Tikko sākas jauns skaitļošanas laikmets, kas nodrošinās jaunus spēcīgus datorus un galu galā ļaus veikt lielāku apstrādi mūsu datu avotā vai tuvu tam.
Alternatīvās apstrādes metodes ir kļuvušas arvien izplatītākas, jo mēs tuvojāmies fiziskajiem ierobežojumiem, kas saistīti ar datorsistēmu turpmāku miniaturizāciju un datu pārraides ātrumu.
Daudzas no problēmām, ar kurām pasaule saskaras mūsdienās, ir grūti risināmas milzīgā datu apjoma un sarežģītības dēļ, tomēr parastā skaitļošana pēc būtības ir lineāra.
Situāciju piemēri, kas pārkāpj parastās skaitļošanas robežas, ietver sarežģītu šifrēšanu, sarežģītu sistēmu simulācijas un datu kopu meklēšanu. Kvantu skaitļošana iekļūst attēlā šajā brīdī, kad daži no šiem ierobežojumiem sāk ietekmēt klienta digitālo pieredzi un reakcijas laiku.
Kvantu skaitļošana risina problēmas, veicot daudzus aprēķinus vienlaikus, kas eksponenciāli palielina apstrādes jaudu, nevis izmantojot lineāro metodi.
Vairāk nekā paši kvantu datori kvantu algoritmi rada reizinātāja efektu, kas krasi samazina daudzo plaši izmantoto algoritmu sarežģītības secību un padara tos ārkārtīgi efektīvus.
Uzņēmumiem ir jānodrošina, lai uz skaitļošanu balstīti ieskati būtu pieejami ātri un viegli pieejami papildus šai uzlabotajai apstrādes iespējai.
Tāpēc papildus datu ātrākai apstrādei ir jārisina jautājums par liela apjoma datu pārsūtīšanu caur datortīkliem. Iespējojot datu analīzi tuvāk avotam, malu skaitļošana ietaupa dienu šajā situācijā.
Tas paātrina aprēķinu un ieskatu piegādi, vienlaikus izmantojot mazāku tīkla jaudu.
Šajā rakstā mēs padziļināti izpētīsim kvantu un malu skaitļošanas aspektus, kā tie atšķiras viens no otra un daudz ko citu.
Tātad, kas ir Edge skaitļošana?
Tehnoloģijas vienmēr attīstās, jo pastāvīgi jārisina jaunas sarežģītības un problēmas. Vecie datori spēj apstrādāt milzīgo datu apjomu un sniegt atbildes uz grūtībām, ar kurām mūsdienās saskaras korporācijas.
Edge skaitļošana tiek izstrādāta, lai apstrādātu milzīgo datu apjomu un atrastu atbilstošus risinājumus.
Aprēķiniem tiek izmantota izkliedētās skaitļošanas pieeja, ko sauc par “malu skaitļošanu”, vienlaikus saglabājot datu krātuvi datu avotu tuvumā. Milzīgā datu apjoma un sarežģīto problēmu dēļ tradicionālie datori nevar tikt galā ar šo situāciju. Rezultātā tiek izveidota malu skaitļošana.
Uzņēmuma galvenais mērķis ir palielināt apstrādes jaudu, jo tas garantē ātrāku pieejamību un reakcijas laiku. Tikmēr malu skaitļošana piedāvā abas šīs iespējas.
Turklāt radās problēma ar svarīgu datu nosūtīšanu, izmantojot datortīklus, taču malu skaitļošana to atrisina, saglabājot datu analīzi avota tuvumā.
Malu skaitļošana savā visvienkāršākajā nozīmē padara apstrādi un datu glabāšanu tuvāk ierīcēm, kas apkopo datus, nevis ir atkarīgas no centrālās vietnes, kas var būt tūkstošiem jūdžu attālumā.
Turklāt malu skaitļošanas priekšrocība ir ātrāks reakcijas laiks un joslas platuma ietaupījums. IoT ir vispārīgs termins malu skaitļošanai, tomēr ir izplatīts nepareizs priekšstats, ka tie ir savstarpēji aizstājami.
Turklāt mākoņtehnoloģijas attīstība deviņdesmitajos gados bija malu skaitļošana. Turklāt tas būtiski atšķiras no kvantu skaitļošanas.
