Edge Computing คืออะไร? ประโยชน์และข้อจำกัด

Edge Computing เป็นวิธีการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูล แทนที่จะส่งข้อมูลทั้งหมดไปยังตำแหน่งศูนย์กลางเพื่อประมวลผล แนวทางนี้มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากจำนวนข้อมูลที่สร้างขึ้นจากอุปกรณ์ Internet of Things (IoT) สมาร์ทโฟน และอุปกรณ์เชื่อมต่ออื่นๆ เติบโตอย่างต่อเนื่อง

ในสถาปัตยกรรมคอมพิวเตอร์แบบดั้งเดิม ข้อมูลจะถูกรวบรวมโดยอุปกรณ์ แล้วส่งผ่านเครือข่ายไปยังตำแหน่งที่ตั้งส่วนกลาง เช่น ศูนย์ข้อมูลหรือระบบคลาวด์ เพื่อประมวลผล วิธีการนี้สามารถทำงานได้ดีกับข้อมูลและแอปพลิเคชันบางประเภท แต่อาจกลายเป็นปัญหาได้เมื่อจำนวนข้อมูลที่สร้างขึ้นเพิ่มขึ้น การส่งข้อมูลจำนวนมากผ่านเครือข่ายอาจใช้เวลานานและยังเพิ่มความเสี่ยงที่ข้อมูลจะสูญหายหรือเสียหายอีกด้วย

Edge Computing แก้ไขปัญหาเหล่านี้โดยย้ายการประมวลผลข้อมูลให้ใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูลมากขึ้น ซึ่งสามารถทำได้โดยใช้อุปกรณ์ขนาดเล็กที่ใช้พลังงานต่ำที่ "ขอบ" ของเครือข่าย เช่น ที่ส่วนท้ายของเซ็นเซอร์หรือที่พื้นโรงงาน เพื่อทำงานต่างๆ เช่น การรวบรวมข้อมูล การประมวลผลล่วงหน้า และการวิเคราะห์ เมื่อทำงานเหล่านี้ใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูลมากขึ้น จำนวนข้อมูลที่ต้องส่งผ่านเครือข่ายจะลดลง ซึ่งสามารถปรับปรุงการตอบสนองและความน่าเชื่อถือของระบบที่ใช้ข้อมูลเรียลไทม์ได้

Edge Computing VS คลาวด์คอมพิวติ้ง

Edge Computing และ Cloud Computing เป็นทั้งวิธีการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูล แต่มีความแตกต่างกันในแง่ของการประมวลผลและการจัดเก็บ

การประมวลผลแบบคลาวด์หมายถึงแนวทางปฏิบัติของการใช้เซิร์ฟเวอร์ระยะไกล ซึ่งโดยปกติแล้วผู้ให้บริการคลาวด์บุคคลที่สามเป็นเจ้าของและดำเนินการ เพื่อจัดเก็บ จัดการ และประมวลผลข้อมูลผ่านอินเทอร์เน็ต เซิร์ฟเวอร์มักจะอยู่ในศูนย์ข้อมูลและเข้าถึงได้ทางอินเทอร์เน็ต การประมวลผลแบบคลาวด์ช่วยให้ทรัพยากรปรับขนาดได้และยืดหยุ่น ตลอดจนความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลและแอปพลิเคชันได้จากทุกที่ที่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต

ในทางกลับกัน Edge Computing หมายถึงการปฏิบัติในการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูลมากกว่าการส่งข้อมูลทั้งหมดไปยังตำแหน่งศูนย์กลางเพื่อการประมวลผล ซึ่งทำได้โดยใช้อุปกรณ์ขนาดเล็กที่ใช้พลังงานต่ำที่ "ขอบ" ของเครือข่าย เช่น ที่ส่วนท้ายของเซ็นเซอร์หรือบนพื้นโรงงาน Edge Computing สามารถปรับปรุงการตอบสนองและความน่าเชื่อถือของระบบที่อาศัยข้อมูลตามเวลาจริง ลดปริมาณข้อมูลที่ต้องส่งผ่านเครือข่าย และยังช่วยให้อุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัดทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ความแตกต่างที่สำคัญระหว่างการประมวลผลแบบขอบและการประมวลผลแบบคลาวด์คือตำแหน่งของการประมวลผลและการจัดเก็บ การประมวลผลที่ขอบจะดำเนินการบนอุปกรณ์ที่อยู่ขอบของเครือข่าย ในขณะที่การประมวลผลแบบคลาวด์จะดำเนินการบนเซิร์ฟเวอร์ระยะไกลในศูนย์ข้อมูล Edge Computing ออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลที่สร้างขึ้นและใช้งานภายในเครื่อง ในขณะที่ Cloud Computing ออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลที่ต้องจัดเก็บและประมวลผลจากระยะไกล

