Edge Computing คืออะไร และเหตุใดจึงถือเป็นกุญแจสำคัญในการพัฒนา AI

การเชื่อมต่อทั่วโลกกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว รูปแบบใหม่ของการโต้ตอบระหว่างผู้ใช้ อุปกรณ์ และบริการดิจิทัลกำลังได้รับความนิยม และ Edge Computing ถือเป็นปัจจัยสำคัญประการหนึ่งที่ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลง เทคโนโลยีนี้ไม่เพียงแต่เปลี่ยนแปลงวิธีการเข้าถึงข้อมูลเท่านั้น แต่ยังรวมถึงวิธีการประมวลผลข้อมูลด้วย โดยย้ายพลังการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูลให้เข้าใกล้กับจุดที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้นจริงมากขึ้น

ในปีต่อๆ ไป อิทธิพลของ Edge Computing จะเห็นได้ชัดเจนมากขึ้น ในภาคส่วนต่างๆ เช่น IoT, ยานยนต์เชื่อมต่อ, ปัญญาประดิษฐ์, อุตสาหกรรม 4.0 และการสตรีมวิดีโอเกม หากคุณต้องการเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าเอจคอมพิวติ้งคืออะไร เหตุใดจึงปฏิวัติการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล และบริษัทต่างๆ จะใช้ประโยชน์จากมันได้อย่างไร โปรดอ่านต่อ

Edge Computing คืออะไร และทำงานอย่างไร?

 

การประมวลผลแบบ Edge คือ รูปแบบการประมวลผลข้อมูลที่นำพลังการประมวลผลมาใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูลมากขึ้น. วัตถุประสงค์คือเพื่อเร่งความเร็วในการวิเคราะห์ ลดเวลาแฝง และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้แบนด์วิดท์สิ่งพื้นฐานในโลกที่เชื่อมต่อถึงกันอย่างมากมายซึ่งความต้องการความเร่งด่วนมีเพิ่มมากขึ้น

ในสาระสำคัญ, การประมวลผลจะกระจายไปทั่วโหนดรอบนอก (อุปกรณ์ IoT เกตเวย์ เราเตอร์ขั้นสูง ศูนย์ข้อมูลขนาดเล็ก ฯลฯ) ใกล้กับเซ็นเซอร์ เครื่องจักร หรือผู้ใช้ ดังนั้น ข้อมูลจะถูกวิเคราะห์และดำเนินการในเวลาใกล้เคียงกับเวลาจริงโดยส่งเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุดหรือข้อมูลที่ต้องจัดเก็บในระยะยาวไปยังคลาวด์ส่วนกลางหรือเซิร์ฟเวอร์หลักเท่านั้น

แนวทางการคำนวณนี้เรียกอีกอย่างว่า การประมวลผลแบบเอจเป็นส่วนเสริมของระบบคลาวด์แบบดั้งเดิม Edge และ Cloud สามารถทำงานร่วมกันได้:ระบบคลาวด์รวมศูนย์ยังคงเป็นกุญแจสำคัญสำหรับการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก การวิเคราะห์ประวัติ และการสำรองข้อมูล ในขณะที่ระบบ edge มุ่งเน้นไปที่ความเร็ว ความทันที และลดต้นทุนการส่งข้อมูล

ความแตกต่างระหว่าง Cloud Computing และ Edge Computing

 

คลาวด์คอมพิวติ้ง (คอมพิวเตอร์เมฆ) ได้เปลี่ยนแปลงการเข้าถึงและการจัดการข้อมูลและแอปพลิเคชัน ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ช่วยให้ธุรกิจและผู้ใช้สามารถเพลิดเพลินกับบริการโฮสต์ระยะไกลอันทรงพลัง อย่างไรก็ตาม โมเดลนี้มีข้อจำกัดบางประการสำหรับการใช้งานที่ทุกมิลลิวินาทีมีความสำคัญ.

