O nouă eră a calculatoarelor abia începe, una care va oferi noi computere puternice și, în cele din urmă, va permite o procesare mai mare la sau aproape de sursa datelor noastre.
Metodele alternative de procesare au devenit mai răspândite pe măsură ce ne apropiem de constrângerile fizice ale miniaturizării ulterioare a sistemelor informatice și ale vitezelor de transmisie a datelor.
Multe dintre provocările cu care se confruntă lumea astăzi sunt greu de abordat din cauza cantității enorme de date și a complexității implicate, dar calculul convențional este liniar prin natură.
Exemple de situații care depășesc limitele calculului convențional includ criptarea complicată, simulările de sisteme complicate și căutările în seturi de date. Calcularea cuantică intră în imagine în acest moment când unele dintre aceste constrângeri încep să afecteze experiențele digitale ale clienților și timpii de reacție.
Calculul cuantic abordează problemele făcând multe calcule concomitent, ceea ce mărește exponențial capacitatea de procesare, spre deosebire de utilizarea unei metode liniare.
Mai mult decât computerele cuantice în sine, algoritmii cuantici produc efectul multiplicator, care reduce drastic ordinea de complexitate a numeroși algoritmi utilizați pe scară largă și îi face extrem de eficienți.
Companiile trebuie să se asigure că informațiile bazate pe calcul sunt puse la dispoziție rapid și ușor accesibile, în plus față de această capacitate de procesare îmbunătățită.
Prin urmare, este necesar să se gestioneze problema transferului de cantități masive de date prin rețele de computere, pe lângă procesarea datelor mai rapid. Permițând analiza datelor mai aproape de sursă, edge computing salvează ziua în această situație.
Acest lucru accelerează furnizarea de calcule și informații, folosind o capacitate de rețea mai mică.
În acest articol, vom examina în profunzime aspectele de calcul cuantic vs edge computing, modul în care diferă unul de celălalt și multe altele.
Deci, ce este Edge computing?
Tehnologia se dezvoltă mereu ca urmare a nevoii constante de a face față noilor complexități și probleme. Calculatoarele vechi pot gestiona volumul mare de date și pot oferi răspunsuri la dificultățile întâmpinate de corporații în aceste zile.
Edge computing este dezvoltat pentru a gestiona volumul enorm de date și pentru a găsi soluții adecvate.
O abordare de calcul distribuită numită „edge computing” este utilizată pentru calcul, păstrând stocarea datelor în apropierea surselor de date. Din cauza volumului enorm de date și a problemelor complicate implicate, computerele tradiționale nu pot face față situației. Edge computing este creat ca rezultat.
Obiectivul principal al companiei este puterea de procesare îmbunătățită, deoarece garantează accesibilitate și timpi de răspuns mai rapid. Edge computing, între timp, oferă ambele.
În plus, a existat o problemă cu trimiterea datelor importante prin rețele de computere, dar edge computing o rezolvă prin păstrarea analizei datelor aproape de sursă.
Edge computing, cel mai elementar, apropie procesarea și stocarea datelor de dispozitivele care colectează date, mai degrabă decât să depindă de un site central care poate fi la mii de mile distanță.
În plus, edge computing are avantajul unor timpi de reacție mai rapizi și economii de lățime de bandă. IoT este termenul general pentru edge computing, cu toate acestea, există o percepție greșită comună că cele două sunt interschimbabile.
În plus, dezvoltarea tehnologiei cloud în anii 1990 a fost edge computing. În plus, diferă semnificativ de calculul cuantic.
Avantaje
- Procesarea rapidă a datelor, analiza și timpii de reacție furnizați de tehnologiile de calcul de vârf permit servicii în timp real. Feedback-ul rapid este esențial în conducerea automată, fabricarea inteligentă, monitorizarea video și alte aplicații de conștientizare a locației, motiv pentru care oferă consumatorilor o gamă de servicii de răspuns rapid. De exemplu, aplicațiile de viziune computerizată în timp real sunt posibile prin edge computing.
- Calculul pe dispozitiv scade cantitatea de date trimise prin rețea, scade costul de transmisie și cererea de capacitate a rețelei, scade energia utilizată de echipamentele locale și crește eficiența calculului.
- Aplicațiile care beneficiază de un timp de răspuns mai rapid, cum ar fi realitatea augmentată și realitatea virtuală, beneficiază de calcularea la periferie.
- Utilizarea tehnologiilor edge computing poate crește stabilitatea, robustețea și accesibilitatea serviciilor. În aplicațiile critice pentru misiune, în care deconexiunile de rețea ar putea avea repercusiuni dezastruoase, fiabilitatea puternică a sistemelor conectate pe dispozitiv este crucială (de exemplu, sisteme de monitorizare medicală sau de transport).
