Edge Computing (Điện toán biên) – Giải pháp xử lý dữ liệu tối ưu

Edge Computing – Điện toán biên là một thuật ngữ không còn quá xa lạ đối với các doanh nghiệp trong lĩnh vực công nghệ thông tin. Đi cùng với sự phát triển của khoa học kỹ thuật, kết nối không dây thì Edge Computing ngày càng đóng một vai trò quan trọng trong đời sống, sản xuất. Bài viết dưới đây sẽ giới thiệu những thông tin cơ bản nhất về Edge Computing.

Edge Computing là gì?

Với sự bùng nổ của IoT (Internet Vạn Vật), điện toán biên (Edge Computing) được thiết kế để đưa các ứng dụng và dữ liệu gần hơn với các thiết bị và người dùng nhằm khắc phục các thiếu sót của điện toán đám mây về độ trễ, băng thông cũng như tốc độ xử lý dữ liệu. Trong khi điện toán đám mây thúc đẩy việc tạo ra các Trung tâm dữ liệu lớn, điện toán biên mang đến cho CNTT hàng loạt “Tiểu Trung tâm dữ liệu” trở thành giải pháp kịp thời trong bối cảnh dữ liệu đang tăng với tốc độ chóng mặt.

Các thành phần trong hệ sinh thái điện toán biên edge computing

Edge Computing, hay còn gọi là tính toán ngoại vi, là một kỹ thuật mới giúp xử lý dữ liệu trực tiếp trên các thiết bị ở phía đầu cuối của mạng, thay vì gửi dữ liệu lên đám mây. Để thực hiện công việc này, các hệ thống Edge Computing cần có một số thành phần cơ bản như sau:

1. Thiết bị cảm biến: Là thành phần đầu tiên của hệ thống, giúp thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh và chuyển tới các thiết bị tính toán phía ngoại vi. Các cảm biến này có thể bao gồm những loại như nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng, chất lượng không khí, chất lượng nước, trọng lượng, vị trí địa lý và nhiều hơn nữa.

2. Thiết bị IoT: Kết nối các thiết bị thông minh trong hệ thống. Các thiết bị IoT thường được trang bị cảm biến và có khả năng kết nối mạng, cho phép chúng giao tiếp với các thiết bị khác và gửi dữ liệu đến các máy tính Edge. Chúng cũng có thể thực hiện các nhiệm vụ như giám sát, điều khiển và tự động hóa.

3. Điều khiển với máy tính: Là phần mềm hệ thống giúp điều khiển các thiết bị đo lường và IoT phù hợp với yêu cầu của hệ thống. Một số chức năng của phần mềm này bao gồm quản lý và cấu hình thiết bị, thu thập và phân tích dữ liệu, xử lý nhanh các dữ liệu cảm biến và đưa ra các quyết định linh hoạt.

4. Máy chủ tại biên – Edge server: Tập hợp những thông tin được phân tích từ các thiết bị IoT, nơi các dữ liệu cảm biến được chuyển đến để xử lý và chia sẻ dữ liệu thông qua các thiết bị đầu cuối. Thiết bị hoạt động như một điểm nối và phân phối dữ liệu cho toàn bộ hệ thống.

5. Điện toán đám mây: Hỗ trợ cho các ứng dụng đòi hỏi sự phức tạp bị hạn chế hoặc không thể thực hiện hoàn toàn tại các thiết bị Edge Computing. Điện toán đám mây đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp các dịch vụ đám mây như lưu trữ, tính toán, phân tích dữ liệu, tạo bản sao lưu, chuyển tiếp và phân phối các tác vụ xử lý.

Tất cả những thành phần trên là những phần không thể thiếu trong các hệ thống Edge Computing. Chúng hoạt động chung với nhau để tạo ra một hệ thống hoàn chỉnh, giúp sản xuất dữ liệu nhanh chóng và phân tích chính xác. Từ đó cải thiện khả năng phục vụ khách hàng và gia tăng hiệu quả kinh tế.

Phân biệt Edge Computing với Cloud Computing?

