Trang chủ » » News » Smart home & IoT

Smart home & IoT

Tại sao nói Điện toán cạnh biên và IoT là cặp bài trùng?

IoT đã thấy lợi ích từ đám mây truyền thống; cụ thể là, trong đám mây đó có thể cung cấp khả năng tính toán cao và lượng lưu trữ lớn. Nhưng điện toán cạnh có những lợi ích này một bước nữa, bằng cách cải thiện việc truyền, lưu trữ và tính toán dữ liệu.
Tại sao nói Điện toán cạnh biên và IoT là cặp bài trùng?

Điện toán cạnh biên và IoT luôn song hành

Điện toán dịch chuyển (Moving Compute) và lưu trữ vào cạnh mạng biên (hay mạng phân tán - network edge) có thể tạo ra sự khác biệt cho các doanh nghiệp muốn khai thác Internet of Things để cải thiện hoạt động và cắt giảm chi phí.

Internet of Things đang đến với các doanh nghiệp ở khắp mọi nơi và cách mạng hóa mọi thứ, từ sản xuất đến bán lẻ.

Nhưng các thiết bị IoT có tác động rất lớn đến các mạng và sẽ yêu cầu các cơ sở hạ tầng và thiết bị mạng mới để làm cho chúng hiệu quả. Đăng nhập vào điện toán cạnh biên, IDC mô tả như một mạng lưới các trung tâm dữ liệu vi mô xử lý hoặc lưu trữ dữ liệu quan trọng cục bộ và đẩy tất cả dữ liệu nhận được đến một trung tâm dữ liệu trung tâm hoặc kho lưu trữ đám mây, trong một diện tích dưới 100 feet vuông.

Loại máy tính này có thể thổi sức sống mới vào IoT và phân tích, cung cấp cho tất cả các ngành công nghiệp một cơ hội để khai thác trí tuệ nhân tạo và khả năng học máy trong thời gian thực để cải thiện hoạt động.
 

Vậy điện toán cạnh là gì?

Theo Microsoft, trong điện toán cạnh, tài nguyên tính toán được đặt gần các nguồn tạo thông tin để giảm độ trễ mạng và sử dụng băng thông thường liên quan đến điện toán đám mây. Điều này giúp đảm bảo tính liên tục của dịch vụ và hoạt động ngay cả khi kết nối đám mây không ổn định .

Việc di chuyển tính toán và lưu trữ này đến mạng biên góc cạnh (network edge) của mạng, cách xa trung tâm dữ liệu và gần người dùng hơn, giảm thời gian trao đổi tin nhắn so với điện toán đám mây tập trung truyền thống. Hơn nữa, theo nghiên cứu của IEEE, nó có thể giúp cân bằng lưu lượng mạng, kéo dài tuổi thọ của các thiết bị IoT và cuối cùng, giảm thời gian phản hồi của các ứng dụng IoT trong thời gian thực.
 

So sánh giữa Điện toán cạnh so với Điện toán sương mù

Điện toán cạnh thường được đề cập trong cùng một hơi thở như điện toán sương mù, một cấu trúc khung xác định cách thức hoạt động của điện toán cạnh. Theo Cisco, công ty đặt ra thuật ngữ này, điện toán sương mù cho phép các doanh nghiệp đưa các quy trình điện toán đám mây ra rìa.

Về cơ bản, điện toán sương mù giúp cho phép cấu trúc có thể lặp lại của Cameron trong khái niệm điện toán cạnh, cho phép các doanh nghiệp mở rộng hiệu suất phù hợp bằng cách di chuyển ra khỏi các vị trí tập trung hoặc các đám mây.
 

Tiềm năng cho điện toán cạnh và IoT

IoT đã thấy lợi ích từ đám mây truyền thống; cụ thể là, trong đám mây đó có thể cung cấp khả năng tính toán cao và lượng lưu trữ lớn. Nhưng điện toán cạnh có những lợi ích này một bước nữa, bằng cách cải thiện việc truyền, lưu trữ và tính toán dữ liệu.

Các nhà nghiên cứu của IEEE yêu cầu đáp ứng nhanh hơn là khả năng tính toán cao và lưu trữ lớn. Điện toán Edge cung cấp khả năng tính toán chấp nhận được, đủ dung lượng lưu trữ và thời gian đáp ứng nhanh để đáp ứng các yêu cầu ứng dụng IoT.

Đổi lại, điện toán cạnh, giúp:

- Giảm độ trễ bằng cách mang bộ nhớ và tính toán gần hơn với người dùng

- Tối ưu hóa băng thông bằng cách kiểm soát lưu lượng

- Bảo toàn khả năng năng lượng của các thiết bị IoT bằng cách kết hợp với chương trình giảm tải nhiệm vụ linh hoạt, xem xét tài nguyên năng lượng của từng thiết bị.

- Giảm chi phí mạng bằng cách tổng hợp và tiền xử lý các gói tầm thường

Tuy nhiên, vẫn còn nhiều điều cần khám phá và quan tâm đến việc cải thiện cách thức các doanh nghiệp khai thác công nghệ đang phát triển. Hewlett-Packard Enterprise gần đây đã tuyên bố mở một phòng thí nghiệm đổi mới mới nhằm tận dụng tối đa dữ liệu cạnh cho các doanh nghiệp. Và vào tháng 6 năm ngoái, Google đã phát hành nền tảng Cloud IoT Edge của mình, công cụ này mở rộng xử lý dữ liệu Google Cloud, và máy móc tự học hỏi cho các thiết bị cạnh, theo Forbes.
 

