תוכן העניינים[להתחבא][הופעה]
עידן חדש של מחשוב רק מתחיל, כזה שיספק מחשבים חדשים וחזקים ובסופו של דבר יאפשר עיבוד גדול יותר במקור הנתונים שלנו או קרוב אליו.
שיטות עיבוד חלופיות הפכו נפוצות יותר ככל שאנו מתקרבים לאילוצים הפיזיים של מזעור נוסף של מערכות מחשב ומהירויות העברת נתונים.
קשה להתמודד עם רבים מהאתגרים שהעולם מתמודד איתם היום בגלל כמות הנתונים העצומה והמורכבות הכרוכים בכך, אך המחשוב הקונבנציונלי הוא ליניארי מטבעו.
דוגמאות למצבים שדוחפים את גבולות המחשוב הקונבנציונלי כוללות הצפנה מסובכת, סימולציות של מערכות מורכבות וחיפושים במערך נתונים. מחשוב קוונטי נכנס לתמונה בנקודה זו כאשר חלק מהאילוצים הללו מתחילים להשפיע על החוויות הדיגיטליות של הלקוח ועל זמני התגובה.
מחשוב קוונטי מטפל בבעיות על ידי ביצוע חישובים רבים במקביל, מה שמגביר באופן אקספוננציאלי את יכולת העיבוד, בניגוד לשימוש בשיטה ליניארית.
יותר ממחשבים קוונטיים עצמם, אלגוריתמים קוונטיים מייצרים את אפקט הכפיל, שמפחית באופן דרסטי את סדר המורכבות של אלגוריתמים רבים בשימוש נרחב והופך אותם ליעילים ביותר.
חברות חייבות לוודא שהתובנות המבוססות על מחשוב זמינות באופן מיידי ונגיש בקלות בנוסף ליכולת העיבוד המשופרת הזו.
לכן, יש צורך לנהל את נושא העברת כמויות אדירות של נתונים דרך רשתות מחשבים בנוסף לעיבוד נתונים מהיר יותר. על ידי הפעלת ניתוח נתונים קרוב יותר למקור, מחשוב קצה חוסך את המצב במצב זה.
זה מאיץ את אספקת החישובים והתובנות תוך שימוש בפחות קיבולת רשת.
במאמר זה, נבחן לעומק את ההיבטים של מחשוב קוונטי מול קצה, כיצד הם שונים זה מזה ועוד הרבה יותר.
אז מה זה Edge computing?
הטכנולוגיה תמיד מתפתחת כתוצאה מהצורך המתמיד להתמודד עם מורכבויות ובעיות חדשות. המחשבים הישנים יכולים להתמודד עם כמות הנתונים העצומה ולתת מענה לקשיים בהם נתקלים התאגידים בימינו.
מחשוב Edge מפותח כדי להתמודד עם נפח הנתונים העצום ולמצוא פתרונות כראוי.
גישת מחשוב מבוזר הנקראת "מחשוב קצה" משמשת לחישוב תוך שמירה על אחסון נתונים ליד מקורות נתונים. בגלל נפח הנתונים העצום והבעיות המורכבות הכרוכות בכך, מחשבים מסורתיים אינם יכולים להתמודד עם המצב. מחשוב קצה נוצר כתוצאה מכך.
המטרה העיקרית של המשרד היא כוח עיבוד משופר, שכן הוא מבטיח נגישות וזמני תגובה מהירים יותר. מחשוב קצה, בינתיים, מציע את שני אלה.
בנוסף, הייתה בעיה עם שליחת נתונים חשובים דרך רשתות מחשבים, אבל מחשוב קצה פותר אותה על ידי שמירה על ניתוח נתונים קרוב למקור.
מחשוב אדג', ברמה הבסיסית ביותר, מקרב את העיבוד ואחסון הנתונים למכשירים שאוספים נתונים, במקום להיות תלוי באתר מרכזי שעשוי להיות במרחק אלפי קילומטרים.
בנוסף, למחשוב קצה יש את היתרון של זמני תגובה מהירים יותר וחיסכון ברוחב פס. IoT הוא המונח הכללי למחשוב קצה, עם זאת, קיימת תפיסה מוטעית נפוצה כי השניים ניתנים להחלפה.
