Հաշվողական ռեսուրսները մոտեցնում է տվյալների աղբյուրին:
Կենտրոնացված հաշվողական ռեսուրսներ տվյալների աղբյուրից հեռու գտնվող տվյալների կենտրոններում:
Թույլ է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակումը նվազագույն ուշացումով:
Համեմատաբար բարձր ուշացում ունի տվյալների աղբյուրի և տվյալների կենտրոնի միջև հեռավորության պատճառով:
Հետագա վերլուծության համար կենտրոնացված վայր միայն համապատասխան տվյալներն ուղարկելը նվազեցնում է պահանջվող թողունակությունը:
Պահանջում է ավելի մեծ թողունակություն՝ մեծ քանակությամբ տվյալների փոխանցման անհրաժեշտության պատճառով:
Սահմանափակելիություն՝ տեղական հաշվողական ռեսուրսների սահմանափակումների պատճառով:
Բարձր մասշտաբային և կարող է կառավարել մեծ քանակությամբ տվյալներ:
4. Edge Computing և Data Processing
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս տվյալների ավելի արագ մշակումը՝ մշակումը մոտեցնելով տվյալների աղբյուրին: Վերացված է տվյալների փոխանցումը կենտրոնացված տվյալների կենտրոն՝ մշակման համար, որը կարող է ժամանակ պահանջել և հանգեցնել հետաձգման խնդիրների:
Եզրային հաշվարկով տվյալները մշակվում են ցանցի եզրին՝ ավելի մոտ այն ստեղծող սարքին: Սա հանգեցնում է տվյալների մշակման ավելի արագ ժամանակի և նվազեցնում է հետաձգումը: Սա, իր հերթին, հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակում և վերլուծություն, ինչը կարևոր է այն միջավայրերում, որտեղ անհրաժեշտ է իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել:
Edge computing-ը հատկապես օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ սարքերի կողմից ստեղծված տվյալները ժամանակի նկատմամբ զգայուն են: Օրինակ, կանխատեսող սպասարկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում վերահսկելու մեքենայի աշխատանքը՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել անոմալիաները և հնարավոր խնդիրները՝ նախքան դրանք առաջանալը: Սա, իր հերթին, կարող է հանգեցնել ծախսերի խնայողության՝ նվազեցնելով չնախատեսված պարապուրդի և պահպանման ծախսերը:
5. Եզրային հաշվարկ և տվյալների վերլուծություն
Edge computing-ը նաև հնարավորություն է տալիս տվյալների ավելի արագ վերլուծել՝ իրական ժամանակում տվյալների վերլուծություն ապահովելով: Տվյալների եզրին մշակելով՝ ձեռնարկությունները կարող են իրական ժամանակում վերլուծել տվյալները՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել: Սա հատկապես օգտակար է, երբ անհրաժեշտ են արագ որոշումներ, ինչպիսիք են անվտանգության սպառնալիքները կամ խարդախության հայտնաբերումը:
Բիզնեսները կարող են օգտագործել եզրային հաշվարկները՝ հաճախորդների անհատականացված փորձառություններ ապահովելու համար: Օրինակ՝ իրական ժամանակի տվյալները վերլուծելով՝ ձեռնարկությունները կարող են հաճախորդներին տրամադրել անհատականացված առաջարկներ՝ հիմնվելով նրանց նախասիրությունների և անցյալի վարքագծի վրա: Սա կարող է հանգեցնել հաճախորդների գոհունակության և հավատարմության բարձրացմանը:
Edge computing-ը նաև օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ մեծ քանակությամբ տվյալներ պետք է արագ վերլուծվեն: Օրինակ՝ տեսահսկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում տեսագրությունները վերլուծելու համար՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել անվտանգության հնարավոր սպառնալիքները: Սա կարող է հանգեցնել անվտանգության բարձրացման և արձագանքման ժամանակի կրճատման:
6. Եզրային հաշվարկ և արդյունավետ որոշումների կայացում
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս արդյունավետ որոշումներ կայացնել՝ տրամադրելով տվյալների վերաբերյալ իրական ժամանակի պատկերացումներ: Տվյալների եզրին մշակելով՝ ձեռնարկությունները կարող են իրական ժամանակում վերլուծել տվյալները՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել: Սա հատկապես օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ անհրաժեշտ են արագ որոշումներ, ինչպիսիք են անվտանգության սպառնալիքները կամ խարդախության հայտնաբերումը:
Edge computing-ը նաև օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ անհրաժեշտ է իրական ժամանակի տվյալների պատկերացում: Օրինակ, կանխատեսելի սպասարկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում վերահսկելու մեքենայի աշխատանքը՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել հնարավոր խնդիրները նախքան դրանք առաջանալը: Սա, իր հերթին, կարող է հանգեցնել ծախսերի խնայողության՝ նվազեցնելով չնախատեսված պարապուրդի և պահպանման ծախսերը:
7. Օգտագործեք Edge Computing-ի դեպքերը տվյալների մշակման և վերլուծության մեջ
Ահա տարբեր ճյուղերի համար եզրային հաշվարկների օգտագործման դեպքերի մի քանի օրինակներ՝ իր կարևոր օգուտով.