Những thách thức trong việc ấp ủ một kiến ​​trúc điện toán cạnh

Tuy nhiên, các tổ chức nắm giữ một kiến ​​trúc điện toán cạnh vẫn còn nhiều thách thức phải vượt qua. Bảo mật là một, vì các thiết bị IoT trên mạng có thể đến từ nhiều nhà cung cấp khác nhau, nên việc triển khai các chương trình bảo mật tương tự để đảm bảo cùng một mức độ bảo mật.

Các doanh nghiệp có thể thực hiện các bước để bảo vệ các thiết bị chống lại các vấn đề bảo mật này bằng cách thực hành vệ sinh bảo mật IoT. Một số thực tiễn tốt nhất về bảo mật IoT bao gồm:

- Xây dựng các thực tiễn và công cụ bảo mật thành các triển khai IoT ngay từ đầu, bao gồm lập ngân sách cho bảo mật IoT

- Kiểm tra thiết bị nghiêm ngặt, cả trước khi triển khai và kiểm tra bảo mật đang diễn ra

- Bảo vệ dữ liệu trong quá trình vận chuyển, khi nó dễ bị tổn thương nhất

- Quản lý bảo mật trực tiếp trong nhóm CNTT bằng cách đẩy các bản cập nhật và bản vá từ xa, trái với mong muốn người dùng cuối chịu trách nhiệm

Hơn nữa, việc quản lý số lượng thiết bị kết nối IoT - từ điện thoại đến ô tô - cũng chứng tỏ một thách thức.

Các nhà nghiên cứu của IEEE lưu ý, hàng trăm ứng dụng và hàng triệu người dùng và thiết bị cuối cùng, việc quản lý điện toán cạnh cho IoT sẽ đặc biệt phức tạp.

Theo các nhà nghiên cứu, một giải pháp khả thi là triển khai mạng được xác định bằng phần mềm, có thể giúp quản lý hiệu quả sự phức tạp đồng thời cắt giảm chi phí quản trị.


English edition:

Edge Computing and IoT Go Hand in Hand

Moving compute and storage to the network edge can make a difference for businesses looking to tap the Internet of Things to improve operations and cut costs.

The Internet of Things is coming to businesses everywhere and revolutionizing everything from manufacturing to retail.

But IoT devices have a huge impact on networks and will require new network infrastructures and devices to make them effective. Enter edge computing, which IDC describes as a “mesh network of micro data centers that process or store critical data locally and push all received data to a central data center or cloud storage repository, in a footprint of less than 100 square feet.” 

This type of computing can breathe new life into IoT and analytics, offering all industries an opportunity to tap artificial intelligence and machine learning capabilities in real time to improve operations.
 

What Is Edge Computing?

So, what is edge computing exactly?
According to Microsoft, in edge computing, compute resources are “placed closer to information-generation sources to reduce network latency and bandwidth usage generally associated with cloud computing.” This helps to ensure continuity of services and operations even if cloud connections aren’t steady.

This moving of compute and storage to the “edge” of the network, away from the data center and closer to the user, cuts down the amount of time it takes to exchange messages compared with traditional centralized cloud computing. Moreover, according to research by IEEE, it can help to balance network traffic, extend the life of IoT devices and, ultimately, reduce “response times for real-time IoT applications.”

Edge Computing vs. Fog Computing

Edge computing is often mentioned in the same breath as “fog computing,” an architecture framework that determines how edge computing works. According to Cisco, which coined the term, fog computing allows businesses to bring cloud computing processes to the edge: “It facilitates the operation of compute, storage and networking services between end devices and cloud computing data centers.”

Essentially, fog computing helps to enable “repeatable structure in the edge computing concept,” which allows enterprises to scale performance accordingly by moving compute away from centralized locations or clouds.
 

The Potential for Edge Computing and IoT

IoT has already seen benefits from traditional cloud; namely, in that cloud can offer high computational capacity and vast amounts of storage. But edge computing takes these benefits one step further, by improving data transmission, storage and computation.

“IoT requires fast response rather than high computational capacity and large storage,” IEEE researchers note. “Edge computing offers a tolerable computational capacity, enough storage space, and fast response time to satisfy IoT application requirements.”

Edge computing, in turn, helps to:

Cut latency by bringing storage and compute closer to the user

Optimize bandwidth by controlling traffic flow

Preserve the energy capabilities of IoT devices by incorporating “a flexible task offloading scheme which considers the power resources of each device”

Reduce network overhead by aggregating and preprocessing “trivial packets”

There’s still much to be explored, however, and interest in improving how businesses can tap the technology is growing. Hewlett-Packard Enterprise recently announced the opening of a new innovation lab aimed at making the most of edge data for enterprises. And last June, Google released its Cloud IoT Edge platform, which “extends Google Cloud’s data processing and machine learning to edge devices,” according to Forbes.
 

Challenges in Embracing an Edge Computing Architecture

Organizations that embrace an edge computing architecture still have many challenges to overcome, however. Security is one, as IoT devices on a network likely come from various vendors, “making it difficult to deploy similar security schemes to ensure the same level of security.”

Businesses can take steps to safeguard devices against these security issues by practicing IoT security hygiene. Some IoT security best practices include:

Building security practices and tools into IoT deployments from the beginning, which includes budgeting for IoT security

Testing devices rigorously, both prior to deployment and with ongoing security tests

Protecting data during transit, when it’s most vulnerable

Managing security directly within the IT team by pushing out updates and patches remotely, as opposed to expecting end users to take charge

Moreover, managing the number of IoT-connected devices — from phones to cars — also proves a challenge.

“Considering the hundreds of the applications and millions of end users and devices, the management of edge computing for IoT will be exceptionally complicated,” IEEE researchers note.

A possible solution, according to the researchers, is to implement software-defined networking, which can help to effectively manage complexity while also cutting administration costs.

 
(Nguyễn Thảo Trường - http://DienElectric.com theo biztechmagazine)
Gọi điện thoại