Innehållsförteckning[Dölj][Visa]
En ny era av datoranvändning har precis börjat, en som kommer att tillhandahålla starka nya datorer och så småningom möjliggöra större bearbetning vid eller nära källan till vår data.
Alternativa bearbetningsmetoder har blivit vanligare när vi kommer närmare de fysiska begränsningarna för ytterligare miniatyrisering av datorsystem och dataöverföringshastigheter.
Många av de utmaningar världen står inför idag är svåra att tackla på grund av den enorma mängden data och komplexiteten som är involverad, men konventionell datoranvändning är linjär till sin natur.
Exempel på situationer som tänjer på gränserna för konventionell datoranvändning inkluderar komplicerad kryptering, simuleringar av intrikata system och datasökningar. Kvantberäkning kommer in i bilden vid denna tidpunkt när några av dessa begränsningar börjar påverka kundens digitala upplevelser och reaktionstider.
Quantum computing löser problem genom att göra många beräkningar samtidigt, vilket exponentiellt ökar bearbetningskapaciteten, i motsats till att använda en linjär metod.
Mer än kvantdatorer själva, producerar kvantalgoritmer multiplikatoreffekten, som drastiskt minskar komplexiteten hos ett flertal allmänt använda algoritmer och gör dem extremt effektiva.
Företag måste se till att datorbaserade insikter görs tillgängliga snabbt och lättillgängliga utöver denna förbättrade bearbetningsförmåga.
Därför är det nödvändigt att hantera frågan om att överföra enorma mängder data via datornätverk förutom att behandla data snabbare. Genom att möjliggöra dataanalys närmare källan, räddar edge computing dagen i den här situationen.
Detta påskyndar tillgången på beräkningar och insikter samtidigt som den använder mindre nätverkskapacitet.
I den här artikeln kommer vi att på djupet undersöka aspekterna av kvant- vs edge computing, hur de skiljer sig från varandra och mycket mer.
Så, vad är Edge computing?
Tekniken utvecklas hela tiden som ett resultat av det ständiga behovet av att hantera nya komplexiteter och problem. De gamla datorerna kan hantera den stora mängden data och ge svar på de svårigheter som företag möter nu för tiden.
Edge computing utvecklas för att hantera den enorma mängden data och hitta lösningar på lämpligt sätt.
En distribuerad beräkningsmetod som kallas "edge computing" används för beräkning samtidigt som datalagring behålls nära datakällor. På grund av den enorma mängden data och intrikata problem som är involverade kan traditionella datorer inte hantera situationen. Edge computing skapas som ett resultat.
Företagets främsta mål är förbättrad processorkraft, eftersom det garanterar snabbare tillgänglighet och svarstider. Edge computing erbjuder båda dessa.
Dessutom fanns det ett problem med att skicka viktig data via datornätverk, men edge computing löser det genom att hålla dataanalys nära källan.
Edge computing, som mest grundläggande, placerar bearbetning och datalagring närmare enheterna som samlar in data, snarare än att vara beroende av en central plats som kan vara tusentals kilometer bort.
Dessutom har edge computing fördelen av snabbare reaktionstider och bandbreddsbesparingar. IoT är den allmänna termen för edge computing, men det finns en vanlig missuppfattning att de två är utbytbara.
Dessutom var utvecklingen av molnteknik på 1990-talet edge computing. Dessutom skiljer det sig väsentligt från kvantberäkning.
Fördelar
- Snabb databehandling, analys och reaktionstider som tillhandahålls av edge computing-teknologier möjliggör realtidstjänster. Snabb återkoppling är avgörande för automatiserad körning, intelligent tillverkning, videoövervakning och andra applikationer för platskännedom, vilket är anledningen till att det erbjuder konsumenterna ett urval av snabba svarstjänster. Till exempel möjliggörs datorseendeapplikationer i realtid genom edge computing.
- Beräkning på enheten sänker mängden data som skickas över nätverket, sänker kostnaden för överföring och efterfrågan på nätverkets kapacitet, sänker energin som används av lokal utrustning och ökar beräkningseffektiviteten.
- Applikationer som drar nytta av en snabbare svarstid, som förstärkt verklighet och virtuell verklighet, drar nytta av datoranvändning vid kanten.
- Användningen av edge computing-teknik kan öka stabiliteten, stabiliteten och tillgängligheten för tjänster. I verksamhetskritiska applikationer där nätverksavbrott kan få katastrofala följder, är stark tillförlitlighet hos länkade system på enheten avgörande (t.ex. medicinsk övervakning eller transportsystem).
