Edge Computing là gì? Tìm hiểu mô hình điện toán biên từ A-Z

Edge Computing là thuật ngữ không thể bỏ qua với những ai đam mê nghiên cứu điện toán đám mây. Đây thực sự là công nghệ tiềm năng trong thời đại IoT bùng nổ. Qua bài viết của FPT Cloud, bạn sẽ thấy điện toán biên hỗ trợ cho cuộc sống như thế nào. Chủ động tiếp cận sự đổi mới là cách vượt lên, tạo ra lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ.

Edge Computing là gì?

Edge Computing là gì? Đây là mô hình điện toán đám mây phân tán vô cùng tiềm năng. Công cụ đem tới sức mạnh tính toán cũng như lưu trữ đến gần hơn với nơi phát sinh data. Nhờ quá trình này giúp tiết kiệm băng thông và giảm độ trễ.

Khởi nguồn của điện toán biên chính là CDN – mạng phân phối nội dung. Vào những năm cuối thập niên 90, nền tảng sử dụng để cung cấp Content web và video. Nguyên lý cơ bản là truyền tải từ máy chủ gần người dùng nhất.

Sau này, các mạng được cải tiến để lưu trữ ứng dụng và các thành phần. Đây là cơ sở tạo ra dịch vụ Edge Computing đầu tiên như tổng hợp dữ liệu theo thời gian thực.

>>> Có thể bạn quan tâm: Drupal là gì? Khám phá nền tảng phát triển web Drupal từ A – Z

Cách điện toán biên vận hành

Edge Computing hoạt động bằng cách nắm bắt, xử lý thông tin. Điều kiện là đảm bảo gần nguồn dữ liệu và sự kiện mong muốn là ưu tiên hàng đầu. Công cụ vận hành nhờ thiết bị cảm biến, điện toán và máy móc.

Dữ liệu đã thu thập được cung cấp cho các máy chủ biên hoặc đám mây. Tùy thuộc nhiệm vụ và kết quả mong muốn, data còn có thể truyền đến hệ thống phân tích và máy học.

Đặc điểm nổi bật là khả năng tự động hóa và cung cấp hiển thị về trạng thái thực. Đối tượng hướng đến bao gồm thiết bị, hệ thống hoặc sản phẩm.

Tuy vậy, không phải trung tâm dữ liệu biên và đám mây là cách duy nhất xử lý data. Trong một số trường hợp, thiết bị IoT tự thực hiện bằng phần cứng tích hợp hoặc smart devices được kết nối.

Mô hình tạo dựng Edge Computing

Như đã biết Edge Computing gắn liền với điện toán đám mây và Internet of Things. Đây là tầng trung gian phụ trách cung cấp xử lý và lưu trữ dữ liệu nhỏ. Công cụ đáp ứng yêu cầu cần phản hồi nhanh từ IoT và tiết kiệm băng thông.

Trong hệ sinh thái điện toán biên, dữ liệu thu thập từ các cảm biến, máy đo,…Tuy vậy, chúng chưa được đưa ngay lên máy chủ đám mây. Thay vào đó là hướng đi qua vùng biên – trung tâm tính toán và lưu trữ cục bộ.

Câu hỏi phổ biến của nhiều người là biên nằm ở đâu? Trong nhiều trường hợp, nó là một trạm máy cục bộ, được kết nối Internet. Vị trí xác định ở rìa của một mạng LAN. Nhưng đôi khi đó lại là một trung tâm dữ liệu tại địa phương.

Nhìn chung, biên chỉ cần đảm bảo nằm ở gần nguồn dữ liệu nhất. Hệ thống sẵn sàng cung cấp, xử lý độ trễ thấp trong thời gian thực.

Cuối cùng, các nguồn data lớn và phức tạp sẽ được chuyển đến máy chủ đám mây thực hiện. Điểm hạn chế cần thừa nhận là độ trễ cao và phụ thuộc vào đường truyền. Tuy thế, Cloud Computing phù hợp những tính toán cần sức mạnh xử lý lớn.

Thành phần trong mô hình

Khi tìm hiểu Edge Computing sẽ bắt gặp các thành phần cơ bản trong hệ sinh thái này. Để nghiên cứu chuyên sâu, bạn không nên bỏ qua phần giải thích ý nghĩa dưới đây.

Tại sao nên sử dụng Edge Computing?

Việc nghiên cứu chuyên sâu có thể khiến người mới khó tiếp cận. Nếu bạn đang muốn áp dụng cho doanh nghiệp của mình, hãy tìm hiểu ưu điểm dưới đây. Qua đó sẽ thấy những chức năng toàn diện, dẫn đầu thời đại.

