Sta appena iniziando una nuova era dell'informatica, che fornirà nuovi computer potenti e alla fine consentirà una maggiore elaborazione in corrispondenza o in prossimità della fonte dei nostri dati.
Metodi alternativi di elaborazione sono diventati più diffusi man mano che ci avviciniamo ai vincoli fisici di un'ulteriore miniaturizzazione dei sistemi informatici e delle velocità di trasmissione dei dati.
Molte delle sfide che il mondo deve affrontare oggi sono difficili da affrontare a causa dell'enorme quantità di dati e della complessità implicata, tuttavia l'elaborazione convenzionale è lineare per natura.
Esempi di situazioni che spingono i confini dell'informatica convenzionale includono crittografia complicata, simulazioni di sistemi complessi e ricerche di set di dati. Calcolo quantistico entra in scena a questo punto quando alcuni di questi vincoli iniziano a influenzare le esperienze digitali dei clienti e i tempi di reazione.
Il calcolo quantistico risolve i problemi eseguendo molti calcoli contemporaneamente, il che aumenta esponenzialmente la capacità di elaborazione, invece di utilizzare un metodo lineare.
Più degli stessi computer quantistici, gli algoritmi quantistici producono l'effetto moltiplicatore, che riduce drasticamente l'ordine di complessità di numerosi algoritmi ampiamente utilizzati e li rende estremamente efficienti.
Le aziende devono assicurarsi che le informazioni dettagliate basate sull'elaborazione siano rese disponibili prontamente e facilmente accessibili oltre a questa capacità di elaborazione avanzata.
Pertanto, è necessario gestire il problema del trasferimento di enormi quantità di dati attraverso reti informatiche oltre a elaborare i dati più rapidamente. Consentendo l'analisi dei dati più vicino alla fonte, l'edge computing salva la giornata in questa situazione.
Ciò accelera la fornitura di elaborazione e approfondimenti utilizzando una capacità di rete inferiore.
In questo articolo, esamineremo in modo approfondito gli aspetti del quantum e dell'edge computing, come differiscono l'uno dall'altro e molto altro.
Allora, cos'è l'edge computing?
La tecnologia è in continua evoluzione a causa della costante necessità di affrontare nuove complessità e problematiche. I vecchi computer possono gestire l'enorme volume di dati e dare risposte alle difficoltà incontrate dalle aziende in questi giorni.
L'edge computing è in fase di sviluppo per gestire l'enorme volume di dati e trovare soluzioni appropriate.
Un approccio di calcolo distribuito chiamato "edge computing" viene utilizzato per il calcolo mantenendo l'archiviazione dei dati vicino alle origini dati. A causa dell'enorme volume di dati e degli intricati problemi coinvolti, i computer tradizionali non sono in grado di gestire la situazione. Di conseguenza viene creato l'edge computing.
L'obiettivo principale dell'azienda è il potenziamento della potenza di elaborazione, poiché garantisce accessibilità e tempi di risposta più rapidi. L'edge computing, nel frattempo, offre entrambi.
Inoltre, c'era un problema con l'invio di dati importanti tramite reti di computer, ma l'edge computing lo risolve mantenendo l'analisi dei dati vicino alla fonte.
L'edge computing, nella sua forma più elementare, avvicina l'elaborazione e l'archiviazione dei dati ai dispositivi che raccolgono dati, piuttosto che dipendere da un sito centrale che potrebbe essere a migliaia di chilometri di distanza.
Inoltre, l'edge computing offre il vantaggio di tempi di reazione più rapidi e risparmi di larghezza di banda. IoT è il termine generico per edge computing, tuttavia, esiste un'errata percezione comune che i due siano intercambiabili.
Inoltre, lo sviluppo della tecnologia cloud negli anni '1990 è stato l'edge computing. Inoltre, differisce in modo significativo dall'informatica quantistica.
Vantaggi
- I rapidi tempi di elaborazione, analisi e reazione dei dati forniti dalle tecnologie di edge computing consentono servizi in tempo reale. Il feedback rapido è essenziale nella guida automatizzata, nella produzione intelligente, nel monitoraggio video e in altre applicazioni di rilevamento della posizione, motivo per cui offre ai consumatori una scelta di servizi di risposta rapida. Ad esempio, le applicazioni di visione artificiale in tempo reale sono rese possibili dall'edge computing.
- L'elaborazione su dispositivo riduce la quantità di dati inviati sulla rete, riduce i costi di trasmissione e la richiesta di capacità della rete, riduce l'energia utilizzata dalle apparecchiature locali e aumenta l'efficacia del calcolo.
- Le applicazioni che beneficiano di tempi di risposta più rapidi, come la realtà aumentata e la realtà virtuale, traggono vantaggio dall'elaborazione perimetrale.
- L'uso delle tecnologie di edge computing può aumentare la stabilità, la robustezza e l'accessibilità dei servizi. Nelle applicazioni mission-critical in cui le disconnessioni di rete potrebbero avere ripercussioni disastrose, è fondamentale una forte affidabilità dei sistemi collegati sul dispositivo (ad es. monitoraggio medico o sistemi di trasporto).