Priekšrocības
- Ātra datu apstrāde, analīze un reakcijas laiki, ko nodrošina malu skaitļošanas tehnoloģijas, nodrošina reāllaika pakalpojumus. Ātra atgriezeniskā saite ir būtiska automatizētā braukšanā, viedajā ražošanā, video novērošanā un citās atrašanās vietas apzināšanās lietojumprogrammās, tāpēc tā piedāvā patērētājiem ātrās reaģēšanas pakalpojumu izvēli. Piemēram, reāllaika datora redzes lietojumprogrammas ir iespējamas, izmantojot malu skaitļošanu.
- Ierīcē esošā skaitļošana samazina tīklā nosūtīto datu daudzumu, samazina pārraides izmaksas un tīkla jaudas pieprasījumu, samazina vietējo iekārtu patērēto enerģiju un palielina skaitļošanas efektivitāti.
- Lietojumprogrammas, kas gūst labumu no ātrāka reakcijas laika, piemēram, paplašinātā realitāte un virtuālā realitāte, gūst labumu no skaitļošanas iespējas.
- Malu skaitļošanas tehnoloģiju izmantošana var palielināt pakalpojumu stabilitāti, noturību un pieejamību. Misijai kritiskās lietojumprogrammās, kur tīkla atvienojumiem var būt postošas sekas, ļoti svarīga ir saistīto ierīču sistēmu (piemēram, medicīniskās uzraudzības vai transporta sistēmu) uzticamība.
- Malu skaitļošana var samazināt tīkla izdevumus, apiet joslas platuma ierobežojumus, paātrināt datu pārraidi, apturēt pakalpojumu pārtraukumus un piedāvāt jums lielāku kontroli pār kritisko datu plūsmu. Ir iespējama gan dinamiska, gan statiska kešatmiņa, jo ir samazināts ielādes laiks un tiešsaistes pakalpojumu lielāks tuvums lietotājiem.
- Pakalpojumi, kas izmanto malu skaitļošanu, ir uzticamāki, ātrāki un lētāki. Pateicoties malu skaitļošanai, klienti gūst labumu no ātrākas un uzticamākas pieredzes. Edge attiecas uz zema latentuma, ļoti pieejamām lietotnēm ar reāllaika pakalpojumu sniedzējiem un uzņēmuma uzraudzību.
Trūkumi
- Būtiska malu skaitļošanas problēma ir tās izmaksas. Bez vietējā partnera infrastruktūras izveide ir dārga un sarežģīta. Apkalpei ir jāuztur vairāki sīkrīki labākā stāvoklī vairākās vietās, kā rezultātā bieži rodas augstas uzturēšanas izmaksas.
- Visa tīkla uzbrukuma virsma tiek palielināta, izmantojot malu skaitļošanu. Edge ierīces var būt ieejas punkts kiberuzbrukumiem, dodot uzbrucējam iespēju ieviest ļaunprātīgu programmatūru un inficēt tīklu.
- Diemžēl ir grūti izveidot spēcīgu drošību izplatītā vidē. Lielākā daļa datu apstrādes notiek prom no drošības komandas un centrālā servera tiešās redzamības līnijas. Uzbrukuma virsma pieaug, uzņēmumam iegādājoties jaunu tehniku.
Kas ir kvantu skaitļošana?
Tradicionālie datori nevar efektīvi apstrādāt daudzas sarežģītības un lielāku datu apjomu to lineārās konstrukcijas dēļ. Kvantu skaitļošana tiek izstrādāta, lai varētu apstrādāt sarežģītību un milzīgu datu daudzumu.
Kvantu skaitļošana, atšķirībā no tradicionālajiem datoriem, var veikt daudzus aprēķinus vienlaikus, vienlaikus ņemot vērā sarežģītību. Tā rezultātā rezultāti ir efektīvāki.
Izmantojot integrētas kvantu stāvokļa funkcijas, piemēram, superpozīcija, traucējumi un sapīšanās aprēķiniem kvantu skaitļošana ir vēl viens aprēķinu veids.