בנוסף, הפיתוח של טכנולוגיית הענן בשנות ה-1990 היה מחשוב קצה. בנוסף, זה שונה באופן משמעותי ממחשוב קוונטי.
יתרונות
- עיבוד נתונים מהיר, ניתוח וזמני תגובה המסופקים על ידי טכנולוגיות מחשוב קצה מאפשרים שירותי זמן אמת. משוב מהיר חיוני בנהיגה אוטומטית, ייצור חכם, ניטור וידאו ויישומי מודעות מיקום אחרים, וזו הסיבה שהוא מציע לצרכנים מבחר של שירותי תגובה מהירה. לדוגמה, יישומי ראייה ממוחשבת בזמן אמת מתאפשרים על ידי מחשוב קצה.
- מחשוב במכשיר מוריד את כמות הנתונים הנשלחים ברשת, מוריד את עלות השידור ואת הביקוש לקיבולת הרשת, מוריד את האנרגיה המשמשת את הציוד המקומי ומגביר את יעילות המחשוב.
- אפליקציות הנהנות מזמן תגובה מהיר יותר, כמו מציאות רבודה ומציאות מדומה, נהנות ממחשוב בקצה.
- השימוש בטכנולוגיות מחשוב קצה יכול להגביר את היציבות, החוסן והנגישות של השירותים. ביישומים קריטיים למשימה שבהם לניתוקי רשת עשויים להיות השלכות הרות אסון, אמינות חזקה של מערכות מקושרות במכשיר היא חיונית (למשל, ניטור רפואי או מערכות תחבורה).
- מחשוב קצה יכול להפחית את הוצאות הרשת, לעקוף מגבלות רוחב פס, להאיץ את העברת הנתונים, לעצור הפסקות שירות ולהציע לך שליטה רבה יותר על זרימת הנתונים הקריטיים. גם אחסון דינמי וגם סטטי אפשרי בגלל הירידה בזמני הטעינה וקרבה גדולה יותר של שירותים מקוונים למשתמשים.
- השירותים המשתמשים במחשוב קצה הם אמינים יותר, מהירים יותר ופחות יקרים. לקוחות נהנים מחוויה מהירה ואמינה יותר הודות למחשוב קצה. Edge מתייחס לאיחור נמוך, אפליקציות זמינות מאוד עם ספקי שירות בזמן אמת וניטור חברה.
חסרונות
- בעיה משמעותית במחשוב קצה היא העלות שלו. ללא שותף קצה מקומי, בניית התשתית יקרה וקשה. הצוות חייב לשמור על מספר גאדג'טים במצב מעולה במספר מיקומים, מה שגורם לעלויות תחזוקה גבוהות תכופות.
- כל משטח ההתקפה של רשת מוגדל באמצעות מחשוב קצה. מכשירי אדג' יכולים להוות נקודת כניסה להתקפות סייבר, מה שנותן לתוקף את ההזדמנות להציג תוכנה זדונית ולהדביק את הרשת.
- למרבה הצער, יצירת אבטחה חזקה בסביבה מבוזרת היא קשה. רוב עיבוד הנתונים מתבצע הרחק מקו הראייה הישיר של צוות האבטחה והשרת המרכזי. משטח ההתקפה גדל ככל שהחברה רוכשת מכונות חדשות.
מהו מחשוב קוונטי?
מורכבויות רבות וכמויות גדולות יותר של נתונים לא יכולות להיות מטופלות ביעילות על ידי מחשבים מסורתיים בגלל העיצוב הליניארי שלהם. מחשוב קוונטי מפותח כדי להיות מסוגל להתמודד עם מורכבות וכמות עצומה של נתונים.
מחשוב קוונטי, בניגוד למחשבים מסורתיים, יכול לבצע חישובים רבים בבת אחת תוך התחשבות במורכבות. התוצאות יעילות יותר כתוצאה מכך.
שימוש בתכונות מצב קוונטי משולבות כמו סופרפוזיציה, הפרעות ו הסתבכות לחישוב, מחשוב קוונטי הוא סוג אחר של חישוב.
השימוש במחשבים קוונטיים הוא למעשה הכרחי לביצוע חישוב. עם זאת, למרות שהוא תוכנן להחליף מחשבים מסורתיים, ייתכן שהוא לא יוכל לעשות זאת.