Giới hạn tốc độ xử lý trên Cloud Computing

Một điểm yếu của điện toán đám mây là dữ liệu phải gửi đến trung tâm của Amazon hoặc Google. Giả sử, bạn đang soạn thảo văn bản trên Google Docs. Từng từ viết ra sẽ được truyền đến vị trí cách xa hàng trăm ngàn cây số. 

Cách làm tương tự như khi hỏi các trợ lý ảo của mình. Nếu đám mây quá tải hoặc đường truyền không tốt sẽ mất nhiều thời gian phản hồi. Điều này được khắc phục đáng kể khi sử dụng điện toán biên.

Đảm bảo đường truyền data

Edge Computing ra đời để giải quyết vấn đề đường truyền. Công cụ xử lý thông tin quan trọng ngay tại trung tâm dữ liệu nhỏ. Sau đó, chúng được gửi tới địa điểm chính. Đối tượng phục vụ chủ yếu là data IoT.

Thiết bị thu thập, thực hiện công tác xử lý tại Local. Sau quá trình này sẽ chuyển tiếp về đám mây để lưu trữ và điều chỉnh thêm. Từ đó, các bước giản lược đáng kể, tiết kiệm thời gian và cải thiện tốc độ rất nhiều.

Bảo mật

Với Cloud Computing, dữ liệu phải truyền đến trung tâm để xử lý. Trong quá trình này dễ dẫn đến lỗi bảo mật. Giả sử như, hacker bắt được các gói tin của bạn. Hiện tại, hều hết phương thức truyền thông tin đều đã mã hóa.

Tuy vậy, chúng vẫn có sai sót và điểm yếu khó tránh khỏi. Với Edge Computing, dữ liệu nhạy cảm được xử lý ngay tại thiết bị nội bộ khi chưa gửi đi. Nhờ nguyên lý này, data bảo vệ toàn diện hơn.

Giảm tải băng thông

Mỗi ngày, hàng tỷ thiết bị IoT kết nối vào mạng, truyền tải lượng thông tin khổng lồ tới một điểm. Cách vận hành như vậy dẫn đến hai vấn đề:

- Tốn dung lượng băng thông đáng kể và làm giảm tốc độ.

- Xảy ra tình trạng “nghẽn cổ chai” vì quá nhiều dữ liệu dồn về Amazon hoặc Google. Điều đó càng làm tăng khả năng lỗi cũng như trả kết quả chậm.

Việc áp dụng Edge Computing như một giải pháp toàn diện cho những khó khăn này. Băng thông giảm xuống vì data chia nhỏ đến các trung tâm xử lý Local. Tốc độ truyền tải và mức ổn định luôn đạt tiêu chuẩn.

>>> Có thể bạn quan tâm: Downtime là gì? Cách giảm thiểu Downtime hết mức hiệu quả

Nhược điểm của Edge Computing

Điện toán biên là một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực công nghệ với những đóng góp quan trọng. Tuy thế, Edge Computing vẫn có điểm hạn chế nhất định. Trước khi quyết định sử dụng, bạn nên dựa vào đó để cân nhắc khách quan.

Chưa đáp ứng được cơ sở vật chất tại chỗ

Như đã biết, Edge Computing chuyên chịu trách nhiệm xử lý vùng biên. Đó là nơi đặt các máy chủ gần nhất.

Tuy vậy, việc triển khai cơ sở hạ tầng ở những vùng kém phát triển khá khó khăn. Điều đó đã cản trở hình thức công nghệ này phát huy tối đa sức mạnh.

Khó giám sát

Khó giám sát là nhược điểm đặc trưng của phương thức điện toán phân tán. Bởi lẽ, có quá nhiều nút biên không đồng đều về năng lực bảo mật.

Nếu chưa đáp ứng đủ các nguồn lực, việc triển khai điện toán tập trung khả thi hơn. Vì thế, bạn nên cân nhắc, chuẩn bị đầy đủ về nhiều phương diện trước khi áp dụng.

Mất mát dữ liệu

Tại biên, nhiều dữ liệu đã qua xử lý và đánh giá là thừa. Chúng bị loại bỏ khỏi quá trình để khối lượng công việc tải lên đám mây là tối ưu hóa.

Tuy vậy, cơ chế này có thể được xem là con dao hai lưỡi. Đôi khi, thiết bị biên đánh giá sai tầm quan trọng của dữ liệu. Vì thế, vấn đề truy vấn và khôi phục sẽ trở nên rất phức tạp.

Chi phí lớn

Edge Computing được biết đến với nhiều lợi ích và khả năng tiết kiệm băng thông. Bên cạnh đó, năng lực xử lý đám mây cũng nhận về đánh giá cao. Tuy thế, chi phí ban đầu cho một mạng biên là không hề nhỏ.

