Edge Computing คืออะไรและมีการใช้งานอย่างไร?

Edge Computing มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเว็บแอปและอุปกรณ์อินเทอร์เน็ต และลดการใช้แบนด์วิดท์และเวลาแฝงในการสื่อสาร นี่อาจเป็นสาเหตุหนึ่งที่อยู่เบื้องหลังความนิยมอย่างรวดเร็วในพื้นที่ดิจิทัล

มีการสร้างข้อมูลส่วนเกินในแต่ละวันจากธุรกิจ องค์กร โรงงาน โรงพยาบาล ธนาคาร และสิ่งอำนวยความสะดวกอื่น ๆ ที่จัดตั้งขึ้น

ดังนั้นจึงมีความสำคัญมากขึ้นในการจัดการ จัดเก็บ และประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของธุรกิจที่ต้องคำนึงถึงเรื่องเวลาในการประมวลผลข้อมูลอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ โดยมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยน้อยที่สุดและการดำเนินธุรกิจที่รวดเร็วขึ้น

สำหรับสิ่งนี้ Edge Computing สามารถช่วยได้

แต่มันเกี่ยวกับอะไร? เมฆไม่เพียงพอ?

มาไขข้อสงสัยเหล่านี้ด้วยการทำความเข้าใจ Edge Computing อย่างละเอียด

Edge Computing คืออะไร?

Edge Computing คือสถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบกระจายที่ทันสมัยซึ่งนำการจัดเก็บข้อมูลและการคำนวณมาใกล้แหล่งข้อมูลมากขึ้น ซึ่งจะช่วยประหยัดแบนด์วิดท์และปรับปรุงเวลาตอบสนอง

พูดง่ายๆ ก็คือ Edge Computing เกี่ยวข้องกับกระบวนการที่ทำงานในระบบคลาวด์น้อยลง นอกจากนี้ยังย้ายกระบวนการคำนวณเหล่านั้นไปยังอุปกรณ์ Edge เช่น อุปกรณ์ IoT เซิร์ฟเวอร์ Edge หรือคอมพิวเตอร์ของผู้ใช้ วิธีการนำการคำนวณมาใกล้หรือที่ขอบของเครือข่ายช่วยลดการสื่อสารทางไกลระหว่างเซิร์ฟเวอร์และไคลเอนต์ ดังนั้นจึงลดการใช้แบนด์วิดท์และเวลาแฝง

Edge Computing เป็นสถาปัตยกรรมหลักแทนที่จะเป็นเทคโนโลยี เป็นการคำนวณเฉพาะตำแหน่งที่ไม่พึ่งพาระบบคลาวด์ในการทำงาน อย่างไรก็ตาม ไม่เคยหมายความว่าระบบคลาวด์จะไม่มีอยู่จริง มันก็ยิ่งใกล้เข้ามา

ที่มาของ Edge Computing

Edge Computing เป็นแนวคิดในเครือข่ายการจัดส่งเนื้อหา (CDN) ที่สร้างขึ้นในปี 1990 เพื่อส่งวิดีโอและเนื้อหาเว็บโดยใช้เซิร์ฟเวอร์ Edge ที่ปรับใช้ใกล้กับผู้ใช้มากขึ้น ในปี 2000 เครือข่ายเหล่านั้นได้พัฒนาและเริ่มโฮสต์แอพและส่วนประกอบแอพโดยตรงที่เซิร์ฟเวอร์ Edge

นี่คือลักษณะการใช้งาน Edge Computing ครั้งแรกในเชิงพาณิชย์ ในที่สุด โซลูชันและบริการ Edge Computing ได้รับการพัฒนาเพื่อโฮสต์แอปต่างๆ เช่น ตะกร้าสินค้า การรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์ การแทรกโฆษณา และอื่นๆ

สถาปัตยกรรม Edge Computing

งานคอมพิวเตอร์ต้องใช้สถาปัตยกรรมที่เหมาะสม และไม่มีนโยบาย “หนึ่งขนาดที่เหมาะกับทุกคน” ที่นี่ งานคอมพิวเตอร์ประเภทต่างๆ ต้องการสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกัน

หลายปีที่ผ่านมา Edge Computing ได้กลายเป็นสถาปัตยกรรมที่สำคัญในการสนับสนุนการคำนวณแบบกระจายและปรับใช้ทรัพยากรการจัดเก็บและการคำนวณใกล้กับตำแหน่งทางภูมิศาสตร์เดียวกันกับแหล่งที่มา

แม้ว่าจะใช้สถาปัตยกรรมแบบกระจายศูนย์ ซึ่งอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายและต้องมีการควบคุมและตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง แต่ Edge Computing ยังคงมีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาเครือข่ายที่ก้าวหน้า เช่น การย้ายข้อมูลปริมาณมากโดยใช้เวลาน้อยกว่าวิธีการคำนวณแบบอื่นๆ

สถาปัตยกรรมเฉพาะของ Edge Computing มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ปัญหาเครือข่ายหลักสามประการ ได้แก่ เวลาแฝง แบนด์วิดท์ และความแออัดของเครือข่าย

เวลาในการตอบสนอง

หมายถึงเวลาที่แพ็กเก็ตข้อมูลเปลี่ยนจากจุดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งในเครือข่าย เวลาแฝงที่ต่ำกว่าช่วยสร้างประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยอดเยี่ยมยิ่งขึ้น แต่ความท้าทายคือระยะห่างระหว่างผู้ใช้ (ไคลเอนต์) ที่ส่งคำขอและเซิร์ฟเวอร์ที่เข้าร่วมคำขอ เวลาแฝงสามารถเพิ่มขึ้นด้วยระยะทางทางภูมิศาสตร์ที่กว้างขึ้นและความแออัดของเครือข่าย ซึ่งทำให้เวลาตอบสนองของเซิร์ฟเวอร์ล่าช้า

การวางการคำนวณให้ใกล้กับแหล่งข้อมูลมากขึ้น เท่ากับคุณกำลังลดระยะห่างทางกายภาพระหว่างเซิร์ฟเวอร์และไคลเอ็นต์เพื่อให้มีเวลาตอบสนองเร็วขึ้น

แบนด์วิดธ์

คือปริมาณข้อมูลที่เครือข่ายดำเนินการในช่วงเวลาหนึ่งและวัดเป็นบิต/วินาที จำกัดเฉพาะเครือข่ายทั้งหมด โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการสื่อสารไร้สาย ดังนั้นอุปกรณ์จำนวนจำกัดสามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลในเครือข่ายได้ และถ้าคุณต้องการเพิ่มแบนด์วิดธ์นี้ คุณอาจต้องจ่ายเพิ่ม นอกจากนี้ การควบคุมการใช้แบนด์วิดธ์ยังทำได้ยากในเครือข่ายที่เชื่อมต่ออุปกรณ์จำนวนมาก

Edge Computing ช่วยแก้ปัญหานี้ได้ เนื่องจากการคำนวณทั้งหมดเกิดขึ้นใกล้หรือที่แหล่งที่มาของข้อมูล เช่น คอมพิวเตอร์ เว็บแคม ฯลฯ แบนด์วิดท์มีให้สำหรับการใช้งานเท่านั้น ซึ่งช่วยลดการสูญเสีย

ความแออัด

อินเทอร์เน็ตเกี่ยวข้องกับอุปกรณ์หลายพันล้านเครื่องในการแลกเปลี่ยนข้อมูลทั่วโลก สิ่งนี้อาจล้นหลามสำหรับเครือข่ายและส่งผลให้เกิดความแออัดของเครือข่ายและการตอบสนองล่าช้า นอกจากนี้ การขัดข้องของเครือข่ายยังสามารถเกิดขึ้นได้และเพิ่มความแออัดมากขึ้นเพื่อขัดขวางการสื่อสารระหว่างผู้ใช้

ปรับใช้เซิร์ฟเวอร์และการจัดเก็บข้อมูลที่หรือใกล้ตำแหน่งที่มีการสร้างข้อมูล การประมวลผลแบบขอบช่วยให้อุปกรณ์หลายเครื่องทำงานผ่าน LAN ที่มีประสิทธิภาพและมีขนาดเล็กลง โดยอุปกรณ์ในพื้นที่ที่สร้างข้อมูลสามารถใช้แบนด์วิดท์ที่มีอยู่ได้ วิธีนี้จะช่วยลดความแออัดและเวลาแฝงได้อย่างมาก

