ยุคใหม่ของการใช้คอมพิวเตอร์กำลังเริ่มต้นขึ้น ซึ่งเป็นยุคที่จะให้คอมพิวเตอร์เครื่องใหม่ที่แข็งแกร่ง และในที่สุดก็ยอมให้มีการประมวลผลที่มากขึ้นที่หรือใกล้กับแหล่งข้อมูลของเรา
วิธีการประมวลผลทางเลือกเป็นที่แพร่หลายมากขึ้นเมื่อเราเข้าใกล้ข้อจำกัดทางกายภาพของการย่อขนาดเพิ่มเติมของระบบคอมพิวเตอร์และความเร็วในการส่งข้อมูล
ความท้าทายหลายอย่างที่โลกเผชิญอยู่ทุกวันนี้ยากต่อการรับมือ เนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมหาศาลและความซับซ้อนที่เกี่ยวข้อง แต่การคำนวณแบบเดิมนั้นเป็นไปตามธรรมชาติ
ตัวอย่างของสถานการณ์ที่ผลักดันขอบเขตของการคำนวณแบบเดิม ได้แก่ การเข้ารหัสที่ซับซ้อน การจำลองระบบที่ซับซ้อน และการค้นหาชุดข้อมูล คอมพิวเตอร์ควอนตัม เข้ามาในจุดนี้เมื่อข้อจำกัดบางอย่างเริ่มส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ดิจิทัลของลูกค้าและเวลาตอบสนอง
การคำนวณควอนตัมจัดการกับปัญหาด้วยการคำนวณหลายอย่างพร้อมกัน ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถในการประมวลผลแบบทวีคูณ แทนที่จะใช้วิธีเชิงเส้น
มากกว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมเอง อัลกอริทึมควอนตัมสร้างเอฟเฟกต์ตัวคูณ ซึ่งลดลำดับความซับซ้อนของอัลกอริธึมที่ใช้กันอย่างแพร่หลายจำนวนมากและทำให้มีประสิทธิภาพอย่างมาก
บริษัทต่างๆ จะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลเชิงลึกที่อิงจากการคำนวณนั้นสามารถเข้าถึงได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย นอกเหนือจากความสามารถในการประมวลผลที่ปรับปรุงแล้วนี้
ดังนั้นจึงจำเป็นต้องจัดการปัญหาการถ่ายโอนข้อมูลจำนวนมหาศาลผ่านเครือข่ายคอมพิวเตอร์ นอกเหนือจากการประมวลผลข้อมูลได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ด้วยการเปิดใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มามากขึ้น Edge Computing ช่วยประหยัดเวลาในสถานการณ์นี้
สิ่งนี้จะเพิ่มความเร็วในการจัดหาการคำนวณและข้อมูลเชิงลึกในขณะที่ใช้ความจุของเครือข่ายน้อยลง
ในบทความนี้ เราจะตรวจสอบเชิงลึกในแง่มุมของการคำนวณควอนตัมเทียบกับเอดจ์ ความแตกต่างจากกันและกัน และอื่นๆ อีกมากมาย
ดังนั้น Edge Computing คืออะไร?
เทคโนโลยีมีการพัฒนาอยู่เสมอ อันเป็นผลมาจากความต้องการอย่างต่อเนื่องในการจัดการกับความซับซ้อนและปัญหาใหม่ๆ คอมพิวเตอร์เครื่องเก่าสามารถจัดการกับปริมาณข้อมูลจำนวนมากและให้คำตอบสำหรับปัญหาที่องค์กรต่างๆ พบเจอในปัจจุบัน
Edge Computing ได้รับการพัฒนาเพื่อรองรับปริมาณข้อมูลมหาศาลและค้นหาวิธีแก้ไขอย่างเหมาะสม
วิธีการคำนวณแบบกระจายที่เรียกว่า "การคำนวณแบบขอบ" ใช้สำหรับการคำนวณในขณะที่ยังคงจัดเก็บข้อมูลไว้ใกล้แหล่งข้อมูล เนื่องจากข้อมูลจำนวนมหาศาลและปัญหาที่ซับซ้อนที่เกี่ยวข้อง คอมพิวเตอร์แบบเดิมจึงไม่สามารถจัดการกับสถานการณ์ได้ Edge Computing ถูกสร้างขึ้นด้วยเหตุนี้
วัตถุประสงค์สูงสุดของบริษัทคือพลังการประมวลผลที่เพิ่มขึ้น เนื่องจากรับประกันการเข้าถึงและเวลาตอบสนองที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ในขณะเดียวกัน Edge Computing เสนอทั้งสองสิ่งนี้
นอกจากนี้ ยังมีปัญหาในการส่งข้อมูลสำคัญผ่านเครือข่ายคอมพิวเตอร์ แต่ Edge Computing ช่วยแก้ปัญหาโดยทำให้การวิเคราะห์ข้อมูลอยู่ใกล้แหล่งที่มา