ทั้ง Edge Computing และ Cloud Computing มีข้อดีและข้อเสียในตัวเอง Edge Computing นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์ ความหน่วงต่ำ และการตัดสินใจในพื้นที่ แต่อาจขาดความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่นของการประมวลผลแบบคลาวด์ การประมวลผลแบบคลาวด์นั้นยอดเยี่ยมสำหรับการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ความสามารถในการปรับขนาด และความยืดหยุ่น แต่อาจขาดความหน่วงต่ำและการประมวลผลแบบเรียลไทม์ของการประมวลผลขอบ

เมื่อเร็ว ๆ นี้ Edge Computing และ Cloud Computing ถูกนำมาใช้ร่วมกันมากขึ้นในแนวทางแบบผสมผสาน โดยใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของเทคโนโลยีทั้งสอง Edge Computing ใช้เพื่อจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์และทำการตัดสินใจในท้องถิ่น ในขณะที่ Cloud Computing ใช้สำหรับการจัดเก็บและการวิเคราะห์ข้อมูลระยะยาว วิธีการนี้สามารถให้สิ่งที่ดีที่สุดของทั้งสองโลกและปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมและประสิทธิภาพของระบบ

ประโยชน์ของ Edge Computing

Edge Computing มีประโยชน์หลายประการ ได้แก่ :

1. เวลาแฝงต่ำ : ด้วยการประมวลผลข้อมูลที่ใกล้กับแหล่งที่มามากขึ้น การประมวลผลที่ขอบช่วยลดระยะเวลาที่ข้อมูลจะเดินทางผ่านเครือข่าย สิ่งนี้สามารถนำไปสู่เวลาแฝงที่ลดลงและเวลาตอบสนองที่เร็วขึ้น ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ เช่น ยานพาหนะอัตโนมัติ ระบบควบคุมอุตสาหกรรม และกล้องวงจรปิด
2. ปรับปรุงความน่าเชื่อถือ : ด้วยการประมวลผลข้อมูลที่เอดจ์ ระบบสามารถทำงานต่อไปได้แม้ว่าการเชื่อมต่อกับตำแหน่งศูนย์กลางจะขาดหายไป สิ่งนี้สามารถปรับปรุงความน่าเชื่อถือโดยรวมของระบบและลดความเสี่ยงของการสูญหายของข้อมูลหรือความเสียหาย
3. เพิ่มความปลอดภัย : การจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลที่ Edge สามารถเพิ่มความปลอดภัยโดยลดปริมาณข้อมูลที่ต้องส่งผ่านเครือข่าย นอกจากนี้ยังทำให้แฮ็กเกอร์เข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้ยากขึ้น
4. ประหยัดค่าใช้จ่าย : ด้วยการประมวลผลข้อมูลที่เอดจ์ องค์กรสามารถลดปริมาณข้อมูลที่ต้องส่งผ่านเครือข่ายและจัดเก็บไว้ในตำแหน่งศูนย์กลาง สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การประหยัดต้นทุนแบนด์วิธของเครือข่ายและต้นทุนการจัดเก็บข้อมูล
5. ความเป็นส่วนตัวที่ดีขึ้น : การจัดเก็บข้อมูลที่ขอบสามารถเพิ่มความเป็นส่วนตัวของข้อมูลโดยทำให้ใกล้กับแหล่งที่มามากขึ้น ซึ่งจะเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน
6. ประสิทธิภาพของทรัพยากร : อุปกรณ์การประมวลผล Edge มักมีขนาดเล็กและใช้พลังงานต่ำ ทำให้สามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยทรัพยากรที่จำกัด สิ่งนี้สามารถเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับอุปกรณ์ IoT ซึ่งมักมีกำลังการประมวลผลและความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลที่จำกัด
7. การ ตัดสินใจที่ดีขึ้น : ด้วยการประมวลผลข้อมูลที่ส่วนปลาย การตัดสินใจสามารถเกิดขึ้นใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูลมากขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีและแม่นยำยิ่งขึ้น

