Sisällysluettelo[Piilottaa][Näytä]
Uusi tietojenkäsittelyn aikakausi on juuri alkamassa, joka tarjoaa vahvoja uusia tietokoneita ja mahdollistaa lopulta suuremman käsittelyn tietojemme lähteellä tai lähellä sitä.
Vaihtoehtoiset käsittelymenetelmät ovat yleistyneet sitä mukaa, kun pääsemme lähemmäksi tietokonejärjestelmien miniatyrisoimisen ja tiedonsiirtonopeuksien fyysisiä rajoitteita.
Monia maailman nykyisistä haasteista on vaikea ratkaista valtavan datamäärän ja monimutkaisuuden vuoksi, mutta perinteinen tietojenkäsittely on luonteeltaan lineaarista.
Esimerkkejä tilanteista, jotka työntävät tavanomaisen tietojenkäsittelyn rajoja, ovat monimutkainen salaus, monimutkaisten järjestelmien simulaatiot ja tietojoukon haut. Quantum computing tulee kuvaan tässä vaiheessa, kun jotkut näistä rajoituksista alkavat vaikuttaa asiakkaiden digitaalisiin kokemuksiin ja reaktioaikoihin.
Kvanttilaskenta ratkaisee ongelmia tekemällä useita laskelmia samanaikaisesti, mikä lisää eksponentiaalisesti prosessointikapasiteettia, toisin kuin lineaarisen menetelmän käyttäminen.
Enemmän kuin itse kvanttitietokoneet, kvanttialgoritmit tuottavat kerrannaisvaikutuksen, joka vähentää huomattavasti useiden laajalti käytettyjen algoritmien monimutkaisuusjärjestystä ja tekee niistä erittäin tehokkaita.
Yritysten on varmistettava, että tietojenkäsittelyyn perustuvat oivallukset ovat saatavilla nopeasti ja helposti saatavilla tämän parannetun prosessointikyvyn lisäksi.
Siksi on tarpeen hallita massiivisten tietomäärien siirtämistä tietokoneverkkojen kautta nopeamman tietojenkäsittelyn lisäksi. Ottamalla data-analyysin lähempänä lähdettä, reunalaskenta säästää päivän tässä tilanteessa.
Tämä nopeuttaa laskennan ja oivallusten toimittamista samalla, kun verkon kapasiteettia käytetään vähemmän.
Tässä artikkelissa tutkimme perusteellisesti kvantti- ja reunalaskennan näkökohtia, kuinka ne eroavat toisistaan ja paljon muuta.
Joten, mitä on Edge-laskenta?
Teknologia kehittyy jatkuvasti, koska jatkuvasti on tarve käsitellä uusia monimutkaisia ja ongelmia. Vanhat tietokoneet pystyvät käsittelemään valtavan määrän dataa ja antamaan vastauksia yritysten tämän päivän kohtaamiin vaikeuksiin.
Edge computingia kehitetään käsittelemään valtavaa datamäärää ja löytämään sopivia ratkaisuja.
Laskennassa käytetään hajautettua laskentatapaa, jota kutsutaan "edge computingiksi", säilyttäen samalla tietojen tallennustila tietolähteiden lähellä. Valtavan tietomäärän ja monimutkaisten ongelmien vuoksi perinteiset tietokoneet eivät pysty käsittelemään tilannetta. Tuloksena syntyy reunalaskenta.
Yrityksen päätavoitteena on tehostettu prosessointiteho, sillä se takaa nopeamman käytettävyyden ja vasteajat. Edge computing puolestaan tarjoaa molemmat nämä.
Lisäksi tärkeän tiedon lähettämisessä tietokoneverkkojen kautta oli ongelma, mutta reunalaskenta ratkaisee sen pitämällä data-analyysin lähellä lähdettä.
Edge computing, yksinkertaisimmillaan, asettaa käsittelyn ja tietojen tallennuksen lähemmäksi tietoja kerääviä laitteita sen sijaan, että se olisi riippuvainen keskuspaikasta, joka voi olla tuhansien kilometrien päässä.
Lisäksi reunalaskennan etuna on nopeammat reaktioajat ja kaistanleveyden säästö. IoT on reunalaskennan yleinen termi, mutta yleinen väärinkäsitys on, että nämä kaksi ovat keskenään vaihdettavissa.