Edge Computing ให้การประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูลใกล้กับอุปกรณ์ที่รวบรวมข้อมูลมากกว่าที่จะอาศัยไซต์กลางที่อาจอยู่ห่างออกไปหลายพันไมล์
นอกจากนี้ Edge Computing ยังมีข้อได้เปรียบด้านเวลาในการตอบสนองที่รวดเร็วขึ้นและการประหยัดแบนด์วิดท์ IoT เป็นคำทั่วไปสำหรับ Edge Computing อย่างไรก็ตาม มีความเข้าใจผิดทั่วไปว่าทั้งสองใช้แทนกันได้
นอกจากนี้ การพัฒนาเทคโนโลยีคลาวด์ในทศวรรษ 1990 เป็นการประมวลผลแบบเอดจ์ นอกจากนี้ยังแตกต่างอย่างมากจากการคำนวณควอนตัม
ข้อดี
- การประมวลผลข้อมูล การวิเคราะห์ และเวลาตอบสนองที่รวดเร็วจากเทคโนโลยี Edge Computing ช่วยให้สามารถให้บริการแบบเรียลไทม์ได้ การตอบสนองอย่างรวดเร็วเป็นสิ่งสำคัญในการขับขี่อัตโนมัติ การผลิตอัจฉริยะ การตรวจสอบวิดีโอ และแอปพลิเคชันการรับรู้ตำแหน่งอื่นๆ ซึ่งเป็นสาเหตุที่ทำให้ผู้บริโภคมีตัวเลือกบริการตอบสนองที่รวดเร็ว ตัวอย่างเช่น แอพพลิเคชั่นคอมพิวเตอร์วิทัศน์แบบเรียลไทม์เกิดขึ้นได้ด้วยการประมวลผลแบบเอดจ์
- การคำนวณบนอุปกรณ์ช่วยลดปริมาณข้อมูลที่ส่งผ่านเครือข่าย ลดต้นทุนในการส่งข้อมูลและความต้องการความจุของเครือข่าย ลดพลังงานที่ใช้โดยอุปกรณ์ในพื้นที่ และเพิ่มประสิทธิภาพในการคำนวณ
- แอปพลิเคชันที่ได้รับประโยชน์จากเวลาตอบสนองที่รวดเร็วขึ้น เช่น Augmented Reality และ Virtual Reality จะได้รับประโยชน์จากการประมวลผลที่ขอบ
- การใช้เทคโนโลยีเอดจ์คอมพิวติ้งสามารถเพิ่มความเสถียร ความทนทาน และการเข้าถึงบริการได้ ในการใช้งานที่สำคัญต่อภารกิจ ซึ่งการตัดการเชื่อมต่อเครือข่ายอาจส่งผลกระทบร้ายแรง ความเชื่อถือได้อย่างมากของระบบในอุปกรณ์ที่เชื่อมโยงเป็นสิ่งสำคัญ (เช่น ระบบติดตามทางการแพทย์หรือระบบขนส่ง)
- Edge Computing สามารถลดค่าใช้จ่ายเครือข่าย หลีกเลี่ยงข้อจำกัดแบนด์วิดท์ เพิ่มความเร็วในการส่งข้อมูล หยุดการหยุดให้บริการ และให้คุณควบคุมการไหลของข้อมูลที่สำคัญได้มากขึ้น การแคชทั้งไดนามิกและสแตติกเป็นไปได้เนื่องจากเวลาในการโหลดที่ลดลงและความใกล้ชิดของบริการออนไลน์กับผู้ใช้มากขึ้น
- บริการที่ใช้ Edge Computing นั้นน่าเชื่อถือกว่า เร็วกว่า และถูกกว่า ลูกค้าจะได้รับประโยชน์จากประสบการณ์ที่รวดเร็วและเชื่อถือได้มากขึ้นด้วยการประมวลผลแบบเอดจ์ Edge หมายถึงแอพที่มีความหน่วงต่ำและมีความพร้อมใช้งานสูงพร้อมผู้ให้บริการแบบเรียลไทม์และการตรวจสอบบริษัท
ข้อเสีย
- ปัญหาสำคัญของ Edge Computing คือต้นทุนของมัน หากไม่มีพันธมิตรขอบในพื้นที่ การสร้างโครงสร้างพื้นฐานนั้นมีราคาแพงและยาก ลูกเรือต้องบำรุงรักษาอุปกรณ์หลายอย่างให้อยู่ในสภาพดีเยี่ยมในหลายๆ ตำแหน่ง ซึ่งส่งผลให้ค่าบำรุงรักษาสูงบ่อยครั้ง
- พื้นผิวการโจมตีทั้งหมดของเครือข่ายเพิ่มขึ้นผ่าน Edge Computing อุปกรณ์ Edge สามารถเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการโจมตีทางไซเบอร์ ทำให้ผู้โจมตีมีโอกาสแนะนำซอฟต์แวร์ที่เป็นอันตรายและแพร่ระบาดในเครือข่าย
- น่าเสียดาย การสร้างความปลอดภัยที่แข็งแกร่งในสภาพแวดล้อมแบบกระจายนั้นทำได้ยาก การประมวลผลข้อมูลส่วนใหญ่อยู่ห่างจากทีมรักษาความปลอดภัยและสายตาของเซิร์ฟเวอร์กลางโดยตรง พื้นผิวการโจมตีเติบโตขึ้นเมื่อบริษัทซื้อเครื่องจักรใหม่
การคำนวณควอนตัมคืออะไร?