ในระบบคลาวด์ อุปกรณ์จะส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์รวมศูนย์ซึ่งอาจอยู่ห่างออกไปหลายร้อยหรือหลายพันกิโลเมตร แม้ว่าความหน่วงจะต่ำ (มิลลิวินาที) แต่ก็อาจสูงเกินไปสำหรับแอปพลิเคชันตอบสนองทันทีเช่น รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ วิดีโอเกมแบบโต้ตอบบนคลาวด์ การตรวจสอบอุตสาหกรรมขั้นสูง หรือการวิเคราะห์เซ็นเซอร์ที่สำคัญแบบเรียลไทม์

Edge computing แก้ไขปัญหานี้โดยการประมวลผลให้ใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูลมากขึ้น. ยกตัวอย่างเช่น เซ็นเซอร์สิ่งแวดล้อมในโรงงานจะประมวลผลในพื้นที่หากเกิดความล้มเหลวที่ไม่คาดคิดรถยนต์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตสามารถตัดสินใจแบบเรียลไทม์ได้โดยไม่ต้องรอการตอบสนองจากเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง หรือกล้องวงจรปิดสามารถดำเนินการจดจำใบหน้าในสถานที่ โดยส่งเฉพาะข้อมูลสำคัญไปยังคลาวด์เพื่อจัดเก็บหรือวิเคราะห์โดยรวม ผลลัพธ์: ตอบสนองได้เร็วขึ้น ประหยัดแบนด์วิดท์ และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน.

ข้อดีหลักของ Edge Computing

การประมวลผลแบบ Edge นำมาซึ่ง ประโยชน์หลักสำหรับทั้งธุรกิจและผู้ใช้ปลายทาง:

• การลดเวลาแฝงการประมวลผลข้อมูลใกล้กับจุดที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่แทบจะทันที สามารถลดความหน่วงลงเหลือน้อยกว่า 1 มิลลิวินาทีได้ด้วยเทคโนโลยีล้ำสมัย เช่น 5G และไฟเบอร์ออปติก
• ประหยัดแบนด์วิธ:มีการถ่ายทอดเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องเท่านั้น ช่วยลดต้นทุนและความแออัดของเครือข่าย
• เพิ่มความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว:การปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนนั้นง่ายกว่าโดยการวิเคราะห์โดยไม่ต้องลบออกจากสภาพแวดล้อมท้องถิ่น
• ความสามารถในการปรับขนาด:ช่วยให้คุณสามารถรองรับอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อได้หลายล้านเครื่องโดยไม่ต้องโอเวอร์โหลดศูนย์ข้อมูลส่วนกลาง
• ความเก่งกาจ:สามารถใช้งานได้ทั้งในสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรม เมือง การดูแลสุขภาพ ยานยนต์ บ้าน และอื่นๆ

นอกจากนี้ การประมวลผลแบบ Edge ช่วยอำนวยความสะดวกในการสร้างสรรค์นวัตกรรมในภาคส่วนต่างๆ ที่ทุกวินาทีมีค่าเช่น รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ การตรวจจับความผิดปกติของโรงงาน การสตรีมเนื้อหา และการตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ

การประมวลผลแบบ Edge ในยานยนต์ที่เชื่อมต่อและไร้คนขับ

ภาคส่วนยานยนต์เป็นหนึ่งในภาคส่วนที่ได้รับประโยชน์สูงสุดจากการประมวลผลแบบ Edgeรถยนต์ที่เชื่อมต่อและยานยนต์ไร้คนขับจะบูรณาการเซ็นเซอร์ กล้อง เรดาร์ และระบบสื่อสารหลายสิบตัวที่สร้างข้อมูลเกี่ยวกับสภาพแวดล้อม สถานะของยานพาหนะ และสภาพการจราจรอย่างต่อเนื่อง

La ความปลอดภัยทางถนน ขึ้นอยู่กับความสามารถในการประมวลผลและดำเนินการกับข้อมูลนั้นภายในเสี้ยววินาที ตัวอย่างเช่น หากเซ็นเซอร์ตรวจพบสิ่งกีดขวางที่ไม่คาดคิดหรือทางม้าลาย ระบบจะต้องตัดสินใจทันที ซึ่งจะไม่สามารถทำได้หากข้อมูลทั้งหมดต้องถูกส่งไปมาจากคลาวด์

