Właśnie zaczyna się nowa era informatyki, która zapewni mocne nowe komputery i ostatecznie pozwoli na większe przetwarzanie w źródle naszych danych lub w jego pobliżu.
W miarę zbliżania się do fizycznych ograniczeń dalszej miniaturyzacji systemów komputerowych i prędkości transmisji danych, coraz bardziej rozpowszechniły się alternatywne metody przetwarzania.
Wiele wyzwań, przed którymi stoi dziś świat, jest trudnych do rozwiązania ze względu na ogromną ilość danych i złożoność, z jakimi wiąże się to, jednak konwencjonalne przetwarzanie jest z natury liniowe.
Przykłady sytuacji, które przesuwają granice konwencjonalnego przetwarzania, obejmują skomplikowane szyfrowanie, symulacje skomplikowanych systemów i przeszukiwanie zbiorów danych. Obliczenia kwantowe pojawia się w tym momencie, w którym niektóre z tych ograniczeń zaczynają wpływać na cyfrowe doświadczenia klientów i czasy reakcji.
Obliczenia kwantowe rozwiązują problemy, wykonując jednocześnie wiele obliczeń, co wykładniczo zwiększa wydajność przetwarzania, w przeciwieństwie do metody liniowej.
Bardziej niż same komputery kwantowe, algorytmy kwantowe wytwarzają efekt mnożnikowy, który drastycznie zmniejsza złożoność wielu powszechnie stosowanych algorytmów i czyni je niezwykle wydajnymi.
Firmy muszą upewnić się, że spostrzeżenia oparte na komputerach są szybko i łatwo dostępne w uzupełnieniu do zwiększonych możliwości przetwarzania.
Dlatego konieczne jest nie tylko szybsze przetwarzanie danych, ale także zarządzanie kwestią przesyłania ogromnych ilości danych przez sieci komputerowe. Umożliwiając analizę danych bliżej źródła, przetwarzanie brzegowe ratuje sytuację w tej sytuacji.
Przyspiesza to dostarczanie obliczeń i spostrzeżeń przy mniejszym zużyciu sieci.
W tym artykule dogłębnie przeanalizujemy aspekty obliczeń kwantowych i brzegowych, ich różnice między sobą i wiele więcej.
Czym więc jest przetwarzanie brzegowe?
Technologia stale się rozwija w wyniku ciągłej potrzeby radzenia sobie z nowymi zawiłościami i problemami. Stare komputery radzą sobie z ogromną ilością danych i dają odpowiedzi na trudności, na jakie napotykają obecnie korporacje.
Przetwarzanie brzegowe jest opracowywane w celu obsługi ogromnej ilości danych i odpowiedniego znalezienia rozwiązań.
Rozproszone podejście obliczeniowe zwane „przetwarzaniem brzegowym” jest wykorzystywane do obliczeń przy zachowaniu przechowywania danych w pobliżu źródeł danych. Z powodu ogromnej ilości danych i skomplikowanych problemów, tradycyjne komputery nie są w stanie poradzić sobie z tą sytuacją. W rezultacie powstaje Edge Computing.
Najważniejszym celem firmy jest zwiększenie mocy obliczeniowej, ponieważ gwarantuje ona szybszą dostępność i czas reakcji. Tymczasem przetwarzanie brzegowe oferuje oba te rozwiązania.
Ponadto wystąpił problem z przesyłaniem ważnych danych przez sieci komputerowe, ale przetwarzanie brzegowe rozwiązuje go, utrzymując analizę danych blisko źródła.
Przetwarzanie brzegowe, w swojej najbardziej podstawowej wersji, umieszcza przetwarzanie i przechowywanie danych bliżej urządzeń, które zbierają dane, zamiast polegać na centralnej lokalizacji, która może być oddalona o tysiące kilometrów.
Ponadto przetwarzanie brzegowe ma tę zaletę, że skraca czas reakcji i oszczędza przepustowość. IoT jest ogólnym terminem określającym przetwarzanie brzegowe, jednak istnieje powszechne błędne przekonanie, że są one wymienne.
Dodatkowo rozwój technologii chmury w latach 1990. to przetwarzanie brzegowe. Dodatkowo znacznie różni się od obliczeń kwantowych.
