes sistēmas var automātiski noteikt defektus ražošanas līnijās, uzraudzīt iekārtu stāvokli un pat paredzēt kļūmes, pirms tās rodas.

Kā jūs to iegūstat? Rūpnīcas sensori un kameras apstrādā lielāko daļu informācijas lokāli., salīdzinot to ar iepriekš apmācītiem mašīnmācīšanās modeļiem. Tikai šaubu vai kļūdu gadījumā dati tiek meklēti mākonī vai saglabāti turpmākai analīzei. ievērojami samazinot tīkla trafiku un paātrinot reaģēšanu uz neparedzētiem notikumiem.

Perifērijas skaitļošana, videospēļu straumēšana un gandrīz tūlītēja reaģēšana

Pateicoties perifērijas skaitļošanai, spēļu industrija piedzīvo patiesu revolūciju.Mākoņspēļu platformas, piemēram, Stadia, Xbox Cloud, Nvidia GeForce Now vai PlayStation Now, apstrādā grafiku un spēļu loģiku lielos attālos serveros, nosūtot iegūto attēlu uz jebkuru pievienoto displeju. Taču, lai pieredze būtu vienmērīga un bez aiztures, latentumam jābūt minimālam.

Integrējot perifērijas mezglus tuvu spēlētājiem, tiek panākta pieredze, kas ir ļoti līdzīga konsoles lietošanai mājās.Katru reizi, kad nospiežat pogu, šī komanda tiek nosūtīta uz tuvumā esošu serveri (uz perifērijas tīkla), tiek apstrādāta, un milisekundēs jūs saņemat atbildi ekrānā. Tātad, Aizture un raustīšanās ir novērstas kas padarītu spēli nespēlējamu sacensību vai ātras darbības scenārijos.

Mērogojamība, drošība un jaunas biznesa iespējas

Perifērijas skaitļošana izceļas arī ar savu mērogojamību un koncentrēšanos uz drošību.Sadalot apstrādi starp tūkstošiem mezglu, tiek samazināts atsevišķu kļūmju punktu skaits un ir vieglāk uzturēt pakalpojumu darbību pat tad, ja tiek pārtraukts primārais savienojums. Ja viens mezgls neizdodas, citi var pārņemt darbu, nodrošinot nepārtrauktību.

Attiecībā uz drošību, perimetrā var palikt sensitīvi dati un uz mākoņdatošanas vietni tiek pārsūtīti tikai šifrētā vai anonimizētā veidā. Šī stratēģija samazina masveida kiberuzbrukumu risku un aizsargā lietotāju privātumu, kas ir īpaši svarīgi regulētās nozarēs, piemēram, veselības aprūpē, finanšu jomā un kritiskajā infrastruktūrā.

Turklāt, Perifērijas skaitļošana veicina jaunus biznesa modeļus balstoties uz elastīgiem, personalizētiem un augstas pievienotās vērtības pakalpojumiem: paredzamā apkope, optimizācija reāllaikā, inteliģenta enerģijas pārvaldība, uzlabota pilsētvides kontrole utt.

Perifērijas skaitļošanas, 5G tīklu un optiskās šķiedras kombinācija

Karavīru izvietošana 5G tīkli Un optisko šķiedru tehnoloģiju paplašināšanās ir devusi noteicošo impulsu perifērijas skaitļošanas attīstībai. 5G ne tikai palielina lejupielādes ātrumu, bet arī samazina vides latentumu līdz 1 milisekundei, kas ar iepriekšējām tehnoloģijām bija neiedomājami. Tas ļauj perifērijas skaitļošanas sistēmām ne tikai apstrādāt datus ierīču tuvumā, bet arī nodrošināt praktiski tūlītēju pārraidi starp mezgliem.

Progresīvi projekti izmanto šo kombināciju, lai nodrošinātu viedpilsētas, savstarpēji savienotus transportlīdzekļus, slimnīcas, kas uzrauga pacientus reāllaikā, un hipersavienotas rūpnīcas, kur katra mašīna nemanāmi sazinās ar apkārtējo vidi un atbalsta sistēmām.

Šķiedrvielas nodrošina joslas platums, kas nepieciešams, lai savienotu malas salas savā starpā un ar mākoni, savukārt 5G nodrošina ārkārtēju mobilitāti: gan personīgajā mobilitātē (automašīnas, droni, valkājamās ierīces), gan rūpniecības vai loģistikas situācijās.

Nākotne norāda uz vēl dziļāka integrācija starp perifērijas ķēdi, mākslīgo intelektu un blokķēdi, atverot jaunas lietojumprogrammas viedajās pilsētās, digitālajā veselībā, viedajā enerģijā, mobilitātē un daudz kur citur.

Šo tehnoloģiju ieviešana pārveido veidu, kā mēs mijiedarbojamies ar tehnoloģijām, nodrošinot ātrākus, drošākus un viedākus pakalpojumus, kas pielāgoti arvien savienotākai un mainīgākai sabiedrībai.

Daniels Terrasa

Redaktors specializējas tehnoloģiju un interneta jautājumos ar vairāk nekā desmit gadu pieredzi dažādos digitālajos medijos. Esmu strādājis par redaktoru un satura veidotāju e-komercijas, komunikācijas, tiešsaistes mārketinga un reklāmas uzņēmumos. Esmu rakstījis arī ekonomikas, finanšu un citu nozaru tīmekļa vietnēs. Mans darbs ir arī mana aizraušanās. Tagad, izmantojot manus rakstus Tecnobits, es cenšos izpētīt visus jaunumus un jaunas iespējas, ko tehnoloģiju pasaule mums piedāvā katru dienu, lai uzlabotu mūsu dzīvi.