Edge computing คืออะไร ประโยชน์ ความเสี่ยง และอื่นๆ

Edge Computing เป็นกรอบงานสำหรับการประมวลผลแบบกระจายที่ทำให้ความสามารถในการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูลของซอฟต์แวร์องค์กรใกล้ชิดกับผู้ใช้หรือแหล่งข้อมูลมากขึ้น

เป้าหมายของการประมวลผลแบบเอจคือการลดเวลาแฝงระหว่างผู้ใช้และเซิร์ฟเวอร์ รวมถึงลดการใช้แบนด์วิดท์ของแอปพลิเคชันให้เหลือน้อยที่สุด คาดว่า ข้อมูล 175 เซตตาไบต์ จะถูกสร้างขึ้นทั่วโลกภายในปี 2025 โดยอุปกรณ์ Edge จะก่อให้เกิดมากกว่าครึ่งหนึ่งของทั้งหมด

Edge Computing ไม่ใช่เทคโนโลยีมาตรฐาน แต่เป็นแนวทางด้านสถาปัตยกรรม ซึ่งเป็นวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพศูนย์ข้อมูลและระบบคลาวด์ให้ดียิ่งขึ้น

โพสต์นี้จะกล่าวถึงการประมวลผลแบบ Edge ซึ่งมีความหมายต่ออินเทอร์เน็ตโดยทั่วไป โครงสร้างพื้นฐาน และการพัฒนาแอปพลิเคชันในอนาคต

ประวัติโดยย่อ

อินเทอร์เน็ตในยุคแรกนั้นเรียบง่ายมาก เพียงแค่คุณตั้งค่าเซิร์ฟเวอร์แล้วผู้เยี่ยมชมก็จะเข้ามา แต่เมื่อเว็บเติบโตขึ้นและมีเนื้อหาสื่อจำนวนมาก เช่น วิดีโอ เซิร์ฟเวอร์ก็เริ่มทำงานหนักเกินไป แบนด์วิดท์ก็เต็ม และเวลาแฝงก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

เพื่อแก้ไขปัญหานี้ เครือข่ายการจัดส่งเนื้อหาจึงได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อให้เป็นโซลูชันที่ชาญฉลาดแต่ใช้งานได้จริง คุณสามารถดูแลเว็บไซต์ของคุณได้เหมือนเดิม แต่จ้างคนภายนอกให้จัดส่งข้อมูลจำนวนมาก เช่น วิดีโอ เครือข่ายการจัดส่งเนื้อหามีอยู่ในหลายสถานที่ ทำให้แม้แต่บริษัทขนาดเล็กก็สามารถปรับปรุงประสบการณ์การใช้งานเว็บไซต์ของตนได้ง่ายและประหยัดยิ่งขึ้น

หากผู้ใช้เยี่ยมชมเว็บไซต์ที่ปรับแต่งดังกล่าว เซิร์ฟเวอร์ของบริษัทจะแสดงหน้าเว็บตามปกติ อย่างไรก็ตาม หากหน้าเว็บมีข้อมูลจำนวนมาก ตำแหน่งที่อยู่ของหน้าเว็บจะถูกเพิ่มลงในโค้ดของหน้าเว็บเพื่อให้หน้าเว็บสามารถโหลดข้อมูลจำนวนมากได้โดยตรงจากตำแหน่งดังกล่าว

ผลลัพธ์ก็คือทุกอย่างโหลดเร็วขึ้นเนื่องจากเครือข่ายการจัดส่งเนื้อหาซึ่งเบราว์เซอร์ใช้โหลดวิดีโอนั้นอยู่ใกล้ผู้ใช้มากกว่าเซิร์ฟเวอร์เดิมของบริษัท

การประมวลผลแบบ Edge เป็นวิวัฒนาการอีกขั้นของวิธีการนี้ โดยเป็นการคำนวณงานที่ต้องใช้เวลามากหรือไม่สามารถทนต่อความล่าช้าได้ ซึ่งจะเข้าใกล้ผู้ใช้มากขึ้น เนื่องจากผู้ใช้อินเทอร์เน็ตและอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อจะผลิตข้อมูลได้มากกว่าที่เคย

