Có thể bạn đã quá quen thuộc với thuật ngữ Điện toán đám mây (Cloud Computing) rồi đúng không? từ bây giờ có thể các bạn cũng nên bước đầu tìm đọc về Edge Computing, 1 technology mới đầy tiềm năng trong thời đại IoT.

Bạn đang xem: Edge computing là gì

Các công ty technology lớn như Amazon, Microsoft giỏi Google là những công ty trước giờ họ tin tưởng phó thác những dữ liệu cá thể cho họ quản lý. Những tài liệu đó có thể là mail, hình ảnh,… mà lại trong thời đại IoT (Internet of Things) hiện nay, những công ty trên ko những kiểm soát dữ liệu của chúng ta, mà còn cả tivi, tủ lạnh, điều hòa, thậm chí cả xe tương đối của bọn chúng ta.

Vậy những thông tin trên có tương quan gì cho Edge Computing? Trước mắt hãy để Smart Industry Vietnam lý giải Điện toán biên – Edge Computing là gì nhé.

Với dự đoán hơn 30 tỷ đồ vật IoT sẽ được triển khai trên toàn cầu vào năm 2020, lượng tài liệu được lưu trữ trên đám mây rất cực nhọc tưởng tượng. Không kể sức mạnh xử lý cần thiết để rước được ngẫu nhiên giá trị hữu hình như thế nào từ nó tức thời.

Mọi fan đều đang biết về Điện toán đám mây, nhưng có lẽ rằng nên đề cập lại một chút. Điện toán đám mây hiểu đơn giản dễ dàng là những thông tin, sẽ tiến hành gửi lên một Trung tâm tài liệu lớn để xử lý, ngừng sẽ trả về công dụng tại lắp thêm cuối của fan dùng.

Năm 2018, họ đang sinh hoạt trong kỷ nguyên của năng lượng điện toán đám mây, địa điểm dữ liệu sẽ được xử lý tại các Trung tâm tài liệu chứ không phải tại những thiết bị của bạn. Bọn họ đã với đang sử dụng không ít dịch vụ năng lượng điện toán đám mây, ví dụ như iCloud của Apple, Google Drive của Google, Dropbox…

Không tất cả gì kinh ngạc khi các chủ doanh nghiệp lớn đang càng ngày càng tìm cách cải thiện hiệu suất và giảm chi phí vận hành cho các sản phẩm IoT của họ. 1 trong các những cách để làm điều ấy là bằng phương pháp xử lý dữ liệu phía bên ngoài đám mây chính hoặc trên biên mạng của nó.

Vì vậy, nếu bạn đang bài bản xây dựng một vận dụng IoT cho bạn của mình hoặc ý muốn tối ưu hóa các sản phẩm hiện trên của mình, năng lượng điện toán biên (Edge computing) rất có thể là một sự lựa chọn an ninh cho bạn.

Vì sao phải đến Edge Computing

Giới hạn về vận tốc xử lý của Cloud Computing

Một điểm yếu của năng lượng điện toán đám mây là dữ liệu đó bắt buộc được giữ hộ đến cho Trung tâm tài liệu của Amazon hoặc Google xử lý. Ví dụ, ai đang soạn thảo văn bản trên Google Docs, thì những lần bạn nhập một từ, thì trường đoản cú đó sẽ tiến hành gửi cho Trung tâm tài liệu của Google cách các bạn hàng trăm hàng ngàn cây số.

Hoặc vấn đề sử dụng các trợ lý ảo, khi bạn hỏi một điều gì thì trợ lý ảo phải đưa thông tin lên đám mây nhằm xử lý, giả dụ đám mây bị quả cài hoặc đường truyển ko tốt, gồm thể các bạn sẽ phải chờ một vài ngày sau mới cảm nhận câu trả lời.

Điểm yếu rất có thể thấy là tốc độ sẽ không bảo đảm khi đề nghị truyền tài liệu đi xa như vậy.

Edge Computing thành lập để giải quyết và xử lý vấn đề này. Bằng cách lưu trữ và xử trí thông tin đặc biệt ngay tại một trung trung tâm dữ liệu nhỏ tuổi trước lúc nó được thân tặng trung tâm tài liệu chính. Chủ yếu được thực hiện để xử lý dữ liệu IoT, các thiết bị sẽ tích lũy dữ liệu, triển khai việc xử lý quan trọng tại local (local) và kế tiếp chuyển tiếp dữ liệu tới đám mây để tàng trữ và giải pháp xử lý thêm.