- Edge computing kan minska nätverkskostnader, kringgå bandbreddsbegränsningar, påskynda dataöverföring, stoppa tjänsteavbrott och ge dig mer kontroll över flödet av kritisk data. Både dynamisk och statisk cachelagring är möjlig på grund av de minskade laddningstiderna och större närhet av onlinetjänster till användarna.
- Tjänsterna som använder edge computing är mer pålitliga, snabbare och billigare. Kunder drar nytta av en snabbare, mer pålitlig upplevelse tack vare edge computing. Edge hänvisar till låg latens, högt tillgängliga appar med realtidstjänsteleverantörer och företagsövervakning.
Nackdelar
- Ett betydande problem med edge computing är dess kostnad. Utan en lokal kantpartner är det dyrt och svårt att bygga infrastrukturen. Besättningen måste hålla flera prylar i toppskick på flera platser, vilket resulterar i frekventa höga underhållskostnader.
- Hela attackytan i ett nätverk utökas via edge computing. Edge-enheter kan vara en ingångspunkt för cyberattacker, vilket ger en angripare chansen att introducera skadlig programvara och infektera nätverket.
- Tyvärr är det svårt att skapa en stark säkerhet i en distribuerad miljö. Huvuddelen av databehandlingen sker utanför säkerhetsteamets och den centrala serverns direkta synfält. Attackytan växer i takt med att företaget köper nya maskiner.
Vad är Quantum computing?
Många komplexiteter och större mängder data kan inte hanteras effektivt av traditionella datorer på grund av deras linjära design. Quantum computing utvecklas för att kunna hantera komplexitet och en enorm mängd data.
Kvantberäkningar, till skillnad från traditionella datorer, kan göra många beräkningar samtidigt samtidigt som man tar hänsyn till komplexiteten. Resultaten blir mer effektiva som ett resultat.
Använda integrerade kvanttillståndsfunktioner som superposition, interferens och intrassling för beräkning är kvantberäkning en annan sorts beräkning.
Användningen av kvantdatorer är faktiskt nödvändig för att göra en beräkning. Men även om den designades för att ersätta traditionella datorer, kanske den inte kan det.
Kvantdatorer är dock mycket snabbare än konventionella datorer när det gäller att faktorisera heltal. Praktiskt sett kanske den inte fungerar lika bra som traditionella datorer, men den kanske kan slutföra vissa beräkningar mycket snabbare.
Dessutom, eftersom kvantdatorer upprätthåller Church-Turing-tesen, skulle de göra varje beräkning på samma sätt som en konventionell dator och vice versa.
En kvantdator är dock mindre tidskomplex än en konventionell dator. Faktum är att en kvantdator har funktioner som är identiska med en konventionell dator.
Quantum computing utvecklades på 1980-talet och är inte en utveckling av någon befintlig teknik. Dessutom skiljer det sig mycket från edge computing.
Fördelar
- Även en superdator tycker att det är mer utmanande att ta itu med problem som blir allt mer komplicerade. En klassisk dator misslyckas vanligtvis på grund av en hög nivå av komplexitet och många ömsesidigt beroende faktorer. Emellertid kan kvantdatorer ta hänsyn till alla dessa faktorer och komplexitet för att komma fram till en lösning på grund av idéerna om överlagring och intrassling.
- För beräkningsdatasimulering är kvantdatorer de mest effektiva. Många algoritmer har utvecklats som kan simulera ett brett spektrum av fenomen, inklusive väderprognoser, kemisk modellering, etc.
- Google använder kvantdatorer för att förbättra sökresultaten. Dessa maskiner gör nu att Google-sökningar kan slutföras snabbare. Quantum computing kan ge de mest relevanta resultaten.
- Dessa datorer klarar av att bearbeta beräkningar betydligt snabbare än vanliga datorer. Superdatorer kan inte matcha beräkningskapaciteten hos kvantdatorer. De kan behandla data tusen gånger snabbare än vanliga superdatorer. Kvantdatorer kan göra vissa beräkningar på några sekunder som skulle ta en konventionell dator 1000 år att slutföra.
- Radarmissilutveckling använder sig också av kvantberäkning. Att använda denna teknik kommer att öka noggrannheten hos radarvapen.
Nackdelar
- På grund av hur noggrant dessa datorer tolkar information krävs en temperatur på -460 grader F. Det är otroligt utmanande att hålla kosmos på sin lägsta temperatur, vilket är nu.