Edge Computing cũng giống như điện toán đám mây – Cloud Computing. Thế nhưng, Edge Computing được tối ưu hơn và mang lại cách xử lý dữ liệu nhanh chóng, hữu hiệu hơn.

Ngoài ra, sự khác biệt này còn thể hiện rõ như sau:

● Tốc độ xử lý điện toán của Cloud nhanh nhưng không nhanh hơn Edge vì Edge có trung tâm dữ liệu nhỏ ngoài rìa.

● Do Edge phân bố nhiều thiết bị nhỏ gần mình nên ít gặp tình trạng quá tải hệ thống hay đường truyền không tốt. Trong khi đó, Cloud chỉ có một trung tâm gốc nên vấn đề này thường hay xảy ra.

● Với Cloud, dữ liệu phải đi một quãng đường dài để tới máy chủ gốc gây ra các rủi ro về bảo mật nếu hacker bắt được một phần thông tin nào đó. Ngược lại, Edge xử lý dữ liệu ngay tại thiết bị nội bộ, xung quanh nên tính bảo mật cao hơn.

● Băng thông của Cloud dễ bị quá tải khi có hàng tỷ thiết bị truy cập và gửi yêu cầu cùng lúc. Ngược lại, Edge lại giải quyết được điều này vì một phần thông tin cần thiết, quan trọng đã được xử lý nhanh trước sẽ góp phần làm giảm thiểu băng thông và tăng tốc độ truyền tải.

Nguyên lý hoạt động

Edge Computing hoạt động bằng cách thu thập, xử lý thông tin càng gần nguồn dữ liệu càng tốt. Edge Computing hoạt động dựa vào các cảm biến, thiết bị điện toán và máy móc để thu thập dữ liệu và cung cấp dữ liệu cho các edge server hoặc cloud.

Tùy thuộc vào nhiệm vụ và kết quả mong muốn, dữ liệu này có thể cung cấp cho hệ thống phân tích và machine learning khả năng tự động hóa hoặc hiển thị về trạng thái hiện tại của thiết bị, hệ thống hay sản phẩm.

Lợi ích và hạn chế của Edge Computing

Lợi ích của Edge Computing

Edge Computing giới hạn tốc độ xử lý Cloud Computing

Mặc dù máy chủ đám mây có thể xử lý được những tác vụ rất lớn. Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất của Cloud Computing là độ trễ đường truyền qua Internet có thể tính được bằng hàng trăm mili giây. Sở dĩ có điều này là do chúng thường được đặt ở các vị trí rất xa.

So với máy chủ đám mây, các thiết bị biên có thể yếu hơn rất nhiều. Tuy vậy, với lượng dữ liệu không quá lớn từ các thiết bị IoT đã tạo nên lợi thế về việc cung cấp tốc độ phản hồi ở mức micro giây ở khoảng cách ngắn.

Bảo mật cao, đảm bảo đường truyền dữ liệu

Đối với doanh nghiệp, tính bảo mật luôn đóng một vai trò cực kỳ quan trọng. Điểm nổi bật nhất của điện toán đám mây, đặc biệt là đám mây công cộng là tính riêng tư và bảo mật dữ liệu. Điện toán biên cũng có một số điểm chung so với đám mây lai hybrid cloud. Theo đó, những xử lý cục bộ tại thiết bị biên luôn cho sự an tâm tốt hơn về độ bảo mật, trừ những dữ liệu không quan trọng sẽ được đẩy lên máy chủ công cộng.

Giảm tải băng thông Cloud Computing

Một trong những lợi ích quan trọng khác mà Edge Computing mang đến cho doanh nghiệp là giảm tải băng thông Cloud Computing vô cùng hiệu quả. Băng thông đến từ các máy chủ đám mây đặt ở xa là nguồn tài nguyên hạn chế mà nhiều doanh nghiệp mong muốn tiết kiệm. Những tải công việc được xử lý ngay tại biên không chỉ giúp giảm lượng dữ liệu truyền qua Internet đến Cloud Server một cách đáng kể, đồng thời giúp cắt giảm chi phí đầu tư cho năng lực xử lý đám mây.