Edge vs. Cloud vs. Fog Computing

Edge Computing, Cloud Computing และ Fog Computing เป็นวิธีการประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลทั้งหมด แต่มีความแตกต่างกันในแง่ของการประมวลผลและการจัดเก็บ

1. Edge Computing หมายถึงวิธีปฏิบัติในการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูลมากขึ้น ที่ Edge ของเครือข่าย ซึ่งทำได้โดยใช้อุปกรณ์ขนาดเล็กที่ใช้พลังงานต่ำ เช่น เซ็นเซอร์หรือเกตเวย์ Edge Computing ออกแบบมาเพื่อจัดการข้อมูลที่สร้างขึ้นและใช้งานภายในเครื่อง และสามารถปรับปรุงการตอบสนองและความน่าเชื่อถือของระบบที่อาศัยข้อมูลแบบเรียลไทม์
2. การ ประมวลผลแบบคลาวด์ หมายถึงแนวทางปฏิบัติของการใช้เซิร์ฟเวอร์ระยะไกล ซึ่งโดยปกติแล้วผู้ให้บริการคลาวด์บุคคลที่สามเป็นเจ้าของและดำเนินการ เพื่อจัดเก็บ จัดการ และประมวลผลข้อมูลผ่านอินเทอร์เน็ต การประมวลผลแบบคลาวด์ช่วยให้ทรัพยากรปรับขนาดได้และยืดหยุ่น ตลอดจนความสามารถในการเข้าถึงข้อมูลและแอปพลิเคชันได้จากทุกที่ที่มีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต
3. Fog Computing หมายถึงวิธีปฏิบัติในการประมวลผลข้อมูลที่ “Fog” ของเครือข่าย ซึ่งอยู่ระหว่างอุปกรณ์ Edge และระบบคลาวด์ จุดมุ่งหมายของการประมวลผลแบบหมอกคือการนำพลังการประมวลผลของคลาวด์เข้าใกล้ขอบของเครือข่ายมากขึ้น โดยใช้อุปกรณ์ระดับกลาง เช่น เราเตอร์หรือเกตเวย์ Fog Computing สามารถปรับปรุงการตอบสนองและความน่าเชื่อถือของระบบที่อาศัยข้อมูลแบบเรียลไทม์ และยังปรับปรุงความปลอดภัยของข้อมูลอีกด้วย

กรณีการใช้งานและตัวอย่างของ Edge Computing

1. Smart Cities : Edge Computing สามารถใช้เพื่อรวบรวมและประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์และกล้องแบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถใช้งาน Smart City เช่น การจัดการจราจร ความปลอดภัยสาธารณะ และการตรวจสอบด้านสิ่งแวดล้อม
2. ระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรม : สามารถใช้ Edge Computing เพื่อประมวลผลข้อมูลจากเซ็นเซอร์และเครื่องจักรบนพื้นโรงงาน ทำให้สามารถควบคุมและตรวจสอบกระบวนการทางอุตสาหกรรมได้แบบเรียลไทม์
3. การ ดูแลสุขภาพ : Edge Computing สามารถใช้ในการประมวลผลข้อมูลจากอุปกรณ์ทางการแพทย์ เช่น อุปกรณ์สวมใส่และอุปกรณ์ตรวจวินิจฉัย ซึ่งช่วยให้สามารถตรวจสอบสัญญาณชีพของผู้ป่วยได้แบบเรียลไทม์
4. ยานพาหนะ ไร้คนขับ: Edge Computing สามารถใช้ประมวลผลข้อมูลจากกล้อง, Lidar, เรดาร์และเซ็นเซอร์อื่นๆ ได้แบบเรียลไทม์ ทำให้สามารถตัดสินใจและควบคุมยานพาหนะได้แบบเรียลไทม์
5. การ ค้าปลีก : การประมวลผลแบบ Edge สามารถใช้ประมวลผลข้อมูลจากกล้องและเซ็นเซอร์ในร้านค้าปลีก ทำให้สามารถตรวจสอบระดับสินค้าคงคลัง พฤติกรรมของลูกค้า และอื่นๆ ได้แบบเรียลไทม์