արտադրական արդյունաբերություն
Edge computing-ը վերահսկում է արտադրական արդյունաբերության արտադրական մեքենաներում ներկառուցված սենսորների տվյալները: Սա թույլ է տալիս իրական ժամանակում որակի վերահսկում և կանխատեսելի սպասարկում:
Հիմնական առավելություններըԲարելավված արդյունավետություն և կրճատված պարապուրդ:
Առողջապահության արդյունաբերություն
Հիվանդի տվյալների իրական ժամանակի տվյալների մշակումը հիմնված է եզրային հաշվարկների օգտագործման վրա: Սա ներառում է կենսական նշանների մոնիտորինգ, անոմալիաների հայտնաբերում և արտակարգ իրավիճակների դեպքում բժշկական անձնակազմին ահազանգելը:
Հիմնական առավելությունը. Հիվանդի արդյունքների բարելավում:
Ավտոմոբիլային արդյունաբերություն
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակումը՝ բարձրացնելով տարբեր հավելվածների արդյունավետությունը, ինչպիսիք են ինքնավար մեքենա վարելը, տրանսպորտային միջոցների ստուգումները և ավտոապահովագրության պահանջների մշակումը:
Հիմնական առավելությունը. Ապահովում է անվտանգ և արդյունավետ շահագործումը և կանխում է խափանումները:
Մանրածախ արդյունաբերություն
Edge computing-ի միջոցով այժմ կարող եք իրական ժամանակում վերլուծել հաճախորդների տվյալները՝ ներառյալ՝ խանութի սենսորների, առցանց գործարքների և սոցիալական լրատվամիջոցների տվյալները:
Հիմնական առավելությունը. Բարելավված ընդհանուր հաճախորդների փորձը:
Ծրագրային ապահովման արդյունաբերություն
Edge computing-ը բարելավում է CDN-ների աշխատանքը՝ նվազեցնելով ուշացումը և բովանդակությունն ավելի արագ և հուսալի մատուցելով վերջնական օգտագործողներին:
Հիմնական առավելությունը. Ավելի արագ և արդյունավետ որոշումների կայացում:
գյուղատնտեսական արդյունաբերություն
Օգնում է ճշգրիտ գյուղատնտեսությանը` թույլ տալով ֆերմերներին ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնել տնկման, պարարտացման և բերքահավաքի վերաբերյալ:
Հիմնական առավելությունը. Բուսաբույսերի բերքատվության բարելավում և թափոնների կրճատում.
8. Edge Computing-ի մարտահրավերները
Թեև եզրային հաշվարկն առաջարկում է բազմաթիվ առավելություններ, այս տեխնոլոգիայի ներդրման հետ կապված որոշ մարտահրավերներ են առաջանում: Եզրային հաշվարկների հիմնական մարտահրավերներից մի քանիսը ներառում են.
