Что такое периферийные вычисления и почему они будут играть ключевую роль в развитии ИИ?

Глобальная связь стремительно развивается. Появляются новые формы взаимодействия между пользователями, устройствами и цифровыми сервисами, и EdgeComputing Она позиционируется как один из ключевых факторов перемен. Эта технология меняет не только способ доступа к данным, но и способы их обработки, перемещая вычислительные мощности и хранилища данных гораздо ближе к местам фактического создания информации.

В последующие годы Влияние периферийных вычислений станет все более заметным в таких секторах, как Интернет вещей, подключенные автомобили, искусственный интеллект, Индустрия 4.0 и потоковая передача видеоигр. Если вы хотите полностью понять, что такое периферийные вычисления, почему они меняют цифровую трансформацию и как компании могут воспользоваться ими, читайте дальше.

Что такое периферийные вычисления и как они работают?

Периферийные вычисления — это модель обработки данных, которая приближает вычислительную мощность к месту происхождения данных. Его цель — ускорить анализ, сократить задержки и оптимизировать использование полосы пропускания., что является фундаментальным в гиперсвязанном мире, где оперативность становится все более востребованной.

По сути, обработка распределена по периферийным узлам (устройства Интернета вещей, шлюзы, современные маршрутизаторы, микроцентры обработки данных и т. д.) вблизи датчиков, машин или пользователей. Таким образом, Данные анализируются и обрабатываются практически в режиме реального времени., отправляя в центральное облако или на основные серверы только самую важную информацию или информацию, требующую длительного хранения.

Этот вычислительный подход, также называемый периферийные вычисления, является дополнением к традиционному облаку. Edge и Cloud могут работать вместе: Централизованное облако остается ключевым для задач массового хранения данных, исторического анализа и резервного копирования, в то время как периферийные решения фокусируются на скорости, немедленности и сниженных затратах на передачу.

Разница между облачными вычислениями и периферийными вычислениями

Облачные вычисления (облачных вычислений) преобразовал доступ и управление данными и приложениями За последнее десятилетие, позволяя компаниям и пользователям пользоваться мощными удаленно размещенными сервисами. Однако Эта модель имеет определенные ограничения для случаев, когда важна каждая миллисекунда..

В облаке устройства отправляют информацию на централизованные серверы, которые могут находиться за сотни и тысячи километров. Задержка, хотя и невелика (миллисекунды), может быть слишком велика для приложений с немедленным реагированием., такие как беспилотные автомобили, интерактивные облачные видеоигры, расширенный промышленный мониторинг или анализ критически важных датчиков в реальном времени.

Периферийные вычисления решают эту проблему, выполняя обработку ближе к источнику данных., Так, например, Датчик окружающей среды на заводе обрабатывает локальные сигналы в случае возникновения непредвиденных сбоев.Подключенный автомобиль может принимать решения в режиме реального времени, не дожидаясь ответа от центрального сервера, а камера видеонаблюдения может выполнять распознавание лиц на месте, отправляя в облако только ключевую информацию для хранения или совокупного анализа. Результат: более быстрая реакция, экономия полосы пропускания и повышение эффективности работы..

Основные преимущества периферийных вычислений

Периферийные вычисления приносят Ключевые преимущества как для бизнеса, так и для конечных пользователей:

• сокращение задержкиБлагодаря обработке данных вблизи места их получения, реакция происходит практически мгновенно. Благодаря передовым технологиям, таким как 1G и оптоволокно, задержка может быть сокращена до менее чем 5 миллисекунды.
• Экономия пропускной способности: Передается только актуальная информация, что снижает затраты и перегрузку сети.
• Повышенная безопасность и конфиденциальность: Конфиденциальную информацию легче защитить, проанализировав ее, не удаляя из локальной среды.
• Масштабируемость: Позволяет поддерживать миллионы подключенных устройств, не перегружая центральные центры обработки данных.
• многосторонность: Его можно использовать в промышленных, городских, медицинских, автомобильных, домашних и т. д. средах.

Кроме того, Периферийные вычисления способствуют инновациям в секторах, где каждая секунда имеет значение., такие как беспилотные автомобили, обнаружение аномалий на производстве, потоковая передача контента и мониторинг критической инфраструктуры.

Периферийные вычисления в подключенных и автономных транспортных средствах

Автомобильный сектор является одним из крупнейших бенефициаров периферийных вычислений.Подключенные автомобили и автономные транспортные средства интегрируют десятки датчиков, камер, радаров и систем связи, которые непрерывно собирают данные об окружающей среде, состоянии транспортного средства и условиях дорожного движения.

La безопасность дорожного движения Это во многом зависит от способности обрабатывать эти данные и реагировать на них за десятые доли секунды. Например, если датчик обнаруживает неожиданное препятствие или пешеходный переход, система должна немедленно принять решение, что было бы невозможно, если бы вся информация передавалась из облака в облако и обратно.

