Innholdsfortegnelse[Gjemme seg][Forestilling]
En ny æra innen databehandling har så vidt startet, en som vil gi sterke nye datamaskiner og til slutt gi mulighet for større behandling ved eller nær kilden til dataene våre.
Alternative metoder for behandling har blitt mer utbredt etter hvert som vi kommer nærmere de fysiske begrensningene for ytterligere miniatyrisering av datasystemer og dataoverføringshastigheter.
Mange av utfordringene verden står overfor i dag er vanskelige å takle på grunn av den enorme mengden data og kompleksiteten som er involvert, men konvensjonell databehandling er lineær av natur.
Eksempler på situasjoner som flytter grensene for konvensjonell databehandling inkluderer komplisert kryptering, simuleringer av intrikate systemer og datasettsøk. Kvanteberegning kommer inn i bildet på dette tidspunktet når noen av disse begrensningene begynner å påvirke klientens digitale opplevelser og reaksjonstider.
Kvantedatabehandling løser problemer ved å gjøre mange beregninger samtidig, noe som eksponentielt øker prosesseringskapasiteten, i motsetning til å bruke en lineær metode.
Mer enn kvantedatamaskiner i seg selv, produserer kvantealgoritmer multiplikatoreffekten, som drastisk reduserer kompleksiteten til mange mye brukte algoritmer og gjør dem ekstremt effektive.
Bedrifter må sørge for at databasert innsikt gjøres tilgjengelig raskt og lett tilgjengelig i tillegg til denne forbedrede prosesseringsevnen.
Derfor er det nødvendig å håndtere problemet med å overføre enorme mengder data gjennom datanettverk i tillegg til å behandle data raskere. Ved å aktivere dataanalyse nærmere kilden, redder edge computing dagen i denne situasjonen.
Dette øker hastigheten på tilførselen av beregninger og innsikt mens du bruker mindre nettverkskapasitet.
I denne artikkelen skal vi undersøke i dybden aspektene ved quantum vs edge computing, hvordan de skiller seg fra hverandre og mye mer.
Så, hva er Edge computing?
Teknologien utvikler seg alltid som et resultat av det konstante behovet for å håndtere nye kompleksiteter og problemer. De gamle datamaskinene kan håndtere store mengder data og gi svar på vanskelighetene bedrifter møter i disse dager.
Edge computing utvikles for å håndtere det enorme volumet av data og finne passende løsninger.
En distribuert databehandlingsmetode kalt "edge computing" brukes for beregning samtidig som datalagring i nærheten av datakilder beholdes. På grunn av det enorme volumet av data og intrikate problemer involvert, kan tradisjonelle datamaskiner ikke håndtere situasjonen. Edge computing opprettes som et resultat.
Firmaets hovedmål er økt prosessorkraft, siden det garanterer raskere tilgjengelighet og responstider. Edge computing tilbyr i mellomtiden begge disse.
I tillegg var det et problem med å sende viktige data via datanettverk, men edge computing løser det ved å holde dataanalyse nær kilden.
Edge computing, på sitt mest grunnleggende, setter prosessering og datalagring nærmere enhetene som samler inn data, i stedet for å være avhengig av et sentralt nettsted som kan være tusenvis av miles unna.
I tillegg har edge computing fordelen av raskere reaksjonstider og båndbreddebesparelser. IoT er den generelle betegnelsen for edge computing, men det er en vanlig misoppfatning at de to er utskiftbare.
I tillegg var utviklingen av skyteknologi på 1990-tallet edge computing. I tillegg skiller det seg betydelig fra kvanteberegning.
Fordeler
- Rask databehandling, analyse og reaksjonstider levert av avansert databehandlingsteknologi muliggjør sanntidstjenester. Rask tilbakemelding er avgjørende i automatisert kjøring, intelligent produksjon, videoovervåking og andre applikasjoner for posisjonsbevissthet, og det er grunnen til at det tilbyr forbrukere et utvalg av raske responstjenester. For eksempel er datasynsapplikasjoner i sanntid muliggjort av edge computing.
- Databehandling på enheten reduserer mengden data som sendes over nettverket, reduserer kostnadene for overføring og etterspørselen etter nettverkets kapasitet, reduserer energien som brukes av lokalt utstyr og øker databehandlingseffektiviteten.
- Applikasjoner som drar nytte av en raskere responstid, for eksempel utvidet virkelighet og virtuell virkelighet, drar nytte av databehandling på kanten.
- Bruken av avansert databehandlingsteknologi kan øke stabiliteten, stabiliteten og tilgjengeligheten til tjenester. I virksomhetskritiske applikasjoner der nettverksfrakoblinger kan ha katastrofale følger, er sterk pålitelighet av koblede systemer på enheten avgjørende (f.eks. medisinsk overvåking eller transportsystemer).