Edge Computing ทำงานอย่างไร

แนวคิดของ Edge Computing ไม่ใช่เรื่องใหม่ทั้งหมด มันย้อนกลับไปหลายทศวรรษที่เกี่ยวข้องกับการคำนวณทางไกล ตัวอย่างเช่น สำนักงานสาขาและสถานที่ทำงานระยะไกลได้วางทรัพยากรด้านคอมพิวเตอร์ไว้ในสถานที่ซึ่งพวกเขาสามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์สูงสุดแทนที่จะอาศัยที่ศูนย์กลาง

ในการคำนวณแบบดั้งเดิม ซึ่งข้อมูลถูกสร้างขึ้นที่ฝั่งไคลเอ็นต์ (เช่น PC ของผู้ใช้) ข้อมูลจะย้ายผ่านอินเทอร์เน็ตไปยัง LAN ขององค์กรเพื่อจัดเก็บข้อมูลและประมวลผลโดยใช้แอประดับองค์กร ถัดไป เอาต์พุตจะถูกส่งกลับ โดยเดินทางผ่านอินเทอร์เน็ต เพื่อไปยังอุปกรณ์ของลูกค้า

ปัจจุบัน สถาปนิกไอทีสมัยใหม่ได้เปลี่ยนจากแนวคิดของศูนย์ข้อมูลแบบรวมศูนย์และนำโครงสร้างพื้นฐานของเอดจ์มาใช้ ที่นี่ ทรัพยากรการคำนวณและการจัดเก็บจะถูกย้ายจากศูนย์ข้อมูลไปยังตำแหน่งที่ผู้ใช้สร้างข้อมูล (หรือแหล่งข้อมูล)

นี่หมายความว่าคุณกำลังนำศูนย์ข้อมูลมาใกล้แหล่งข้อมูล ไม่ใช่ในทางกลับกัน ต้องใช้แร็คเกียร์บางส่วนที่ช่วยทำงานบน LAN ระยะไกลและรวบรวมข้อมูลภายในเครื่องเพื่อประมวลผล บางส่วนอาจติดตั้งเกียร์ในกล่องหุ้มที่มีฉนวนป้องกันเพื่อป้องกันอุณหภูมิ ความชื้น ความชื้น และสภาพอากาศอื่นๆ

กระบวนการ Edge Computing เกี่ยวข้องกับการทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐานและการวิเคราะห์เพื่อค้นหาข่าวกรองธุรกิจ โดยส่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องหลังจากการวิเคราะห์ไปยังศูนย์ข้อมูลหลักเท่านั้น นอกจากนี้ ระบบธุรกิจอัจฉริยะยังหมายถึง:

• กล้องวงจรปิดในร้านค้าปลีก
• ข้อมูลการขาย
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการซ่อมแซมและบำรุงรักษาอุปกรณ์
• การผลิตกระแสไฟฟ้า
• รักษาคุณภาพสินค้า,
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่าอุปกรณ์ทำงานอย่างเหมาะสมและอื่น ๆ

ข้อดีและข้อเสีย

ข้อดี

ประโยชน์ของ Edge Computing มีดังนี้:

#1. เวลาตอบสนองที่เร็วขึ้น

การปรับใช้กระบวนการคำนวณที่หรือใกล้กับอุปกรณ์ Edge ช่วยลดเวลาแฝง ตามที่อธิบายข้างต้น

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าพนักงานคนหนึ่งต้องการส่งข้อความด่วนถึงพนักงานอีกคนในสถานที่ของบริษัทเดียวกัน ต้องใช้เวลามากขึ้นในการส่งข้อความขณะที่ส่งไปยังภายนอกอาคารและสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ที่อยู่ห่างไกลจากทุกที่ในโลก แล้วกลับมาเป็นข้อความที่ได้รับ

เมื่อใช้ Edge Computing เราเตอร์จะทำหน้าที่รับส่งข้อมูลภายในสำนักงาน ซึ่งช่วยลดความล่าช้าได้อย่างมาก นอกจากนี้ยังช่วยประหยัดแบนด์วิดท์ในระดับที่ดี