Zalety
- Szybkie przetwarzanie danych, analiza i czasy reakcji zapewniane przez technologie przetwarzania brzegowego umożliwiają usługi w czasie rzeczywistym. Szybka informacja zwrotna jest niezbędna w zautomatyzowanej jeździe, inteligentnej produkcji, monitoringu wideo i innych zastosowaniach związanych ze świadomością lokalizacji, dlatego oferuje konsumentom wybór usług szybkiego reagowania. Na przykład aplikacje do przetwarzania obrazu w czasie rzeczywistym są możliwe dzięki przetwarzaniu brzegowemu.
- Przetwarzanie na urządzeniu zmniejsza ilość danych przesyłanych przez sieć, obniża koszt transmisji i zmniejsza zapotrzebowanie na przepustowość sieci, zmniejsza zużycie energii przez lokalny sprzęt i zwiększa wydajność obliczeniową.
- Aplikacje korzystające z szybszego czasu reakcji, takie jak rzeczywistość rozszerzona i rzeczywistość wirtualna, korzystają z komputerów na brzegu sieci.
- Zastosowanie technologii przetwarzania brzegowego może zwiększyć stabilność, solidność i dostępność usług. W zastosowaniach o znaczeniu krytycznym, w których odłączenie sieci może mieć katastrofalne skutki, silna niezawodność połączonych systemów na urządzeniu ma kluczowe znaczenie (np. systemy monitorowania medycznego lub transportu).
- Przetwarzanie brzegowe może zmniejszyć wydatki na sieć, ominąć ograniczenia przepustowości, przyspieszyć transmisję danych, zatrzymać awarie usług i zapewnić większą kontrolę nad przepływem krytycznych danych. Możliwe jest zarówno dynamiczne, jak i statyczne buforowanie dzięki skróconym czasom ładowania i większej bliskości usług online do użytkowników.
- Usługi wykorzystujące przetwarzanie brzegowe są bardziej godne zaufania, szybsze i tańsze. Klienci korzystają z szybszego i bardziej niezawodnego doświadczenia dzięki przetwarzaniu brzegowemu. Edge odnosi się do aplikacji o niskim opóźnieniu i wysokiej dostępności z dostawcami usług w czasie rzeczywistym i monitorowaniem firmy.
Niedogodności
- Istotnym problemem związanym z przetwarzaniem brzegowym jest jego koszt. Bez lokalnego partnera brzegowego budowa infrastruktury jest kosztowna i trudna. Załoga musi utrzymywać kilka gadżetów w doskonałym stanie w wielu lokalizacjach, co skutkuje częstymi wysokimi kosztami utrzymania.
- Cała powierzchnia ataku w sieci jest zwiększona dzięki przetwarzaniu brzegowemu. Urządzenia brzegowe mogą stanowić punkt wejścia dla cyberataków, dając atakującemu szansę na wprowadzenie złośliwego oprogramowania i zainfekowanie sieci.
- Niestety tworzenie silnych zabezpieczeń w środowisku rozproszonym jest trudne. Większość przetwarzania danych odbywa się poza bezpośrednim zasięgiem wzroku zespołu ds. bezpieczeństwa i serwera centralnego. Powierzchnia ataku rośnie, gdy firma kupuje nowe maszyny.
Czym są obliczenia kwantowe?
Tradycyjne komputery nie mogą skutecznie obsłużyć wielu zawiłości i większych ilości danych ze względu na ich liniową konstrukcję. Obliczenia kwantowe są opracowywane, aby móc obsługiwać złożoność i ogromną ilość danych.
Obliczenia kwantowe, w przeciwieństwie do tradycyjnych komputerów, mogą wykonywać wiele obliczeń jednocześnie, biorąc pod uwagę złożoność. W rezultacie wyniki są bardziej efektywne.
Korzystanie ze zintegrowanych funkcji stanu kwantowego, takich jak superpozycja, interferencja i uwikłanie jeśli chodzi o obliczenia, obliczenia kwantowe to inny rodzaj obliczeń.