- Edge computing kan redusere nettverksutgifter, omgå båndbreddebegrensninger, øke hastigheten på dataoverføring, stoppe tjenesteavbrudd og gi deg mer kontroll over flyten av kritiske data. Både dynamisk og statisk caching er mulig på grunn av reduserte lastetider og større nærhet til netttjenester til brukerne.
- Tjenestene som bruker edge computing er mer pålitelige, raskere og rimeligere. Kunder drar nytte av en raskere og mer pålitelig opplevelse takket være edge computing. Edge refererer til lav latens, svært tilgjengelige apper med sanntidstjenesteleverandører og firmaovervåking.
Ulemper
- Et betydelig problem med edge computing er kostnadene. Uten en lokal kantpartner er det dyrt og vanskelig å bygge infrastrukturen. Mannskapet må holde flere dingser i topp stand på flere steder, noe som resulterer i hyppige høye vedlikeholdskostnader.
- Hele angrepsoverflaten til et nettverk økes via edge computing. Edge-enheter kan være et inngangspunkt for nettangrep, og gir en angriper muligheten til å introdusere skadelig programvare og infisere nettverket.
- Dessverre er det vanskelig å skape sterk sikkerhet i et distribuert miljø. Størstedelen av databehandlingen skjer borte fra sikkerhetsteamets og sentralserverens direkte siktlinje. Angrepsoverflaten vokser etter hvert som selskapet kjøper nye maskiner.
Hva er Quantum Computing?
Mange kompleksiteter og større datamengder kan ikke håndteres effektivt av tradisjonelle datamaskiner på grunn av deres lineære design. Quantum computing utvikles for å kunne håndtere kompleksitet og en enorm mengde data.
Kvantedatabehandling, i motsetning til tradisjonelle datamaskiner, kan gjøre mange beregninger samtidig mens kompleksiteten tas i betraktning. Resultatene er mer effektive som et resultat.
Bruke integrerte kvantetilstandsfunksjoner som superposisjon, interferens og forviklinger for beregning er kvanteberegning en annen form for beregning.
Bruken av kvantedatamaskiner er faktisk nødvendig for å gjøre en beregning. Men selv om den ble designet for å erstatte tradisjonelle datamaskiner, kan den kanskje ikke gjøre det.
Imidlertid er kvantedatamaskiner langt raskere enn konvensjonelle datamaskiner når det gjelder å faktorisere heltall. Praktisk sett kan det hende at den ikke fungerer like bra som tradisjonelle datamaskiner, men den kan kanskje fullføre noen beregninger langt raskere.
I tillegg, fordi kvantedatamaskiner opprettholder Church-Turing-oppgaven, ville de gjøre hver beregning på samme måte som en konvensjonell datamaskin og omvendt.
Imidlertid er en kvantedatamaskin mindre tidskompleks enn en konvensjonell datamaskin. Faktisk har en kvantedatamaskin funksjoner som er identiske med en konvensjonell datamaskin.
Quantum computing ble utviklet på 1980-tallet og er ikke en utvikling av noen eksisterende teknologi. Dessuten skiller den seg sterkt fra edge computing.
Fordeler
- Selv en superdatamaskin synes det er mer utfordrende å løse problemer som blir stadig mer kompliserte. En klassisk datamaskin feiler vanligvis på grunn av et høyt kompleksitetsnivå og mange gjensidig avhengige faktorer. Imidlertid kan kvantedatamaskiner ta hensyn til alle disse faktorene og kompleksiteten for å komme frem til en løsning på grunn av ideene om superposisjon og sammenfiltring.
- For datasimulering av data er kvantedatamaskiner de mest effektive. Det er utviklet en rekke algoritmer som kan simulere et bredt spekter av fenomener, inkludert værvarsling, kjemisk modellering, etc.
- Google bruker kvantedatabehandling for å forbedre søkeresultatene. Disse maskinene lar nå Google-søk fullføres raskere. Kvantedatabehandling kan levere de mest relevante resultatene.
- Disse datamaskinene er i stand til å behandle beregninger betydelig raskere enn vanlige datamaskiner. Superdatamaskiner kan ikke matche datakapasiteten til kvantedatamaskiner. De kan behandle data tusen ganger raskere enn vanlige superdatamaskiner. Kvantedatamaskiner kan gjøre noen beregninger i løpet av sekunder som vil ta en konvensjonell datamaskin 1000 år å fullføre.
- Radarmissilutvikling bruker også kvanteberegning. Bruk av denne teknologien vil øke nøyaktigheten til radarvåpen.
Ulemper
- På grunn av hvor grundig disse datamaskinene tolker informasjon, kreves en temperatur på -460 grader F. Det er utrolig utfordrende å holde kosmos på den laveste temperaturen, som er nå.