- Edge computing poate reduce cheltuielile de rețea, eluda restricțiile de lățime de bandă, accelerează transmisia de date, poate opri întreruperile serviciului și vă oferă mai mult control asupra fluxului de date critice. Atât stocarea în cache dinamică, cât și cea statică sunt posibile datorită timpilor de încărcare redusi și a proximității mai mari a serviciilor online de utilizatori.
- Serviciile care folosesc edge computing sunt mai de încredere, mai rapide și mai puțin costisitoare. Clienții beneficiază de o experiență mai rapidă și mai fiabilă datorită edge computing. Edge se referă la aplicații cu latență scăzută, foarte disponibile, cu furnizori de servicii în timp real și monitorizare a companiei.
Dezavantaje
- O problemă semnificativă cu edge computing este costul acesteia. Fără un partener de vârf local, construirea infrastructurii este costisitoare și dificilă. Echipajul trebuie să mențină mai multe gadget-uri în stare optimă în mai multe locații, ceea ce are ca rezultat costuri frecvente mari de întreținere.
- Întreaga suprafață de atac a unei rețele este mărită prin edge computing. Dispozitivele Edge pot fi un punct de intrare pentru atacurile cibernetice, oferind unui atacator șansa de a introduce software rău intenționat și de a infecta rețeaua.
- Din păcate, crearea unei securități puternice într-un mediu distribuit este dificilă. Majoritatea procesării datelor au loc departe de linia directă de vedere a echipei de securitate și a serverului central. Suprafața de atac crește pe măsură ce compania achiziționează utilaje noi.
Ce este calculul cuantic?
Multe complexități și cantități mai mari de date nu pot fi gestionate eficient de computerele tradiționale din cauza designului lor liniar. Calculul cuantic este dezvoltat pentru a putea gestiona complexitatea și o cantitate enormă de date.
Calculul cuantic, spre deosebire de computerele tradiționale, poate face multe calcule simultan, luând în considerare complexitatea. Rezultatele sunt mai eficiente ca rezultat.
Folosind caracteristici integrate de stare cuantică, cum ar fi suprapunerea, interferența și rețea de sârmă ghimpată pentru calcul, calculul cuantic este un alt fel de calcul.
Utilizarea calculatoarelor cuantice este de fapt necesară pentru a face un calcul. Cu toate acestea, chiar dacă a fost conceput pentru a înlocui computerele tradiționale, s-ar putea să nu fie capabil.
Cu toate acestea, calculatoarele cuantice sunt mult mai rapide decât calculatoarele convenționale în factorizarea numerelor întregi. Practic vorbind, s-ar putea să nu funcționeze la fel de bine ca computerele tradiționale, dar ar putea fi capabil să finalizeze unele calcule mult mai rapid.
În plus, deoarece computerele cuantice susțin teza Church-Turing, ar face fiecare calcul în același mod ca un computer convențional și invers.
Cu toate acestea, un computer cuantic este mai puțin complex în timp decât un computer convențional. De fapt, un computer cuantic oferă caracteristici identice cu cele ale unui computer convențional.
Calculul cuantic a fost dezvoltat în anii 1980 și nu este o dezvoltare a vreunei tehnologii existente. În plus, diferă foarte mult de edge computing.
Avantaje
- Chiar și un supercomputer consideră că este mai dificil să abordeze probleme care sunt din ce în ce mai complicate. Un computer clasic eșuează de obicei din cauza unui nivel ridicat de complexitate și a numeroși factori interdependenți. Cu toate acestea, computerele cuantice pot lua în considerare toți acești factori și complexitate pentru a ajunge la o soluție datorită ideilor de suprapunere și încurcare.
- Pentru simularea datelor de calcul, calculatoarele cuantice sunt cele mai eficiente. Au fost dezvoltați numeroși algoritmi care pot simula o gamă largă de fenomene, inclusiv prognoza meteo, modelarea chimică etc.
- Google folosește calculul cuantic pentru a îmbunătăți rezultatele căutării. Aceste mașini permit acum căutările Google să fie finalizate mai rapid. Calculul cuantic poate oferi cele mai pertinente rezultate.
- Aceste computere sunt capabile să proceseze calcule mult mai rapid decât computerele obișnuite. Supercalculatoarele nu pot egala capacitatea de calcul a calculatoarelor cuantice. Pot procesa datele de o mie de ori mai rapid decât supercalculatoarele obișnuite. Calculatoarele cuantice pot face unele calcule în câteva secunde, care ar dura 1000 de ani pentru un computer convențional.
- Dezvoltarea rachetelor radar folosește și calculul cuantic. Folosirea acestei tehnologii va crește precizia armelor radar.
Dezavantaje
- Datorită cât de bine interpretează aceste computere informațiile, este necesară o temperatură de -460 de grade F. Este incredibil de dificil să menții cosmosul la cea mai scăzută temperatură, care este acum.