Với đo lường tiên tiến, thiết bị IoT đã chuyển dữ liệu đến một thiết bị cục bộ nhỏ. Lắp thêm “trung tâm dữ liệu siêu nhỏ” này sẽ triển khai việc xử lý trước lúc chuyển tài liệu tới Trung tâm tài liệu ở xa.


Từ đó bảo đảm an toàn tốc độ sẽ cải thiện hơn rất nhiều, khi không phải cái gì cũng trình lên đám mây kết thúc phải ngóng đám mây giải pháp xử lý và trả về.

Ứng dụng của Edge Computing trong nghành nghề IIoT

Bảo mật của Cloud computing

Với Cloud Computing, tài liệu phải được truyền mang lại trung tâm tài liệu để xử lý. Việc này có thể gây ra phần đa lỗi bảo mật thông tin nhất định, như tin tặc bắt được những gói tin mà các bạn truyền đi. Hiện tại hầu hết các phương thức truyền thông media tin hầu như đã được mã hóa, nhưng dòng gì cũng trở nên có rất nhiều sai sót với điểm yếu, chỉ việc hacker bắt được một phần thôi họ cũng trở thành tìm cách hack toàn bộ hệ thống. Với Edge Computing, các dữ liệu nhạy cảm, quan liêu trọng rất có thể sẽ được giải pháp xử lý ngay tại trang bị nội bộ mà chưa gửi đi, tự đó hoàn toàn có thể góp phần đảm bảo dữ liệu của chúng ta tốt hơn.

Băng thông của Cloud computing

Việc hàng tỷ những thiết bị IoT liên kết vào mạng, từ đó truyền download một dữ liệu khổng lồ đến Trung tâm dữ liệu chính đang dẫn đến hai vấn đề, một là đang tốn dung tích băng thông đáng kể, lượng dữ liệu nhiều cũng đồng nghĩa với tốc độ sẽ chậm rì rì hơn. Hai là sẽ xẩy ra tình trạng “nghẽn cổ chai”, khi có vô số dữ liệu được đẩy đến những Trung tâm dữ liệu của Amazon giỏi Google, dẫn đến kĩ năng lỗi hoặc hiệu quả sẽ bị cách xử lý và trả về chậm.

Việc áp dụng Edge Computing sẽ giải quyết được vụ việc này. Như đang nói ngơi nghỉ trên, một trong những phần thông tin quan trọng hoặc quan trọng đã được xử lý tại các trung tâm dữ liệu bé dại nội bộ hoặc chủ yếu thiết bị. Dẫn cho số thông tin chuyển đến Trung tâm dữ liệu chính sẽ nhỏ dại lại, băng thông sẽ tiến hành giảm xuống và tốc độ truyển cài đặt sẽ nhanh hơn.

Edge Computing – Điện toán biên là gì ?

Điện toán biên là phương thức tối ưu hoá khối hệ thống điện toán đám mây bằng cách xử lý đo lường và thống kê dữ liệu tại vùng rìa (biên) của mạng, ngay sát với nguồn dữ liệu nhất.


*
Các lớp Edge Computing

Đúng như tên gọi, lúc này, họ thực sự nói tới ranh giới của mạng lưới, khu vực internet chấm dứt và các hoạt động vui chơi của thế giới thực bắt đầu. Nói 1 cách đơn giản, trong quy mô của công nghệ này thì những Data Center sẽ nằm ở trong phần trung tâm, những thiết bị gateway (như switch, router…) sẽ nằm ở vị trí ngoài rìa. Những IoT khi tất cả Data, đã gửi đến các thiết bị nằm tại vị trí rìa, kế tiếp các Processor (Chip) vào mạng lưới đã phân tích và giải pháp xử lý Data này.

Ứng dụng của Edge Computing trong nghành nghề dịch vụ IIoT

Tới năm 2020, những thiết bị IoT được chế tạo dùng trong những doanh nghiệp và chính phủ vào khoảng 5.8 TỶ lắp thêm thôi (so với năm ngoái chỉ là 570 triệu thiết bị) !!. Những IoT hay không được trang bị sức mạnh xử lý data (có lẽ vì kích thước thiết bị đang quá nhỏ tuổi nên cần thiết nhồi nhét thêm) với Fog Computing là technology quá cân xứng với vấn đề này.

Làm thay nào để Edge Computing tất cả thể hoạt động ?

Để phân tích và lý giải cách nó vận động trong cuộc sống thực, bạn có thể lấy bất kỳ thiết bị hợp lý nào thoát khỏi đó làm ví dụ. Mỗi cảm biến IoT tạo nên hàng tấn tài liệu mỗi giây. Trong trường hợp điện toán đám mây, tài liệu ngay mau chóng được chuyển mang lại cơ sở dữ liệu đám mây thống nhất, trung tâm nơi nó được xử trí và lưu trữ.