#2. ประสิทธิภาพต้นทุน

Edge Computing ช่วยประหยัดทรัพยากรเซิร์ฟเวอร์และแบนด์วิดท์ ซึ่งจะช่วยประหยัดค่าใช้จ่าย หากคุณปรับใช้ทรัพยากรระบบคลาวด์เพื่อรองรับอุปกรณ์จำนวนมากที่สำนักงานหรือที่บ้านด้วยอุปกรณ์อัจฉริยะ ค่าใช้จ่ายจะสูงขึ้น แต่ Edge Computing สามารถลดค่าใช้จ่ายนี้ได้โดยการย้ายส่วนการคำนวณของอุปกรณ์ทั้งหมดเหล่านี้ไปที่ Edge

#3. ความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว

การย้ายข้อมูลข้ามเซิร์ฟเวอร์ที่ตั้งอยู่ในต่างประเทศนั้นมาพร้อมกับความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และปัญหาทางกฎหมายอื่นๆ หากถูกจี้และตกไปอยู่ในมือที่ไม่ถูกต้อง อาจทำให้เกิดความกังวลอย่างลึกซึ้งได้

Edge Computing ช่วยให้ข้อมูลใกล้ชิดกับแหล่งที่มามากขึ้น ภายในขอบเขตของกฎหมายข้อมูล เช่น HIPAA และ GDPR ช่วยประมวลผลข้อมูลในเครื่องและหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเพื่อย้ายไปยังระบบคลาวด์หรือศูนย์ข้อมูล ดังนั้น ข้อมูลของคุณจึงยังคงปลอดภัยภายในสถานที่ของคุณ

นอกจากนี้ ข้อมูลที่ส่งไปยังระบบคลาวด์หรือเซิร์ฟเวอร์ที่อยู่ห่างไกลยังสามารถเข้ารหัสได้ด้วยการใช้การประมวลผลแบบเอดจ์ วิธีนี้จะทำให้ข้อมูลมีความปลอดภัยมากขึ้นจากการโจมตีทางไซเบอร์

#4. บำรุงรักษาง่าย

การประมวลผลแบบ Edge ต้องการความพยายามและต้นทุนเพียงเล็กน้อยในการบำรุงรักษาอุปกรณ์และระบบ Edge ใช้ไฟฟ้าน้อยลงสำหรับการประมวลผลข้อมูล และการระบายความร้อนเพื่อให้ระบบทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดก็น้อยลงเช่นกัน

ข้อเสีย

ข้อเสียของ Edge Computing คือ:

#1. ขอบเขตจำกัด

การใช้ Edge Computing อาจมีประสิทธิภาพ แต่วัตถุประสงค์และขอบเขตมีจำกัด นี่เป็นหนึ่งในเหตุผลที่ผู้คนสนใจระบบคลาวด์

#2. การเชื่อมต่อ

Edge Computing ต้องมีการเชื่อมต่อที่ดีเพื่อประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ และหากขาดการเชื่อมต่อ จำเป็นต้องมีการวางแผนความล้มเหลวอย่างแน่นหนาเพื่อเอาชนะปัญหาที่ตามมา

#3. ช่องโหว่ด้านความปลอดภัย

ด้วยการใช้งานอุปกรณ์อัจฉริยะที่เพิ่มขึ้น ความเสี่ยงของผู้โจมตีที่บุกรุกอุปกรณ์จึงเพิ่มขึ้น

แอพพลิเคชั่น Edge Computing

Edge Computing ค้นหาแอปพลิเคชันในอุตสาหกรรมต่างๆ มันถูกใช้เพื่อรวม ประมวลผล กรอง และวิเคราะห์ข้อมูลใกล้หรือที่ขอบเครือข่าย บางพื้นที่ที่ใช้คือ:

อุปกรณ์ IoT

เป็นความเข้าใจผิดทั่วไปที่ว่า Edge Computing และ IoT เหมือนกัน ในความเป็นจริง edge computing เป็นสถาปัตยกรรม ในขณะที่ IoT เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ edge computing

อุปกรณ์อัจฉริยะ เช่น สมาร์ทโฟน ตัวควบคุมอุณหภูมิอัจฉริยะ ยานพาหนะอัจฉริยะ สมาร์ทล็อค สมาร์ทวอทช์ ฯลฯ เชื่อมต่อกับอินเทอร์เน็ตและรับประโยชน์จากโค้ดที่ทำงานบนอุปกรณ์เหล่านั้นเอง แทนที่จะใช้ระบบคลาวด์เพื่อการใช้งานอย่างมีประสิทธิภาพ

