IoT ကိရိယာများ လျင်မြန်စွာ ချဲ့ထွင်လာမှု နှင့် ၎င်းတို့၏ ကွန်ပြူတာ စွမ်းရည်များ တိုးလာခြင်းကြောင့် ဒေတာ အများအပြားကို ဖြစ်ပေါ်စေခဲ့သည်။ 5G ကွန်ရက်များသည် ချိတ်ဆက်ထားသော မိုဘိုင်းလ်စက်ပစ္စည်းများ၏ အရေအတွက်ကို ချဲ့ထွင်လာသည်နှင့်အမျှ ဒေတာပမာဏများ ဆက်လက်တိုးလာမည်ဖြစ်သည်။
ယခင်က cloud နှင့် AI တို့၏ ကတိကဝတ်မှာ ဒေတာများမှ လုပ်ဆောင်နိုင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့သည် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပြီး ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးမည်ဟု ကတိပေးခဲ့သည်။
သို့သော်လည်း ကွန်ရက်နှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံ စွမ်းရည်များသည် သာလွန်သောပမာဏနှင့် ရှုပ်ထွေးမှုများကြောင့် ကျော်တက်သွားခဲ့သည်။ ဒေတာပေးထားသည်။ ချိတ်ဆက်ထားသော စက်များဖြင့် စက်ဒေတာအားလုံးကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော ဒေတာစင်တာ သို့မဟုတ် cloud သို့ ပေးပို့သည့်အခါ လှိုင်းနှုန်းနှင့် latency အခက်အခဲများ ဖြစ်ပေါ်လာသည်။
ဒေတာကို စီမံဆောင်ရွက်ပြီး မူလနေရာနှင့် ပိုမိုနီးကပ်စွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားသောကြောင့် Edge computing သည် ပိုမိုထိရောက်ပါသည်။ ဒေတာများကို ကွန်ရက်တစ်ခုမှဖြတ်၍ cloud သို့မဟုတ် ဒေတာစင်တာသို့ ပို့ဆောင်ခြင်းမပြုသောကြောင့် Latency သည် အလွန်လျော့ကျသွားပါသည်။
ဤပို့စ်တွင် Edge ကွန်ပြူတာ၏ အလုပ်လုပ်ပုံ၊ အဘယ်ကြောင့် လိုအပ်ကြောင်းနှင့် Edge computing ၏ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် အားနည်းချက်များစွာကို ဖော်ပြပေးပါမည်။
Edge computing ဆိုတာ ဘာလဲ။
Edge computing သည် ကော်ပိုရိတ်အပလီကေးရှင်းများကို IoT ကိရိယာများ သို့မဟုတ် ဒေသတွင်း အစွန်းဆာဗာများကဲ့သို့ ဒေတာရင်းမြစ်များနှင့် ပိုမိုနီးကပ်စေသည့် ဖြန့်ဝေထားသော ကွန်ပျူတာပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ရင်းမြစ်ရှိ ဒေတာနှင့် နီးကပ်မှုရှိသော ဤအချက်သည် ပိုမိုမြန်ဆန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှု၊ တုံ့ပြန်မှုအချိန်များနှင့် တိုးမြှင့် Bandwidth ရရှိနိုင်မှုကဲ့သို့သော သိသာထင်ရှားသော လုပ်ငန်းအကျိုးကျေးဇူးများကို ပေးနိုင်ပါသည်။
၎င်း၏ အခြေခံအကျဆုံးအားဖြင့်၊ edge computing သည် မိုင်ထောင်ချီဝေးသော ဗဟိုတည်နေရာကို အားကိုးမည့်အစား ဒေတာစုဆောင်းသည့် စက်များနှင့် ဒေတာသိုလှောင်မှုကို လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဒေတာသိုလှောင်မှုကို ပိုမိုနီးကပ်စေပါသည်။
ဒေတာများ အထူးသဖြင့် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီဒေတာသည် အက်ပ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိခိုက်စေနိုင်သည့် latency ပြဿနာများကို မလုပ်ဆောင်ကြောင်း အာမခံရန် ၎င်းကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ပြည်တွင်း၌ စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းဖြင့်၊ လုပ်ငန်းများသည် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှု သို့မဟုတ် cloud-based တည်နေရာသို့ ပေးပို့ရမည့် ဒေတာပမာဏကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် ငွေစုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
