สารบัญ:
วีดีโอ: Faith Evans feat. Stevie J – "A Minute" [Official Music Video] (กันยายน 2024)
บริษัท ยูทิลิตี้รวบรวมข้อมูลจากมิเตอร์ไฟฟ้าสมาร์ทโรดเวย์ตรวจสอบสภาพอากาศและอุปกรณ์ติดตั้งในครัวและห้องน้ำอันชาญฉลาดสร้างประสบการณ์ส่วนตัวสำหรับเจ้าของบ้าน นี่คือตัวอย่างทั้งหมดของการคำนวณขอบที่รวมกับ Internet of Things (IoT) เพื่อให้ผู้คนได้รับข้อมูลเชิงลึกที่รวดเร็วยิ่งขึ้น Edge computing เป็นสถาปัตยกรรมที่ประมวลผลข้อมูลได้ใกล้เคียงกับแหล่งกำเนิด
โครงการวิจัยของการ์ทเนอร์จะมีการเชื่อมต่อ 20.4 พันล้านสิ่งทั่วโลกในปี 2020 ในขณะเดียวกัน IDC คาดการณ์ว่า "ดาต้าสเฟียร์ทั่วโลก" จะเพิ่มขึ้น 10 เท่าเป็น 163 zettabytes (ZB) ภายในปี 2568
“ Edge computing กำลังประมวลผลคำนวณใกล้เคียงกับความเป็นไปได้และจำเป็นต่อโลกทางกายภาพเพื่อตอบสนองความต้องการด้านประสิทธิภาพองค์ประกอบความปลอดภัยหรือปัจจัยด้านต้นทุน” Jason Shepherd, IoT CTO จาก Dell Technologies อธิบาย บริษัท เป็นหนึ่งในหลาย ๆ บริษัท ที่นำเสนอเกตเวย์ IoT Edge ซึ่งรวมการวิเคราะห์ที่ขอบจากเซ็นเซอร์ ในการคำนวณที่ล้ำสมัยอุปกรณ์และเซ็นเซอร์จะส่งข้อมูลไปยังเกตเวย์ภายในเครื่องแทนที่จะส่งข้อมูลทั้งหมดกลับสู่คลาวด์
การเชื่อมต่อระหว่าง Edge และ IoT
IoT เกี่ยวข้องกับเซนเซอร์และอุปกรณ์หลายพันล้านรายการที่รวบรวมข้อมูลที่ทันสมัยเพื่อช่วยให้ บริษัท ได้รับข้อมูลเชิงลึกและตัดสินใจทางธุรกิจ การตัดสินใจเหล่านี้อาจรวมถึงว่าจะเปลี่ยนอุณหภูมิของห้องหรือปิดน้ำในสนาม ไม่สามารถนำข้อมูลทั้งหมดจากขอบและถ่ายโอนลงในคลาวด์ได้ ดังนั้นคุณต้องใช้กระบวนการของการรวมเพื่อจัดระเบียบข้อมูลให้เป็น "ตัวเลขที่น้อยลง" J. Craig Lowery, Ph.D., ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยในกลุ่มเทคโนโลยีและผู้ให้บริการของ Gartner อธิบาย
Edge computing มอบโอกาสในการลดความหน่วงเมื่อทำการวิเคราะห์ในคลาวด์ แต่หลังจากรวบรวมข้อมูลในสถานที่แล้วข้อมูลดังกล่าวจะถูกแชร์ในคลาวด์สาธารณะ “ ส่วนใหญ่การคำนวณแบบขอบจะเกี่ยวกับการคำนวณ ณ สถานที่ที่ทำงานร่วมกับคลาวด์สาธารณะในแบบไฮบริด” โลเวอรี่กล่าว
ขอบอาจเป็นชั้นวางของเซิร์ฟเวอร์ที่มีฮาร์ดแวร์ที่ทนทาน, โรงเก็บอุปกรณ์โทรศัพท์มือถือ, ศูนย์ข้อมูลของโรงงานผลิตหรือสำนักงานเขตของ บริษัท เคเบิลเคเบิลเชพเพิร์ดอธิบาย
สำหรับ บริษัท ไฟฟ้ากระบวนการดังกล่าวใช้ระบบตรวจสอบและส่งข้อมูลผ่านสายไปยังสำนักงานสาธารณูปโภค จากนั้นข้อมูลจะถูกส่งไปยังคลาวด์สาธารณะที่มีการวิเคราะห์ข้อมูล ข้อมูลดังกล่าวช่วยให้ บริษัท ไฟฟ้าติดตามการใช้ไฟฟ้าและรับแนวโน้มที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับการใช้ไฟฟ้า นอกจากนี้คุณยังสามารถดึงข้อมูลที่ทันสมัยในตลาดป้ายดิจิตอลพลังงานอุตสาหกรรมอัตโนมัติและตลาดการขนส่ง