עם זאת, מחשבים קוונטיים מהירים הרבה יותר ממחשבים קונבנציונליים בעיבוד מספרים שלמים. באופן מעשי, ייתכן שהוא לא מתפקד כמו מחשבים מסורתיים, אבל ייתכן שהוא יוכל להשלים כמה חישובים הרבה יותר מהר.
בנוסף, מכיוון שמחשבים קוונטיים מחזקים את התזה של Church-Turing, הם היו עושים כל חישוב באותו אופן כמו מחשב רגיל ולהיפך.
עם זאת, מחשב קוונטי הוא פחות מורכב בזמן ממחשב רגיל. למעשה, מחשב קוונטי מספק תכונות זהות לאלו של מחשב רגיל.
מחשוב קוונטי פותח בשנות ה-1980 ואינו פיתוח של שום טכנולוגיה קיימת. יתר על כן, זה שונה מאוד ממחשוב קצה.
יתרונות
- אפילו מחשב-על מוצא את זה יותר מאתגר לטפל בבעיות שהולכות ומסתבכות. מחשב קלאסי בדרך כלל נכשל עקב רמה גבוהה של מורכבות וגורמים רבים תלויים זה בזה. עם זאת, מחשבים קוונטיים יכולים לקחת בחשבון את כל הגורמים והמורכבות הללו כדי להגיע לפתרון בגלל הרעיונות של סופרפוזיציה והסתבכות.
- עבור הדמיית נתונים מחשוב, מחשבים קוונטיים הם היעילים ביותר. פותחו אלגוריתמים רבים שיכולים לדמות מגוון רחב של תופעות, כולל חיזוי מזג אוויר, מודלים כימיים וכו'.
- גוגל משתמשת במחשוב קוונטי כדי לשפר את תוצאות החיפוש. מכונות אלו מאפשרות כעת להשלים את חיפושי Google מהר יותר. מחשוב קוונטי יכול לספק את התוצאות הרלוונטיות ביותר.
- מחשבים אלו מסוגלים לעבד חישובים בצורה משמעותית יותר מהר ממחשבים רגילים. מחשבי-על אינם יכולים להתאים ליכולת המחשוב של מחשבים קוונטיים. הם יכולים לעבד נתונים פי אלף מהר יותר ממחשבי-על רגילים. מחשבים קוונטיים יכולים לבצע כמה חישובים תוך שניות שייקח למחשב קונבנציונלי 1000 שנים להשלים.
- פיתוח טילי מכ"ם עושה גם שימוש במחשוב קוונטי. שימוש בטכנולוגיה זו יגדיל את הדיוק של כלי נשק מכ"ם.
חסרונות
- בשל האופן שבו מחשבים אלה מפרשים מידע באופן יסודי, נדרשת טמפרטורה של -460 מעלות F. זה מאתגר להפליא לשמור על הקוסמוס בטמפרטורה הנמוכה ביותר שלו, שהיא עכשיו.
- זה דורש יצירת אלגוריתם שונה עבור כל סוג של מחשוב. נדרשים אלגוריתמים מיוחדים כדי שמחשבים קוונטיים יפעלו בסביבתם; הם לא יכולים לתפקד כמו מחשבים רגילים.
- הם אינם נגישים לציבור בגלל התמחור הגבוה שלהם. מכיוון שהמחשבים הללו עדיין בשלב הפיתוח, גם שיעורי הטעויות שלהם גבוהים למדי.
ההבדלים העיקריים בין Edge ומחשוב קוונטי
מחשוב קצה מבצע פעולות קרוב למקור הנתונים או בסמוך לו. זה שונה מהתקן הנוכחי מכיוון שרוב המחשוב שלנו מתרחש כעת בענן, כאשר עבודת העיבוד מטופלת על ידי מרכזי נתונים מפוזרים.
הגדרות מחשוב הענן הנוכחיות שלנו עומדות בפני מכשול בגלל האפשרות של חביון, המכונה לפעמים עיכוב. עיבוד נוסף עשוי להתבצע באופן מקומי בעתיד הקרוב; לדוגמה, מערכת הראייה הממוחשבת של מכונית יכולה לנתח ולזהות תמונות מיד במקום לשדר אותן לענן לצורך אימות.
מחשוב קצה ישלים, לא יחליף, את יכולות הענן ודורש ציוד ומעבדים מיוחדים.