Số lượng thiết bị khổng lồ, độ phân tán về vị trí địa lý cao. Những đặc điểm này khiến ngay cả những doanh nghiệp lớn chùn bước.

Tiềm năng khai thác

Việc nêu ra những điểm hạn chế không nhằm mục đích khiến bạn từ bỏ. Qua đó để thấy, bạn cần chuẩn bị sẵn sàng điều gì để nhanh chóng tiếp cận. Bởi lẽ, điện toán biên đang ngày càng phủ sóng với tiềm năng khai thác vô hạn.

Xe tự hành

Xe tự lái lái chính là những thành quả bước đầu của Edge Computing và sẽ phát triển hơn nữa. Một phương tiện di chuyển đơn giản không thể dựa vào máy chủ từ xa. Giả sử như, chúng chưa đưa ra quyết định nên dừng lại khi có người đi bộ qua đường.

Trong khi ở thức tế, hành động này cần phải nhanh chóng thực hiện tức thì. Edge Computing cho phép dữ liệu được xử lý on – premise với bất kỳ kết nối Internet. Ngoài ra, các phương tiện có thể liên lạc với nhau hiệu quả hơn.

Nhờ vậy, xe đang đi không cần gửi dữ liệu về tai nạn, điều kiện thời tiết,…đến máy chủ từ xa. Thông tin nhanh nhạy, quá trình xử lý tinh gọn hơn rất nhiều.

Thiết bị sức khỏe

Đây là một trường hợp thực tế hơn, minh chứng cho tiềm năng của Edge Computing. Công nghệ áp dụng trong theo dõi sức khỏe và thiết bị đeo y tế. Người bệnh mãn tính được giám sát tình trạng từ xa.

Ví dụ, máy đo nhịp tim có khả năng phân tích dữ liệu sức khỏe độc lập. Ngay lập tức, những phản ứng cần thiết đưa ra cảnh báo khi bệnh nhân cần giúp đỡ.

Phẫu thuật có sự hỗ trợ của robot là minh chứng khác cho Edge Computing. Công cụ mang ý nghĩa quan trọng khi mỗi nano giây tạo ra khác biệt giữa sự sống và cái chết. Những bộ máy này có khả năng tự phân tích, hỗ trợ thao tác an toàn, nhanh chóng.

Giải pháp bảo mật

Bất kỳ hệ thống nào cũng tồn tại những mối đe dọa về bảo mật. Đó là lý do tại sao xu thế ngày nay là sử dụng Edge Computing cho hệ thống giám sát. Việc xử lý video trên thiết bị, máy ảnh có thể phát hiện chuyển động.

Qua đó, công cụ tìm ra người xâm phạm, phát đi cảnh báo ngay lập tức. Quy trình chuyển hàng tấn dữ liệu thô đến máy chủ xử lý được loại bỏ. Các camera tiết kiệm lưu lượng truy cập Internet, giảm băng thông và tăng độ chính xác.

Ứng dụng khác

Sự xuất hiện của Edge Computing ngày càng lan rộng đến nhiều hoạt động đời sống khác nhau. Ví dụ như sau:

- Đèn giao thông hoặc tua – bin gió không cần tương tác với đám mây 24/7. Chúng vận hành hoàn toàn tự động và rất hữu hiệu khi mất kết nối máy chủ.

- Hệ thống đèn đường tự trị, tự duy trì bằng cách liên lạc trực tiếp với nhau.

- Cảm biến thông minh trong doanh nghiệp không cần chuyển dữ liệu đến máy chủ trung tâm. Chúng tự biết khi nào nên tưới cây hoặc thêm phân bón,…

Những ứng dụng của điện toán biên tiết kiệm đáng kể thời gian và sức lực con người. Dù là lĩnh vực nào cũng nên đón nhận xu thế công nghệ này.

Trên đây là điều cần biết về một trong những khía cạnh mũi nhọn của công nghệ. Những đặc điểm nổi trội của điện toán biên là không thể phủ nhận.

Các tổ chức, doanh nghiệp và cá nhân nên có lộ trình phát triển để tận dụng hệ thống siêu việt này. FPT Cloud tin rằng bạn đã thấy góc nhìn mới về Edge Computing thông qua bài viết này.

Liên hệ với chúng tôi để biết thêm thông tin chi tiết về dịch vụ của FPT Smart Cloud

• Website: https://fptcloud.com/
• Fanpage: https://www.facebook.com/fptsmartcloud
• Email: [email protected]
• Hotline: 1900 638 399