Nếu có ngẫu nhiên hành hễ nào được yêu thương cầu, máy chủ trung trung khu sẽ gửi ý kiến của nó quay trở lại thiết bị khi nhận cùng phân tích tài liệu thu được.


Mặc dù cục bộ quá trình thường mất thấp hơn một giây nhằm hoàn thành, có thể có những trường hợp khi phản hồi hoàn toàn có thể bị trì hoãn hoặc gián đoạn. Điều này rất có thể xảy ra vì chưng trục trẹo mạng, kết nối internet yếu đuối hoặc đơn giản là do trung tâm tài liệu nằm vượt xa thiết bị.

Bây giờ, trong trường hợp đo lường và thống kê biên, bạn không bắt buộc gửi dữ liệu thu được từ bỏ các cảm biến IoT ở bất kể đâu. Bản thân thiết bị hoặc nút mạng gần nhất (ví dụ: bộ định tuyến) chịu trách nhiệm xử lý tài liệu và hoàn toàn có thể phản hồi theo cách phù hợp nếu bắt buộc hành động.

Cảm trở nên và thiết bị được xúc tiến từ xa yêu cầu xử lý thời hạn thực. Một hệ thống đám mây tập trung thường xử lý khá chậm trong trường hòa hợp này, đặc biệt quan trọng khi mà lại sự ra đưa ra quyết định phải được tiến hành trong micro giây.

Điều này càng quan trọng đúng với các thiết bị IoT vào vùng hoặc quanh vùng có kết nối kém. Mặc dù nhiên, đôi khi khả năng xử lý thời hạn thực yên cầu phải xử lý tại cloud.Ví dụ, tài liệu được tổng hợp bởi vì các screen giảm giáp thời tiết cần được gửi đi trong thời hạn thực tới những siêu thiết bị tính.

Với Edge Computing, vật dụng IoT ko còn dựa vào vào liên kết internet và bao gồm thể chuyển động như một nút mạng độc lập.

Lợi ích của Edge Computing là gì ?

Điện toán biên chất nhận được làm rõ phạm vi của tài nguyên thống kê giám sát để về tối ưu hoá xử lý.

*
Lợi ích của năng lượng điện toán biênDữ liệu nhạy bén về thời gian hoàn toàn có thể được xử trí ngay tại điểm cội bởi cpu cục bộ (một thiết bị download khả năng thống kê giám sát riêng).Các máy chủ trung gian rất có thể được xử dụng nhằm xử lý tài liệu gần với vị trí địa ly ngay gần với nguồn (điều này được mang định là độ trễ trung gian đồng ý được, tuy vậy các quyết định thời hạn thực đề nghị được triển khai càng gần nguồn gốc càng tốt) Các sever cloud hoàn toàn có thể được thực hiện để cách xử trí ít dữ liệu thời gian nhạy cảm rộng hoặc để tàng trữ dữ liệu lâu năm hạn. Với IoT, bạn có thể thấy bạn dạng kê khai này vào Dashboardphân tích (dashboard).Các dịch vụ ứng dụng biên sút đáng đề cập lượng tài liệu phải được di chuyển, lưu giữ lượng truy vấn cập, và khoảng cách dữ liệu được di chuyển. Điều này sẽ có tác dụng giảm giá cả truyền tải, giảm thời hạn trễ, và nâng cao được unique dịch vụ.Điện toán biên loại trừ lượng lớn hiện tượng lạ “nút thắt cổ chai” và tiềm năng lớn những lỗi bằng phương pháp nhấn mạnh tay vào sự phụ thuộc vào môi trường thống kê giám sát lõi. Đồng thời an ninh dữ liệu được cải thiện khi dữ liệu mã hoá được chất vấn khi nó vượt qua những bức tường lửa và điểm bảo đảm khác, vị trí mà những loại virut, dữ liệu bị xâm nhập với hacker rất có thể bị đánh lừa sớm.Khả năng mở rộng không giới hạn và bảo mật : Không hệt như đám mây, Edge Computing cho phép bạn mở rộng quy mô mạng IoT của chính bản thân mình khi nên mà không cần xem thêm đến bộ nhớ lưu trữ có sẵn.