Edge ลดความล่าช้าเพิ่มแบนด์วิดท์
การดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลให้ใกล้กับขอบมากขึ้นจะช่วยเพิ่มความปลอดภัยลดความหน่วงแฝงและแบนด์วิดท์ที่มากขึ้น ความหน่วงแฝงอาจเกิดขึ้นเมื่ออุปกรณ์ Edge ใช้เวลานานในการส่งข้อมูลไปยังเครือข่ายและจากนั้นไปยังศูนย์ข้อมูลเมื่อทำการวิเคราะห์ข้อมูลในคลาวด์ Edge computing มอบวิธีการไม่เพียง แต่เพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ยังช่วยลดทราฟฟิกเครือข่าย นี่คือสามตัวอย่างของการใช้งานของแพลตฟอร์ม IoT ที่ทันสมัย:
1) Microsoft Azure IoT Edge: ในเดือนเมษายน 2018 Microsoft ประกาศว่าจะลงทุน $ 5 พันล้านเหรียญในเทคโนโลยี IoT เป็นส่วนหนึ่งของการลงทุนนี้ บริษัท เสนอ Microsoft Azure IoT Edge ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ถ่ายโอนการวิเคราะห์แบบคลาวด์และตรรกะทางธุรกิจไปยังอุปกรณ์ แพลตฟอร์มดังกล่าวประกอบด้วยส่วนประกอบสามส่วน: คอนเทนเนอร์ที่เรียกว่าโมดูล "IoT Edge" ที่ บริษัท สามารถปรับใช้กับอุปกรณ์ขอบและเชื่อมต่อกับสถาปัตยกรรมคลาวด์สาธารณะของ Microsoft Azure แอปพลิเคชันของบุคคลที่สามหรือรหัสของตัวเอง รันไทม์ของ IoT Edge ที่ทำงานบนอุปกรณ์ IoT edge และจัดการโมดูลที่พบในอุปกรณ์ IoT edge และอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบคลาวด์ (UI) ที่ช่วยให้ บริษัท ตรวจสอบและจัดการข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT edge จากระยะไกล
รูปภาพที่ใช้โดยได้รับอนุญาตจาก Microsoft
Microsoft Azure IoT Edge เป็น "ตัวอย่างที่ดีของการคำนวณขอบทั่วไปเนื่องจากไม่ใช่คลาวด์ส่วนตัวจริงๆ" Lowery กล่าว "มันเหมือนกับ Azure สาธารณะที่มีชีวิตขึ้นมาในศูนย์ข้อมูลของคุณมันเป็นส่วนเสริมของบริการดังกล่าวในศูนย์ข้อมูลของคุณซึ่งทำงานบนอุปกรณ์ที่อยู่ในสถานที่ของคุณเองคุณอาจหรือไม่เป็นเจ้าของก็ได้ ส่งจากบริการที่แตกต่าง "
IoT เป็นเคสที่ใช้งานได้ดีสำหรับ Azure Stack ซึ่งเป็นส่วนเสริมของ Azure ที่ช่วยให้ บริษัท ต่างๆเรียกใช้แอพไฮบริดในสถานที่เพราะลูกค้าซื้อเป็นบริการแทนที่จะต้องติดตั้งมัน
รูปภาพที่ใช้โดยได้รับอนุญาตจาก Microsoft
2) Dell Edge Gateway สำหรับ IoT: ฮับสำหรับระบบสายและไร้สาย Dell Edge Gateway สำหรับ IoT รวบรวมข้อมูลและส่งไปยังคลาวด์ Dell Edge Gateway สำหรับ IoT นั้นทนทานต่อสภาพอากาศเลวร้ายในโรงงานหรือบนแท่นขุดเจาะน้ำมัน
ด้วยอุปกรณ์นับล้านที่รวบรวมข้อมูลในฟิลด์จะต้องใช้เกตเวย์ในการประมวลผลข้อมูลทั้งหมดนี้ตาม Shepherd “ สิ่งที่น่าสนใจของ IoT คือมันพลิกไปข้างหลังอย่างสมบูรณ์และตอนนี้ฉันมีอุปกรณ์นับล้านที่ต้องการโจมตีเซิร์ฟเวอร์เดียว” Shepherd กล่าว "นั่นคือเหตุผลที่คุณต้องทำให้พัดลมคำนวณได้ใกล้เคียงกับอุปกรณ์เหล่านั้นมากขึ้น"
