การคำนวณขอบ: มันคืออะไร? ประโยชน์ ความเสี่ยง และอื่นๆ

Edge Computing เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับการคำนวณแบบกระจายที่นำความสามารถในการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูลของซอฟต์แวร์ระดับองค์กรเข้าใกล้ผู้ใช้หรือแหล่งข้อมูลมากขึ้น

เป้าหมายของ Edge Computing คือการลดเวลาแฝงระหว่างผู้ใช้และเซิร์ฟเวอร์ ตลอดจนลดการใช้แบนด์วิดท์ของแอปพลิเคชันให้น้อยที่สุด คาดว่าข้อมูล 175 เซตตะไบต์จะถูกสร้างขึ้นทั่วโลกภายในปี 2568 โดยอุปกรณ์เอดจ์จะสร้างข้อมูลมากกว่าครึ่งหนึ่งของทั้งหมด

Edge Computing ไม่ใช่เทคโนโลยีที่ได้มาตรฐาน แต่เป็นแนวทางสถาปัตยกรรม วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพศูนย์ข้อมูลและระบบคลาวด์ให้ดียิ่งขึ้น

โพสต์นี้จะกล่าวถึง Edge Computing ความหมายของอินเทอร์เน็ตโดยทั่วไป สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน และการพัฒนาแอปพลิเคชันในอนาคต

ประวัติโดยย่อ

อินเทอร์เน็ตในยุคแรกนั้นเรียบง่าย คุณตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์และมีผู้เยี่ยมชมเข้ามา แต่เมื่อเว็บเติบโตและรวมเนื้อหาสื่อจำนวนมาก เช่น วิดีโอ เซิร์ฟเวอร์เริ่มทำงานหนักเกินไป แบนด์วิดท์อุดตัน และเวลาแฝงเพิ่มขึ้น

ในการแก้ปัญหานี้ เครือข่ายการจัดส่งเนื้อหาได้พัฒนาขึ้นเพื่อมอบโซลูชันที่แยบยลและใช้งานได้จริง คุณสามารถดูแลเว็บไซต์ของคุณได้เหมือนเดิม แต่ให้เอาต์ซอร์ซส่งข้อมูลหนักๆ เช่น วิดีโอ เครือข่ายการจัดส่งเนื้อหามีอยู่หลายแห่ง ทำให้ง่ายขึ้นและถูกกว่าสำหรับบริษัทขนาดเล็กในการเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์เว็บไซต์

หากผู้ใช้เยี่ยมชมเว็บไซต์ที่ได้รับการปรับแต่งดังกล่าว เซิร์ฟเวอร์ของบริษัทจะนำเสนอหน้าเว็บตามปกติ อย่างไรก็ตาม หากหน้ามีข้อมูลจำนวนมาก ตำแหน่งของหน้าก็จะถูกรวมไว้ในโค้ดของหน้าเว็บ ดังนั้นหน้าจึงสามารถโหลดข้อมูลจำนวนมากได้โดยตรงจากตำแหน่งนั้น

ผลที่ได้คือทุกอย่างโหลดเร็วขึ้นเนื่องจากเครือข่ายการจัดส่งเนื้อหาที่เบราว์เซอร์กำลังโหลดวิดีโออยู่ใกล้กับผู้ใช้มากกว่าเซิร์ฟเวอร์เดิมของบริษัท

Edge Computing เป็นวิวัฒนาการเพิ่มเติมของวิธีนี้ ที่นี่คือการคำนวณของงานที่มีความสำคัญต่อเวลาหรือเวลาแฝงที่เข้าใกล้ผู้ใช้มากขึ้น เนื่องจากผู้ใช้อินเทอร์เน็ตและอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อสร้างข้อมูลมากกว่าที่เคยเป็นมา

Edge Computing ทำงานอย่างไร

Edge Computing เป็นเลเยอร์ระหว่างผู้ใช้อินเทอร์เน็ตกับศูนย์ข้อมูลของเว็บไซต์หรือระบบคลาวด์ Edge คือโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลที่ใกล้กับผู้ใช้มากกว่าศูนย์ข้อมูลบนคลาวด์ แอปพลิเคชันระดับองค์กรจะปรับใช้ อัปเดต และสิ้นสุดที่ Edge โดยอัตโนมัติ