Użycie komputerów kwantowych jest w rzeczywistości niezbędne do wykonania obliczeń. Jednak nawet jeśli został zaprojektowany, aby zastąpić tradycyjne komputery, może nie być w stanie.
Jednak komputery kwantowe są znacznie szybsze niż konwencjonalne komputery w faktoryzacji liczb całkowitych. Praktycznie rzecz biorąc, może nie działać tak dobrze, jak tradycyjne komputery, ale może być w stanie wykonać niektóre obliczenia znacznie szybciej.
Dodatkowo, ponieważ komputery kwantowe podtrzymują tezę Churcha-Turinga, wykonywałyby wszystkie obliczenia w taki sam sposób, jak konwencjonalny komputer i na odwrót.
Jednak komputer kwantowy jest mniej złożony czasowo niż komputer konwencjonalny. W rzeczywistości komputer kwantowy zapewnia funkcje identyczne z funkcjami zwykłego komputera.
Obliczenia kwantowe zostały opracowane w latach 1980. i nie są rozwinięciem żadnej istniejącej technologii. Ponadto różni się znacznie od przetwarzania brzegowego.
Zalety
- Nawet superkomputer uważa, że rozwiązywanie coraz bardziej skomplikowanych problemów jest trudniejsze. Klasyczny komputer zazwyczaj zawodzi ze względu na wysoki poziom złożoności i liczne współzależne czynniki. Jednak komputery kwantowe mogą brać pod uwagę wszystkie te czynniki i złożoność, aby znaleźć rozwiązanie ze względu na idee superpozycji i splątania.
- Do symulacji danych obliczeniowych najskuteczniejsze są komputery kwantowe. Opracowano liczne algorytmy, które mogą symulować szeroki zakres zjawisk, w tym prognozowanie pogody, modelowanie chemiczne itp.
- Google wykorzystuje obliczenia kwantowe do ulepszania wyników wyszukiwania. Te maszyny umożliwiają teraz szybsze zakończenie wyszukiwania w Google. Obliczenia kwantowe mogą dostarczyć najbardziej trafnych wyników.
- Te komputery są w stanie przetwarzać obliczenia znacznie szybciej niż zwykłe komputery. Superkomputery nie mogą dorównać mocy obliczeniowej komputerów kwantowych. Mogą przetwarzać dane tysiąc razy szybciej niż zwykłe superkomputery. Komputery kwantowe mogą wykonać pewne obliczenia w ciągu kilku sekund, których wykonanie zajęłoby konwencjonalnym komputerom 1000 lat.
- Rozwój rakiet radarowych wykorzystuje również obliczenia kwantowe. Korzystanie z tej technologii zwiększy celność broni radarowej.
Niedogodności
- Ze względu na to, jak dokładnie te komputery interpretują informacje, wymagana jest temperatura -460 stopni F. Utrzymanie kosmosu w najniższej temperaturze, która jest teraz, jest niezwykle trudne.
- Wymaga stworzenia innego algorytmu dla każdego typu obliczeń. Do działania komputerów kwantowych w ich środowisku wymagane są wyspecjalizowane algorytmy; nie mogą działać tak, jak konwencjonalne komputery.
- Nie są dostępne dla publiczności ze względu na wysokie ceny. Ponieważ komputery te są wciąż w fazie rozwoju, ich wskaźniki błędów są również dość wysokie.
Główne różnice między obliczeniami brzegowymi i kwantowymi
Przetwarzanie brzegowe wykonuje operacje w pobliżu lub w źródle danych. Różni się to od obecnego standardu, ponieważ większość naszych obliczeń odbywa się teraz w chmurze, a przetwarzanie jest obsługiwane przez rozproszone centra danych.
Nasze obecne ustawienia przetwarzania w chmurze napotykają na przeszkodę ze względu na możliwość opóźnienia, czasami określanego jako opóźnienie. Więcej przetwarzania może być wykonywane lokalnie w najbliższej przyszłości; na przykład komputerowy system wizyjny samochodu mógłby od razu analizować i identyfikować zdjęcia, zamiast przesyłać je do chmury w celu weryfikacji.
Przetwarzanie brzegowe uzupełni, a nie zastąpi możliwości chmury i wymaga specjalistycznego sprzętu i procesorów.