- Det krever opprettelse av en annen algoritme for hver type databehandling. Spesialiserte algoritmer kreves for at kvantedatamaskiner skal fungere i deres miljø; de kan ikke fungere som konvensjonelle datamaskiner kan.
- De er ikke tilgjengelige for publikum på grunn av deres høye priser. Fordi disse datamaskinene fortsatt er i utviklingsstadiet, er feilraten også ganske høy.
Store forskjeller mellom Edge og Quantum Computing
Edge computing utfører operasjoner nær eller ved datakilden. Dette er forskjellig fra dagens standard siden mye av databehandlingen vår nå foregår på skyen, med prosesseringsarbeidet som håndteres av spredte datasentre.
Våre nåværende cloud computing-innstillinger står overfor et hinder på grunn av muligheten for forsinkelse, noen ganger referert til som forsinkelse. Mer behandling kan bli utført lokalt i nær fremtid; for eksempel kan en bils datasynssystem analysere og identifisere bilder med en gang i stedet for å overføre dem til skyen for validering.
Edge computing vil utfylle, ikke erstatte, evnene til skyen og krever spesialisert utstyr og prosessorer.
På den annen side kan ikke en konvensjonell datamaskin, som bare kan behandle data i 1s eller 0s, håndtere problemer som er for komplekse beregningsmessig.
Kvantedatamaskiner kan imidlertid. Disse 1 og 0 bytene kan eksistere i to tilstander (qubits) samtidig i kvanteverdenen, noe som muliggjør parallell beregning. Derfor, hvis du konstruerer to qubits, kan de samtidig inneholde tallene 00, 01, 10 og 11.
Kvantedatamaskiner er kraftigere enn noe som er laget til dags dato fordi de trenger unike algoritmer som er i stand til å utføre nye oppgaver. I flere tiår har forskere studert kvantedatamaskiner. Den vanskelige delen har vært å demonstrere at en kvantedatamaskin virkelig gjør kvanteberegninger.
Grunnen til dette er at i et kvantesystem, endrer handlingen med å oppfatte informasjon mens den er i transitt naturen til disse dataene.
På grunn av den lineære strukturen til konvensjonelle datamaskiner, har en annen behandlingsstrategi blitt laget. På grunn av den store datamengden og kompleksiteten til problemene, har tradisjonelle datamaskiner en vanskelig tid å håndtere dem, noe som fører til at forbrukere får trege svar.
For å forbedre reaksjonstiden og spare båndbredde, brukes kantberegning og kvanteberegning. Deres forskjeller fra hverandre er imidlertid betydelige.
- I motsetning til kvanteberegning, som startet i 1980, kan kantdatabehandling dateres tilbake til 1990-tallet.
- Databehandling på kanten gjøres ved hjelp av en distribuert databehandlingsmetode. De integrerte egenskapene til kvantetilstander, som superposisjon, interferens og sammenfiltring, brukes i kvanteberegning for å utføre beregninger.
- I motsetning til kvantedatabehandling, som ikke er en slags databehandling i seg selv, er edge computing en utvikling av cloud computing.
- Edge computing prioriterer datadrevet innsikt, raske svar og en positiv brukeropplevelse. Quantum computing, derimot, konsentrerer seg om dataanalyse og å komme opp med de beste løsningene.
- Mens kvantedatabehandling brukes i domener som beregningskjemi og forskning, brukes edge computing i IoT og Industrial IoT.
konklusjonen
En alternativ behandlingsstrategi har blitt utviklet på grunn av den ganske åpenbare lineære strukturen til konvensjonelle datamaskiner.
Både kompleksiteten og volumet av data vokser, noe som gjør det mer utfordrende for konvensjonelle datamaskiner å håndtere, noe som fører til en langsom responstid og en dårlig brukeropplevelse.
Edge computing og quantum computing blir deretter brukt for raskere reaksjonstider og båndbreddebesparelser. Men de skiller seg veldig fra hverandre på viktige måter.
En metode for distribuert databehandling kalt edge computing holder prosessering og datalagring nær datakildene. Det antas å ha blitt utviklet for å forbedre reaksjonstider og spare båndbredde.
Begrepene "IoT" og "edge" brukes ofte om hverandre. På den annen side er IoT i edge computing et abstrakt konsept.
En slags beregning kjent som kvanteberegning gjør bruk av superposisjons-, interferens- og sammenfiltringsegenskapene til kvantetilstander.
Mens du utvikler for raskere beregning, kan kvanteberegning kanskje ikke løse alle vanskeligheter. Imidlertid ville det gjøre heltallsfaktorisering raskere enn tradisjonelle datamaskiner. Imidlertid var den i stand til langt mer enn konvensjonelle datamaskiner.
Legg igjen en kommentar