การประมวลผลแบบ Edge ทำงานอย่างไร

Edge computing คือชั้นระหว่างผู้ใช้อินเทอร์เน็ตกับศูนย์ข้อมูลของเว็บไซต์หรือระบบคลาวด์ Edge คือโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลใดๆ ที่อยู่ใกล้ผู้ใช้มากกว่าศูนย์ข้อมูลระบบคลาวด์ แอปพลิเคชันขององค์กรจะถูกปรับใช้ อัปเดต และยุติการทำงานที่ Edge โดยอัตโนมัติ

Edge Computing เป็นเทคโนโลยีที่ไม่มีมาตรฐาน ดังนั้นบริษัทต่างๆ จึงนำเทคโนโลยีนี้ไปใช้งานในลักษณะเฉพาะของตนเอง อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องมีคุณสมบัติต่อไปนี้เพื่อใช้งาน Edge Computing

• เมฆ – ระบบคอมพิวเตอร์หลักของคุณ อาจเป็นบริการเช่น AWS, Google Cloud หรือระบบคลาวด์ส่วนตัวของคุณเอง
  
• โหนดขอบ – นี่คือระบบฮาร์ดแวร์ใดๆ ที่สามารถรันโค้ดและเชื่อมต่อกลับไปยังศูนย์ข้อมูลบนคลาวด์ผ่านทางอินเทอร์เน็ต
  
• แพลตฟอร์มการจัดการ – แอปพลิเคชันซอฟต์แวร์หรือระบบปฏิบัติการสำหรับจัดการการปรับใช้และการดูแลระบบซอฟต์แวร์บนโหนดขอบทั้งหมดและคลาวด์
  
• อัตโนมัติ – การปรับสมดุลโหลดระหว่างโหนดคลาวด์และโหนดเอจ ระบบที่ปรับใช้และยุติแอปพลิเคชันที่เหมาะสมบนโหนดเอจที่เหมาะสมเมื่อจำเป็นและโดยไม่ต้องมีอินพุตจากมนุษย์ แนวทางการทำคอนเทนเนอร์ เช่น Kubernetes ถือเป็นผู้ชนะในกรณีนี้

มีสองวิธีในการนำ edge computing มาใช้:

1. บริการคลาวด์ – แพลตฟอร์มคลาวด์คอมพิวติ้งหลักจาก Google Cloud ไปยัง AWS และ สีฟ้า ทั้งหมดมีบริการที่บูรณาการกันซึ่งช่วยให้การนำ edge computing ไปใช้งานได้อย่างง่ายดาย
   
2. สถาปัตยกรรม DIY – ที่นี่ คุณจะต้องตั้งค่าระบบเซิร์ฟเวอร์ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ด้วยตัวเอง Red Hat นำเสนอระบบปฏิบัติการคลาวด์ไฮบริดที่เรียกว่า เปิดกะ และเวอร์ชันน้ำหนักเบากว่าเรียกว่า ขอบอุปกรณ์ ซึ่งเหมาะสำหรับการสร้างโหนดขอบ

ประโยชน์ของการประมวลผลแบบ Edge

ความสามารถในการโฮสต์แอปพลิเคชันของคุณบน edge มีประโยชน์มากมายสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ประโยชน์เหล่านี้ได้แก่:

1. การลดความหน่วง การที่โหนดการประมวลผลแบบ Edge อยู่ใกล้กับอุปกรณ์ edge มากขึ้น ทำให้มีเวลาแฝงน้อยลง (เวลาที่ข้อมูลต้องเดินทางจากอุปกรณ์ไปยังเซิร์ฟเวอร์และกลับมา)
   
2. ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน – การใช้ประโยชน์จากความหน่วงที่ต่ำลงที่ขอบและรวมเข้ากับทรัพยากรการประมวลผลสูงสุดของคลาวด์ จะสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของระบบให้สูงสุดได้
   
3. ปรับปรุงความน่าเชื่อถือ – ระบบที่ใช้ทั้งคลาวด์หลักและโหนดเอจจะมีความยืดหยุ่นและเชื่อถือได้มากกว่า
   
4. ต้นทุนแบนด์วิดท์ต่ำลง การไม่ต้องส่งข้อมูลมากมายผ่านอินเทอร์เน็ตไปยังศูนย์ข้อมูลบนคลาวด์ของบริษัทอาจหมายถึงการประหยัดต้นทุนได้อย่างมาก ขึ้นอยู่กับแอปพลิเคชัน
   