Z drugiej strony, konwencjonalny komputer, który może przetwarzać dane tylko z jedynkami lub zerami, nie jest w stanie poradzić sobie ze zbyt skomplikowanymi obliczeniowo problemami.
Jednak komputery kwantowe mogą. Te 1 i 0 bajty mogą istnieć w dwóch stanach (kubitach) jednocześnie w świecie kwantowym, umożliwiając równoległe obliczenia. Dlatego jeśli skonstruujesz dwa kubity, mogą one jednocześnie zawierać liczby 00, 01, 10 i 11.
Komputery kwantowe są potężniejsze niż wszystko, co do tej pory stworzono, ponieważ potrzebują unikalnych algorytmów zdolnych do wykonywania nowatorskich zadań. Od dziesięcioleci naukowcy badają komputery kwantowe. Trudną częścią było wykazanie, że komputer kwantowy naprawdę wykonuje obliczenia kwantowe.
Powodem tego jest to, że w systemie kwantowym czynność postrzegania informacji podczas jej przesyłania zmienia naturę tych danych.
Ze względu na liniową strukturę konwencjonalnych komputerów stworzono inną strategię przetwarzania. Ze względu na dużą ilość danych i złożoność problemów, tradycyjne komputery mają trudności z ich obsługą, co powoduje, że konsumenci otrzymują powolne odpowiedzi.
Aby wydłużyć czas reakcji i zachować przepustowość, stosuje się następnie obliczenia brzegowe i obliczenia kwantowe. Różnice między nimi są jednak znaczne.
- W odróżnieniu informatyka kwantowa, która rozpoczęła się w 1980 r., przetwarzanie brzegowe sięga lat 1990.
- Obliczanie na brzegu odbywa się przy użyciu rozproszonego podejścia obliczeniowego. Zintegrowane cechy stanów kwantowych, takie jak superpozycja, interferencja i splątanie, są wykorzystywane w obliczeniach kwantowych do wykonywania obliczeń.
- W przeciwieństwie do obliczeń kwantowych, które same w sobie nie są rodzajem obliczeń, przetwarzanie brzegowe to rozwój przetwarzania w chmurze.
- Przetwarzanie brzegowe nadaje priorytet wglądowi opartemu na danych, szybkim reakcjom i pozytywnym doświadczeniom użytkownika. Z kolei obliczenia kwantowe koncentrują się na analizie danych i wymyślaniu najlepszych rozwiązań.
- Podczas gdy obliczenia kwantowe są wykorzystywane w dziedzinach takich jak chemia obliczeniowa i badania, przetwarzanie brzegowe jest wykorzystywane w IoT i Industrial IoT.
Wnioski
Opracowano alternatywną strategię przetwarzania ze względu na dość oczywistą liniową strukturę konwencjonalnych komputerów.
Rosną zarówno złożoność, jak i ilość danych, co utrudnia obsługę konwencjonalnym komputerom, co powoduje powolny czas odpowiedzi i złe wrażenia użytkownika.
Przetwarzanie brzegowe i obliczenia kwantowe są następnie wykorzystywane do szybszego czasu reakcji i oszczędności przepustowości. Ale bardzo różnią się od siebie pod wieloma względami.
Metoda przetwarzania rozproszonego zwana przetwarzaniem brzegowym utrzymuje przetwarzanie i przechowywanie danych blisko źródeł danych. Uważa się, że został opracowany w celu skrócenia czasu reakcji i zaoszczędzenia przepustowości.
Terminy „IoT” i „edge” są powszechnie używane zamiennie. Z drugiej strony, IoT w Edge Computing jest pojęciem abstrakcyjnym.
Rodzaj obliczeń znany jako obliczenia kwantowe wykorzystuje właściwości superpozycji, interferencji i splątania stanów kwantowych.
Podczas opracowywania dla szybszych obliczeń, obliczenia kwantowe mogą nie być w stanie rozwiązać wszystkich trudności. Jednak zrobiłoby to faktoryzację liczb całkowitych szybciej niż tradycyjne komputery. Był jednak zdolny do znacznie więcej niż konwencjonalne komputery.
Dodaj komentarz