- L'edge computing può ridurre le spese di rete, aggirare le restrizioni sulla larghezza di banda, accelerare la trasmissione dei dati, interrompere le interruzioni dei servizi e offrire un maggiore controllo sul flusso di dati critici. Sia la memorizzazione nella cache dinamica che quella statica sono possibili grazie ai tempi di caricamento ridotti e alla maggiore vicinanza dei servizi online agli utenti.
- I servizi che utilizzano l'edge computing sono più affidabili, più veloci e meno costosi. I clienti beneficiano di un'esperienza più rapida e affidabile grazie all'edge computing. Edge si riferisce ad app a bassa latenza e ad alta disponibilità con fornitori di servizi in tempo reale e monitoraggio aziendale.
Svantaggi
- Un problema significativo con l'edge computing è il suo costo. Senza un partner perimetrale locale, la costruzione dell'infrastruttura è costosa e difficile. L'equipaggio deve mantenere diversi gadget in ottime condizioni in più posizioni, il che si traduce in frequenti costi di manutenzione elevati.
- L'intera superficie di attacco di una rete viene aumentata tramite l'edge computing. I dispositivi edge possono essere un punto di ingresso per gli attacchi informatici, offrendo a un utente malintenzionato la possibilità di introdurre software dannoso e infettare la rete.
- Sfortunatamente, creare una forte sicurezza in un ambiente distribuito è difficile. La maggior parte dell'elaborazione dei dati avviene lontano dal campo visivo diretto del team di sicurezza e del server centrale. La superficie di attacco cresce man mano che l'azienda acquista nuovi macchinari.
Cos'è l'informatica quantistica?
Molte complessità e grandi quantità di dati non possono essere gestite efficacemente dai computer tradizionali a causa del loro design lineare. Il calcolo quantistico è in fase di sviluppo per essere in grado di gestire la complessità e un'enorme quantità di dati.
L'informatica quantistica, al contrario dei computer tradizionali, può eseguire molti calcoli contemporaneamente tenendo conto della complessità. I risultati sono più efficaci di conseguenza.
Utilizzo di funzionalità integrate dello stato quantistico come sovrapposizione, interferenza e aggrovigliamento per il calcolo, il calcolo quantistico è un altro tipo di calcolo.
L'uso dei computer quantistici è effettivamente necessario per eseguire un calcolo. Tuttavia, anche se è stato progettato per sostituire i computer tradizionali, potrebbe non essere in grado di farlo.
Tuttavia, i computer quantistici sono molto più veloci dei computer convenzionali nel calcolare i numeri interi. In pratica, potrebbe non funzionare come i computer tradizionali, ma potrebbe essere in grado di completare alcuni calcoli molto più rapidamente.
Inoltre, poiché i computer quantistici sostengono la tesi di Church-Turing, eseguirebbero tutti i calcoli allo stesso modo di un computer convenzionale e viceversa.
Tuttavia, un computer quantistico è meno complesso nel tempo rispetto a un computer convenzionale. In effetti, un computer quantistico fornisce caratteristiche identiche a quelle di un computer convenzionale.
Il calcolo quantistico è stato sviluppato negli anni '1980 e non è uno sviluppo di alcuna tecnologia esistente. Inoltre, differisce notevolmente dall'edge computing.
Vantaggi
- Anche per un supercomputer è più difficile affrontare problemi sempre più complicati. Un computer classico in genere si guasta a causa di un elevato livello di complessità e di numerosi fattori interdipendenti. Tuttavia, i computer quantistici possono prendere in considerazione tutti questi fattori e complessità per arrivare a una soluzione grazie alle idee di sovrapposizione e entanglement.
- Per la simulazione dei dati informatici, i computer quantistici sono i più efficaci. Sono stati sviluppati numerosi algoritmi in grado di simulare un'ampia gamma di fenomeni, comprese le previsioni meteorologiche, la modellazione chimica, ecc.
- Google utilizza l'informatica quantistica per migliorare i risultati di ricerca. Queste macchine ora consentono di completare le ricerche su Google più rapidamente. Il calcolo quantistico può fornire i risultati più pertinenti.
- Questi computer sono in grado di elaborare calcoli molto più rapidamente rispetto ai computer normali. I supercomputer non possono eguagliare la capacità di calcolo dei computer quantistici. Possono elaborare i dati mille volte più rapidamente dei normali supercomputer. I computer quantistici possono eseguire alcuni calcoli in pochi secondi che richiederebbero 1000 anni per essere completati da un computer convenzionale.
- Anche lo sviluppo di missili radar fa uso del calcolo quantistico. L'uso di questa tecnologia aumenterà la precisione delle armi radar.
Svantaggi
- A causa dell'accuratezza con cui questi computer interpretano le informazioni, è necessaria una temperatura di -460 gradi F. È incredibilmente difficile mantenere il cosmo alla sua temperatura più bassa, che è ora.