စက်ရုံကြမ်းပြင်ပေါ်ရှိ စက်မှုလုပ်ငန်းသုံးပစ္စည်းများကို စောင့်ကြည့်သည့်ကိရိယာများ သို့မဟုတ် အင်တာနက်ချိတ်ဆက်ထားသော ဗီဒီယိုကင်မရာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။ တိုက်ရိုက်ဗီဒီယိုကို တိုက်ရိုက်ကြည့်ရှုသည်။ အဝေးကရုံးကနေ ဒေတာထုတ်လုပ်သည့် စက်တစ်ခုတည်းသည် ကွန်ရက်တစ်ခုပေါ်ရှိ ဒေတာများကို အလွယ်တကူ ရွှေ့ပြောင်းနိုင်သော်လည်း တစ်ချိန်တည်းတွင် ဒေတာပို့လွှတ်သည့် စက်အရေအတွက် တိုးလာသောအခါ ပြဿနာများ ဖြစ်ပေါ်လာသည်။
တိုက်ရိုက်ဗီဒီယိုကင်မရာတစ်လုံးကို ယူနစ်ရာပေါင်းများစွာ သို့မဟုတ် ထောင်ပေါင်းများစွာဖြင့် မြှောက်ပါ။ နှောင့်နှေးခြင်းသည် အရည်အသွေးကို ကျဆင်းစေရုံသာမက လှိုင်းနှုန်းခများ သိသိသာသာ မြင့်မားလာနိုင်သည်။
ဤစနစ်အများအပြားသည် ဒေသန္တရလုပ်ဆောင်မှုနှင့် သိုလှောင်မှုအရင်းအမြစ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် edge computing hardware နှင့် ဝန်ဆောင်မှုများမှ အကျိုးအမြတ်များဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ edge gateway သည် edge device မှ data များကို process လုပ်နိုင်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ data များကိုသာ cloud သို့ ပြန်ပို့နိုင်သည်။ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အပလီကေးရှင်းတစ်ခု၏ဖြစ်ရပ်တွင်၊ ၎င်းသည် အနားသတ်ကိရိယာသို့ ဒေတာကို ပြန်လည်ပေးပို့နိုင်သည်။
Edge ကွန်ပြူတာ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ။
အစွန်း၏ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာဗိသုကာလက်ရာသည် ရှုပ်ထွေးသော်လည်း အဓိက အယူအဆမှာ ကလိုင်းယင့်စက်များသည် လုပ်ဆောင်ချက်ပိုမိုမြန်ဆန်စေရန်နှင့် ချောမွေ့သောလုပ်ဆောင်မှုများအတွက် အနီးအနားရှိ edge module တစ်ခုသို့ ချိတ်ဆက်ပေးခြင်းဖြစ်သည်။ IoT အာရုံခံကိရိယာများ၊ ဝန်ထမ်းတစ်ဦး၏ကွန်ပျူတာ၊ ၎င်းတို့၏ လတ်တလောစမတ်ဖုန်း၊ လုံခြုံရေးကင်မရာများ သို့မဟုတ် အလုပ်ခွင်တွင်း အင်တာနက်ချိတ်ဆက်ထားသော မိုက်ခရိုဝေ့မီးဖိုများသည် အစွန်းထွက်စက်ပစ္စည်းများ၏ နမူနာများဖြစ်သည်။
မော်တော်ဆိုင်ကယ်စက်ရုံရှိ စက်ရုပ်လက်တံကဲ့သို့သော အလိုအလျောက်အုပ်ချုပ်နိုင်သော မိုဘိုင်းစက်ရုပ်ကို စက်မှုလုပ်ငန်းအခြေအနေတွင် အစွန်းထွက်ကိရိယာအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွက် ဝေးလံခေါင်သီသောနေရာများမှ ခွဲစိတ်ဆရာဝန်များကို ခွဲစိတ်ကုသခွင့်ပြုသည့် အဆင့်မြင့်ခွဲစိတ်နည်းပညာတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ edge-computing အခြေခံအဆောက်အအုံတစ်ခုအတွင်း၊ edge gateways များကို edge devices များအဖြစ် သတ်မှတ်သည်။
မော်ဂျူးများကို အသုံးပြုသည့် ဝေါဟာရအပေါ်မူတည်၍ edge servers သို့မဟုတ် edge gateways များအဖြစ် ကောင်းစွာရည်ညွှန်းနိုင်သည်။ ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် edge network တစ်ခုအားဖွင့်ရန် edge network အများအပြားကို install လုပ်ထားသော်လည်း (ဥပမာ၊ Verizon၊ ၎င်း၏ 5G ကွန်ရက်အတွက်) သီးသန့် edge network တစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ရည်ရွယ်သောအဖွဲ့အစည်းများသည်လည်း ဤဂီယာကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်ပါသည်။
