Có thể bạn đã quá quen thuộc với thuật ngữ Điện toán đám mây (Cloud Computing) rồi đúng không? Hôm nay có thể bạn cũng nên bắt đầu tìm hiểu về Edge Computing, 1 công nghệ mới đầy tiềm năng trong thời đại IoT.
Các công ty công nghệ lớn như Amazon, Microsoft hay Google là những công ty trước giờ chúng ta tin tưởng giao phó những dữ liệu cá nhân cho họ quản lý. Những dữ liệu đó có thể là mail, hình ảnh,… Nhưng trong thời đại IoT (Internet of Things) hiện nay, những công ty trên không những kiểm soát dữ liệu của chúng ta, mà còn cả tivi, tủ lạnh, điều hòa, thậm chí cả xe hơi của chúng ta.
Vậy những thông tin trên có liên quan gì đến Edge Computing? Trước mắt hãy để Smart Industry Vietnam giải thích Điện toán biên – Edge Computing là gì nhé.
Với dự báo hơn 30 tỷ thiết bị IoT sẽ được triển khai trên toàn cầu vào năm 2020, lượng dữ liệu được lưu trữ trên đám mây rất khó tưởng tượng. Chưa kể sức mạnh xử lý cần thiết để lấy được bất kỳ giá trị hữu hình nào từ nó tức thời.
Mọi người đều đã biết về Điện toán đám mây, nhưng có lẽ nên nhắc lại một chút. Điện toán đám mây hiểu đơn giản là các thông tin, sẽ được gửi lên một Trung tâm dữ liệu lớn để xử lý, xong sẽ trả về kết quả tại thiết bị cuối của người dùng.
Năm 2018, chúng ta đang ở trong kỷ nguyên của điện toán đám mây, nơi dữ liệu sẽ được xử lý tại các Trung tâm dữ liệu chứ không phải tại các thiết bị của bạn. Chúng ta đã và đang sử dụng rất nhiều dịch vụ điện toán đám mây, ví dụ như iCloud của Apple, Google Drive của Google, Dropbox…
Không có gì ngạc nhiên khi các chủ doanh nghiệp đang ngày càng tìm cách cải thiện hiệu suất và giảm chi phí vận hành cho các sản phẩm IoT của họ. Một trong những cách để làm điều đó là bằng cách xử lý dữ liệu bên ngoài đám mây chính hoặc tại biên mạng của nó.
Vì vậy, nếu bạn đang có kế hoạch xây dựng một ứng dụng IoT cho doanh nghiệp của mình hoặc muốn tối ưu hóa các sản phẩm hiện tại của mình, điện toán biên (Edge computing) có thể là một sự lựa chọn an toàn cho bạn.
Vì sao cần đến Edge Computing
Giới hạn về tốc độ xử lý của Cloud Computing
Một điểm yếu của điện toán đám mây là dữ liệu đó phải được gửi đến cho Trung tâm dữ liệu của Amazon hoặc Google xử lý. Ví dụ, bạn đang soạn thảo văn bản trên Google Docs, thì mỗi lần bạn nhập một từ, thì từ đó sẽ được gửi đến Trung tâm dữ liệu của Google cách bạn hàng trăm hàng ngàn cây số.
Hoặc việc sử dụng các trợ lý ảo, khi bạn hỏi một điều gì thì trợ lý ảo phải đưa thông tin lên đám mây để xử lý, nếu đám mây bị quả tải hoặc đường truyển không tốt, có thể bạn sẽ phải đợi một thời gian sau mới nhận được câu trả lời.
Điểm yếu có thể thấy là tốc độ sẽ không đảm bảo khi phải truyền dữ liệu đi xa như vậy.
Edge Computing ra đời để giải quyết vấn đề này. Bằng cách lưu trữ và xử lý thông tin quan trọng ngay tại một trung tâm dữ liệu nhỏ trước khi nó được gửi tới trung tâm dữ liệu chính. Chủ yếu được sử dụng để xử lý dữ liệu IoT, các thiết bị sẽ thu thập dữ liệu, thực hiện việc xử lý quan trọng tại local (local) và sau đó chuyển tiếp dữ liệu tới đám mây để lưu trữ và xử lý thêm.
Với tính toán tiên tiến, thiết bị IoT sẽ chuyển dữ liệu đến một thiết bị cục bộ nhỏ. Thiết bị “trung tâm dữ liệu siêu nhỏ” này sẽ thực hiện việc xử lý trước khi chuyển dữ liệu tới Trung tâm dữ liệu ở xa.
Từ đó đảm bảo tốc độ sẽ cải thiện hơn rất nhiều, khi không phải cái gì cũng gửi lên đám mây xong phải đợi đám mây xử lý và trả về.