เพิ่มประสิทธิภาพเครือข่าย

Edge Computing ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเครือข่ายโดยการวัดและปรับปรุงประสิทธิภาพทั่วทั้งเว็บสำหรับผู้ใช้ ค้นหาเส้นทางเครือข่ายที่มีเวลาแฝงต่ำสุดและเชื่อถือได้มากที่สุดสำหรับการรับส่งข้อมูลของผู้ใช้ นอกจากนี้ยังสามารถขจัดความแออัดของการจราจรเพื่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุด

ดูแลสุขภาพ

ข้อมูลจำนวนมหาศาลถูกสร้างขึ้นจากอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ มันเกี่ยวข้องกับข้อมูลผู้ป่วยจากอุปกรณ์ทางการแพทย์ เซ็นเซอร์ และอุปกรณ์

ดังนั้นจึงมีความจำเป็นมากขึ้นในการจัดการ ประมวลผล และจัดเก็บข้อมูล Edge Computing ช่วยที่นี่ด้วยการใช้การเรียนรู้ของเครื่องและระบบอัตโนมัติสำหรับการเข้าถึงข้อมูล ช่วยระบุข้อมูลที่เป็นปัญหาซึ่งต้องได้รับการดูแลโดยแพทย์ในทันที เพื่อให้สามารถดูแลผู้ป่วยได้ดีขึ้นและขจัดเหตุการณ์ด้านสุขภาพ

นอกจากนี้ Edge Computing ยังใช้ในระบบตรวจสอบทางการแพทย์เพื่อตอบสนองอย่างรวดเร็วในแบบเรียลไทม์ แทนที่จะรอให้เซิร์ฟเวอร์คลาวด์ดำเนินการ

ขายปลีก

ธุรกิจค้าปลีกยังสร้างข้อมูลจำนวนมากจากการติดตามสต็อก การขาย การเฝ้าระวัง และข้อมูลทางธุรกิจอื่นๆ การใช้ Edge Computing ช่วยให้ผู้คนรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลนี้ และค้นหาโอกาสทางธุรกิจ เช่น การคาดคะเนการขาย การเพิ่มประสิทธิภาพคำสั่งซื้อของผู้ขาย การดำเนินการแคมเปญที่มีประสิทธิภาพ และอื่นๆ

การผลิต

Edge Computing ใช้ในภาคการผลิตเพื่อตรวจสอบกระบวนการผลิตและใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์เพื่อปรับปรุงคุณภาพผลิตภัณฑ์และตรวจจับข้อผิดพลาดในการผลิต นอกจากนี้ยังสนับสนุนเซ็นเซอร์ด้านสิ่งแวดล้อมที่จะรวมอยู่ในโรงงานผลิต

นอกจากนี้ Edge Computing ยังให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับส่วนประกอบในสต็อกและระยะเวลาในการใช้งาน ช่วยให้ผู้ผลิตตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างถูกต้องและรวดเร็วยิ่งขึ้นในการดำเนินงานและโรงงาน

การก่อสร้าง

อุตสาหกรรมการก่อสร้างใช้ Edge Computing เป็นหลักสำหรับความปลอดภัยในที่ทำงานเพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่นำมาจากอุปกรณ์ความปลอดภัย กล้อง เซ็นเซอร์ ฯลฯ ช่วยให้ธุรกิจเห็นภาพรวมของสภาพความปลอดภัยในที่ทำงานและช่วยให้มั่นใจว่าพนักงานปฏิบัติตามโปรโตคอลความปลอดภัย

การขนส่ง

ภาคการขนส่ง โดยเฉพาะยานยนต์ไร้คนขับ สร้างข้อมูลจำนวนเทราไบต์ทุกวัน รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติต้องการข้อมูลเพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ในขณะที่เคลื่อนที่แบบเรียลไทม์ ซึ่งต้องใช้การคำนวณจำนวนมาก พวกเขายังต้องการข้อมูลเกี่ยวกับสภาพรถ ความเร็ว ตำแหน่ง สภาพถนนและการจราจร และยานพาหนะใกล้เคียง