Hạn chế của Edge Computing

Mặc dù sở hữu nhiều ưu điểm nổi trội, Edge vẫn còn tồn tại một số nhược điểm sau:

● Các thiết bị ngoại biên cần phải có kết nối Internet mới có thể phát huy tiện ích tối đa của mình.

● Hiện nay, những thiết bị này đòi hỏi máy tính cần có cài đặt Chip xử lý khá chuyên biệt. Đó là lý do hầu hết thiết bị biên chỉ có thể thực sự áp dụng xử lý dữ liệu vào một thứ. Chúng không được linh hoạt như các thiết bị trên đám mây điện toán – Cloud.

Ứng dụng thực tế

Edge computing là một công nghệ đang trở nên phổ biến và phát triển thời gian gần đây, được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong đó, các ngành: xe tự lái, bảo mật, đèn giao thông, tuabin gió, giáo dục, ngành bán lẻ, bệnh viện số hóa, công nghiệp sản xuất đang được đánh giá là ứng dụng rất hiệu quả.

Trong lĩnh vực xe tự lái, edge computing được sử dụng để xử lý hàng triệu dữ liệu truyền về từ các thiết bị cảm biến trong xe. Thông qua các thiết bị tích hợp edge computing, các lựa chọn lái xe sẽ được đưa ra một cách nhanh chóng và chính xác. Bên cạnh đó, edge computing cũng có thể giúp điều khiển xe tự lái chính xác hơn trong môi trường đô thị và biến đổi của địa hình.
Trong bảo mật, edge computing được sử dụng để phân tích và phát hiện các mối đe dọa một cách nhanh chóng và hạn chế rủi ro cho các hệ thống bảo mật. Các thiết bị edge computing có thể xác định các mối đe dọa và đưa ra những giải pháp để ngăn chặn chúng ngay lập tức.
Trong lĩnh vực đèn giao thông, edge computing có thể giúp tối ưu hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu giao thông tại chỗ. Những thiết bị edge computing có thể phân tích dữ liệu từ camera và cảm biến đo khoảng cách để xác định mức độ tắc nghẽn và đưa ra các giải pháp để giải quyết hiệu quả.
Trong tua bin gió, edge computing giúp xác định trạng thái hoạt động của các động cơ, tối ưu hóa động cơ và giảm thiểu tình trạng bảo trì. Việc sử dụng edge computing giúp giảm thời gian dừng hạ tầng và nâng cao năng suất sản xuất.
Trong giáo dục, edge computing được sử dụng để tăng cường tính tương tác và trải nghiệm học tập của sinh viên. Các thiết bị edge computing giúp cung cấp nội dung đa dạng và tăng tốc độ phản hồi tương tác để hỗ trợ học tập cho sinh viên.
Trong ngành bán lẻ, edge computing giúp cải thiện trải nghiệm mua sắm của người tiêu dùng. Các thiết bị edge computing phân tích dữ liệu hành vi mua sắm của khách hàng để đưa ra các đề xuất về sản phẩm và dịch vụ tốt hơn.
Trong bệnh viện số hóa, edge computing giúp nâng cao sức khỏe và đảm bảo sự an toàn cho bệnh nhân. Edge computing sẽ phân tích dữ liệu của thiết bị y tế và giúp kiểm soát khả năng tiếp cận của các nhân viên y tế.
Trong công nghiệp sản xuất, edge computing giúp tăng tính linh hoạt và hoạt động hiệu quả của toàn bộ quá trình sản xuất. Các thiết bị edge computing sẽ phân tích dữ liệu, đưa ra những đề xuất tối ưu về quy trình sản xuất. Từ đó tăng cường tiết kiệm và giảm thiểu lãng phí.

Tóm lại, công nghệ edge computing đang cùng với các ứng dụng trở nên ngày càng được phổ biến và sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Chúng hứa hẹn sẽ giúp cải thiện hệ thống thông tin và tối ưu hóa hoạt động của những hệ thống kỹ thuật hiện đại, đóng vai trò rất quan trọng đối với sự phát triển của xã hội.

Theo Schneider