Kvantu datoru izmantošana faktiski ir nepieciešama aprēķinu veikšanai. Tomēr, lai gan tas bija paredzēts, lai aizstātu tradicionālos datorus, tas var nebūt spējīgs.
Tomēr kvantu datori veselus skaitļus aprēķina daudz ātrāk nekā parastie datori. Praktiski runājot, tas var nedarboties tik labi kā tradicionālie datori, taču tas var veikt dažus aprēķinus daudz ātrāk.
Turklāt, tā kā kvantu datori atbalsta Čērča-Tjūringa tēzi, tie veiktu visus aprēķinus tāpat kā parasts dators un otrādi.
Tomēr kvantu dators ir mazāk laika sarežģīts nekā parasts dators. Faktiski kvantu dators nodrošina funkcijas, kas ir identiskas parastajam datoram.
Kvantu skaitļošana tika izstrādāta pagājušā gadsimta astoņdesmitajos gados, un tā nav nevienas esošās tehnoloģijas attīstība. Turklāt tas ievērojami atšķiras no malu skaitļošanas.
Priekšrocības
- Pat superdatoram ir grūtāk risināt problēmas, kas kļūst arvien sarežģītākas. Klasiskais dators parasti neizdodas augstā sarežģītības līmeņa un daudzu savstarpēji atkarīgu faktoru dēļ. Tomēr kvantu datori var ņemt vērā visus šos faktorus un sarežģītību, lai rastu risinājumu superpozīcijas un sapīšanās ideju dēļ.
- Skaitļošanas datu simulācijai kvantu datori ir visefektīvākie. Ir izstrādāti neskaitāmi algoritmi, kas var simulēt plašu parādību spektru, tostarp laikapstākļu prognozēšanu, ķīmisko modelēšanu utt.
- Google izmanto kvantu skaitļošanu, lai uzlabotu meklēšanas rezultātus. Šīs iekārtas tagad ļauj ātrāk pabeigt Google meklēšanu. Kvantu skaitļošana var sniegt visatbilstošākos rezultātus.
- Šie datori spēj apstrādāt aprēķinus ievērojami ātrāk nekā parastie datori. Superdatori nevar līdzināties kvantu datoru skaitļošanas jaudai. Tie var apstrādāt datus tūkstoš reižu ātrāk nekā parastie superdatori. Kvantu datori dažu sekunžu laikā var veikt dažus aprēķinus, kuru veikšanai parastajam datoram būtu nepieciešami 1000 gadi.
- Radara raķešu izstrādē tiek izmantota arī kvantu skaitļošana. Izmantojot šo tehnoloģiju, tiks palielināta radara ieroču precizitāte.
Trūkumi
- Sakarā ar to, cik rūpīgi šie datori interpretē informāciju, ir nepieciešama -460 grādu F temperatūra. Ir neticami sarežģīti uzturēt kosmosu zemākajā temperatūrā, kāda tā ir tagad.
- Tam nepieciešams izveidot atšķirīgu algoritmu katram skaitļošanas veidam. Lai kvantu datori darbotos savā vidē, ir nepieciešami specializēti algoritmi; tie nevar darboties kā parastie datori.
- Tie nav pieejami sabiedrībai to augstās cenas dēļ. Tā kā šie datori joprojām ir izstrādes stadijā, arī to kļūdu līmenis ir diezgan augsts.
Galvenās atšķirības starp malu un kvantu skaitļošanu
Malu skaitļošana veic darbības datu avota tuvumā vai pie tā. Tas atšķiras no pašreizējā standarta, jo liela daļa mūsu skaitļošanas tagad notiek mākonī, un apstrādes darbu veic izkliedēti datu centri.
Mūsu pašreizējie mākoņdatošanas iestatījumi saskaras ar šķērsli iespējamā latentuma dēļ, ko dažreiz dēvē par aizkavi. Tuvākajā nākotnē varētu tikt veikta vairāk apstrādes lokāli; piemēram, automašīnas datorredzes sistēma varētu nekavējoties analizēt un identificēt fotoattēlus, nevis pārsūtīt tos uz mākoni apstiprināšanai.
Malu skaitļošana papildinās, nevis aizstās mākoņa iespējas, un tai ir nepieciešams specializēts aprīkojums un procesori.