ในฐานะที่เป็นเทคโนโลยี Edge Computing ไม่มีมาตรฐาน ซึ่งหมายความว่าบริษัทต่างๆ อย่างไรก็ตาม คุณลักษณะต่อไปนี้จำเป็นต่อการนำ Edge Computing ไปใช้

• คลาวด์ – ระบบคอมพิวเตอร์หลักของคุณ อาจเป็นบริการเช่น AWS, Google Cloud หรือคลาวด์ส่วนตัวของคุณเอง
  
• โหนดขอบ – นี่คือระบบฮาร์ดแวร์ใดๆ ที่สามารถรันโค้ดและเชื่อมต่อกลับไปยังศูนย์ข้อมูลบนคลาวด์ผ่านอินเทอร์เน็ต
  
• แพลตฟอร์มการจัดการ – แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์หรือระบบปฏิบัติการเพื่อจัดการการปรับใช้ซอฟต์แวร์และการดูแลระบบบนโหนดขอบและคลาวด์ทั้งหมด
  
• การ ทำงานอัตโนมัติ – การทำโหลดบาลานซ์ระหว่างคลาวด์และโหนดขอบของคุณ ระบบที่ปรับใช้และยุติแอปพลิเคชันที่ถูกต้องบนโหนดขอบด้านขวาเมื่อจำเป็นและไม่มีการป้อนข้อมูลจากมนุษย์ แนวทางคอนเทนเนอร์เช่น Kubernetes เป็นผู้ชนะที่นี่

มีสองวิธีในการติดตั้ง Edge Computing:

1. บริการคลาวด์ – แพลตฟอร์มการประมวลผลบนระบบคลาวด์รายใหญ่ตั้งแต่ Google Cloud ถึง AWS และ Azure ล้วนมีบริการที่ผสานรวมซึ่งทำให้ง่ายต่อการใช้งาน Edge Computing
   
2. สถาปัตยกรรม DIY – ที่นี่ คุณจะต้องตั้งค่าระบบเซิร์ฟเวอร์ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ด้วยตัวเอง เร้ดแฮทนำเสนอระบบปฏิบัติการคลาวด์แบบไฮบริดที่เรียกว่า OpenShift และรุ่นน้ำหนักเบาที่เรียกว่า Device Edge ซึ่งเหมาะสำหรับการสร้างโหนดขอบ

ประโยชน์ของ Edge Computing

ความสามารถในการโฮสต์แอปพลิเคชันของคุณบน Edge มาพร้อมกับประโยชน์มากมายสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ประโยชน์เหล่านี้รวมถึง:

1. การลดเวลาแฝง – โหนดการประมวลผล Edge อยู่ใกล้กับอุปกรณ์ Edge มากขึ้นหมายถึงเวลาแฝงที่น้อยลง (เวลาที่จำเป็นสำหรับข้อมูลในการเดินทางจากอุปกรณ์ไปยังเซิร์ฟเวอร์และย้อนกลับ)
   
2. ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน – ด้วยการใช้ประโยชน์จากเวลาแฝงที่ต่ำกว่าที่ขอบและรวมเข้ากับทรัพยากรการประมวลผลสูงสุดของคลาวด์ ประสิทธิภาพของระบบสามารถขยายให้สูงสุดได้
   
3. ปรับปรุงความน่าเชื่อถือ – ระบบที่ใช้ทั้งคอร์คลาวด์และโหนดขอบจะมีความยืดหยุ่นและเชื่อถือได้มากขึ้นด้วยเหตุนี้
   
4. ต้นทุนแบนด์วิดท์ที่ต่ำกว่า – ไม่ต้องส่งข้อมูลจำนวนมากบนอินเทอร์เน็ตไปยังศูนย์ข้อมูลบนระบบคลาวด์ของบริษัท อาจหมายถึงการประหยัดต้นทุนได้อย่างมากขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชัน
   
5. การปฏิบัติตามกฎระเบียบ – ความสามารถในการประมวลผลข้อมูลของผู้ใช้ในพื้นที่ของผู้ใช้สามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ ปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล

ความท้าทายและความเสี่ยง

Edge Computing ยังมาพร้อมกับความท้าทายและความท้าทายที่สำคัญ ได้แก่:

1. พื้นผิวการโจมตีที่ใหญ่ ขึ้น – ระบบที่กระจายไปทั่วหลายโหนดจะสร้างพื้นผิวที่ใหญ่ขึ้นสำหรับการโจมตีที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งอาจครอบคลุมตั้งแต่การรักษาความปลอดภัยของโครงสร้างพื้นฐานไปจนถึงปัญหาความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
   
2. ความท้าทายด้านความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น – การรักษาโครงสร้างพื้นฐานในหลายตำแหน่งทำให้เกิดความท้าทายด้านความปลอดภัยมากกว่าการรักษาความปลอดภัยทางกายภาพที่ศูนย์ข้อมูลเพียงแห่งเดียว เป็นต้น
   
3. ความจุในการประมวลผลที่จำกัด – โครงสร้างพื้นฐาน Edge ทั่วไปมีความสามารถในการคำนวณน้อยกว่าสภาพแวดล้อมคลาวด์ ทำให้คลาวด์เป็นตัวเลือกอันดับ 1 สำหรับแอปพลิเคชันที่เน้นการประมวลผลอย่างเคร่งครัด

Edge Computing กับ Cloud Computing

ขอบเป็นส่วนหนึ่งของเมฆ เป็นบริการที่คล้ายคลึงกันซึ่งใกล้เคียงกับผู้ใช้จริง ซึ่งเป็นส่วนขยายของคลาวด์ที่ปรับปรุงประสิทธิภาพการคำนวณโดยการจัดการงานที่มีความสำคัญด้านเวลา

คุณไม่สามารถมีสถาปัตยกรรมเอดจ์ได้หากไม่มีคลาวด์ก่อน นอกจากนี้ ระบบคลาวด์ยังมีข้อดีเหนือขอบ เมื่อปัญหาเรื่องเวลาและเวลาแฝงไม่สำคัญ

Edge Computing Vs ปัญญาประดิษฐ์

แอปพลิเคชั่นปัญญาประดิษฐ์บางตัว เช่น ระบบความปลอดภัยและ ID สามารถได้รับประโยชน์อย่างมากจากเครือข่ายที่มีความหน่วงต่ำ Edge Computing ทำให้สามารถเรียกใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้โดยตรงใกล้กับอุปกรณ์ Edge ที่กำลังสร้างข้อมูล

ข้อดี ได้แก่ เวลาตอบสนองเร็วขึ้น ใช้แบนด์วิดท์น้อยลง และปรับปรุงความปลอดภัย Edge Computing และ AI เป็นเทคโนโลยีเสริมที่น่าจะส่งเสริมซึ่งกันและกันอย่างต่อเนื่อง

Edge Computing กับเครือข่าย 5G

เครือข่าย 5G ให้ความเร็วที่สูงกว่าและเวลาแฝงที่ต่ำกว่า แต่การเดินทางไปกลับโดยเฉลี่ยจากผู้ใช้ไปยังศูนย์ข้อมูลบนคลาวด์และกลับไปยังผู้ใช้จะใช้เวลา 100-300 มิลลิวินาที ซึ่งหมายความว่าเครือข่าย 5G สามารถเสนอความเร็วที่สูงกว่าได้ด้วยตัวเองเท่านั้น แต่ไม่สามารถให้เวลาแฝงที่ต่ำกว่าได้

เพื่อลดเวลาแฝง เครือข่าย 5G จำเป็นต้องมีการรวมระบบ edge-computing เพื่อให้ได้เวลาแฝง 10-20ms ซึ่งจะทำให้เครือข่ายโดดเด่น เฉพาะเวลาแฝงที่ต่ำกว่าเหล่านี้เท่านั้นที่ยานยนต์อัตโนมัติ เครื่องจักรอุตสาหกรรม และการใช้งานจริงอื่นๆ อีกมากมายจะสามารถใช้งานได้