מצד שני, מחשב רגיל, שיכול לעבד נתונים רק ב-1 או ב-0, לא יכול להתמודד עם בעיות מורכבות מדי מבחינה חישובית.
מחשבים קוונטיים, לעומת זאת, יכולים. בתים 1 ו-0 אלה יכולים להתקיים בשני מצבים (קווביטים) בו זמנית בעולם הקוונטי, מה שמאפשר חישוב מקביל. לכן, אם אתה בונה שני קיוביטים, הם עשויים להכיל בו זמנית את המספרים 00, 01, 10 ו-11.
מחשבים קוונטיים הם חזקים יותר מכל דבר שנוצר עד כה, מכיוון שהם זקוקים לאלגוריתמים ייחודיים המסוגלים לבצע משימות חדשות. במשך עשרות שנים, חוקרים חוקרים מחשבים קוונטיים. החלק הקשה היה להוכיח שמחשב קוונטי באמת עושה חישובים קוונטיים.
הסיבה לכך היא שבמערכת קוונטית, פעולת תפיסת המידע בזמן שהוא במעבר משנה את אופי הנתונים הללו.
בשל המבנה הליניארי של מחשבים קונבנציונליים, נוצרה אסטרטגיית עיבוד שונה. בגלל כמות הנתונים הגדולה ומורכבות הבעיות, המחשבים המסורתיים מתקשים לטפל בהן, מה שגורם לצרכנים לקבל תגובות איטיות.
על מנת לשפר את זמני התגובה ולחסוך ברוחב פס, נעשה שימוש לאחר מכן במחשוב קצה ובמחשוב קוונטי. ההבדלים ביניהם, לעומת זאת, ניכרים.
- בניגוד ל מחשוב קוונטי, שהחל ב-1980, מחשוב קצה מתחיל בשנות ה-1990.
- מחשוב על הקצה נעשה באמצעות גישת מחשוב מבוזר. התכונות המשולבות של מצבים קוונטיים, כגון סופרפוזיציה, הפרעות והסתבכות, משמשות במחשוב קוונטי לביצוע חישובים.
- בניגוד למחשוב קוונטי, שאינו סוג של מחשוב בפני עצמו, מחשוב קצה הוא פיתוח של מחשוב ענן.
- מחשוב Edge נותן עדיפות לתובנה מונעת נתונים, תגובות מהירות וחווית משתמש חיובית. מחשוב קוונטי, לעומת זאת, מתרכז בניתוח נתונים והמצאת הפתרונות הטובים ביותר.
- בעוד שמחשוב קוונטי מועסק בתחומים כמו כימיה חישובית ומחקר, מחשוב קצה משמש ב-IoT וב-IoT תעשייתי.
סיכום
הומצאה אסטרטגיית עיבוד חלופית בשל המבנה הליניארי הברור למדי של מחשבים קונבנציונליים.
המורכבות ונפח הנתונים שניהם הולכים וגדלים, מה שהופך אותו למאתגר יותר עבור מחשבים קונבנציונליים להתמודד, מה שגורם לזמן תגובה איטי ולחווית משתמש גרועה.
מחשוב קצה ומחשוב קוונטי מנוצלים לאחר מכן עבור זמני תגובה מהירים יותר וחיסכון ברוחב פס. אבל הם שונים מאוד זה מזה במובנים חשובים.
שיטה של מחשוב מבוזר הנקראת Edge computing שומרת עיבוד ואחסון נתונים קרובים למקורות הנתונים. הוא חושב שפותח כדי לשפר את זמני התגובה ולחסוך ברוחב פס.
המונחים "IoT" ו-"edge" משמשים בדרך כלל לסירוגין. מצד שני, IoT במחשוב קצה הוא מושג מופשט.
סוג של חישוב המכונה מחשוב קוונטי עושה שימוש במאפייני הסופרפוזיציה, ההפרעות וההסתבכות של מצבים קוונטיים.
בזמן פיתוח לחישוב מהיר יותר, ייתכן שמחשוב קוונטי לא יוכל לפתור את כל הקשיים. עם זאת, זה יעשה פירוק מספרים שלמים מהר יותר ממחשבים מסורתיים. עם זאת, הוא היה מסוגל להרבה יותר ממחשבים רגילים.
השאירו תגובה