ပုံမှန်ဖွဲ့စည်းပုံတစ်ခုတွင်၊ အသုံးပြုသူ၏ PC သို့မဟုတ် အခြား client အပလီကေးရှင်းတစ်ခုခုတွင် ဒေတာကို ဖန်တီးထားသည်။ ထို့နောက် ၎င်းကို အင်တာနက်၊ အင်ထရာနက်၊ LAN အစရှိသည့် ချန်နယ်များမှတစ်ဆင့် ဆာဗာသို့ လွှဲပြောင်းပြီး ဒေတာကို သိမ်းဆည်းပြီး စီမံဆောင်ရွက်သည့်နေရာ။ ဤသည်မှာ client-server တွက်ချက်ခြင်းအတွက် ကြိုးစားပြီး စစ်မှန်သောချဉ်းကပ်မှုတစ်ခု ဖြစ်နေဆဲဖြစ်သည်။
edge computing ၏နောက်ကွယ်ရှိ အယူအဆသည် ရိုးရှင်းသည်- ဒေတာစင်တာသို့ ဒေတာကို ပိုမိုနီးကပ်စွာ ရွှေ့မည့်အစား ဒေတာစင်တာကို ဒေတာနှင့် ပိုမိုနီးကပ်စွာ ရွှေ့ပြောင်းထားသည်။ ဒေတာစင်တာ၏ သိုလှောင်မှုနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းဆိုင်ရာ အရင်းအမြစ်များသည် ဒေတာအရင်းအမြစ်နှင့် ဖြစ်နိုင်သမျှ နီးကပ်စွာတည်ရှိသည် (ဖြစ်နိုင်ရင် တူညီသောဧရိယာတွင်)။
Edge ကွန်ပျူတာသည် အဘယ်ကြောင့် အရေးကြီးသနည်း။
ယနေ့ခေတ် ကွန်ပျူတာ အများစုသည် ဆေးရုံများ၊ စက်ရုံများ၊ နှင့် လက်လီစတိုးဆိုင်များကဲ့သို့ နေရာများတွင်၊ အထိခိုက်မခံသော အချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးပြီး တသမတ်တည်းနှင့် ဘေးကင်းစွာ လည်ပတ်လုပ်ဆောင်ရမည့် မစ်ရှင်အရေးပါသော စက်ပစ္စည်းများကို ပါဝါပေးပါသည်။
ဤတည်နေရာများသည် ကွန်ရက်ချိတ်ဆက်မှုမလိုအပ်သော latency နည်းသောဖြေရှင်းချက်လိုအပ်ပါသည်။ Edge သည် ကဏ္ဍအသီးသီးနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် ကုမ္ပဏီတစ်ခုအား ဖောက်သည်များနှင့် ထိတွေ့ဆက်ဆံမှုနှင့် စျေးကွက်ချဲ့ထွင်မှုမှ ထုတ်လုပ်ရေးနှင့် ရုံးခွဲလုပ်ငန်းများအထိ အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေနိုင်သည့် အလားအလာသည် ၎င်းကို အလွန်စိတ်ဝင်စားဖွယ်ဖြစ်စေသည်။ ဤအခြေအနေများတွင်၊ edge သည် တက်ကြွပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ မကြာခဏလုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံသစ်များကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။
စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ကမ္ဘာကို လက်တွေ့ကမ္ဘာသို့ ယူဆောင်လာရန် Edge ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဝဘ်ဒေတာနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အဆောက်အအုံများအတွင်းသို့ ယူဆောင်လာခြင်းဖြင့် လက်လီအတွေ့အကြုံများကို မြှင့်တင်ပါ။ ဝန်ထမ်းများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားနိုင်သည့် နည်းလမ်းများနှင့် စက်ရုပ်များက အလုပ်သမားများကို သင်ကြားပေးနိုင်သည့် အခြေအနေများကို ဖန်တီးခြင်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏ ဘေးကင်းမှုနှင့် သက်တောင့်သက်သာရှိမှုကို ဦးစားပေးသည့် အသိဉာဏ်ရှိသော ဆက်တင်များကို ဖန်တီးခြင်း။ Edge computing သည် လုပ်ငန်းများ၏ ယုံကြည်စိတ်ချရမှု၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ဒေတာလိုအပ်ချက်များကို ချက်ခြင်းဆိုက်ပေါ်ရှိ အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို လည်ပတ်လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည့် ဤကိစ္စရပ်အားလုံးနှင့် ဆင်တူသည်။ နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ ၎င်းသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာ ဆန်းသစ်တီထွင်နိုင်စေရန်၊ ကုန်ပစ္စည်းအသစ်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာ စတင်နိုင်စေရန်နှင့် ဝင်ငွေလမ်းကြောင်းအသစ်များကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။