เพื่อจัดการกับสิ่งนี้ ตัวรถเองกลายเป็นส่วนสำคัญในการประมวลผล ด้วยเหตุนี้ ข้อมูลจึงได้รับการประมวลผลด้วยความเร็วที่เร่งขึ้นเพื่อขับเคลื่อนความต้องการในการเก็บรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล

เกษตรกรรม

ในการทำฟาร์ม Edge Computing ใช้ในเซ็นเซอร์เพื่อติดตามความหนาแน่นของสารอาหารและการใช้น้ำ และเพิ่มประสิทธิภาพการเก็บเกี่ยว สำหรับสิ่งนี้ เซ็นเซอร์จะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งแวดล้อม อุณหภูมิ และสภาพดิน โดยจะวิเคราะห์ผลกระทบเพื่อช่วยเพิ่มผลผลิตพืชผลและให้แน่ใจว่าเก็บเกี่ยวได้ในสภาวะแวดล้อมที่ดีที่สุด

พลังงาน

Edge Computing มีประโยชน์ในภาคพลังงานเช่นเดียวกับการตรวจสอบความปลอดภัยด้วยระบบสาธารณูปโภคด้านก๊าซและน้ำมัน เซ็นเซอร์ตรวจสอบความชื้นและความดันอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ การเชื่อมต่อจะต้องไม่สูญเสียการเชื่อมต่อ เพราะหากมีสิ่งผิดปกติเกิดขึ้น เช่น ท่อน้ำมันที่ร้อนเกินไปตรวจไม่พบ ก็อาจนำไปสู่ภัยพิบัติได้ ความท้าทายคือสิ่งอำนวยความสะดวกเหล่านี้ส่วนใหญ่ตั้งอยู่ในพื้นที่ห่างไกลซึ่งการเชื่อมต่อไม่ดี

ดังนั้น การปรับใช้ Edge Computing ที่ระบบเหล่านั้นหรือใกล้ระบบเหล่านั้น จึงมีการเชื่อมต่อที่มากขึ้นและความสามารถในการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง Edge Computing ยังสามารถระบุความผิดปกติของอุปกรณ์แบบเรียลไทม์ได้อีกด้วย เซ็นเซอร์สามารถตรวจสอบพลังงานที่เกิดจากเครื่องจักรทั้งหมด เช่น รถยนต์ไฟฟ้า ระบบฟาร์มกังหันลม และอื่นๆ ด้วยการควบคุมกริดเพื่อช่วยในการลดต้นทุนและการผลิตพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ

แอปพลิเคชัน Edge Computing อื่นๆ ใช้สำหรับการประชุมทางวิดีโอที่ใช้แบนด์วิดท์ขนาดใหญ่ การแคชที่มีประสิทธิภาพด้วยโค้ดที่ทำงานบนเครือข่ายขอบ CDN บริการทางการเงิน เช่น ธนาคารเพื่อความปลอดภัย และอื่นๆ

Far Edge vs. Near Edge

Edge Computing เกี่ยวข้องกับคำศัพท์มากมาย เช่น ใกล้ขอบ ขอบไกล ฯลฯ ซึ่งบางครั้งอาจสร้างความสับสน มาทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างขอบไกลและขอบใกล้กัน

Far Edge

เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับใช้ได้ไกลที่สุดจากศูนย์ข้อมูลบนคลาวด์ในขณะที่อยู่ใกล้ผู้ใช้มากที่สุด

ตัวอย่างเช่น โครงสร้างพื้นฐานของ Far Edge สำหรับหน่วยงานบริการมือถือสามารถอยู่ใกล้กับสถานีฐานของเสาสัญญาณโทรศัพท์มือถือ

มีการใช้การประมวลผล Far Edge ในองค์กร โรงงาน ห้างสรรพสินค้า ฯลฯ แอปที่ทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานนี้ต้องการปริมาณงานสูง ความสามารถในการปรับขนาด และเวลาแฝงต่ำ ซึ่งเหมาะสำหรับการสตรีมวิดีโอ, AR/VR, วิดีโอเกม ฯลฯ ตามโฮสต์ แอพเรียกว่า:

• Enterprise Edge ที่โฮสต์แอพระดับองค์กร
• IoT Edge ที่โฮสต์แอพ IoT

ใกล้ขอบ

เป็นโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลที่ปรับใช้ระหว่างศูนย์ข้อมูลบนคลาวด์และ Far Edge มันโฮสต์แอปพลิเคชันและบริการทั่วไปซึ่งแตกต่างจาก Far Edge ที่โฮสต์แอพเฉพาะ

ตัวอย่างเช่น โครงสร้างพื้นฐาน Near Edge สามารถใช้สำหรับการแคช CDN, Fog Computing เป็นต้น นอกจากนี้ Fog Computing ทำให้ที่เก็บข้อมูลและทรัพยากรคอมพิวเตอร์ภายในหรือใกล้กับข้อมูล อาจไม่อยู่ที่ข้อมูล ซึ่งเป็นจุดกึ่งกลางระหว่างศูนย์ข้อมูลบนระบบคลาวด์ที่อยู่ห่างไกลกับขอบที่ต้นทางซึ่งมีทรัพยากรจำกัด

Edge Computing กับ Cloud Computing (ความเหมือนและความแตกต่าง)

ทั้ง Edge และ Cloud Computing เกี่ยวข้องกับการคำนวณแบบกระจายและการใช้งานพื้นที่จัดเก็บและประมวลผลทรัพยากรตามข้อมูลที่ผลิต อย่างไรก็ตามพวกเขาไม่เหมือนกันอย่างแน่นอน

นี่คือความแตกต่าง

• การปรับใช้: การประมวลผลแบบคลาวด์ปรับใช้ทรัพยากรที่สถานที่ทั่วโลกด้วยความสามารถในการปรับขนาดสูงเพื่อรันกระบวนการ มันสามารถรวมการประมวลผลแบบรวมศูนย์ใกล้กับแหล่งข้อมูลมากขึ้น แต่ไม่ใช่ที่ขอบของเครือข่าย ในทางกลับกัน Edge Computing ปรับใช้ทรัพยากรที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น
• การรวมศูนย์/การกระจายอำนาจ: การใช้การรวมศูนย์ ระบบคลาวด์นำเสนอทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้ด้วยการรักษาความปลอดภัยและการควบคุม Edge Computing มีการกระจายอำนาจและใช้เพื่อจัดการกับข้อกังวลและกรณีการใช้งานที่ไม่ได้ระบุไว้ในแนวทางการรวมศูนย์ของการประมวลผลแบบคลาวด์
• สถาปัตยกรรม: สถาปัตยกรรมคลาวด์คอมพิวติ้งประกอบด้วยส่วนประกอบแบบหลวมหลายตัว นำเสนอแอพและบริการในรูปแบบจ่ายตามการใช้งาน อย่างไรก็ตาม Edge Computing นั้นอยู่เหนือคลาวด์คอมพิวติ้งและให้สถาปัตยกรรมที่เสถียรยิ่งขึ้น
• การเขียนโปรแกรม: การพัฒนาแอพในระบบคลาวด์มีความเหมาะสมและใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมหนึ่งภาษาหรือน้อยกว่านั้น Edge Computing อาจต้องใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมต่างกันเพื่อพัฒนาแอพ
• เวลาตอบสนอง: เวลาตอบสนองโดยเฉลี่ยมักจะอยู่ในการประมวลผลแบบคลาวด์มากกว่าเมื่อเทียบกับการประมวลผลแบบขอบ ดังนั้น Edge Computing จึงให้กระบวนการคำนวณที่เร็วขึ้น
• แบนด์วิดท์: คลาวด์คอมพิวติ้งใช้แบนด์วิดท์และพลังงานมากกว่าเนื่องจากระยะห่างระหว่างไคลเอนต์และเซิร์ฟเวอร์สูงขึ้น ในขณะที่การประมวลผลแบบเอดจ์ต้องการแบนด์วิดท์และพลังงานที่ค่อนข้างต่ำ

ประโยชน์ของ Edge Computing เหนือ Cloud Computing คืออะไร?