Անվտանգություն
Եզրային հաշվարկների հիմնական մարտահրավերներից մեկը անվտանգությունն է: Ցանցի եզրին գտնվող սարքերում մշակվող և պահվող տվյալների դեպքում անվտանգության խախտման վտանգ կա: Արդյունքում, այս սարքերը կարող են խոցելի լինել հարձակումների նկատմամբ, և դրանց անվտանգությունը կարող է դժվար լինել:
Բիզնեսը պետք է համապատասխան անվտանգության միջոցներ ձեռնարկի անվտանգության հնարավոր խախտումներից պաշտպանվելու համար: Սա ներառում է անվտանգ հաղորդակցման արձանագրությունների և գաղտնագրման օգտագործումը և անվտանգության ծրագրակազմի և որոնվածի կանոնավոր թարմացումը:
տվյալների կառավարում
Եզրային հաշվարկների մեկ այլ մարտահրավեր տվյալների կառավարումն է: Ցանցի եզրին գտնվող սարքերում մշակվող և պահվող տվյալների հետ կապված՝ այս տվյալները արդյունավետ կառավարելը և վերլուծելը կարող է դժվար լինել: Հետևաբար, ձեռնարկությունները պետք է իրականացնեն տվյալների կառավարման համապատասխան ռազմավարություններ, որպեսզի ապահովեն տվյալների հավաքագրումը, վերլուծությունը և արդյունավետ պահպանումը:
Ինտեգրում Legacy Systems-ի հետ
Եզրային հաշվարկների ինտեգրումը հին համակարգերի հետ նույնպես կարող է մարտահրավեր լինել: Բազմաթիվ ձեռնարկություններ ունեն առկա ՏՏ համակարգեր, որոնք նախատեսված չեն եզրային հաշվարկների հետ աշխատելու համար: Արդյունքում, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ իրենց հին համակարգերը կարող են ինտեգրվել եզրային հաշվողական լուծումների հետ՝ ապահովելու համար, որ նրանք կարող են օգտվել այս տեխնոլոգիայի առաջարկած առավելություններից:
Մասշտաբայնություն
Scalability-ը եզրային հաշվարկների մեկ այլ մարտահրավեր է: Քանի որ ցանցի եզրին գտնվող սարքերի թիվը մեծանում է, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ իրենց ծայրամասային հաշվողական ենթակառուցվածքը կարող է մեծանալ աճող պահանջարկը բավարարելու համար: Հին համակարգերի հետ աշխատելը, որոնք նախատեսված չեն մասշտաբային լինելու համար, կարող է մարտահրավերներ առաջացնել, հատկապես բիզնեսի համար:
արժեքը
Եզրային հաշվարկների իրականացումը կարող է նաև ծախսատար լինել: Ձեռնարկությունները պետք է ներդրումներ կատարեն անհրաժեշտ ենթակառուցվածքում, որպեսզի աջակցեն ծայրամասային հաշվարկներին, ինչը կարող է թանկ լինել: Բացի այդ, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ ունեն անհրաժեշտ հմտություններ և փորձ՝ այս ենթակառուցվածքն արդյունավետ կառավարելու և պահպանելու համար:
Եզրակացություն
Արդյունավետ վերլուծության և տվյալների ստեղծման աճող անհրաժեշտության պայմաններում եզրային հաշվարկների ապագան շատ խոստումնալից է թվում: Ավելին, առաջիկա տարիներին այս տեխնոլոգիան կարող է խթանել նորարարությունը շուկայում՝ հանգեցնելով նոր և ավելի առաջադեմ լուծումների:
5G ցանցերի մուտքը կարող է լինել եզրային հաշվարկների զգալի շարժիչ ուժ՝ հնարավորություն տալով ավելի արագ կապ հաստատել եզրային սարքերի և ամպային ծառայությունների միջև: Ճիշտ ժամանակն է ոլորտների լայն շրջանակի ձեռնարկությունների համար, որպեսզի հաշվիչ աշխատանքը դիտարկեն որպես աճի և իրենց գործընթացներին ինտեգրվելու հնարավորություն:
Հաշվողական ռեսուրսները մոտեցնում է տվյալների աղբյուրին:
Կենտրոնացված հաշվողական ռեսուրսներ տվյալների աղբյուրից հեռու գտնվող տվյալների կենտրոններում:
Թույլ է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակումը նվազագույն ուշացումով:
Համեմատաբար բարձր ուշացում ունի տվյալների աղբյուրի և տվյալների կենտրոնի միջև հեռավորության պատճառով:
Հետագա վերլուծության համար կենտրոնացված վայր միայն համապատասխան տվյալներն ուղարկելը նվազեցնում է պահանջվող թողունակությունը:
Պահանջում է ավելի մեծ թողունակություն՝ մեծ քանակությամբ տվյալների փոխանցման անհրաժեշտության պատճառով:
Սահմանափակելիություն՝ տեղական հաշվողական ռեսուրսների սահմանափակումների պատճառով:
Բարձր մասշտաբային և կարող է կառավարել մեծ քանակությամբ տվյալներ:
