Home Marketing technology/Technical

Edge Computing

121

Edge Computing – máy tính Edge: là một phương pháp tối ưu hóa các hệ thống điện toán đám mây bằng cách xử lý dữ liệu ở rìa của mạng, gần nguồn dữ liệu. Điều này làm giảm băng thông truyền thông cần thiết giữa các bộ cảm biến và trung tâm dữ liệu bằng cách phân tích và tạo ra tri thức tại hoặc gần nguồn dữ liệu. Cách tiếp cận này đòi hỏi phải tận dụng các nguồn lực có thể không liên tục được kết nối với mạng chẳng hạn như máy tính xách tay, điện thoại thông minh, máy tính bảng và cảm biến. Máy tính Edge bao gồm một loạt các công nghệ bao gồm mạng cảm biến không dây , thu thập dữ liệu di động, phân tích chữ ký điện thoại di động, phân phối hợp tác giữa các mạng ngang hàng và xử lý cũng có thể phân loại như điện toán đám mây / sương mù địa phương và lưới điện / lưới điện toán , điện toán sương, di động cạnh máy tính , cloudlet , phân phối dữ liệu lưu trữ và thu hồi, tự trị mạng tự chữa bệnh , tăng cường thực tế , và nhiều hơn nữa.

Khái niệm “The Edge – ranh giới” đề cập đến khía cạnh cơ sở hạ tầng tính toán mà nó tồn tại gần với nguồn gốc của dữ liệu. Nó được phân phối bởi kiến trúc và cơ sở hạ tầng IT, nơi mà dữ liệu được xử lý ở ngoại biên của hệ thống mạng, nơi gần nhất dữ liệu gốc.

Điện toán ranh giới là phương pháp tối ưu hoá hệ thống điện toán đám mây bằng cách xử lý tính toán dữ liệu tại vùng rìa (biên) của mạng, gần với nguồn dữ liệu nhất. Một loạt các máy chủ được sắp xếp bên ngoài các môi trường đám mây thứ cấp của chúng ta, cho phép càng nhiều hơn xử lý dữ liệu cục bộ.

Lợi ích của Điện toán ranh giới

Điện toán ranh giới cho phép làm rõ phạm vi của tài nguyên tính toán để tối ưu hoá xử lý.

  • Dữ liệu nhạy cảm về thời gian có thể được xử lý ngay tại điểm gốc bởi bộ xử lý cục bộ (một thiết bị sở hữu khả năng tính toán riêng).
  • Các máy chủ trung gian có thể được xử dụng để xử lý dữ liệu gần với vị trí địa ly gần với nguồn (điều này được giả định là độ trễ trung gian chấp nhận được, mặc dù các quyết định thời gian thực nên được thực hiện càng gần nguồn gốc càng tốt)
  • Các máy chủ cloud có thể được sử dụng để xử lý ít dữ liệu thời gian nhạy cảm hơn hoặc để lưu trữ dữ liệu dài hạn. Với IoT, bạn có thể thấy bản kê khai này trong bảng điều khiển phân tích (dashboard).
  • Các dịch vụ ứng dụng biên giảm đáng kể lượng dữ liệu phải được di chuyển, lưu lượng truy cập, và khoảng cách dữ liệu được di chuyển. Điều này sẽ làm giảm chi phí truyền tải, giảm thời gian trễ, và nâng cao được chất lượng dịch vụ.
  • Điện toán ranh giới loại bỏ lượng lớn hiện tượng “nút thắt cổ chai” và tiềm năng lớn các lỗi bằng cách nhấn mạnh vào sự phụ thuộc vào môi trường tính toán lõi. Đồng thời an toàn dữ liệu được cải thiện khi dữ liệu mã hoá được kiểm tra khi nó vượt qua các bức tường lửa và điểm bảo vệ khác, nơi mà các loại virut, dữ liệu bị xâm nhập và hacker có thể bị đánh lừa sớm.
  • Khả năng mở rộng của ranh giới tăng lên nhờ hợp lý hoá của các nhóm xử lý CPU khi cần thiết, tiết kiệm chi phí khi truyền dữ liệu thời gian thực.

 

Quản trị quan hệ thiết bị (DRM)

Để quản lý thiêt bị biên (edge), DRM, quản ý quan hệ thiết bị đề cập đến việc giám sát và bảo trì các thiết bị phức tạp, thông minh, và tương tác kết nối với nhau qua internet. DRM được thiết kế đặc biệt để giao tiếp với các bộ vi xử lý và phần mềm cục bộ trong các thiết bị IoT

Quản trị quan hệ thiết bị (DRM) là phần mềm doanh nghiệp mà nó cho phép giám sát, quản lý và lưu trữ các thiết bị thông minh thông qua internet.

Fog

Ở giữa ranh giới và đám mây là lớp Fog, nó là cầu nối giúp kết nôí giữa các thiêt bị biên với trung tâm dữ liệu cloud.

  • Điện toán sương mù (Fog computing) đẩy một cách thông minh xuống mức mạng cục bộ của kiên trúc mạng, xử lỹ dữ liệu trong một điểm fog của cổng gateway IoT.
    Điện toán sương mù (Fog computing) đẩy khả năng xử lý tính toán và truyền thông của ranh giới cổng gateway hoặc thiết bị trực tiếp vào thiết bị giống như là các bộ PAC (thiêt bị tự động hoá lập trình được)

Ranh giới và thời gian thực

Cảm biến và thiết bị được triển khai từ xa yêu cầu xử lý thời gian thực. Một hệ thống đám mây tập trung thường xử lý khá chậm trong trường hợp này, đặc biệt khi mà sự ra quyết định phải được thực hiện trong micro giây. Điều này càng đặc biệt đúng với các thiết bị IoT trong vùng hoặc khu vực có kết nối kém.

Tuy nhiên, đôi khi khả năng xử lý thời gian thực đòi hỏi phải xử lý cloud. Ví dụ, dữ liệu được tổng hợp bởi các màn hình giảm sát thời tiết cần được gửi đi trong thời gian thực tới các siêu máy tính.

Sự khác nhau giữa việc sử dụng Cloud Computing & Edge Computing

SHARE