3) EdgeX Foundry: โฮสต์โดยมูลนิธิ Linux, EdgeX Foundry เป็นโครงการโอเพนซอร์ซที่ออกแบบมาเพื่อสร้างการทำงานร่วมกันรอบ ๆ โซลูชัน IoT edge EdgeX Foundry เป็นแบบอย่างหลังจาก Cloud Foundry ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพนซอร์สแอพหลายคลาวด์และขยายรูปแบบเดียวกันกับขอบเชพเพิร์ดกล่าว เป็นเฟรมเวิร์กที่รวบรวมโปรโตคอลหลายพันรายการโดยมีคลาวด์อยู่ด้านบนและอุปกรณ์อื่น ๆ ด้านล่าง EdgeX Foundry มอบความยืดหยุ่นในการสร้างโซลูชันที่ขอบ
บริษัท กว่า 70 แห่งให้การสนับสนุน EdgeX Foundry รวมถึง AMD, Dell EMC, Samsung, Zephyr และ VMware แต่ EdgeX Foundry เป็น "โครงการโอเพนซอร์ซที่เป็นกลางและเป็นกลางซึ่งช่วยในการเริ่มต้นที่จะทำลายขอบจากคลาวด์และแอพจากโครงสร้างพื้นฐาน" Shepherd กล่าว "คุณต้องมีกรอบเปิดสำหรับการคำนวณพื้นฐาน"
Dell ได้ให้การสนับสนุน FUSE ซอร์สโค้ดภายใต้ Apache 2.0 สำหรับ EdgeX Foundry นอกจากนี้ยังมีบริการอย่างน้อย 12 microservices และโค้ดมากกว่า 125, 000 บรรทัด
ภาพที่ได้รับอนุญาตจาก EdgeX Foundry
5G, AI เพื่อกำหนดอนาคตของขอบ IoT
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะเป็นปัจจัยสำคัญใน IoT และการคำนวณที่ทันสมัย AI ขั้นสูงจะสามารถทำงานบนอุปกรณ์ใกล้กับขอบเพื่อให้สามารถทำการวิเคราะห์ได้ Sam Sam ผู้อำนวยการฝ่ายหุ้นส่วนของ Azure IoT ที่ Microsoft กล่าวในบล็อกโพสต์ Microsoft มีความคิดริเริ่มที่เรียกว่า Project Brainwave ที่ใช้ array gate แบบตั้งโปรแกรมได้ (FPGA) เพื่อทำการคำนวณ AI
David Mayo รองประธานอาวุโสและหัวหน้าฝ่ายธุรกิจ 5G & IoT ที่ T-Mobile กล่าวว่าปัจจัยสำคัญอีกประการหนึ่งของการประมวลผลที่ล้ำสมัยคือ T-Mobile ซึ่งเพิ่งเปิดตัวเครือข่าย IoT แคบ ๆ ทั่วประเทศเป็นครั้งแรก
“ ด้วยการประมวลผลแบบ Edge คุณจะสามารถกระจายความสามารถในการประมวลผลนั้นให้ใกล้ชิดกับผู้ใช้มากขึ้นและคุณจะมีเวลาแฝงที่ลดลงหรือถูกบีบอัดซึ่งเครือข่าย 5G จะมอบให้” Mayo กล่าว เขาเห็นเครือข่าย 5G ที่ให้พลังงานแก่เซ็นเซอร์ในรถยนต์ที่เป็นอิสระและมีเซ็นเซอร์มากมายในโรงกลั่นน้ำมันและก๊าซ
ด้วยจุดข้อมูลทั้งหมดที่สามารถรวบรวมได้แบบเรียลไทม์การประมวลผลแบบ Edge จะมีผลประโยชน์ต่อผู้บริโภคตามมาโย “ เมื่อเวลาผ่านไปความต้องการในการใช้คอมพิวเตอร์จะเกิดขึ้นใกล้ชิดกับผู้ใช้มากขึ้นไม่ว่าจะเป็นธุรกิจหรือผู้บริโภคก็จะเพิ่มขึ้น” เขากล่าว "ไม่ว่าจะเป็นการเติมความเป็นจริงหรือความเป็นจริงเสมือนยิ่งการคำนวณเกิดขึ้นใกล้กับที่มีอยู่มากเท่าไหร่ประสบการณ์ของลูกค้าก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น"