4. Edge Computing և Data Processing
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս տվյալների ավելի արագ մշակումը՝ մշակումը մոտեցնելով տվյալների աղբյուրին: Վերացված է տվյալների փոխանցումը կենտրոնացված տվյալների կենտրոն՝ մշակման համար, որը կարող է ժամանակ պահանջել և հանգեցնել հետաձգման խնդիրների:
Եզրային հաշվարկով տվյալները մշակվում են ցանցի եզրին՝ ավելի մոտ այն ստեղծող սարքին: Սա հանգեցնում է տվյալների մշակման ավելի արագ ժամանակի և նվազեցնում է հետաձգումը: Սա, իր հերթին, հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակում և վերլուծություն, ինչը կարևոր է այն միջավայրերում, որտեղ անհրաժեշտ է իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել:
Edge computing-ը հատկապես օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ սարքերի կողմից ստեղծված տվյալները ժամանակի նկատմամբ զգայուն են: Օրինակ, կանխատեսող սպասարկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում վերահսկելու մեքենայի աշխատանքը՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել անոմալիաները և հնարավոր խնդիրները՝ նախքան դրանք առաջանալը: Սա, իր հերթին, կարող է հանգեցնել ծախսերի խնայողության՝ նվազեցնելով չնախատեսված պարապուրդի և պահպանման ծախսերը:
5. Եզրային հաշվարկ և տվյալների վերլուծություն
Edge computing-ը նաև հնարավորություն է տալիս տվյալների ավելի արագ վերլուծել՝ իրական ժամանակում տվյալների վերլուծություն ապահովելով: Տվյալների եզրին մշակելով՝ ձեռնարկությունները կարող են իրական ժամանակում վերլուծել տվյալները՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել: Սա հատկապես օգտակար է, երբ անհրաժեշտ են արագ որոշումներ, ինչպիսիք են անվտանգության սպառնալիքները կամ խարդախության հայտնաբերումը:
Բիզնեսները կարող են օգտագործել եզրային հաշվարկները՝ հաճախորդների անհատականացված փորձառություններ ապահովելու համար: Օրինակ՝ իրական ժամանակի տվյալները վերլուծելով՝ ձեռնարկությունները կարող են հաճախորդներին տրամադրել անհատականացված առաջարկներ՝ հիմնվելով նրանց նախասիրությունների և անցյալի վարքագծի վրա: Սա կարող է հանգեցնել հաճախորդների գոհունակության և հավատարմության բարձրացմանը:
Edge computing-ը նաև օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ մեծ քանակությամբ տվյալներ պետք է արագ վերլուծվեն: Օրինակ՝ տեսահսկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում տեսագրությունները վերլուծելու համար՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել անվտանգության հնարավոր սպառնալիքները: Սա կարող է հանգեցնել անվտանգության բարձրացման և արձագանքման ժամանակի կրճատման:
6. Եզրային հաշվարկ և արդյունավետ որոշումների կայացում
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս արդյունավետ որոշումներ կայացնել՝ տրամադրելով տվյալների վերաբերյալ իրական ժամանակի պատկերացումներ: Տվյալների եզրին մշակելով՝ ձեռնարկությունները կարող են իրական ժամանակում վերլուծել տվյալները՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել: Սա հատկապես օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ անհրաժեշտ են արագ որոշումներ, ինչպիսիք են անվտանգության սպառնալիքները կամ խարդախության հայտնաբերումը:
Edge computing-ը նաև օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ անհրաժեշտ է իրական ժամանակի տվյալների պատկերացում: Օրինակ, կանխատեսելի սպասարկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում վերահսկելու մեքենայի աշխատանքը՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել հնարավոր խնդիրները նախքան դրանք առաջանալը: Սա, իր հերթին, կարող է հանգեցնել ծախսերի խնայողության՝ նվազեցնելով չնախատեսված պարապուրդի և պահպանման ծախսերը:
7. Օգտագործեք Edge Computing-ի դեպքերը տվյալների մշակման և վերլուծության մեջ
Ահա տարբեր ճյուղերի համար եզրային հաշվարկների օգտագործման դեպքերի մի քանի օրինակներ՝ իր կարևոր օգուտով.