Bảo mật của Cloud computing
Với Cloud Computing, dữ liệu phải được truyền đến trung tâm dữ liệu để xử lý. Việc này có thể gây ra những lỗi bảo mật nhất định, như hacker bắt được các gói tin mà bạn truyền đi. Hiện tại hầu hết các phương thức truyền thông tin đều đã được mã hóa, nhưng cái gì cũng sẽ có những sai sót và điểm yếu, chỉ cần hacker bắt được một phần thôi họ cũng sẽ tìm cách hack toàn bộ hệ thống. Với Edge Computing, các dữ liệu nhạy cảm, quan trọng có thể sẽ được xử lý ngay tại thiết bị nội bộ mà chưa gửi đi, từ đó có thể góp phần bảo vệ dữ liệu của bạn tốt hơn.
Băng thông của Cloud computing
Việc hàng tỷ các thiết bị IoT kết nối vào mạng, từ đó truyền tải một dữ liệu khổng lồ đến Trung tâm dữ liệu chính sẽ dẫn đến hai vấn đề, một là sẽ tốn dung lượng băng thông đáng kể, lượng dữ liệu nhiều cũng đồng nghĩa với tốc độ sẽ chậm hơn. Hai là sẽ xảy ra tình trạng “nghẽn cổ chai”, khi có quá nhiều dữ liệu được đẩy đến các Trung tâm dữ liệu của Amazon hay Google, dẫn đến khả năng lỗi hoặc kết quả sẽ bị xử lý và trả về chậm.
Việc áp dụng Edge Computing sẽ giải quyết được vấn đề này. Như đã nói ở trên, một phần thông tin quan trọng hoặc cần thiết đã được xử lý tại các trung tâm dữ liệu nhỏ nội bộ hoặc chính thiết bị. Dẫn đến số thông tin chuyển đến Trung tâm dữ liệu chính sẽ nhỏ lại, băng thông sẽ được giảm xuống và tốc độ truyển tải sẽ nhanh hơn.
Edge Computing – Điện toán biên là gì ?
Điện toán biên 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.
Đúng như tên gọi, lúc này, chúng ta thực sự nói đến ranh giới của mạng lưới, nơi internet kết thúc và các hoạt động của thế giới thực bắt đầu. Nói 1 cách đơn giản, trong mô hình của công nghệ này thì các Data Center sẽ nằm ở vị trí trung tâm, các thiết bị gateway (như switch, router…) sẽ nằm tại ngoài rìa. Các IoT khi có Data, sẽ gửi đến các thiết bị nằm ở rìa, sau đó các Processor (Chip) trong mạng lưới sẽ phân tích và xử lý Data này.
Tới năm 2020, các thiết bị IoT được sản xuất dùng trong các doanh nghiệp và chính phủ vào khoảng 5.8 TỶ thiết bị thôi (so với 2015 chỉ là 570 triệu thiết bị) !!. Các IoT thường không được trang bị sức mạnh xử lý data (có lẽ vì kích thước thiết bị đã quá nhỏ nên không thể nhồi nhét thêm) và Fog Computing là công nghệ quá phù hợp với việc này.
Làm thế nào để Edge Computing có thể hoạt động ?
Để giải thích cách nó hoạt động trong cuộc sống thực, chúng ta có thể lấy bất kỳ thiết bị thông minh nào ra khỏi đó làm ví dụ. Mỗi cảm biến IoT tạo ra hàng tấn dữ liệu mỗi giây. Trong trường hợp điện toán đám mây, dữ liệu ngay lập tức được chuyển đến cơ sở dữ liệu đám mây thống nhất, trung tâm nơi nó được xử lý và lưu trữ.
Nếu có bất kỳ hành động nào được yêu cầu, máy chủ trung tâm sẽ gửi phản hồi của nó trở lại thiết bị khi nhận và phân tích dữ liệu thu được.
Mặc dù toàn bộ quá trình thường mất ít hơn một giây để hoàn thành, có thể có những tình huống khi phản hồi có thể bị trì hoãn hoặc gián đoạn. Điều này có thể xảy ra do trục trặc mạng, kết nối internet yếu hoặc đơn giản là do trung tâm dữ liệu nằm quá xa thiết bị.
Bây giờ, trong trường hợp tính toán biên, bạn không cần gửi dữ liệu thu được từ các cảm biến IoT ở bất cứ đâu. Bản thân thiết bị hoặc nút mạng gần nhất (ví dụ: bộ định tuyến) chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu và có thể phản hồi theo cách phù hợp nếu cần hành động.
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 tại 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.
Với Edge Computing, thiết bị IoT không còn phụ thuộc vào kết nối internet và có thể hoạt động như một nút mạng độc lập.