Edge ကွန်ပျူတာနှင့် AI/ML
ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်ခြင်းအပေါ် အလေးပေးခြင်းဖြင့် edge computing သည် data-intensive intelligent applications များအောင်မြင်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကဲ့သို့သော ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကဲ့သို့သော AI/ML) လုပ်ဆောင်ချက်များသည် ဒေတာအရင်းအမြစ်နှင့် ပိုမိုနီးကပ်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး များပြားလှသော ဒေတာပမာဏကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော ဒေတာစင်တာသို့ ပို့ဆောင်ရန် လိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားပေးပါသည်။
ဤအက်ပ်များသည် လုပ်ငန်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များချရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည့် တန်ဖိုးမြင့်အချက်အလက်များရရှိရန် ဒေတာအချက်အများအပြားကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤဝန်ဆောင်မှုသည် ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု၊ ကာကွယ်ထိန်းသိမ်းမှု၊ လိမ်လည်မှုကာကွယ်မှု၊ ဆေးခန်းဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် ကုမ္ပဏီ၏ အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုများတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။
အဖွဲ့အစည်းများသည် ဆုံးဖြတ်ချက်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် AI/ML အနုမာနချဉ်းကပ်မှုများကို စစ်ထုတ်ရန်၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ အရည်အချင်းပြည့်မီရန်နှင့် ဒေတာအချက်များကို ပေါင်းစပ်ရန်အတွက် ဝင်လာသည့်ဒေတာအချက်တစ်ခုစီကို ဖြစ်ရပ်တစ်ခုအဖြစ် ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် ပိုမိုမြင့်မားသောအချက်အလက်များကို ရရှိစေမည်ဖြစ်သည်။
Data-intensive applications များကို အဆင့်များအဖြစ် ပိုင်းခြားနိုင်ပြီး တစ်ခုချင်းစီကို IT ပတ်ဝန်းကျင်ရှိ သီးခြားတည်နေရာတစ်ခုတွင် လုပ်ဆောင်သည်။ ဒေတာကို စုဆောင်း၊ ကြိုတင်စီမံပြီး လွှဲပြောင်းသည့်အခါတွင် အစွန်းထွက်နည်းပညာသည် ထိရောက်လာသည်။
ထို့နောက် အများသူငှာ သို့မဟုတ် ပုဂ္ဂလိက cloud ပတ်ဝန်းကျင်တွင် လုပ်ဆောင်လေ့ရှိသည့် အင်ဂျင်နီယာနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအဆင့်များကို ဖြတ်သန်းပြီးနောက် ဒေတာကို သိမ်းဆည်းခြင်း၊ ပြောင်းလဲပြီး စက်သင်ယူမှုပုံစံလေ့ကျင့်မှုအတွက် အသုံးပြုသည်။ ထို့နောက် ၎င်းသည် runtime inference step အတွက် အစွန်းသို့ ပြန်သွားသည်၊ ၎င်းသည် ၎င်းကို လုပ်ဆောင်ပေးပြီး စောင့်ကြည့်သည်။ စက်သင်ယူမှု မော်ဒယ်များ။
ဤများပြားလှသော ရည်မှန်းချက်များကို ပြည့်မီစေရန်နှင့် ဤထူးခြားသောအဆင့်များအကြား ချိတ်ဆက်ချိတ်ဆက်မှုကို ကမ်းလှမ်းရန်၊ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်၊ လိုက်လျောညီထွေရှိသော၊ ပျော့ပျောင်းသော အခြေခံအဆောက်အအုံနှင့် အက်ပ်လီကေးရှင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးပလပ်ဖောင်းတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။