արտադրական արդյունաբերություն
Edge computing-ը վերահսկում է արտադրական արդյունաբերության արտադրական մեքենաներում ներկառուցված սենսորների տվյալները: Սա թույլ է տալիս իրական ժամանակում որակի վերահսկում և կանխատեսելի սպասարկում:
Հիմնական առավելություններըԲարելավված արդյունավետություն և կրճատված պարապուրդ:
Առողջապահության արդյունաբերություն
Հիվանդի տվյալների իրական ժամանակի տվյալների մշակումը հիմնված է եզրային հաշվարկների օգտագործման վրա: Սա ներառում է կենսական նշանների մոնիտորինգ, անոմալիաների հայտնաբերում և արտակարգ իրավիճակների դեպքում բժշկական անձնակազմին ահազանգելը:
Հիմնական առավելությունը. Հիվանդի արդյունքների բարելավում:
Ավտոմոբիլային արդյունաբերություն
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակումը՝ բարձրացնելով տարբեր հավելվածների արդյունավետությունը, ինչպիսիք են ինքնավար մեքենա վարելը, տրանսպորտային միջոցների ստուգումները և ավտոապահովագրության պահանջների մշակումը:
Հիմնական առավելությունը. Ապահովում է անվտանգ և արդյունավետ շահագործումը և կանխում է խափանումները:
Մանրածախ արդյունաբերություն
Edge computing-ի միջոցով այժմ կարող եք իրական ժամանակում վերլուծել հաճախորդների տվյալները՝ ներառյալ՝ խանութի սենսորների, առցանց գործարքների և սոցիալական լրատվամիջոցների տվյալները:
Հիմնական առավելությունը. Բարելավված ընդհանուր հաճախորդների փորձը:
Ծրագրային ապահովման արդյունաբերություն
Edge computing-ը բարելավում է CDN-ների աշխատանքը՝ նվազեցնելով ուշացումը և բովանդակությունն ավելի արագ և հուսալի մատուցելով վերջնական օգտագործողներին:
Հիմնական առավելությունը. Ավելի արագ և արդյունավետ որոշումների կայացում:
գյուղատնտեսական արդյունաբերություն
Օգնում է ճշգրիտ գյուղատնտեսությանը` թույլ տալով ֆերմերներին ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնել տնկման, պարարտացման և բերքահավաքի վերաբերյալ:
Հիմնական առավելությունը. Բուսաբույսերի բերքատվության բարելավում և թափոնների կրճատում.
8. Edge Computing-ի մարտահրավերները
Թեև եզրային հաշվարկն առաջարկում է բազմաթիվ առավելություններ, այս տեխնոլոգիայի ներդրման հետ կապված որոշ մարտահրավերներ են առաջանում: Եզրային հաշվարկների հիմնական մարտահրավերներից մի քանիսը ներառում են.
Անվտանգություն
Եզրային հաշվարկների հիմնական մարտահրավերներից մեկը անվտանգությունն է: Ցանցի եզրին գտնվող սարքերում մշակվող և պահվող տվյալների դեպքում անվտանգության խախտման վտանգ կա: Արդյունքում, այս սարքերը կարող են խոցելի լինել հարձակումների նկատմամբ, և դրանց անվտանգությունը կարող է դժվար լինել:
Բիզնեսը պետք է համապատասխան անվտանգության միջոցներ ձեռնարկի անվտանգության հնարավոր խախտումներից պաշտպանվելու համար: Սա ներառում է անվտանգ հաղորդակցման արձանագրությունների և գաղտնագրման օգտագործումը և անվտանգության ծրագրակազմի և որոնվածի կանոնավոր թարմացումը:
տվյալների կառավարում
Եզրային հաշվարկների մեկ այլ մարտահրավեր տվյալների կառավարումն է: Ցանցի եզրին գտնվող սարքերում մշակվող և պահվող տվյալների հետ կապված՝ այս տվյալները արդյունավետ կառավարելը և վերլուծելը կարող է դժվար լինել: Հետևաբար, ձեռնարկությունները պետք է իրականացնեն տվյալների կառավարման համապատասխան ռազմավարություններ, որպեսզի ապահովեն տվյալների հավաքագրումը, վերլուծությունը և արդյունավետ պահպանումը:
Ինտեգրում Legacy Systems-ի հետ
Եզրային հաշվարկների ինտեգրումը հին համակարգերի հետ նույնպես կարող է մարտահրավեր լինել: Բազմաթիվ ձեռնարկություններ ունեն առկա ՏՏ համակարգեր, որոնք նախատեսված չեն եզրային հաշվարկների հետ աշխատելու համար: Արդյունքում, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ իրենց հին համակարգերը կարող են ինտեգրվել եզրային հաշվողական լուծումների հետ՝ ապահովելու համար, որ նրանք կարող են օգտվել այս տեխնոլոգիայի առաջարկած առավելություններից:
Մասշտաբայնություն
Scalability-ը եզրային հաշվարկների մեկ այլ մարտահրավեր է: Քանի որ ցանցի եզրին գտնվող սարքերի թիվը մեծանում է, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ իրենց ծայրամասային հաշվողական ենթակառուցվածքը կարող է մեծանալ աճող պահանջարկը բավարարելու համար: Հին համակարգերի հետ աշխատելը, որոնք նախատեսված չեն մասշտաբային լինելու համար, կարող է մարտահրավերներ առաջացնել, հատկապես բիզնեսի համար:
արժեքը
Եզրային հաշվարկների իրականացումը կարող է նաև ծախսատար լինել: Ձեռնարկությունները պետք է ներդրումներ կատարեն անհրաժեշտ ենթակառուցվածքում, որպեսզի աջակցեն ծայրամասային հաշվարկներին, ինչը կարող է թանկ լինել: Բացի այդ, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ ունեն անհրաժեշտ հմտություններ և փորձ՝ այս ենթակառուցվածքն արդյունավետ կառավարելու և պահպանելու համար:
Եզրակացություն
Արդյունավետ վերլուծության և տվյալների ստեղծման աճող անհրաժեշտության պայմաններում եզրային հաշվարկների ապագան շատ խոստումնալից է թվում: Ավելին, առաջիկա տարիներին այս տեխնոլոգիան կարող է խթանել նորարարությունը շուկայում՝ հանգեցնելով նոր և ավելի առաջադեմ լուծումների:
5G ցանցերի մուտքը կարող է լինել եզրային հաշվարկների զգալի շարժիչ ուժ՝ հնարավորություն տալով ավելի արագ կապ հաստատել եզրային սարքերի և ամպային ծառայությունների միջև: Ճիշտ ժամանակն է ոլորտների լայն շրջանակի ձեռնարկությունների համար, որպեսզի հաշվիչ աշխատանքը դիտարկեն որպես աճի և իրենց գործընթացներին ինտեգրվելու հնարավորություն:
Հաշվողական ռեսուրսները մոտեցնում է տվյալների աղբյուրին:
Կենտրոնացված հաշվողական ռեսուրսներ տվյալների աղբյուրից հեռու գտնվող տվյալների կենտրոններում:
Թույլ է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակումը նվազագույն ուշացումով:
Համեմատաբար բարձր ուշացում ունի տվյալների աղբյուրի և տվյալների կենտրոնի միջև հեռավորության պատճառով:
Հետագա վերլուծության համար կենտրոնացված վայր միայն համապատասխան տվյալներն ուղարկելը նվազեցնում է պահանջվող թողունակությունը:
Պահանջում է ավելի մեծ թողունակություն՝ մեծ քանակությամբ տվյալների փոխանցման անհրաժեշտության պատճառով:
Սահմանափակելիություն՝ տեղական հաշվողական ռեսուրսների սահմանափակումների պատճառով:
Բարձր մասշտաբային և կարող է կառավարել մեծ քանակությամբ տվյալներ:
4. Edge Computing և Data Processing
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս տվյալների ավելի արագ մշակումը՝ մշակումը մոտեցնելով տվյալների աղբյուրին: Վերացված է տվյալների փոխանցումը կենտրոնացված տվյալների կենտրոն՝ մշակման համար, որը կարող է ժամանակ պահանջել և հանգեցնել հետաձգման խնդիրների:
Եզրային հաշվարկով տվյալները մշակվում են ցանցի եզրին՝ ավելի մոտ այն ստեղծող սարքին: Սա հանգեցնում է տվյալների մշակման ավելի արագ ժամանակի և նվազեցնում է հետաձգումը: Սա, իր հերթին, հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակում և վերլուծություն, ինչը կարևոր է այն միջավայրերում, որտեղ անհրաժեշտ է իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել:
Edge computing-ը հատկապես օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ սարքերի կողմից ստեղծված տվյալները ժամանակի նկատմամբ զգայուն են: Օրինակ, կանխատեսող սպասարկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում վերահսկելու մեքենայի աշխատանքը՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել անոմալիաները և հնարավոր խնդիրները՝ նախքան դրանք առաջանալը: Սա, իր հերթին, կարող է հանգեցնել ծախսերի խնայողության՝ նվազեցնելով չնախատեսված պարապուրդի և պահպանման ծախսերը:
5. Եզրային հաշվարկ և տվյալների վերլուծություն