ข้อจำกัดของ Edge Computing

1. พลังการประมวลผลที่จำกัด : โดยทั่วไปแล้วอุปกรณ์ Edge มีขนาดเล็กและใช้พลังงานต่ำ ซึ่งสามารถจำกัดปริมาณการประมวลผลที่สามารถทำได้ที่ Edge ซึ่งอาจทำให้การจัดการข้อมูลจำนวนมากหรือการคำนวณที่ซับซ้อนทำได้ยาก
2. พื้นที่เก็บข้อมูลจำกัด : อุปกรณ์ Edge มักมีความสามารถในการจัดเก็บจำกัด ซึ่งทำให้ยากต่อการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมาก นี่อาจเป็นปัญหาสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการจัดเก็บข้อมูลระยะยาว
3. ความสามารถในการปรับขนาดที่ จำกัด : ระบบการประมวลผล Edge อาจปรับขนาดได้ยาก เนื่องจากการเพิ่มอุปกรณ์หรือเพิ่มปริมาณข้อมูลที่ประมวลผลอาจกลายเป็นเรื่องซับซ้อนและมีค่าใช้จ่ายสูง
4. ความยืดหยุ่นที่จำกัด : ระบบการประมวลผลแบบ Edge อาจยืดหยุ่นไม่ได้ เนื่องจากมักได้รับการออกแบบมาให้ทำงานเฉพาะอย่าง และอาจไม่สามารถปรับเปลี่ยนให้เข้ากับข้อกำหนดใหม่หรือข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลงได้โดยง่าย
5. การทำงานร่วมกันที่จำกัด : อุปกรณ์ประมวลผล Edge อาจใช้โปรโตคอลที่เป็นกรรมสิทธิ์และอาจไม่สามารถสื่อสารกับอุปกรณ์หรือระบบอื่นได้
6. การสนับสนุนที่จำกัด : อุปกรณ์ Edge บางตัวอาจไม่มีการสนับสนุนและการบำรุงรักษาในระดับเดียวกับอุปกรณ์ IT แบบดั้งเดิม
7. การรักษาความปลอดภัยที่จำกัด : อุปกรณ์ Edge อาจไวต่อการดัดแปลงทางกายภาพ การแฮ็ค หรือการโจมตีทางไซเบอร์ประเภทอื่นๆ

ในที่สุด

Edge Computing เป็นวิธีการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มาของข้อมูล แทนที่จะส่งข้อมูลทั้งหมดไปยังตำแหน่งศูนย์กลางเพื่อประมวลผล สิ่งนี้สามารถปรับปรุงการตอบสนองและความน่าเชื่อถือของระบบที่ใช้ข้อมูลตามเวลาจริง ลดปริมาณข้อมูลที่ต้องส่งผ่านเครือข่าย และยังช่วยให้อุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัดทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Edge Computing มีประโยชน์หลายประการ ได้แก่ เวลาแฝงต่ำ ความน่าเชื่อถือที่ดีขึ้น ความปลอดภัยที่เพิ่มขึ้น การประหยัดต้นทุน ความเป็นส่วนตัวที่ดีขึ้น ประสิทธิภาพของทรัพยากร และการตัดสินใจที่ดีขึ้น

Edge Computing ยังมีข้อจำกัดหลายประการ รวมถึงพลังการประมวลผลที่จำกัด พื้นที่เก็บข้อมูล ความสามารถในการปรับขนาด ความยืดหยุ่น การทำงานร่วมกัน และการสนับสนุน เนื่องจากข้อจำกัดเหล่านี้ สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณากรณีการใช้งานและข้อกำหนดเฉพาะของแอปพลิเคชันอย่างรอบคอบก่อนตัดสินใจใช้ Edge Computing