ပတ်ဝန်းကျင်၏အစွန်းတွင် ဒေတာဖမ်းယူမှုနှင့် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်မှုဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို အကောင်းဆုံးပြင်ဆင်နိုင်စေရန် လိုက်လျောညီထွေရှိမှု၊ cloud ပတ်ဝန်းကျင်များရှိ အရင်းအမြစ်-များသော ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်များ နှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအသုံးပြုသူများနှင့် နီးစပ်သော စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ဖြစ်ရပ်များနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သော စီမံခန့်ခွဲမှုစနစ်များကို ပေါင်းစပ် cloud မှ ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ အများသူငှာနှင့် ပုဂ္ဂလိက တိမ်တိုက်များတစ်လျှောက် တသမတ်တည်း အတွေ့အကြုံကို ပေးဆောင်သည့် ချဉ်းကပ်မှု။
Edge ကွန်ပျူတာ တစ်သမတ်တည်းရှိသော အက်ပ်လီကေးရှင်းနှင့် လည်ပတ်မှုအတွေ့အကြုံကို ပေးဆောင်ရန် ရည်ရွယ်သည့် ပေါင်းစပ် cloud အယူအဆ၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
Edge Computing အသုံးပြုနည်းများ
Edge computing ကို အပျော်အပါးနှင့် လုပ်ငန်းအတွက်၊ အကြောင်းအရာပေးပို့မှုစနစ်များနှင့် စမတ်နည်းပညာမှသည် ဂိမ်းဆော့ခြင်း၊ 5G နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းခြင်းအထိ အသုံးပြုသည့် နည်းပညာအများအပြားတွင် အသုံးပြုပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် တေးဂီတနှင့် ဗီဒီယို ဝန်ဆောင်မှုများ ထုတ်လွှင့်ရာတွင် အချိန်ကြာမြင့်စွာ တုံ့ပြန်မှုကို လျှော့ချရန်နှင့် အသုံးပြုသူ၏ သွားလာမှုလိုအပ်ချက်များကို တုံ့ပြန်ရန်အတွက် ကွန်ရက်ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကို ပေးဆောင်ရန် မကြာခဏ ကက်ရှ်ဒေတာ။
Edge computing သည် ထုတ်လုပ်သူများအား ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ပိုမိုသေချာစွာ စစ်ဆေးနိုင်စေပါသည်။ Edge computing သည် လုပ်ငန်းများကို ထိရောက်မှု ရှိစေရန် စက်ပစ္စည်းများနှင့် ကုန်ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းများကို ဂရုတစိုက် စောင့်ကြည့်ရန် ခွင့်ပြုပြီး အချို့သော အခြေအနေများတွင် အမှားအယွင်းများ မဖြစ်ပွားမီ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး စက်ရပ်စရိတ်များကို လျှော့ချပေးသည်။
Edge computing ကို လူနာများအား ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ပြုစုစောင့်ရှောက်ရန်အတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အသုံးပြုလျက်ရှိပြီး ဆရာဝန်များအား ၎င်းတို့၏အချက်အလက်များကို ပြင်ပကုမ္ပဏီဒေတာဘေ့စ်သို့ တင်ပြစရာမလိုဘဲ ၎င်းတို့၏ကျန်းမာရေးကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ပေးဆောင်လျက်ရှိသည်။ ရေနံနှင့် သဘာဝဓာတ်ငွေ့ကော်ပိုရေးရှင်းများသည် ၎င်းတို့၏ပိုင်ဆိုင်မှုများကို စောင့်ကြည့်နိုင်ပြီး အခြားနေရာများတွင် ငွေကုန်ကြေးကျများသော အခက်အခဲများကို တားဆီးနိုင်သည်။
Edge ကွန်ပျူတာနည်းပညာများကို စမတ်အိမ်များ ဖန်တီးရာတွင်လည်း အသုံးပြုပါသည်။ အထူးသဖြင့် အသံအကူကိရိယာများ ပိုများလာကာ ဒက်ဂျစ်များသည် ကန့်သတ်ထားသောကွန်ရက်တစ်ခုတွင် ဒေတာများကို ချိတ်ဆက်ပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သည်။ Amazon Alexa နှင့် Google Assistant သည် သုံးစွဲသူများအတွက် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော ကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို သုံးစွဲခွင့်မရပါက သုံးစွဲသူများအတွက် အဖြေရှာဖွေရန် အချိန်ပိုကြာမည်ဖြစ်သည်။