ด้วยความขอบ การประมวลผลส่วนใหญ่นี้ทำโดยตรงบนเรือ ในรถยนต์ หรือในโครงสร้างพื้นฐานใกล้เคียง. สิ่งนี้ช่วยให้:

• ตีความสัญญาณจราจรและตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์
• คาดการณ์เหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้น เช่น สัญญาณไฟจราจร หรือ รถติด
• จัดการปริมาณข้อมูลขนาดใหญ่โดยไม่ทำให้เครือข่ายอิ่มตัว
• จัดตั้ง "กองร้อย" ของรถบรรทุกที่เชื่อมต่อกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขนส่ง

การประมวลผลแบบ Edge และการเรียนรู้ของเครื่องจักร: การผลิตอัจฉริยะและอื่น ๆ

ในอุตสาหกรรมและการผลิตขั้นสูง การประมวลผลแบบ Edge ช่วยเพิ่มศักยภาพของปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องจักรด้วยสถาปัตยกรรมนี้ ระบบวิสัยทัศน์ของเครื่องจักรจึงสามารถตรวจจับข้อบกพร่องในสายการผลิต ตรวจสอบสถานะเครื่องจักร และแม้แต่คาดการณ์ความล้มเหลวได้โดยอัตโนมัติก่อนที่จะเกิดขึ้น

คุณได้รับมันได้อย่างไร? เซ็นเซอร์และกล้องของโรงงานจะประมวลผลข้อมูลส่วนใหญ่ในพื้นที่โดยเปรียบเทียบกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว เฉพาะในกรณีที่มีข้อสงสัยหรือข้อผิดพลาดเท่านั้นที่จะสามารถเรียกดูข้อมูลบนคลาวด์หรือจัดเก็บไว้เพื่อการวิเคราะห์ในอนาคต ลดปริมาณการรับส่งข้อมูลเครือข่ายอย่างมากและเร่งการตอบสนองต่อเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิด.

การประมวลผลแบบ Edge การสตรีมวิดีโอเกม และการตอบสนองแบบแทบจะทันที

เกมกำลังประสบกับการปฏิวัติที่แท้จริงด้วยการประมวลผลแบบ Edgeแพลตฟอร์มเกมบนคลาวด์อย่าง Stadia, Xbox Cloud, Nvidia GeForce Now หรือ PlayStation Now ประมวลผลกราฟิกและตรรกะของเกมบนเซิร์ฟเวอร์ระยะไกลขนาดใหญ่ และส่งภาพผลลัพธ์ไปยังจอแสดงผลที่เชื่อมต่อใดๆ ก็ได้ แต่เพื่อให้ประสบการณ์การเล่นเกมราบรื่นและปราศจากอาการหน่วง ความล่าช้าต้องน้อยที่สุด

การรวมโหนดขอบไว้ใกล้กับผู้เล่นช่วยให้ได้รับประสบการณ์ที่คล้ายกับการมีคอนโซลอยู่ที่บ้านทุกครั้งที่คุณกดปุ่ม คำสั่งนั้นจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ใกล้เคียง (บนขอบ) ประมวลผล และภายในไม่กี่มิลลิวินาที คุณจะได้รับการตอบสนองบนหน้าจอ ดังนั้น ขจัดอาการหน่วงและสะดุด ซึ่งจะทำให้ไม่สามารถเล่นเกมนี้ในสถานการณ์ที่มีการแข่งขันหรือดำเนินเรื่องรวดเร็วได้