Благодаря краю, Значительная часть этой обработки выполняется непосредственно на борту, в автомобиле или на близлежащей инфраструктуре.. Это позволяет:

• Интерпретируйте сигналы дорожного движения и реагируйте на изменения в режиме реального времени.
• Предвидьте происшествия, такие как светофоры или пробки.
• Управляйте большими объемами информации, не перегружая сеть.
• Формируйте «взводы» из соединенных грузовиков, повышая эффективность перевозок.

Периферийные вычисления и машинное обучение: интеллектуальное производство и не только

В промышленности и передовом производстве периферийные вычисления многократно увеличивают потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения.Благодаря этой архитектуре системы машинного зрения могут автоматически обнаруживать дефекты на производственных линиях, контролировать состояние машин и даже прогнозировать отказы до их возникновения.

Как вы его получите? Датчики и камеры завода обрабатывают большую часть информации локально., сравнивая их с ранее обученными моделями машинного обучения. Только в случае сомнений или ошибок данные извлекаются из облака или сохраняются для дальнейшего анализа. радикальное сокращение сетевого трафика и ускорение реакции на непредвиденные события.

Периферийные вычисления, потоковые видеоигры и практически мгновенный отклик

Благодаря периферийным вычислениям в игровой индустрии происходит настоящая революция.Облачные игровые платформы, такие как Stadia, Xbox Cloud, Nvidia GeForce Now или PlayStation Now, обрабатывают графику и игровую логику на крупных удалённых серверах, передавая полученное изображение на любой подключённый дисплей. Но для обеспечения плавности и отсутствия задержек задержка должна быть минимальной.

Интеграция периферийных узлов в непосредственной близости от игроков позволяет добиться ощущений, очень похожих на те, что возникают при использовании домашней консоли.Каждый раз, когда вы нажимаете кнопку, команда отправляется на ближайший сервер (на периферии), обрабатывается, и через миллисекунды вы получаете ответ на экране. Итак, Задержки и подтормаживания устранены что сделало бы игру непригодной для игры в соревновательных или динамичных сценариях.

Масштабируемость, безопасность и новые возможности для бизнеса

Периферийные вычисления также выделяются своей масштабируемостью и ориентацией на безопасность.Распределение обработки по тысячам узлов сокращает количество точек отказа и упрощает поддержание бесперебойной работы сервиса даже при обрыве основного соединения. В случае выхода из строя одного узла остальные могут взять на себя его функции, обеспечивая непрерывность работы.

Что касается безопасности, Конфиденциальные данные могут оставаться на периметре и передаются в облако только в зашифрованном или анонимном виде. Эта стратегия минимизирует риск масштабных кибератак и защищает конфиденциальность пользователей, что особенно актуально в регулируемых секторах, таких как здравоохранение, финансы и критическая инфраструктура.

Кроме того, Периферийные вычисления способствуют развитию новых бизнес-моделей на основе гибких, персонализированных и высокодоходных услуг: прогностическое обслуживание, оптимизация в реальном времени, интеллектуальное управление энергопотреблением, расширенный городской контроль и т. д.

Сочетание периферийных вычислений, сетей 5G и оптоволокна

Развертывание Сети 5G и расширение оптоволоконной связи стали определяющим толчком для периферийных вычислений. 5G не только многократно увеличивает скорость загрузки, но и сокращает задержку в окружающей среде до 1 миллисекунды, что было немыслимо с предыдущими технологиями. Это позволяет периферийным устройствам не только обрабатывать данные в непосредственной близости от устройств, но и обеспечивать практически мгновенную передачу данных между узлами.

Передовые проекты используют эту комбинацию для создания умных городов, взаимосвязанных транспортных средств, больниц, осуществляющих мониторинг состояния пациентов в режиме реального времени, и гиперсвязанных заводов, где каждая машина бесперебойно взаимодействует с окружающей средой и системами поддержки.

Волокно обеспечивает пропускная способность, необходимая для соединения периферийных островов друг с другом и с облаком, в то время как 5G обеспечивает экстремальную мобильность: как в сфере персональной мобильности (автомобили, дроны, носимые устройства), так и в промышленных или логистических сценариях.

Будущее указывает на еще более глубокая интеграция между периферией, искусственным интеллектом и блокчейном, открытие новых приложений в умных городах, цифровом здравоохранении, интеллектуальной энергетике, мобильности и многом другом.

Внедрение этих технологий меняет способ нашего взаимодействия с технологиями, позволяя предоставлять более быстрые, безопасные и интеллектуальные услуги, адаптированные к все более взаимосвязанному и меняющемуся обществу.

Даниэль Терраса

Редактор, специализирующийся на вопросах технологий и Интернета, с более чем десятилетним опытом работы в различных цифровых медиа. Я работал редактором и создателем контента в компаниях, занимающихся электронной коммерцией, коммуникациями, онлайн-маркетингом и рекламой. Я также писал на сайтах по экономике, финансам и другим секторам. Моя работа – это также моя страсть. Теперь, благодаря моим статьям в Tecnobits, я стараюсь каждый день изучать все новости и новые возможности, которые предлагает нам мир технологий, чтобы улучшить нашу жизнь.