edge computing ၏ နောက်ထပ်ပုံမှန်ဥပမာမှာ ချိတ်ဆက်ထားသော မော်တော်ကားများဖြစ်သည်။ ခရီးသည်များ၏ ရွေ့လျားမှုနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးပို့မှုကို ခြေရာခံရန် ဘတ်စ်ကားများနှင့် ရထားလမ်းများတွင် ကွန်ပျူတာများကို တပ်ဆင်ထားသည်။ ၎င်းတို့၏ယာဉ်များပေါ်တွင် နည်းပညာဖြင့်၊ ပို့ဆောင်ရေးယာဉ်မောင်းများသည် အထိရောက်ဆုံးလမ်းကြောင်းများကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ edge computing နည်းဗျူဟာကို အသုံးပြုသည့်အခါ၊ ယာဉ်တစ်စင်းစီသည် ကျန်ရေယာဉ်စုများကဲ့သို့ တူညီသော စံနှုန်းသတ်မှတ်ထားသော ပလပ်ဖောင်းပေါ်တွင် လည်ပတ်ပြီး ဝန်ဆောင်မှုယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေကာ ဘုတ်အဖွဲ့တစ်လျှောက် ဒေတာလုံခြုံရေးကို အာမခံပါသည်။
Edge computing ၏နောက်ထပ်ဥပမာတစ်ခုမှာ ချိတ်ဆက်မှုပြတ်တောက်နိုင်သည့်ပတ်ဝန်းကျင်တွင် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီဒေတာအများအပြားကို ကိုင်တွယ်ပေးသည့် autonomous car များဖြစ်သည်။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များမောင်းသူမဲ့မော်တော်ကားများကဲ့သို့၊ ဒေတာပမာဏများပြားမှုကြောင့် latency လျော့နည်းစေရန် ယာဉ်ပေါ်ရှိ အာရုံခံကိရိယာဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါ။ သို့သော် ၎င်းတို့သည် လေထဲတွင် ဆော့ဖ်ဝဲလ် အဆင့်မြှင့်တင်မှုများအတွက် ဗဟိုနေရာတွင် ချိတ်ဆက်နိုင်သည်။
Edge computing သည် လူကြိုက်များသောအင်တာနက်ဝန်ဆောင်မှုများကို ဆက်လက်ရရှိနိုင်စေရန်လည်း ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ Content Delivery Networks (CDNs) များသည် သုံးစွဲသူများ၏ တည်နေရာများအနီးတွင် ဒေတာဆာဗာများကို နေရာချပေးကာ အလုပ်များသော ဝဘ်ဆိုဒ်များကို လျင်မြန်စွာ တင်နိုင်စေရန်နှင့် လျှင်မြန်သော ဗီဒီယို တိုက်ရိုက်ကြည့်ရှုခြင်း ဝန်ဆောင်မှုများကို ဖွင့်ပေးပါသည်။
အက်ိဳးေက်းဇူးမ်ား
- Edge computing သည် ပိုမိုစျေးသက်သာပြီး၊ မြန်ဆန်ပြီး ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဝန်ဆောင်မှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ Edge computing သည် သုံးစွဲသူများအတွက် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ကိုက်ညီသော အတွေ့အကြုံကို ပေးပါသည်။ Edge သည် ကုမ္ပဏီများနှင့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများအတွက် အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ စောင့်ကြည့်မှုနှင့်အတူ latency နည်းပါးပြီး အလွန်ရရှိနိုင်သောအက်ပ်များကို ရည်ညွှန်းပါသည်။
- Edge ကွန်ပြူတာသည် ကွန်ရက်ကုန်ကျစရိတ်ကို သက်သာစေသည်၊ လှိုင်းဘန်းဝဒ်ကန့်သတ်ချက်များကို ရှောင်ရှားနိုင်သည်၊ ထုတ်လွှင့်ချိန်ကို တိုစေသည်၊ ဝန်ဆောင်မှု ချို့ယွင်းချက်များကို ဖယ်ရှားပေးပြီး အရေးကြီးသော ဒေတာလွှဲပြောင်းမှုအပေါ် သင့်အား ပိုမိုထိန်းချုပ်နိုင်စေပါသည်။ ဝန်ဆောင်ချိန်များကို လျှော့ချပြီး အွန်လိုင်းဝန်ဆောင်မှုများသည် သုံးစွဲသူများထံ ပိုမိုနီးကပ်စွာ သယ်ဆောင်လာကာ dynamic နှင့် static caching နှစ်မျိုးလုံးအတွက် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