Lisäksi pilviteknologian kehitys 1990-luvulla oli reunalaskentaa. Lisäksi se eroaa merkittävästi kvanttilaskennasta.
edut
- Reunalaskentateknologioiden tarjoamat nopeat tietojenkäsittely-, analysointi- ja reaktioajat mahdollistavat reaaliaikaiset palvelut. Nopea palaute on olennaista automatisoidussa ajossa, älykkäässä valmistuksessa, videovalvonnassa ja muissa paikkatietosovelluksissa, minkä vuoksi se tarjoaa kuluttajille valikoiman nopean reagoinnin palveluita. Esimerkiksi reaaliaikaiset tietokonenäkösovellukset ovat mahdollisia reunalaskennan ansiosta.
- Laitteessa oleva laskenta vähentää verkon kautta lähetettävän tiedon määrää, alentaa siirtokustannuksia ja verkon kapasiteetin kysyntää, vähentää paikallisten laitteiden käyttämää energiaa ja lisää laskennan tehokkuutta.
- Sovellukset, jotka hyötyvät nopeammasta vasteajasta, kuten lisätty todellisuus ja virtuaalitodellisuus, hyötyvät tietojenkäsittelystä reunalla.
- Reunalaskentateknologioiden käyttö voi lisätä palvelujen vakautta, kestävyyttä ja saavutettavuutta. Tehtäväkriittisissä sovelluksissa, joissa verkkoyhteyksien katkeamisilla voi olla tuhoisia seurauksia, yhdistettyjen laitteiden järjestelmien (esim. lääketieteellisten valvonta- tai kuljetusjärjestelmien) vahva luotettavuus on ratkaisevan tärkeää.
- Edge-laskenta voi vähentää verkkokuluja, kiertää kaistanleveysrajoituksia, nopeuttaa tiedonsiirtoa, pysäyttää palvelukatkokset ja tarjota sinulle paremman hallinnan kriittisen tiedon kulkua. Sekä dynaaminen että staattinen välimuisti ovat mahdollisia, koska latausajat ovat lyhentyneet ja verkkopalvelut ovat lähempänä käyttäjiä.
- Reunalaskentaa käyttävät palvelut ovat luotettavampia, nopeampia ja halvempia. Asiakkaat hyötyvät nopeammasta ja luotettavammasta kokemuksesta reunalaskennan ansiosta. Edge viittaa matalan viiveen, erittäin saatavilla oleviin sovelluksiin, joissa on reaaliaikaiset palveluntarjoajat ja yrityksen seuranta.
Haitat
- Merkittävä ongelma reunalaskennassa on sen hinta. Ilman paikallista reunakumppania infrastruktuurin rakentaminen on kallista ja vaikeaa. Miehistön on pidettävä useita laitteita huippukunnossa useissa paikoissa, mikä johtaa usein korkeisiin ylläpitokustannuksiin.
- Verkon koko hyökkäyspinta kasvaa reunalaskennan avulla. Edge-laitteet voivat olla kyberhyökkäysten sisääntulopiste, jolloin hyökkääjä voi tuoda esiin haittaohjelmia ja saastuttaa verkon.
- Valitettavasti vahvan tietoturvan luominen hajautetussa ympäristössä on vaikeaa. Suurin osa tietojen käsittelystä tapahtuu poissa turvatiimin ja keskuspalvelimen suorasta näköyhteydestä. Hyökkäyspinta kasvaa, kun yritys ostaa uusia koneita.
Mitä on kvanttilaskenta?
Monia monimutkaisia ja suurempia tietomääriä ei voida käsitellä tehokkaasti perinteisillä tietokoneilla niiden lineaarisen suunnittelun vuoksi. Kvanttilaskentaa kehitetään pystymään käsittelemään monimutkaisuutta ja valtavaa datamäärää.
Perinteisistä tietokoneista poiketen kvanttilaskenta pystyy suorittamaan useita laskutoimituksia kerralla monimutkaisuus huomioiden. Tulokset ovat näin tehokkaampia.
Käyttämällä integroituja kvanttitilaominaisuuksia, kuten superpositiota, häiriötä ja kietoutuminen laskennassa kvanttilaskenta on toisenlainen laskentatapa.
Kvanttitietokoneiden käyttö on itse asiassa välttämätöntä laskennan tekemiseen. Vaikka se on suunniteltu korvaamaan perinteiset tietokoneet, se ei välttämättä pysty siihen.