No otras puses, parasts dators, kas var apstrādāt datus tikai 1 s vai 0 s, nevar tikt galā ar problēmām, kas ir skaitļošanas ziņā pārāk sarežģītas.
Tomēr kvantu datori var. Šie 1 un 0 baiti kvantu pasaulē var pastāvēt divos stāvokļos (kubitos) vienlaicīgi, nodrošinot paralēlu aprēķinu. Tāpēc, ja jūs izveidojat divus kubitus, tie vienlaikus var saturēt skaitļus 00, 01, 10 un 11.
Kvantu datori ir jaudīgāki par jebko, kas līdz šim radīts, jo tiem ir nepieciešami unikāli algoritmi, kas spēj veikt jaunus uzdevumus. Gadu desmitiem pētnieki ir pētījuši kvantu datorus. Sarežģītākā daļa ir pierādījusi, ka kvantu dators patiešām veic kvantu aprēķinus.
Iemesls tam ir tāds, ka kvantu sistēmā informācijas uztveres darbība tās tranzītā maina šo datu raksturu.
Parasto datoru lineārās struktūras dēļ ir izveidota cita apstrādes stratēģija. Lielā datu apjoma un problēmu sarežģītības dēļ tradicionālajiem datoriem ir grūti tos apstrādāt, kā rezultātā patērētāji saņem lēnas atbildes.
Lai palielinātu reakcijas laiku un saglabātu joslas platumu, tiek izmantota malu skaitļošana un kvantu skaitļošana. Tomēr to atšķirības viena no otras ir ievērojamas.
- Pretstatā kvantu skaitļošana, kas aizsākās 1980. gadā, malu skaitļošana aizsākās 1990. gados.
- Skaitļošana uz malas tiek veikta, izmantojot sadalītās skaitļošanas pieeju. Kvantu skaitļošanā aprēķinu veikšanai tiek izmantotas kvantu stāvokļu integrētās funkcijas, piemēram, superpozīcija, traucējumi un sapīšanās.
- Atšķirībā no kvantu skaitļošanas, kas pati par sevi nav sava veida skaitļošana, malu skaitļošana ir mākoņdatošanas attīstība.
- Edge skaitļošanā prioritāte ir uz datiem balstīts ieskats, ātras atbildes un pozitīva lietotāja pieredze. No otras puses, kvantu skaitļošana koncentrējas uz datu analīzi un labāko risinājumu izstrādi.
- Lai gan kvantu skaitļošana tiek izmantota tādās jomās kā skaitļošanas ķīmija un pētniecība, malu skaitļošana tiek izmantota IoT un rūpnieciskajā IoT.
Secinājumi
Ir izstrādāta alternatīva apstrādes stratēģija parasto datoru diezgan acīmredzamās lineārās struktūras dēļ.
Gan datu sarežģītība, gan apjoms pieaug, padarot to apstrādi tradicionālajiem datoriem grūtāku, kas izraisa lēnu reakcijas laiku un sliktu lietotāja pieredzi.
Pēc tam tiek izmantota malu skaitļošana un kvantu skaitļošana, lai paātrinātu reakcijas laiku un samazinātu joslas platumu. Bet tie būtiski atšķiras viens no otra.
Izkliedētās skaitļošanas metode, ko sauc par malu skaitļošanu, nodrošina datu apstrādi un glabāšanu tuvu datu avotiem. Tiek uzskatīts, ka tas ir izstrādāts, lai uzlabotu reakcijas laiku un ietaupītu joslas platumu.
Termini “IoT” un “mala” parasti tiek lietoti kā sinonīmi. No otras puses, IoT malu skaitļošanā ir abstrakts jēdziens.
Aprēķinu veids, kas pazīstams kā kvantu skaitļošana, izmanto kvantu stāvokļu superpozīcijas, traucējumu un sapīšanās īpašības.
Izstrādājot ātrāku aprēķinu, kvantu skaitļošana var nebūt spējīga atrisināt visas grūtības. Tomēr tas veiktu veselu skaitļu faktorizāciju ātrāk nekā tradicionālie datori. Tomēr tas bija spējīgs daudz vairāk nekā parastie datori.
Atstāj atbildi