- အနားသတ်တွင် ကွန်ပြူတာအသုံးပြုခြင်းသည် augmented reality နှင့် virtual reality ကဲ့သို့ ပိုမိုမြန်ဆန်သော တုံ့ပြန်မှုအချိန်မှ အကျိုးကျေးဇူးရရှိသည့် အပလီကေးရှင်းများကို အကျိုးပြုပါသည်။
- အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်စေမည့် ဆိုက်အတွင်း ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် စုစည်းမှုလုပ်ဆောင်နိုင်မှုစွမ်းရည်သည် edge computing ၏ နောက်ထပ်အားသာချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ထိုလုပ်ဆောင်မှုစွမ်းအားအားလုံးကို ပြည်တွင်းတွင် ထားရှိခြင်းဖြင့်၊ edge computing သည် အရေးကြီးသောဒေတာများကို ဖော်ထုတ်နိုင်ခြေကို လျော့နည်းစေပြီး လုပ်ငန်းများကို လုံခြုံရေးစံနှုန်းများကို ပြဋ္ဌာန်းရန်နှင့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကို လိုက်နာရန် ခွင့်ပြုပေးပါသည်။
- edge computing နှင့်ဆက်စပ်သော ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် ကုန်ကျစရိတ်သက်သာမှုသည် လုပ်ငန်းဖောက်သည်များကို အကျိုးပြုသည်။ core site သည် မည်သည့်အကြောင်းကြောင့်မဆို ကျသွားသော်လည်း၊ core site သည် မည်သည့်အကြောင်းကြောင့်မဆို ကျဆင်းသွားသည့်တိုင် စီမံဆောင်ရွက်မှုပါဝါကို local ကိုထိန်းထားခြင်းဖြင့် ဒေသဆိုင်ရာဆိုက်များသည် core site တစ်ခု၏ သီးခြားလည်ပတ်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ တွက်ချက်မှုလုပ်ဆောင်နိုင်မှုစွမ်းရည်ကို ၎င်း၏ရင်းမြစ်နှင့်ပိုမိုနီးကပ်စွာထားရှိခြင်းဖြင့်၊ core နှင့် ဒေသဆိုင်ရာဆိုက်များအကြားဒေတာပို့ဆောင်ရန်အတွက် bandwidth အတွက်ပေးချေမှုကုန်ကျစရိတ်သည် သိသိသာသာလျော့ကျသွားပါသည်။
- အနားသတ်ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုသည် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများနှင့် အက်ပ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု တူညီမှုကို အထောက်အကူဖြစ်စေနိုင်သည်။ ဒေတာစင်တာနှင့် ဆန့်ကျင်ဘက်အနေဖြင့်၊ ၎င်းသည် ဟာ့ဒ်ဝဲနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ပတ်ဝန်းကျင်၏ ကျယ်ပြန့်ကွဲပြားမှုကို ဖြည့်ဆည်းပေးရန်အတွက် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ပေးဆောင်သင့်သည်။ ပွင့်လင်းသောဂေဟစနစ်တွင်၊ ကောင်းမွန်သောအနားသတ်ချဉ်းကပ်မှုသည် ပေးသွင်းသူအများအပြားမှ ထုတ်ကုန်များကို အတူတကွလုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။
အားနည်းချက်များ
- Edge computing သည် network တစ်ခုလုံး၏ တိုက်ခိုက်ရေးမျက်နှာပြင်ကို ချဲ့ထွင်သည်။ ဆိုက်ဘာတိုက်ခိုက်မှုများသည် တိုက်ခိုက်သူတစ်ဦးအား အန္တရာယ်ရှိသောဆော့ဖ်ဝဲလ်များထိုးသွင်းကာ ကွန်ရက်ကိုကူးစက်နိုင်စေမည့် အနားသတ်ကိရိယာများကို ဝင်ပေါက်တစ်ခုအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည်။
- ကံမကောင်းစွာပဲ၊ ဖြန့်ဝေသည့်အကြောင်းအရာတွင် ထိရောက်သောလုံခြုံရေးကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းအများစုသည် လုံခြုံရေးအဖွဲ့နှင့် ဗဟိုဆာဗာ၏ တိုက်ရိုက်လိုင်းပြင်ပတွင် ဖြစ်ပေါ်သည်။ ကော်ပိုရေးရှင်းသည် စက်ပစ္စည်းအသစ်တစ်ခုကို ပေါင်းထည့်သောအခါ၊ တိုက်ခိုက်မှုမျက်နှာပြင်သည်လည်း ကျယ်ပြန့်လာသည်။