ความสามารถในการปรับขนาด ความปลอดภัย และโอกาสทางธุรกิจใหม่

Edge computing ยังโดดเด่นในเรื่องความสามารถในการปรับขนาดและการเน้นด้านความปลอดภัยการกระจายการประมวลผลไปยังโหนดหลายพันโหนดช่วยลดจุดล้มเหลวเดี่ยวๆ และช่วยให้การบำรุงรักษาบริการยังคงดำเนินต่อไปได้ง่ายขึ้น แม้ในขณะที่การเชื่อมต่อหลักถูกขัดจังหวะ หากโหนดใดโหนดหนึ่งล้มเหลว โหนดอื่นๆ จะสามารถเข้ามาแทนที่ได้ ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความต่อเนื่อง

ในส่วนของการรักษาความปลอดภัย ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอาจยังคงอยู่ในขอบเขต และถ่ายโอนไปยังคลาวด์ในรูปแบบเข้ารหัสหรือไม่ระบุตัวตนเท่านั้น กลยุทธ์นี้ช่วยลดความเสี่ยงจากการโจมตีทางไซเบอร์ครั้งใหญ่และปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งในภาคส่วนที่มีการกำกับดูแล เช่น การดูแลสุขภาพ การเงิน และโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ

นอกจากนี้ Edge Computing อำนวยความสะดวกให้กับรูปแบบธุรกิจใหม่ โดยอิงจากบริการที่คล่องตัว เป็นรายบุคคล และมีมูลค่าเพิ่มสูง เช่น การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ การจัดการพลังงานอัจฉริยะ การควบคุมเมืองขั้นสูง ฯลฯ

การผสมผสานระหว่างการประมวลผลแบบเอจ เครือข่าย 5G และไฟเบอร์ออปติก

การปรับใช้ สีแดง 5G และการขยายตัวของไฟเบอร์ออปติกถือเป็นแรงผลักดันที่ชัดเจนสำหรับการประมวลผลแบบเอจ 5G ไม่เพียงแต่เพิ่มความเร็วในการดาวน์โหลด แต่ยังช่วยลดความหน่วงของสภาพแวดล้อมลงเหลือเพียง 1 มิลลิวินาที ซึ่งเป็นสิ่งที่เทคโนโลยีรุ่นก่อนๆ คาดไม่ถึง ซึ่งช่วยให้เอจไม่เพียงแต่ประมวลผลข้อมูลใกล้ตัวอุปกรณ์เท่านั้น แต่ยังช่วยให้การส่งข้อมูลระหว่างโหนดต่างๆ เกิดขึ้นได้แทบจะในทันที

โครงการล้ำสมัยกำลังใช้การผสมผสานนี้เพื่อเปิดใช้งานเมืองอัจฉริยะ ยานพาหนะที่เชื่อมต่อถึงกัน โรงพยาบาลที่ตรวจสอบผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ และโรงงานที่เชื่อมต่อกันอย่างไฮเปอร์ โดยที่เครื่องจักรแต่ละเครื่องสื่อสารกับสภาพแวดล้อมและระบบสนับสนุนได้อย่างราบรื่น

ไฟเบอร์ให้ แบนด์วิดท์ที่จำเป็นในการเชื่อมต่อเกาะต่างๆ เข้าด้วยกันและกับคลาวด์ในขณะที่ 5G ช่วยให้เกิดการเคลื่อนที่ในระดับสูงสุด ทั้งในด้านการเคลื่อนที่ส่วนบุคคล (รถยนต์ โดรน อุปกรณ์สวมใส่) และในสถานการณ์ทางอุตสาหกรรมหรือโลจิสติกส์

อนาคตชี้ไปที่ การบูรณาการที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นระหว่าง edge, ปัญญาประดิษฐ์ และบล็อคเชน เปิดการใช้งานใหม่ในด้านเมืองอัจฉริยะ สุขภาพดิจิทัล พลังงานอัจฉริยะ การเดินทาง และอื่นๆ อีกมากมาย

การนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้จะเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราโต้ตอบกับเทคโนโลยี ทำให้สามารถให้บริการได้รวดเร็วขึ้น ปลอดภัยขึ้น และชาญฉลาดขึ้น ซึ่งปรับให้เข้ากับสังคมที่เชื่อมต่อกันและเปลี่ยนแปลงมากขึ้น