کاربرد رایانش ابری و محاسبات لبه ای در IoT

کاربرد رایانش ابری و محاسبات لبه ای در IoT  این روزها یکی از مبحث های داغ اینترنت اشیا است که در ادامه قصد داریم بر اساس اطلاعات این لینک به آن بپردازیم:

با توجه به مزایای فناوری اینترنت اشیا در بخش های مختلف همچون صنایع و زیرساخت های هوشمند ، حمل و نقل هوشمند ، ساختمان هوشمند و غیره ، جای تعجب نیست که تولیدکنندگان برتر جهان بیشتر و بیشتر از این مزیت استفاده می کنند. یکی از کاربردهای مهم اینترنت اشیا کمک به تجزیه و تحلیل و تصمیم گیری بهتر ، توانایی شناسایی خطاها یا مشکلات قبل از وقوع آنها و تولید بهینه ، مقرون به صرفه و کارآمد تر است.

با این حال، در تمام این مزیت ها این چالش نهفته است: “با توجه به اینکه هر دستگاه هوشمند متصل به اینترنت اشیا، مقدار زیادی داده تولید می کند. همه این اطلاعات باید پردازش و تحلیل شوند تا بتوان با موفقیت از فرصت های ارائه شده توسط آنها استفاده کرد. اما چگونه؟” اینجاست که مباحثی همچون رایانش ابری و محاسبات لبه ای وارد می شوند. در این مطلب توضیح خواهیم داد که چگونه تولید کنندگان می توانند بیشترین مزیت را از سرورهای داده ابری و لبه ای بگیرند. با ما همراه باشید.

رایانش ابری چیست؟

در طول دهه گذشته، در هنگام به روزرسانی استراتژی های مدیریت داده و همچنین پیاده سازی فناوری های ساخت هوشمند، رایانش ابری به اولین انتخاب تبدیل شده است. تمام داده های جمع آوری شده از حسگرهای اطراف کارخانه به ابر (یک مرکز داده از راه دور که در آن اطلاعات ذخیره ، مدیریت و پردازش می شود) ارسال می شود.

این فناوری دارای مزایایی برای اپراتورها است. در واقع با استفاده از یک سرویس مبتنی بر ابر، تولید کنندگان می توانند به راحتی از هر مکان داده های خود را مدیریت کرده و به آن دسترسی پیدا کنند. این مزیت برای نظارت از راه دور بر سایت های متعدد و البته به خصوص برای روند فعلی کار در خانه به خاطر همه گیری ویروس کرونا بسیار ایده آل است.

با استفاده از cloud، تولیدکنندگان می توانند داده های کارخانه هوشمند خود را بدون نیاز به سرمایه گذاری در راه اندازی افزارهای پر هزینه تجزیه و تحلیل کنند. در حقیقت ، سرویس های ابری اغلب براساس هر بار استفاده و اجرا هزینه دارند، این بدان معناست که تولیدکنندگان فقط باید هزینه های مورد نیاز خود را پرداخت کنند و سیستمی دارند که به راحتی با تجارتشان مقیاس پذیر است.

اما ذخیره داده ها در ابر خطراتی نیز دارد. برای مثال قطع شبکه باعث می شود تولیدکنندگان در صورت نیاز هم به داده های خود دسترسی پیدا نکنند. این یک چالش در برنامه هایی است که قابلیت ردیابی در آنها مهم است. همچنین نگرانی دیگر امنیت است، زیرا هر جابجایی داده ؛ باعث افزایش احتمال خطر حملات سایبری می شود. به همین خاطر مقوله ی دیگری تحت عنوان محاسبات لبه ای مطرح می گردد که در ادامه به آن می پردازیم:

محاسبات لبه ای (edge computing)

اساساً، محاسبات لبه ای یا edge computing به معنای انتقال پردازش داده ها تا حد ممکن نزدیک به مبدا آن است. به عنوان مثال ، یک سنسور هوشمند در یک بازوی رباتیک یک خوانش را انجام می دهد و آن را به یک سرور با یک رابط ماشین انسانی (HMI) در کنار خط می فرستد. در آنجا می توان بلافاصله داده ها را پردازش کرده و توسط کارگران انسانی در زمان واقعی تصمیم گیری کرد.

مزایای محاسبات لبه ای چیست؟

می توان گفت مهم ترین مزیت محاسبات لبه ای افزایش سرعت یا کاهش تأخیر است، تفاوت پردازش میان رایانش ابری و محاسبات لبه ای حتی ممکن است فقط  چند میلی ثانیه باشد، اما شرایطی وجود دارد که این زمان به ظاهر اندک نیز تفاوت بین رخ  دادن یک حادثه یا جلوگیری از آن است!

به این ترتیب سرعت بالای محاسبه لبه ای برای تعمیر و نگهداری، پیش بینی خطرات و موارد دیگر یک امتیاز مثبت به شمار می رود. چرا که توانایی جمع آوری ، پردازش یا کار بر روی داده ها در زمان واقعی، امکان شناسایی سریع تر زمان نیاز به تعمیر یا تعویض قطعات تجهیزات را فراهم می کند.

علاوه بر این ، پیش بینی و توانایی تأمین سریع قطعات تعویض با مزیت عمده ی دیگری از محاسبات لبه ای ترکیب می شود و آن کاهش خطر قطع ارتباط است. محاسبات لبه ای به طور طبیعی نسبت به محاسبات ابری متمرکز دارای معماری پراکنده تری است. به جای اینکه همه داده ها به یک مکان یعنی ابر بروند، دستگاه های لبه ای متعددی را می توان در اطراف یک کارخانه نصب کرد تا بخش های مختلف داده را پردازش کند. بنابراین، حتی اگر چند سرور محاسبات لبه ای به طور همزمان یک خرابی و قطع ارتباط را تجربه کنند؛ باز هم کارخانه دسترسی به داده ها را از دست نخواهد داد.

سرانجام ، محاسبات لبه ای می تواند به تدریج در سراسر کارخانه، ماشین به ماشین اجرا شود. این مورد علاقه مشاغلی است که به تازگی کار با اینترنت اشیا را شروع کرده اند، زیرا یک برنامه تدریجی و مطابق با سرعت و نیازهای سازنده می تواند با صرفه اقتصادی انجام شود.

تفاوت رایانش ابری و محاسبات لبه ای

رایانش ابری و لبه ای ممکن است کاملاً مخالف یکدیگر به نظر برسند. یکی داده ها را از راه دور پردازش می کند، در حالی که دیگری آنها را بسیار نزدیک تر به محل نگه می دارد. با این حال ، با استفاده از راه حل های cloud و edge ، تولید کنندگان می توانند به یک تفاوت واقعی دست یابند و باعث می شود که معماری داده های آنها قوی تر، ایمن تر و قابل اعتمادتر شود. داده ها را می توان در یک سرور محاسبه لبه ای جمع آوری و پردازش کرد، در آنجا تجزیه و تحلیل می شود و تصمیمات فوری می توان گرفت. سپس می توان این اطلاعات را به ابر ارسال کرد تا برای کاربردهایی مانند یادگیری ماشین، به صورت جمع شده ذخیره و تجزیه و تحلیل شود.

از این رو تولیدکنندگانی که به دنبال افزایش میزان استفاده از اینترنت اشیا هستند یا از استراتژی فعلی پردازش داده های خود ناراضی هستند، ممکن است دریابند که محاسبات ابری و راه حل های محاسبات لبه ای هر دو درکنار هم بسیار عالی عمل می کنند.