กระบวนการในการประมวลผลแบบเอดจ์นั้นมีประสิทธิภาพมากกว่าคลาวด์คอมพิวติ้ง เนื่องจากกระบวนการหลังต้องใช้เวลามากขึ้นในการดึงข้อมูลที่ผู้ใช้ร้องขอ การประมวลผลแบบคลาวด์สามารถชะลอการถ่ายทอดข้อมูลไปยังศูนย์ข้อมูล ซึ่งทำให้กระบวนการตัดสินใจช้าลงทำให้เกิดเวลาแฝง

ด้วยเหตุนี้ องค์กรจึงอาจประสบความสูญเสียในแง่ของต้นทุน แบนด์วิธ ความปลอดภัยของข้อมูล และแม้กระทั่งอันตรายจากการทำงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของการผลิตและการก่อสร้าง นี่คือประโยชน์บางประการของ Edge over Cloud

• ความต้องการสถาปัตยกรรมที่เร็วกว่า ปลอดภัยกว่า และเชื่อถือได้ทำให้ Edge Computing เติบโตขึ้น ทำให้องค์กรต่างๆ เลือก Edge Computing มากกว่าการประมวลผลแบบคลาวด์ ดังนั้น ในพื้นที่ที่ต้องการข้อมูลที่มีความอ่อนไหวต่อเวลา Edge Computing จึงทำงานได้อย่างมหัศจรรย์
• เมื่อดำเนินการประมวลผลในสถานที่ห่างไกล Edge Computing จะทำงานได้ดีขึ้นเนื่องจากมีการเชื่อมต่อเพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลยเพื่อเปิดใช้แนวทางแบบรวมศูนย์ จะช่วยในเรื่องการจัดเก็บในเครื่อง ทำงานเป็นศูนย์ข้อมูลขนาดเล็ก
• Edge Computing เป็นโซลูชันที่ดีกว่าสำหรับการรองรับอุปกรณ์อัจฉริยะและอุปกรณ์พิเศษที่ทำหน้าที่พิเศษและแตกต่างจากอุปกรณ์ทั่วไป
• การประมวลผลแบบ Edge สามารถจัดการกับการใช้แบนด์วิดท์ ค่าใช้จ่ายสูง ความปลอดภัย และการใช้พลังงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในพื้นที่ส่วนใหญ่ เมื่อเทียบกับคลาวด์คอมพิวติ้ง

ผู้ให้บริการ Edge Computing ในปัจจุบัน

ในการปรับใช้ Edge Computing อย่างรวดเร็วและง่ายดายในธุรกิจหรือองค์กรของคุณ คุณต้องมีผู้ให้บริการ Edge Computing ช่วยประมวลผลข้อมูลและส่งข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ นำเสนอโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่แข็งแกร่ง และจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ที่สร้างจากอุปกรณ์ Edge

ต่อไปนี้คือผู้ให้บริการ Edge Computing ที่มีชื่อเสียงบางส่วน:

#1. Amazon Web Services

AWS นำเสนอประสบการณ์ที่สอดคล้องกับโมเดลคลาวด์ และให้บริการโซลูชั่นและบริการสำหรับ IoT, ML, AI, การวิเคราะห์, วิทยาการหุ่นยนต์, การจัดเก็บข้อมูล และการคำนวณ

#2. Dell

Dell จัดเตรียมการประมวลผลและการจัดการ Edge Computing ผ่าน OpenManage Mobile Dell เหมาะอย่างยิ่งสำหรับเมืองดิจิทัล ผู้ค้าปลีก ผู้ผลิต และอื่นๆ

#3. ClearBlade

ClearBlade เปิดตัว Edge Native Intelligent Asset Application ซึ่งช่วยให้ผู้ดูแลขอบสามารถสร้างอุปกรณ์แจ้งเตือนและเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ IoT โดยไม่ต้องเข้ารหัส

ผู้ให้บริการ Edge Computing ที่มีชื่อเสียงรายอื่นๆ ได้แก่ Cloudflare, StackPath, Intel, EdgeConnex และอื่นๆ

คำพูดสุดท้าย 👩‍🏫

Edge Computing เป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพ เชื่อถือได้ และประหยัดต้นทุนสำหรับธุรกิจสมัยใหม่ที่ใช้บริการและโซลูชันดิจิทัลมากกว่าที่เคยเป็นมา นอกจากนี้ยังเป็นแนวคิดที่ยอดเยี่ยมในการสนับสนุนวัฒนธรรมการทำงานระยะไกลเพื่ออำนวยความสะดวกในการประมวลผลข้อมูลและการสื่อสารที่รวดเร็วยิ่งขึ้น