- edge computing ကုန်ကျစရိတ်သည် အခြားသော အဓိကပြဿနာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကော်ပိုရေးရှင်းတစ်ခုသည် ဒေသတွင်းအစွန်းအဖျားပါတနာနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းမရှိပါက အခြေခံအဆောက်အအုံကို တည်ဆောက်ခြင်းသည် စျေးကြီးပြီး ရှုပ်ထွေးပါသည်။ အဖွဲ့သည် စက်ပစ္စည်းအများအပြားကို နေရာအမျိုးမျိုးတွင် ကောင်းမွန်စွာအလုပ်လုပ်နိုင်ရန် ထိန်းသိမ်းထားရမည်ဖြစ်သောကြောင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေးစရိတ်များသည် မကြာခဏစျေးကြီးပါသည်။
စိန်ခေါ်မှုများ
- တူညီသောစွမ်းရည်ကို core ဒေတာစင်တာတစ်ခုသို့ ပေါင်းထည့်ခြင်းထက် edge server များကို သေးငယ်သောဆိုက်များစွာသို့ အတိုင်းအတာအထိ ချဲ့ထွင်ရန် ပို၍ခက်ခဲနိုင်သည်။ Physical Sites များသည် လုပ်ငန်းအသေးစားများအတွက် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်စေနိုင်သည့် အပိုပစ္စည်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
- Edge ကွန်ပြူတာ တပ်ဆင်မှုများကို ပုံမှန်အားဖြင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ဗဟုသုတ အနည်းငယ် သို့မဟုတ် မရှိသော အလှမ်းဝေးသော နေရာများတွင် တည်ရှိပါသည်။ ဆိုက်တွင် တစ်ခုခု မှားယွင်းနေပါက၊ နည်းပညာမဟုတ်သော ဒေသခံ အလုပ်သမားများက လျင်မြန်စွာ ပြင်ဆင်နိုင်ပြီး ကျွမ်းကျင်သော အဖွဲ့ငယ်များက ဗဟိုမှ ထိန်းချုပ်နိုင်သော အခြေခံအဆောက်အအုံတစ်ခု လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။
- စီမံခန့်ခွဲမှုကို ဖြေလျှော့ပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်သော ပြဿနာဖြေရှင်းခြင်းကို ဖွင့်ရန်အတွက်၊ ဆိုက်စီမံခန့်ခွဲမှုလုပ်ငန်းစဉ်များသည် edge computing sites များအားလုံးတွင် အလွန်အမင်း ထပ်တလဲလဲ လုပ်ဆောင်နိုင်ရပါမည်။ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို နေရာတစ်ခုစီတွင် ကွဲပြားစွာ အသုံးပြုသောအခါတွင် ပြဿနာများ ဖြစ်ပေါ်လာသည်။
- ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာလုံခြုံရေးအရ Edge တည်နေရာများသည် core sites များထက် မကြာခဏ လုံခြုံမှုနည်းပါးပါသည်။ အနားသတ်ချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုသည် မလိုလားအပ်သော သို့မဟုတ် မရည်ရွယ်သော ဖြစ်ရပ်များ ဖြစ်နိုင်ခြေကို ထည့်သွင်းတွက်ချက်ရပါမည်။
ကောက်ချက်
Internet of Things နှင့် edge computing တို့သည် နို့စို့အရွယ်တွင် ရှိနေဆဲဖြစ်သောကြောင့် ၎င်းတို့၏ အပြည့်အဝ အလားအလာသည် အလှမ်းဝေးနေသေးသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် ၎င်းတို့သည် စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်ပြောင်းလဲမှုကို အရှိန်အဟုန်မြှင့်ဆောင်ရွက်လျက်ရှိပြီး ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လူတို့၏နေ့စဉ်ဘဝများကို ပြောင်းလဲစေသည်။
2025 တွင်၊ data processing ၏ 75% သည် ပုံမှန် data center သို့မဟုတ် cloud ၏ အပြင်ဘက်တွင် ပြုလုပ်လိမ့်မည်ဟု ကျွမ်းကျင်သူများက မျှော်လင့်ထားသည်။ လုပ်ငန်းဖြစ်နိုင်ခြေအသစ်များကို ရှာဖွေတွေ့ရှိရန်၊ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် တသမတ်တည်းရှိသော စားသုံးသူအတွေ့အကြုံများကို ပေးဆောင်ရန် edge computing ဖြင့် စတင်လိုက်ပါ။
တစ်ဦးစာပြန်ရန် Leave