- Necesită crearea unui algoritm diferit pentru fiecare tip de calcul. Pentru ca calculatoarele cuantice să funcționeze în mediul lor sunt necesari algoritmi specializați; ele nu pot funcționa la fel ca computerele convenționale.
- Ele nu sunt accesibile publicului din cauza prețurilor lor de gamă înaltă. Deoarece aceste computere sunt încă în stadiu de dezvoltare, ratele lor de greșeală sunt, de asemenea, destul de ridicate.
Diferențele majore între Edge și Quantum Computing
Edge computing efectuează operațiuni în apropierea sau la sursa de date. Acesta este diferit de standardul actual, deoarece o mare parte din calculul nostru are loc acum pe cloud, munca de procesare fiind gestionată de centre de date dispersate.
Setările noastre actuale de cloud computing se confruntă cu un obstacol din cauza posibilității de latență, denumită uneori întârziere. Mai multe procesări ar putea fi efectuate local în viitorul apropiat; de exemplu, sistemul de viziune computerizat al unei mașini ar putea analiza și identifica fotografiile imediat, în loc să le transmită în cloud pentru validare.
Edge computing va completa, nu va înlocui, capacitățile cloud-ului și necesită echipamente și procesoare specializate.
Pe de altă parte, un computer convențional, care poate procesa date doar în 1 sau 0, nu poate gestiona probleme prea complexe din punct de vedere computațional.
Calculatoarele cuantice, însă, pot. Acești octeți de 1 și 0 pot exista în două stări (qubiți) simultan în lumea cuantică, permițând calculul paralel. Prin urmare, dacă construiți doi qubiți, aceștia pot conține simultan numerele 00, 01, 10 și 11.
Calculatoarele cuantice sunt mai puternice decât orice creat până în prezent, deoarece au nevoie de algoritmi unici care sunt capabili să facă sarcini noi. De zeci de ani, cercetătorii au studiat computerele cuantice. Partea dificilă a fost să demonstrăm că un computer cuantic realizează cu adevărat calcule cuantice.
Motivul pentru aceasta este că într-un sistem cuantic, actul de a percepe informații în timp ce aceasta este în tranzit modifică natura acelor date.
Datorită structurii liniare a computerelor convenționale, a fost creată o strategie diferită de procesare. Din cauza cantității mari de date și a complexității problemelor, computerele tradiționale au dificultăți în a le gestiona, ceea ce face ca consumatorii să primească răspunsuri lente.
Pentru a spori timpii de reacție și pentru a conserva lățimea de bandă, sunt utilizate apoi calculul edge și calculul cuantic. Cu toate acestea, diferențele dintre ele sunt considerabile.
- In contrast cu cuantic calcul, care a început în 1980, edge computing datează din anii 1990.
- Calculul pe margine se face folosind o abordare de calcul distribuit. Caracteristicile integrate ale stărilor cuantice, cum ar fi suprapunerea, interferența și întricarea, sunt utilizate în calculul cuantic pentru a efectua calcule.
- Spre deosebire de calculul cuantic, care nu este un fel de calcul în sine, edge computing este o dezvoltare a cloud computing.
- Edge computing prioritizează informațiile bazate pe date, răspunsurile rapide și o experiență pozitivă a utilizatorului. Pe de altă parte, calculul cuantic se concentrează pe analiza datelor și pe găsirea celor mai bune soluții.
- În timp ce calculul cuantic este folosit în domenii precum chimia computațională și cercetarea, edge computing este folosit în IoT și IoT industrial.
Concluzie
O strategie de procesare alternativă a fost concepută datorită structurii liniare destul de evidente a computerelor convenționale.
Complexitatea și volumul datelor sunt în creștere, ceea ce face ca computerele convenționale să fie mai dificil de gestionat, ceea ce provoacă un timp de răspuns lent și o experiență proastă pentru utilizator.
Edge computing și calculul cuantic sunt apoi utilizate pentru timpi de reacție mai rapidi și economii de lățime de bandă. Dar ele diferă foarte mult unul de altul în moduri importante.
O metodă de calcul distribuită numită edge computing menține procesarea și stocarea datelor aproape de sursele de date. Se crede că a fost dezvoltat pentru a îmbunătăți timpii de reacție și a economisi lățimea de bandă.
Termenii „IoT” și „margine” sunt utilizați în mod obișnuit în mod interschimbabil. Pe de altă parte, IoT în edge computing este un concept abstract.
Un fel de calcul cunoscut sub numele de calcul cuantic folosește proprietățile de suprapunere, interferență și întanglement ale stărilor cuantice.
În timp ce se dezvoltă pentru un calcul mai rapid, calculul cuantic poate să nu poată rezolva toate dificultățile. Cu toate acestea, ar face factorizarea întregilor mai rapid decât computerele tradiționale. Cu toate acestea, era capabil de mult mai mult decât computerele convenționale.
Lasă un comentariu