Lợi ích của Edge Computing là gì ?
Điện toán biên cho phép làm rõ phạm vi của tài nguyên tính toán để tối ưu hoá xử lý.
- Dữ liệu nhanh nhạy 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 Dashboardphân 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 biên 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 không giới hạn và bảo mật : Không giống như đám mây, Edge Computing cho phép bạn mở rộng quy mô mạng IoT của mình khi cần mà không cần tham khảo đến bộ lưu trữ có sẵn.
Tiềm năng của Edge Computing trong tương lai
Các ngành công nghiệp có case study máy tính biên phát triển mạnh mẽ trong tương lai là :
- du lịch, vận tải và cung ứng
- năng lượng
- bán lẻ
- chăm sóc sức khỏe
- tiện ích
Dưới đây là 3 ví dụ Edge Computing IoT thực tế để chứng minh làm thế nào nó có thể được sử dụng trên các ngành được liệt kê:
Xe tự hành
Xe tự lái đại diện cho một trong những case study máy tính cạnh IoT quan trọng.
Một phương tiện di chuyển đơn giản là không thể dựa vào một máy chủ từ xa để quyết định xem nó có cần dừng lại khi có người đi bộ băng qua đường phía trước nó không. Quyết định cần phải được đưa ra ngay lập tức. Dữ liệu phải được xử lý on-premise, bất kể kết nối internet.
Ngoài ra, các phương tiện (khi đang đi trên đường) có thể liên lạc với nhau hiệu quả hơn vì trước tiên chúng không cần gửi dữ liệu về tai nạn, điều kiện thời tiết, giao thông hoặc đường vòng đến máy chủ từ xa.
Thiết bị chăm sóc sức khỏe
Một trường hợp thực tế hơn cho Edge Computing nằm trong lĩnh vực theo dõi sức khỏe và các thiết bị đeo được khác. Khi được sử dụng trong điều trị từ xa để theo dõi các tình trạng mãn tính của bệnh nhân, họ có thể trở thành những người cứu sống thực sự.
Ví dụ, máy đo nhịp tim có khả năng phân tích dữ liệu sức khỏe một cách độc lập, có thể ngay lập tức cung cấp phản ứng cần thiết cho người chăm sóc cảnh báo khi bệnh nhân cần sự giúp đỡ của họ.
Phẫu thuật hỗ trợ robot là một case study khác cho Edge Computing trong chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là khi mỗi nano giây có thể có nghĩa là sự khác biệt giữa sống và chết. Những robot này cần có khả năng tự phân tích dữ liệu để cung cấp hỗ trợ trong phẫu thuật một cách an toàn, nhanh chóng và chính xác.
Giải pháp bảo mật
Bất kỳ hệ thống bảo mật nào cũng có thể đáp ứng các mối đe dọa bảo mật trong vòng vài giây. Đó là lý do tại sao nó có ý nghĩa để sử dụng Edge Computing cho các hệ thống giám sát.
Do đó, với xử lý video trên thiết bị, máy ảnh có thể phát hiện chuyển động, xác định người xâm phạm và cảnh báo ngay lập tức cho người dùng trong trường hợp xâm phạm hoặc hoạt động đáng ngờ.
Vì vậy, thay vì chuyển hàng tấn dữ liệu thô đến các máy chủ để xử lý, các camera như vậy sẽ tiết kiệm lưu lượng truy cập internet của bạn, giảm băng thông và lưu trữ đám mây trong khi cải thiện tốc độ và độ chính xác của phản hồi.
Ngoài các ví dụ được liệt kê, có nhiều trường hợp khác sử dụng cho Edge Computing:
- Đèn giao thông hoặc tua-bin gió không cần giao tiếp với đám mây 24/7 (hoặc cũng có thể đôi khi chúng không thể kết nối với máy chủ) và có thể hoàn toàn tự động.
- Đèn đường có thể tạo ra một hệ thống tự trị, tự duy trì bằng cách liên lạc trực tiếp với nhau thay vì được trung gian bởi đám mây từ xa.
- Các cảm biến thông minh trong nông nghiệp không cần phải chuyển sang máy chủ trung tâm để quyết định khi nào chúng cần tưới cây gần đó hoặc thêm phân bón. Họ có thể dễ dàng tự mình thực hiện các tác vụ thông thường và đồng bộ hóa với đám mây chính.
Xem thêm Các công nghệ chính của Edge Computing
Bạn đang quan tâm về các giải pháp NEW SCADA, Industrial IoT, Edge Computing hoặc các công cụ quản lý sản xuất ? Hãy điền thông tin dưới đây, chúng tôi sẽ liên hệ và tư vấn cho bạn cụ thể.