5. ปฏิบัติตามกฎระเบียบ – ความสามารถในการให้ข้อมูลของผู้ใช้สามารถประมวลผลภายในพื้นที่ของผู้ใช้สามารถช่วยให้บริษัทปฏิบัติตามกฎระเบียบความเป็นส่วนตัวของข้อมูลได้

ความท้าทายและความเสี่ยง

Edge Computing ยังมีความท้าทาย โดยความท้าทายหลักๆ มีดังนี้:

1. พื้นผิวการโจมตีที่ใหญ่ขึ้น ระบบที่กระจายไปทั่วหลายโหนดทำให้มีช่องโหว่ให้โจมตีได้มากขึ้น ซึ่งอาจเป็นตั้งแต่ปัญหาความปลอดภัยของโครงสร้างพื้นฐานไปจนถึงปัญหาความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
   
2. ความท้าทายด้านความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น – การบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานในหลายสถานที่ก่อให้เกิดความท้าทายด้านความปลอดภัยมากกว่าการต้องรักษาความปลอดภัยศูนย์ข้อมูลเพียงแห่งเดียว เช่น
   
3. ความสามารถในการคำนวณจำกัด โครงสร้างพื้นฐานแบบ Edge ทั่วไปมีศักยภาพในการคำนวณน้อยกว่าสภาพแวดล้อมคลาวด์ ทำให้คลาวด์เป็นตัวเลือกอันดับ 1 สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้การคำนวณเข้มข้นโดยเฉพาะ

Edge Computing กับ Cloud Computing

Edge เป็นส่วนหนึ่งของระบบคลาวด์ ซึ่งเป็นบริการที่คล้ายกันซึ่งอยู่ใกล้กับผู้ใช้มากขึ้น โดยเป็นส่วนขยายของระบบคลาวด์ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลโดยจัดการงานที่ต้องใช้เวลามาก

คุณไม่สามารถมีสถาปัตยกรรมแบบ Edge ได้หากไม่มีระบบคลาวด์ก่อน นอกจากนี้ ระบบคลาวด์ยังมีข้อได้เปรียบเหนือ Edge เมื่อปัญหาเรื่องเวลาและความหน่วงไม่ใช่ปัญหาสำคัญ

การประมวลผลแบบ Edge เทียบกับปัญญาประดิษฐ์

เรื่อง ปัญญาประดิษฐ์ แอปพลิเคชันเช่นระบบความปลอดภัยและระบบ ID สามารถได้รับประโยชน์มหาศาลจากเครือข่ายที่มีค่าความหน่วงต่ำ การประมวลผลแบบ Edge ช่วยให้สามารถเรียกใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้โดยตรงกับอุปกรณ์ Edge ที่กำลังสร้างข้อมูล

ข้อดี ได้แก่ เวลาตอบสนองที่รวดเร็วขึ้น การใช้แบนด์วิดท์ที่ลดลง และระบบรักษาความปลอดภัยที่ดีขึ้น การประมวลผลแบบ Edge และ AI เป็นเทคโนโลยีเสริมซึ่งกันและกัน ซึ่งน่าจะช่วยเสริมความแข็งแกร่งให้กันและกันต่อไป

การประมวลผลแบบ Edge เทียบกับเครือข่าย 5G

เครือข่าย 5G สัญญาว่าจะให้ความเร็วที่สูงขึ้นและความหน่วงที่ต่ำลง แต่การเดินทางไปกลับจากผู้ใช้ไปยังศูนย์ข้อมูลบนคลาวด์และกลับไปยังผู้ใช้โดยเฉลี่ยจะใช้เวลา 100-300 มิลลิวินาที ซึ่งหมายความว่าเครือข่าย 5G สามารถให้ความเร็วที่สูงขึ้นได้ด้วยตัวเองเท่านั้น แต่ไม่สามารถให้ความหน่วงที่ต่ำลงได้

เครือข่าย 5G จำเป็นต้องผสานรวมการประมวลผลแบบเอจเพื่อให้ได้เวลาแฝงที่ 10-20 มิลลิวินาทีเพื่อให้มีประสิทธิภาพสูงสุด เฉพาะเมื่อเวลาแฝงต่ำลงเท่านั้นที่ยานยนต์ไร้คนขับ เครื่องจักรในอุตสาหกรรม และแอปพลิเคชันอื่นๆ ในโลกแห่งความเป็นจริงจึงจะสามารถใช้งานได้