- Richiede la creazione di un algoritmo diverso per ogni tipo di elaborazione. Sono necessari algoritmi specializzati affinché i computer quantistici funzionino nel loro ambiente; non possono funzionare come possono fare i computer convenzionali.
- Non sono accessibili al pubblico a causa dei loro prezzi di fascia alta. Poiché questi computer sono ancora in fase di sviluppo, anche i loro tassi di errore sono piuttosto elevati.
Principali differenze tra Edge e Quantum Computing
L'edge computing esegue operazioni vicino o in corrispondenza dell'origine dati. Questo è diverso dallo standard attuale poiché gran parte della nostra elaborazione ora avviene sul cloud, con il lavoro di elaborazione gestito da data center dispersi.
Le nostre attuali impostazioni di cloud computing devono affrontare un ostacolo a causa della possibilità di latenza, a volte indicata come ritardo. Ulteriori elaborazioni potrebbero essere eseguite localmente nel prossimo futuro; ad esempio, il sistema di visione artificiale di un'auto potrebbe analizzare e identificare immediatamente le foto invece di trasmetterle al cloud per la convalida.
L'edge computing integrerà, non sostituirà, le capacità del cloud e richiede apparecchiature e processori specializzati.
D'altra parte, un computer convenzionale, che può elaborare dati solo in 1 o 0, non può gestire problemi computazionalmente troppo complessi.
I computer quantistici, tuttavia, possono farlo. Questi 1 e 0 byte possono esistere in due stati (qubit) contemporaneamente nel mondo quantistico, consentendo il calcolo parallelo. Pertanto, se costruisci due qubit, possono contenere contemporaneamente i numeri 00, 01, 10 e 11.
I computer quantistici sono più potenti di qualsiasi cosa creata fino ad oggi perché hanno bisogno di algoritmi unici in grado di svolgere compiti nuovi. Per decenni, i ricercatori hanno studiato i computer quantistici. La parte difficile è stata dimostrare che un computer quantistico sta davvero facendo calcoli quantistici.
La ragione di ciò è che in un sistema quantistico, l'atto di percepire le informazioni mentre sono in transito altera la natura di quei dati.
A causa della struttura lineare dei computer convenzionali, è stata creata una diversa strategia di elaborazione. A causa della grande quantità di dati e della complessità dei problemi, i computer tradizionali hanno difficoltà a gestirli, il che fa sì che i consumatori ricevano risposte lente.
Al fine di migliorare i tempi di reazione e risparmiare larghezza di banda, vengono quindi utilizzati l'edge computing e il calcolo quantistico. Le loro differenze tra loro, tuttavia, sono considerevoli.
- In contrasto con calcolo quantistico, iniziato nel 1980, l'edge computing risale agli anni '1990.
- L'elaborazione perimetrale viene eseguita utilizzando un approccio di calcolo distribuito. Le funzionalità integrate degli stati quantistici, come la sovrapposizione, l'interferenza e l'entanglement, vengono utilizzate nell'informatica quantistica per eseguire calcoli.
- Contrariamente al calcolo quantistico, che non è un tipo di calcolo in sé e per sé, l'edge computing è uno sviluppo del cloud computing.
- L'edge computing dà priorità a informazioni basate sui dati, risposte rapide e un'esperienza utente positiva. Il Quantum Computing, d'altra parte, si concentra sull'analisi dei dati e sull'ideazione delle migliori soluzioni.
- Mentre il calcolo quantistico è impiegato in domini come la chimica computazionale e la ricerca, l'edge computing viene utilizzato nell'IoT e nell'IoT industriale.
Conclusione
È stata ideata una strategia di elaborazione alternativa a causa della struttura lineare piuttosto ovvia dei computer convenzionali.
Sia la complessità che il volume dei dati stanno crescendo, rendendo più difficile la gestione per i computer convenzionali, il che causa tempi di risposta lenti e un'esperienza utente negativa.
L'edge computing e il quantum computing vengono quindi utilizzati per tempi di reazione più rapidi e risparmi di larghezza di banda. Ma differiscono notevolmente l'uno dall'altro in modi importanti.
Un metodo di calcolo distribuito chiamato edge computing mantiene l'elaborazione e l'archiviazione dei dati vicino alle origini dati. Si pensa che sia stato sviluppato per migliorare i tempi di reazione e risparmiare larghezza di banda.
I termini "IoT" e "edge" sono comunemente usati in modo intercambiabile. D'altra parte, l'IoT nell'edge computing è un concetto astratto.
Un tipo di calcolo noto come calcolo quantistico utilizza le proprietà di sovrapposizione, interferenza e entanglement degli stati quantistici.
Durante lo sviluppo per calcoli più veloci, il calcolo quantistico potrebbe non essere in grado di risolvere tutte le difficoltà. Tuttavia, farebbe la fattorizzazione di interi più velocemente rispetto ai computer tradizionali. Tuttavia, era capace di molto di più dei computer convenzionali.
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