Kvanttitietokoneet ovat kuitenkin paljon nopeampia kuin perinteiset tietokoneet kokonaislukujen laskennassa. Käytännössä se ei ehkä toimi yhtä hyvin kuin perinteiset tietokoneet, mutta se saattaa pystyä suorittamaan jotkin laskelmat paljon nopeammin.
Lisäksi, koska kvanttitietokoneet tukevat Church-Turingin teesiä, ne tekisivät kaikki laskelmat samalla tavalla kuin perinteinen tietokone ja päinvastoin.
Kvanttitietokone on kuitenkin vähemmän monimutkainen kuin perinteinen tietokone. Itse asiassa kvanttitietokone tarjoaa ominaisuuksia, jotka ovat identtisiä tavanomaisen tietokoneen kanssa.
Kvanttilaskenta kehitettiin 1980-luvulla, eikä se ole minkään olemassa olevan teknologian kehitystä. Lisäksi se eroaa suuresti reunalaskennasta.
edut
- Jopa supertietokoneen mielestä on haastavampaa ratkaista ongelmia, jotka muuttuvat yhä monimutkaisemmiksi. Klassinen tietokone tyypillisesti epäonnistuu korkean monimutkaisuuden ja lukuisten toisistaan riippuvaisten tekijöiden vuoksi. Kvanttitietokoneet voivat kuitenkin ottaa huomioon kaikki nämä tekijät ja monimutkaisuuden päästäkseen ratkaisuun superposition ja sotkeutumisen ideoiden vuoksi.
- Tietojen simulointiin kvanttitietokoneet ovat tehokkaimpia. On kehitetty lukuisia algoritmeja, jotka voivat simuloida monenlaisia ilmiöitä, mukaan lukien sääennusteet, kemiallinen mallinnus jne.
- Google käyttää kvanttilaskentaa hakutulosten parantamiseen. Nämä koneet mahdollistavat nyt Google-hakujen suorittamisen nopeammin. Kvanttilaskenta voi tuottaa olennaisimmat tulokset.
- Nämä tietokoneet pystyvät käsittelemään laskelmia huomattavasti nopeammin kuin tavalliset tietokoneet. Supertietokoneet eivät voi vastata kvanttitietokoneiden laskentakapasiteettia. Ne pystyvät käsittelemään tietoja tuhat kertaa nopeammin kuin tavalliset supertietokoneet. Kvanttitietokoneet voivat tehdä sekunneissa joitakin laskelmia, jotka tavallisella tietokoneella kestäisivät 1000 vuotta.
- Tutkaohjuskehityksessä hyödynnetään myös kvanttilaskentaa. Tämän tekniikan käyttö lisää tutka-aseiden tarkkuutta.
Haitat
- Koska nämä tietokoneet tulkitsevat tietoja perusteellisesti, vaaditaan -460 asteen lämpötilaa. On uskomattoman haastavaa pitää kosmoksen alimmassa lämpötilassa, joka on nyt.
- Se vaatii eri algoritmin luomista jokaiselle laskentatyypille. Kvanttitietokoneet tarvitsevat erikoisalgoritmeja toimiakseen ympäristössään; ne eivät voi toimia niin kuin perinteiset tietokoneet.
- Ne eivät ole yleisön saatavilla korkean hintatasonsa vuoksi. Koska nämä tietokoneet ovat vielä kehitysvaiheessa, niiden virheprosentit ovat myös melko korkeat.
Tärkeimmät erot reuna- ja kvanttitietokoneiden välillä
Edge computing suorittaa operaatioita tietolähteen lähellä tai lähellä sitä. Tämä eroaa nykyisestä standardista, koska suuri osa tietojenkäsittelystämme tapahtuu nyt pilvessä ja käsittelytyötä hoitavat hajallaan olevat datakeskukset.
Nykyiset pilvipalveluasetuksemme ovat esteenä mahdollisen viiveen vuoksi, jota joskus kutsutaan viiveeksi. Lähitulevaisuudessa voidaan suorittaa enemmän käsittelyä paikallisesti; esimerkiksi auton tietokonenäköjärjestelmä voisi analysoida ja tunnistaa kuvat heti sen sijaan, että se siirtäisi ne pilveen validointia varten.
Edge computing täydentää, ei korvaa, pilven ominaisuuksia ja vaatii erikoistuneita laitteita ja prosessoreita.