คอมพิวเตอร์แบบเดิมไม่สามารถจัดการความซับซ้อนและข้อมูลจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากการออกแบบเชิงเส้น คอมพิวเตอร์ควอนตัมได้รับการพัฒนาเพื่อให้สามารถจัดการกับความซับซ้อนและข้อมูลจำนวนมหาศาลได้
การคำนวณด้วยควอนตัม ซึ่งต่างจากคอมพิวเตอร์ทั่วไป สามารถทำการคำนวณได้หลายอย่างพร้อมกัน โดยคำนึงถึงความซับซ้อนด้วย ผลลัพธ์ที่ได้จึงมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การใช้คุณสมบัติสถานะควอนตัมแบบบูรณาการ เช่น การซ้อนทับ การรบกวน และ สิ่งกีดขวาง สำหรับการคำนวณ การคำนวณควอนตัมเป็นการคำนวณอีกประเภทหนึ่ง
การใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการคำนวณ อย่างไรก็ตาม แม้ว่าจะได้รับการออกแบบมาเพื่อแทนที่คอมพิวเตอร์แบบเดิม แต่ก็อาจไม่สามารถทำได้
อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ควอนตัมนั้นเร็วกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปในการแยกตัวประกอบจำนวนเต็ม ในทางปฏิบัติ มันอาจจะทำงานได้ไม่ดีเท่าคอมพิวเตอร์ทั่วไป แต่อาจทำการคำนวณบางอย่างได้เร็วกว่ามาก
นอกจากนี้ เนื่องจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมสนับสนุนวิทยานิพนธ์ของคริสตจักร-ทัวริง พวกเขาจะคำนวณทุกอย่างในลักษณะเดียวกับคอมพิวเตอร์ทั่วไปและในทางกลับกัน
อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีเวลาน้อยกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไป อันที่จริง คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีคุณสมบัติที่เหมือนกับคอมพิวเตอร์ทั่วไป
คอมพิวเตอร์ควอนตัมได้รับการพัฒนาในทศวรรษ 1980 และไม่ใช่การพัฒนาเทคโนโลยีที่มีอยู่ ยิ่งไปกว่านั้น มันแตกต่างอย่างมากจาก Edge Computing
ข้อดี
- แม้แต่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ก็ยังพบว่ามีความท้าทายมากขึ้นในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น คอมพิวเตอร์แบบคลาสสิกมักจะล้มเหลวเนื่องจากความซับซ้อนในระดับสูงและปัจจัยที่พึ่งพาซึ่งกันและกันมากมาย อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถพิจารณาปัจจัยและความซับซ้อนทั้งหมดเหล่านี้เพื่อหาวิธีแก้ไขได้ เนื่องจากแนวคิดของการซ้อนทับและการพัวพัน
- สำหรับการจำลองข้อมูลการคำนวณ คอมพิวเตอร์ควอนตัมจะมีประสิทธิภาพสูงสุด มีการพัฒนาอัลกอริธึมมากมายที่สามารถจำลองปรากฏการณ์ได้หลากหลาย รวมถึงการพยากรณ์อากาศ การสร้างแบบจำลองทางเคมี ฯลฯ
- Google ใช้การคำนวณควอนตัมเพื่อปรับปรุงผลการค้นหา เครื่องเหล่านี้ช่วยให้การค้นหาของ Google เสร็จสิ้นเร็วขึ้น การคำนวณควอนตัมสามารถให้ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุด
- คอมพิวเตอร์เหล่านี้สามารถประมวลผลการคำนวณได้เร็วกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปอย่างมาก ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ไม่สามารถจับคู่ความสามารถในการคำนวณของคอมพิวเตอร์ควอนตัมได้ พวกเขาสามารถประมวลผลข้อมูลได้เร็วกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วไปถึงพันเท่า คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถคำนวณได้ภายในเวลาไม่กี่วินาที ซึ่งจะใช้เวลา 1000 ปีในการคำนวณคอมพิวเตอร์ทั่วไป
- การพัฒนาขีปนาวุธเรดาร์ยังใช้ประโยชน์จากการคำนวณควอนตัม การใช้เทคโนโลยีนี้จะช่วยเพิ่มความแม่นยำของอาวุธเรดาร์
ข้อเสีย
- เนื่องจากคอมพิวเตอร์เหล่านี้ตีความข้อมูลอย่างละเอียดถี่ถ้วน จึงจำเป็นต้องมีอุณหภูมิ -460 องศาฟาเรนไฮต์ เป็นการท้าทายอย่างยิ่งที่จะรักษาจักรวาลให้อยู่ในอุณหภูมิต่ำสุด ซึ่งขณะนี้เป็นอยู่
- ต้องมีการสร้างอัลกอริธึมที่แตกต่างกันสำหรับการคำนวณแต่ละประเภท จำเป็นต้องใช้อัลกอริทึมเฉพาะสำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัมในการทำงานในสภาพแวดล้อม ไม่สามารถทำงานได้เหมือนคอมพิวเตอร์ทั่วไป
- ไม่สามารถเข้าถึงได้โดยสาธารณะเนื่องจากมีการกำหนดราคาสูง เนื่องจากคอมพิวเตอร์เหล่านี้ยังอยู่ในขั้นตอนการพัฒนา อัตราความผิดพลาดจึงค่อนข้างสูง
ความแตกต่างที่สำคัญระหว่าง Edge และ Quantum Computing
Edge Computing ดำเนินการใกล้หรือที่แหล่งข้อมูล สิ่งนี้แตกต่างจากมาตรฐานปัจจุบัน เนื่องจากการประมวลผลส่วนใหญ่ของเราเกิดขึ้นบนคลาวด์ โดยงานการประมวลผลจะถูกจัดการโดยศูนย์ข้อมูลที่กระจัดกระจาย
การตั้งค่าการประมวลผลแบบคลาวด์ในปัจจุบันของเราเผชิญกับอุปสรรคเนื่องจากมีโอกาสแฝง ซึ่งบางครั้งเรียกว่าล่าช้า อาจมีการดำเนินการเพิ่มเติมในเครื่องในอนาคตอันใกล้นี้ ตัวอย่างเช่น ระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์ของรถยนต์สามารถวิเคราะห์และระบุภาพถ่ายได้ทันที แทนที่จะส่งไปยังคลาวด์เพื่อตรวจสอบความถูกต้อง
Edge Computing จะช่วยเสริมความสามารถของระบบคลาวด์ ไม่ใช่มาแทนที่ และต้องการอุปกรณ์และโปรเซสเซอร์เฉพาะทาง
ในทางกลับกัน คอมพิวเตอร์ทั่วไปซึ่งสามารถประมวลผลข้อมูลได้ใน 1 วินาทีหรือ 0 วินาทีเท่านั้น ไม่สามารถจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนเกินไปในการคำนวณได้
อย่างไรก็ตาม คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถ 1 และ 0 ไบต์เหล่านี้สามารถมีอยู่ในสองสถานะ (qubits) พร้อมกันในโลกควอนตัม ทำให้สามารถคำนวณแบบขนานได้ ดังนั้น หากคุณสร้างสอง qubits พวกมันอาจมีตัวเลข 00, 01, 10 และ 11 พร้อมกัน
คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีประสิทธิภาพมากกว่าสิ่งใดก็ตามที่ถูกสร้างขึ้นมาจนถึงปัจจุบัน เนื่องจากพวกเขาต้องการอัลกอริธึมที่มีเอกลักษณ์เฉพาะซึ่งสามารถทำงานใหม่ๆ ได้ เป็นเวลาหลายทศวรรษที่นักวิจัยได้ศึกษาคอมพิวเตอร์ควอนตัม ส่วนที่ยากได้แสดงให้เห็นว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมกำลังคำนวณควอนตัมอย่างแท้จริง