อุปกรณ์ Edge ยอดนิยม

อุปกรณ์ Edge รวบรวมและประมวลผลข้อมูลในพื้นที่ในขณะที่โต้ตอบกับสภาพแวดล้อมทางกายภาพหรือดำเนินการฟังก์ชันที่มีประโยชน์อื่น ๆ

ต่อไปนี้คือประเภทอุปกรณ์ยอดนิยมที่สามารถได้รับประโยชน์จากสถาปัตยกรรมการประมวลผลแบบเอจ:

1. ลำโพงสมาร์ท
2. มาร์ทโฟน
3. หุ่นยนต์
4. Smartwatches
5. อุปกรณ์ Internet of Things (IoT)
6. ยานพาหนะอิสระ
7. ระบบจุดขาย (POS)

แอปพลิเคชั่น Edge Computing

อุตสาหกรรมต่างๆ มากมายสามารถได้รับประโยชน์จากการผสานรวมการประมวลผลแบบเอจ ดังต่อไปนี้:

1. สมาร์ทกริดเพื่อการผลิตและจ่ายพลังงานไฟฟ้าอย่างมีประสิทธิภาพ
2. บ้านอัจฉริยะที่ตอบสนองความต้องการของผู้อยู่อาศัย
3. เมืองอัจฉริยะที่มีการติดตามโครงสร้างพื้นฐาน การขนส่ง และการใช้งานด้านความปลอดภัย
4. ระบบเกษตรกรรมสมัยใหม่พร้อมเซ็นเซอร์ IoT และการควบคุมสภาพอากาศเพื่อเพิ่มผลผลิต
5. การจัดการจราจรในเมือง
6. บริการนำทางอัตโนมัติสำหรับโดรน รถยนต์ และการใช้งานทางทหาร
7. การติดตามสินทรัพย์ระยะไกล เช่น การติดตั้งน้ำมันและก๊าซ
8. โรงงานผลิตที่บูรณาการหลักการอุตสาหกรรม 4.0
9. การบริหารจัดการร้านค้าปลีกและคลังสินค้าสินค้า
10. ระบบการติดตามคนไข้สำหรับโรงพยาบาล
11. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ผลิตภัณฑ์ไฮเทค เช่น เครื่องยนต์
12. แอพพลิเคชันการประมวลผลคำพูดและเสียง
13. แอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง
14. ระบบเสมือนจริงและเสริมความเป็นจริง
15. ปรับปรุงแอปพลิเคชันรักษาความปลอดภัย
16. บริการสตรีมมิ่งและส่งมอบเนื้อหา

โครงสร้างพื้นฐานและผู้ให้บริการ

ขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการใช้ edge computing อย่างไร มีผู้ให้บริการหลายรายที่มีโซลูชันเฉพาะตัว นี่คือบริษัทชั้นนำ

• คูเบเอดจ์ – โซลูชั่นคอนเทนเนอร์โอเพ่นซอร์สสำหรับอุปกรณ์เอดจ์
• RedShift OpenShift – ระบบปฏิบัติการคลาวด์แบบกระจาย
• อาเลฟ ไพรเวท เอจ – นำเสนอบริการแบบ plug-and-play
• Azure IoT Edge – IoT Edge จาก Microsoft
• Google Cloud – บริหารจัดการคลาวด์และการประมวลผลแบบเอจเต็มรูปแบบในรูปแบบบริการ
• เคลียร์เบลด – โซลูชันซอฟต์แวร์การประมวลผลแบบ Edge

คำถามที่พบบ่อย

สรุป

เมื่อไปถึงจุดสิ้นสุดของการสำรวจการประมวลผลแบบเอจและประโยชน์และการประยุกต์ใช้ต่างๆ มากมายของมัน ควรจะชัดเจนว่าแนวทางปฏิบัตินี้จะคงอยู่ต่อไปและสามารถเติบโตต่อไปได้เท่านั้น

แม้ว่าอุตสาหกรรมต่างๆ อาจมีความต้องการที่แตกต่างกัน แต่ก็คงเป็นผลประโยชน์สูงสุดสำหรับองค์กรของคุณที่จะหาวิธีใช้ประโยชน์จาก edge computing ก่อนที่คู่แข่งของคุณจะทำ