Tiềm năng của Edge Computing vào tương lai

Các ngành công nghiệp bao gồm case study máy tính xách tay biên phân phát triển mạnh mẽ trong tương lai là :

du lịch, vận tải đường bộ và cung ứngnăng lượngbán lẻchăm sóc mức độ khỏetiện ích
*
tiềm năng của Edge computing

Dưới đấy là 3 lấy ví dụ Edge Computing IoT thực tế để chứng tỏ làm ráng nào nó rất có thể được thực hiện trên những ngành được liệt kê:

Các lắp thêm Edge trong cuộc sống thường ngày hằng ngày

Xe tự hành

Xe tự lái thay mặt đại diện cho giữa những case study máy vi tính cạnh IoT quan tiền trọng.

Một phương tiện di chuyển dễ dàng và đơn giản là không thể phụ thuộc vào một sever từ xa để quyết định xem nó có cần dừng lại khi gồm người đi dạo băng qua đường phía trước nó không. Quyết định rất cần phải được đưa ra ngay lập tức. Dữ liệu phải được cách xử lý on-premise, bất kỳ kết nối internet.


Ngoài ra, các phương tiện thể (khi đang đi trên đường) có thể liên lạc cùng với nhau công dụng hơn vị trước tiên bọn chúng không bắt buộc gửi tài liệu về tai nạn, điều kiện thời tiết, giao thông vận tải hoặc con đường vòng đến sever từ xa.

Thiết bị chăm sóc sức khỏe

Một trường hợp thực tế hơn đến Edge Computing nằm trong lĩnh vực theo dõi sức mạnh và những thiết bị đeo được khác. Lúc được áp dụng trong khám chữa từ xa để theo dõi những tình trạng kinh niên của dịch nhân, họ rất có thể trở thành những người dân cứu sống thực sự.

Ví dụ, lắp thêm đo nhịp tim có tác dụng phân tích dữ liệu sức khỏe một biện pháp độc lập, có thể ngay lập tức cung ứng phản ứng cần thiết cho người chăm sóc cảnh báo khi căn bệnh nhân nên sự trợ giúp của họ.

Phẫu thuật cung ứng robot là một trong những case study khác mang lại Edge Computing trong chăm lo sức khỏe, đặc biệt là khi mỗi nano giây tất cả thể có nghĩa là sự biệt lập giữa sống với chết. Phần đa robot này cần có khả năng trường đoản cú phân tích dữ liệu để cung ứng hỗ trợ trong mổ xoang một biện pháp an toàn, hối hả và bao gồm xác.

Giải pháp bảo mật

Bất kỳ khối hệ thống bảo mật nào cũng rất có thể đáp ứng các mối đe dọa bảo mật trong vòng vài giây. Đó là vì sao tại sao nó có ý nghĩa để thực hiện Edge Computing mang lại các khối hệ thống giám sát.

Do đó, cùng với xử lý video trên thiết bị, máy ảnh có thể phạt hiện chuyển động, xác minh người xâm phạm và lưu ý ngay lập tức cho người dùng vào trường hợp xâm phạm hoặc hoạt động đáng ngờ.

Vì vậy, thay vì chưng chuyển hàng tấn dữ liệu thô đến các máy nhà để xử lý, các camera do đó sẽ tiết kiệm ngân sách lưu lượng truy cập internet của bạn, giảm đường dẫn và lưu trữ đám mây trong khi cải thiện tốc độ với độ đúng chuẩn của phản hồi.

Ngoài các ví dụ được liệt kê, có những trường hòa hợp khác sử dụng cho Edge Computing:

Đèn giao thông hoặc tua-bin gió ko cần tiếp xúc với đám mây 24/7 (hoặc cũng hoàn toàn có thể đôi khi chúng không thể liên kết với thiết bị chủ) và rất có thể hoàn toàn trường đoản cú động.Đèn đường có thể tạo ra một khối hệ thống tự trị, từ bỏ duy trì bằng cách liên lạc trực tiếp với nhau thay bởi được trung gian bởi đám mây trường đoản cú xa.Các cảm ứng thông minh vào nông nghiệp không cần thiết phải chuyển sang máy chủ trung trung ương để quyết định bao giờ chúng yêu cầu tưới cây gần đó hoặc thêm phân bón. Họ có thể dễ dàng từ bỏ mình thực hiện các tác vụ thường thì và đồng nhất hóa với đám mây chính.

Xem thêm: Er Là Gì ? Vai Trò, Công Việc Của Waiter Bản Mô Tả Công Việc Nhân Viên Er

Bạn đang quan tâm về các phương án NEW SCADA, Industrial IoT, Edge Computing hoặc các công cụ thống trị sản xuất ? Hãy điền tin tức dưới đây, chúng tôi sẽ liên hệ và tư vấn cho chính mình cụ thể.