Toisaalta perinteinen tietokone, joka pystyy käsittelemään tietoja vain 1 sekunnissa tai nollassa, ei pysty käsittelemään laskennallisesti liian monimutkaisia ongelmia.
Kvanttitietokoneet voivat kuitenkin. Nämä 1 ja 0 tavua voivat esiintyä kahdessa tilassa (kubitissa) samanaikaisesti kvanttimaailmassa, mikä mahdollistaa rinnakkaislaskennan. Siksi, jos rakennat kaksi kubittia, ne voivat sisältää samanaikaisesti numerot 00, 01, 10 ja 11.
Kvanttitietokoneet ovat tehokkaampia kuin mikään tähän mennessä luotu, koska ne tarvitsevat ainutlaatuisia algoritmeja, jotka pystyvät suorittamaan uusia tehtäviä. Vuosikymmenten ajan tutkijat ovat tutkineet kvanttitietokoneita. Vaikea osa on ollut osoittaa, että kvanttitietokone todella tekee kvanttilaskelmia.
Syynä tähän on se, että kvanttijärjestelmässä tiedon havaitseminen sen kulkiessa muuttaa datan luonnetta.
Perinteisten tietokoneiden lineaarisen rakenteen vuoksi on luotu erilainen käsittelystrategia. Suuren tietomäärän ja ongelmien monimutkaisuuden vuoksi perinteisten tietokoneiden on vaikea käsitellä niitä, minkä vuoksi kuluttajat saavat hitaita vastauksia.
Reaktioaikojen pidentämiseksi ja kaistanleveyden säästämiseksi käytetään sitten reunalaskentaa ja kvanttilaskentaa. Niiden erot toisistaan ovat kuitenkin huomattavia.
- Toisin kuin kvanttilaskenta, joka alkoi vuonna 1980, reunalaskenta juontaa juurensa 1990-luvulle.
- Reunan laskenta tapahtuu hajautetun laskentatavan avulla. Kvanttitilojen integroituja ominaisuuksia, kuten superpositiota, interferenssiä ja kietoutumista, käytetään kvanttilaskennassa laskelmien suorittamiseen.
- Toisin kuin kvanttilaskenta, joka ei sinänsä ole eräänlaista laskentaa, reunalaskenta on pilvilaskentaa.
- Edge computing asettaa etusijalle tietopohjaisen näkemyksen, nopeat vastaukset ja positiivisen käyttökokemuksen. Kvanttilaskenta sen sijaan keskittyy data-analytiikkaan ja parhaiden ratkaisujen keksimiseen.
- Kvanttilaskentaa käytetään esimerkiksi laskennallisessa kemiassa ja tutkimuksessa, mutta reunalaskentaa käytetään IoT:ssä ja teollisessa IoT:ssä.
Yhteenveto
Vaihtoehtoinen käsittelystrategia on kehitetty perinteisten tietokoneiden melko ilmeisen lineaarisen rakenteen vuoksi.
Sekä tiedon monimutkaisuus että määrä kasvavat, mikä tekee perinteisten tietokoneiden käsittelystä haastavampaa, mikä aiheuttaa hitaan vasteajan ja huonon käyttökokemuksen.
Reunalaskentaa ja kvanttilaskentaa hyödynnetään sitten nopeampien reaktioaikojen ja kaistanleveyden säästämiseksi. Mutta ne eroavat suuresti toisistaan tärkeillä tavoilla.
Hajautetun laskennan menetelmä, jota kutsutaan reunalaskemiseksi, pitää käsittelyn ja tietojen tallennuksen lähellä tietolähteitä. Sen uskotaan kehitetyn parantamaan reaktioaikoja ja säästämään kaistanleveyttä.
Termejä "IoT" ja "edge" käytetään yleisesti vaihtokelpoisina. Toisaalta IoT reunalaskennassa on abstrakti käsite.
Eräänlainen kvanttilaskentana tunnettu laskenta hyödyntää kvanttitilojen superpositio-, interferenssi- ja takertumisominaisuuksia.
Kvanttilaskenta ei ehkä pysty ratkaisemaan kaikkia vaikeuksia, kun se kehittää nopeampaa laskentaa. Se kuitenkin tekisi kokonaislukujen tekijöitä nopeammin kuin perinteiset tietokoneet. Se pystyi kuitenkin paljon enemmän kuin perinteiset tietokoneet.
Jätä vastaus