- Det kräver skapandet av en annan algoritm för varje typ av beräkning. Specialiserade algoritmer krävs för att kvantdatorer ska fungera i sin miljö; de kan inte fungera som konventionella datorer kan.
- De är inte tillgängliga för allmänheten på grund av deras höga prissättning. Eftersom dessa datorer fortfarande är i utvecklingsstadiet är deras felfrekvens också ganska hög.
Stora skillnader mellan Edge & Quantum Computing
Edge computing utför operationer nära eller vid datakällan. Detta skiljer sig från den nuvarande standarden eftersom mycket av vår datoranvändning nu sker i molnet, där bearbetningsarbetet hanteras av utspridda datacenter.
Våra nuvarande cloud computing-inställningar står inför ett hinder på grund av möjligheten till latens, ibland kallad fördröjning. Mer bearbetning kan komma att utföras lokalt inom en snar framtid; till exempel kan en bils datorseende system analysera och identifiera foton direkt istället för att överföra dem till molnet för validering.
Edge computing kommer att komplettera, inte ersätta, molnets möjligheter och kräver specialiserad utrustning och processorer.
Å andra sidan kan en konventionell dator, som bara kan bearbeta data i 1:or eller 0:or, inte hantera problem som är beräkningsmässigt för komplexa.
Kvantdatorer kan dock. Dessa 1 och 0 byte kan existera i två tillstånd (qubits) samtidigt i kvantvärlden, vilket möjliggör parallell beräkning. Därför, om du konstruerar två qubits, kan de samtidigt innehålla talen 00, 01, 10 och 11.
Kvantdatorer är kraftfullare än något som har skapats hittills eftersom de behöver unika algoritmer som kan utföra nya uppgifter. I decennier har forskare studerat kvantdatorer. Den svåra delen har varit att visa att en kvantdator verkligen gör kvantberäkningar.
Anledningen till detta är att i ett kvantsystem förändrar handlingen att uppfatta information medan den är i transit karaktären av dessa data.
På grund av den linjära strukturen hos konventionella datorer har en annan bearbetningsstrategi skapats. På grund av den stora mängden data och problemens komplexitet har traditionella datorer svårt att hantera dem, vilket gör att konsumenter får långsamma svar.
För att förbättra reaktionstider och spara bandbredd används sedan kantberäkning och kvantberäkning. Deras skillnader från varandra är dock betydande.
- I kontrast till kvantkalkylering, som startade 1980, edge computing går tillbaka till 1990-talet.
- Beräkning på kanten görs med hjälp av en distribuerad beräkningsmetod. De integrerade egenskaperna hos kvanttillstånd, såsom superposition, interferens och intrassling, används i kvantberäkningar för att utföra beräkningar.
- I motsats till kvantberäkning, som inte är en sorts beräkning i och för sig, är edge computing en utveckling av molnberäkning.
- Edge computing prioriterar datadriven insikt, snabba svar och en positiv användarupplevelse. Quantum computing, å andra sidan, koncentrerar sig på dataanalys och att komma fram till de bästa lösningarna.
- Medan kvantberäkning används inom domäner som beräkningskemi och forskning, används edge computing i IoT och Industrial IoT.
Slutsats
En alternativ bearbetningsstrategi har utarbetats på grund av den ganska uppenbara linjära strukturen hos konventionella datorer.
Både komplexiteten och datavolymen ökar, vilket gör det mer utmanande för konventionella datorer att hantera, vilket orsakar en långsam svarstid och en dålig användarupplevelse.
Edge computing och quantum computing används sedan för snabbare reaktionstider och bandbreddsbesparingar. Men de skiljer sig mycket från varandra på viktiga sätt.
En metod för distribuerad beräkning som kallas edge computing håller bearbetning och datalagring nära datakällorna. Det tros ha utvecklats för att förbättra reaktionstider och spara bandbredd.
Termerna "IoT" och "edge" används ofta omväxlande. Å andra sidan är IoT inom edge computing ett abstrakt begrepp.
En sorts beräkning som kallas kvantberäkning använder sig av överlagrings-, interferens- och intrasslingsegenskaper hos kvanttillstånd.
Medan man utvecklar för snabbare beräkning, kanske kvantberäkning inte kan lösa alla svårigheter. Det skulle dock göra heltalsfaktorisering snabbare än traditionella datorer. Den klarade dock mycket mer än vanliga datorer.
Kommentera uppropet