เหตุผลก็คือว่าในระบบควอนตัม การรับรู้ข้อมูลในขณะที่ข้อมูลกำลังส่งจะเปลี่ยนลักษณะของข้อมูลนั้น
เนื่องจากโครงสร้างเชิงเส้นตรงของคอมพิวเตอร์ทั่วไป จึงมีการสร้างกลยุทธ์การประมวลผลที่แตกต่างกัน เนื่องจากข้อมูลจำนวนมากและความซับซ้อนของปัญหา คอมพิวเตอร์แบบเดิมจึงมีปัญหาในการจัดการ ซึ่งทำให้ผู้บริโภคได้รับการตอบกลับช้า
เพื่อที่จะเพิ่มเวลาในการตอบสนองและประหยัดแบนด์วิดธ์ การประมวลผลแบบขอบและการคำนวณควอนตัมจึงถูกนำมาใช้ อย่างไรก็ตามความแตกต่างของพวกเขาจากที่อื่นมีความสำคัญมาก
- ตรงกันข้ามกับ การคำนวณควอนตัมซึ่งเริ่มต้นในปี 1980 Edge Computing ย้อนหลังไปถึงปี 1990
- การคำนวณบนขอบทำได้โดยใช้วิธีการคำนวณแบบกระจาย คุณลักษณะแบบบูรณาการของสถานะควอนตัม เช่น การซ้อนทับ การรบกวน และการพัวพัน ถูกนำมาใช้ในการคำนวณควอนตัมเพื่อทำการคำนวณ
- ตรงกันข้ามกับการคำนวณแบบควอนตัม ซึ่งไม่ใช่การประมวลผลแบบในตัวของมันเอง การประมวลผลแบบขอบคือการพัฒนาของคลาวด์คอมพิวติ้ง
- Edge Computing จัดลำดับความสำคัญของข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การตอบสนองที่รวดเร็ว และประสบการณ์ผู้ใช้ในเชิงบวก ในทางกลับกัน การคำนวณควอนตัมมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลและนำเสนอโซลูชันที่ดีที่สุด
- แม้ว่าการคำนวณควอนตัมจะใช้ในโดเมนต่างๆ เช่น เคมีเชิงคำนวณและการวิจัย แต่เอดจ์คอมพิวติ้งก็ถูกนำมาใช้ใน IoT และ IoT อุตสาหกรรม
สรุป
กลยุทธ์การประมวลผลทางเลือกได้รับการคิดค้นขึ้นเนื่องจากโครงสร้างเชิงเส้นที่ค่อนข้างชัดเจนของคอมพิวเตอร์ทั่วไป
ความซับซ้อนและปริมาณของข้อมูลกำลังเพิ่มขึ้น ทำให้การจัดการคอมพิวเตอร์ทั่วไปมีความท้าทายมากขึ้น ซึ่งทำให้เวลาตอบสนองช้าและประสบการณ์การใช้งานที่ไม่ดี
จากนั้นระบบ Edge Computing และการคำนวณควอนตัมจะถูกนำมาใช้เพื่อให้เกิดปฏิกิริยาตอบสนองเร็วขึ้นและประหยัดแบนด์วิดท์ แต่แตกต่างกันอย่างมากในลักษณะที่สำคัญ
วิธีการคำนวณแบบกระจายที่เรียกว่า edge computing ช่วยให้การประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูลใกล้กับแหล่งข้อมูล คิดว่าได้รับการพัฒนาเพื่อปรับปรุงเวลาในการตอบสนองและประหยัดแบนด์วิดท์
คำว่า "IoT" และ "edge" มักใช้แทนกันได้ ในทางกลับกัน IoT ใน edge computing เป็นแนวคิดที่เป็นนามธรรม
การคำนวณชนิดหนึ่งที่เรียกว่าการคำนวณควอนตัมใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติการซ้อนทับ การรบกวน และการพัวพันของสถานะควอนตัม
ในขณะที่พัฒนาเพื่อการคำนวณที่เร็วขึ้น การคำนวณควอนตัมอาจไม่สามารถแก้ปัญหาทั้งหมดได้ อย่างไรก็ตาม มันจะทำการแยกตัวประกอบจำนวนเต็มได้เร็วกว่าคอมพิวเตอร์แบบเดิม อย่างไรก็ตาม มันมีความสามารถมากกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไป
เขียนความเห็น