อุปกรณ์ขอบยอดนิยม

อุปกรณ์ Edge รวบรวมและประมวลผลข้อมูลในเครื่องในขณะที่โต้ตอบกับสภาพแวดล้อมทางกายภาพหรือทำหน้าที่อื่นๆ ที่เป็นประโยชน์

ต่อไปนี้เป็นประเภทอุปกรณ์ยอดนิยมที่สามารถได้รับประโยชน์จากสถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบขอบ:

1. ลำโพงอัจฉริยะ
2. สมาร์ทโฟน
3. หุ่นยนต์
4. สมาร์ทวอทช์
5. อุปกรณ์ Internet of Things (IoT)
6. ยานยนต์ไร้คนขับ
7. ระบบขายหน้าร้าน (POS)

แอปพลิเคชั่น Edge Computing

อุตสาหกรรมที่หลากหลายสามารถได้รับประโยชน์จากการผสานรวมของเอดจ์คอมพิวติ้ง นี่คือบางส่วน:

1. สมาร์ทกริดเพื่อการผลิตและจำหน่ายพลังงานไฟฟ้าอย่างมีประสิทธิภาพ
2. บ้านอัจฉริยะที่ตอบสนองความต้องการของผู้อยู่อาศัย
3. เมืองอัจฉริยะพร้อมแอปพลิเคชันการตรวจสอบโครงสร้างพื้นฐาน การขนส่ง และการรักษาความปลอดภัย
4. ระบบการเกษตรสมัยใหม่พร้อมเซ็นเซอร์ IoT และระบบควบคุมอุณหภูมิเพื่อเพิ่มผลผลิต
5. การจัดการจราจรในเมืองต่างๆ
6. บริการนำทางอัตโนมัติสำหรับโดรน รถยนต์ และการใช้งานทางการทหาร
7. การตรวจสอบทรัพย์สินทางไกล เช่น การติดตั้งน้ำมันและก๊าซ
8. โรงงานผลิตที่ผสมผสานหลักการอุตสาหกรรม 4.0
9. ร้านค้าปลีกและการจัดการคลังสินค้าผลิตภัณฑ์
10. ระบบตรวจสอบผู้ป่วยสำหรับโรงพยาบาล
11. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ของผลิตภัณฑ์ไฮเทค เช่น เครื่องยนต์
12. แอปพลิเคชั่นประมวลผลคำพูดและเสียง
13. แอพพลิเคชั่นการเรียนรู้ของเครื่อง
14. ระบบเสมือนจริงและเสมือนจริง
15. ปรับปรุงแอปพลิเคชันความปลอดภัย
16. บริการสตรีมมิ่งและจัดส่งเนื้อหา

โครงสร้างพื้นฐานและผู้ให้บริการ

ขึ้นอยู่กับวิธีที่คุณต้องการใช้ Edge Computing มีผู้ให้บริการหลายรายพร้อมโซลูชันที่ไม่เหมือนใคร นี่คือบริษัทชั้นนำ

• KubeEdge – โซลูชันคอนเทนเนอร์โอเพ่นซอร์สสำหรับอุปกรณ์ Edge
• Red Hat OpenShift – ระบบปฏิบัติการคลาวด์แบบกระจาย
• Alef Private Edge – ข้อเสนอแบบ edge-as-a-a-a-service แบบ Plug-and-play
• Azure IoT Edge – IoT Edge จาก Microsoft
• Google Cloud – ระบบคลาวด์และ Edge Computing ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบในฐานะบริการ
• ClearBlade – โซลูชันซอฟต์แวร์ประมวลผล Edge

คำถามที่พบบ่อย (FAQ)

บทสรุป

เมื่อถึงจุดสิ้นสุดของการสำรวจ Edge Computing ตลอดจนประโยชน์และแอปพลิเคชันมากมาย ควรมีความชัดเจนว่าแนวทางปฏิบัตินี้ยังคงอยู่และสามารถเติบโตต่อไปได้เท่านั้น

แม้ว่าอุตสาหกรรมต่างๆ อาจมีความต้องการที่แตกต่างกัน แต่ก็อาจเป็นประโยชน์สูงสุดสำหรับองค์กรของคุณที่จะหาวิธีใช้ประโยชน์จาก Edge Computing ก่อนที่คู่แข่งของคุณจะทำ