Edge computing-ը նաև հնարավորություն է տալիս տվյալների ավելի արագ վերլուծել՝ իրական ժամանակում տվյալների վերլուծություն ապահովելով: Տվյալների եզրին մշակելով՝ ձեռնարկությունները կարող են իրական ժամանակում վերլուծել տվյալները՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել: Սա հատկապես օգտակար է, երբ անհրաժեշտ են արագ որոշումներ, ինչպիսիք են անվտանգության սպառնալիքները կամ խարդախության հայտնաբերումը:
Բիզնեսները կարող են օգտագործել եզրային հաշվարկները՝ հաճախորդների անհատականացված փորձառություններ ապահովելու համար: Օրինակ՝ իրական ժամանակի տվյալները վերլուծելով՝ ձեռնարկությունները կարող են հաճախորդներին տրամադրել անհատականացված առաջարկներ՝ հիմնվելով նրանց նախասիրությունների և անցյալի վարքագծի վրա: Սա կարող է հանգեցնել հաճախորդների գոհունակության և հավատարմության բարձրացմանը:
Edge computing-ը նաև օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ մեծ քանակությամբ տվյալներ պետք է արագ վերլուծվեն: Օրինակ՝ տեսահսկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում տեսագրությունները վերլուծելու համար՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել անվտանգության հնարավոր սպառնալիքները: Սա կարող է հանգեցնել անվտանգության բարձրացման և արձագանքման ժամանակի կրճատման:
6. Եզրային հաշվարկ և արդյունավետ որոշումների կայացում
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս արդյունավետ որոշումներ կայացնել՝ տրամադրելով տվյալների վերաբերյալ իրական ժամանակի պատկերացումներ: Տվյալների եզրին մշակելով՝ ձեռնարկությունները կարող են իրական ժամանակում վերլուծել տվյալները՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել: Սա հատկապես օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ անհրաժեշտ են արագ որոշումներ, ինչպիսիք են անվտանգության սպառնալիքները կամ խարդախության հայտնաբերումը:
Edge computing-ը նաև օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ անհրաժեշտ է իրական ժամանակի տվյալների պատկերացում: Օրինակ, կանխատեսելի սպասարկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում վերահսկելու մեքենայի աշխատանքը՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել հնարավոր խնդիրները նախքան դրանք առաջանալը: Սա, իր հերթին, կարող է հանգեցնել ծախսերի խնայողության՝ նվազեցնելով չնախատեսված պարապուրդի և պահպանման ծախսերը:
7. Օգտագործեք Edge Computing-ի դեպքերը տվյալների մշակման և վերլուծության մեջ
Ահա տարբեր ճյուղերի համար եզրային հաշվարկների օգտագործման դեպքերի մի քանի օրինակներ՝ իր կարևոր օգուտով.
արտադրական արդյունաբերություն
Edge computing-ը վերահսկում է արտադրական արդյունաբերության արտադրական մեքենաներում ներկառուցված սենսորների տվյալները: Սա թույլ է տալիս իրական ժամանակում որակի վերահսկում և կանխատեսելի սպասարկում:
Հիմնական առավելություններըԲարելավված արդյունավետություն և կրճատված պարապուրդ:
Առողջապահության արդյունաբերություն
Հիվանդի տվյալների իրական ժամանակի տվյալների մշակումը հիմնված է եզրային հաշվարկների օգտագործման վրա: Սա ներառում է կենսական նշանների մոնիտորինգ, անոմալիաների հայտնաբերում և արտակարգ իրավիճակների դեպքում բժշկական անձնակազմին ահազանգելը:
Հիմնական առավելությունը. Հիվանդի արդյունքների բարելավում:
Ավտոմոբիլային արդյունաբերություն
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակումը՝ բարձրացնելով տարբեր հավելվածների արդյունավետությունը, ինչպիսիք են ինքնավար մեքենա վարելը, տրանսպորտային միջոցների ստուգումները և ավտոապահովագրության պահանջների մշակումը:
Հիմնական առավելությունը. Ապահովում է անվտանգ և արդյունավետ շահագործումը և կանխում է խափանումները:
Մանրածախ արդյունաբերություն
Edge computing-ի միջոցով այժմ կարող եք իրական ժամանակում վերլուծել հաճախորդների տվյալները՝ ներառյալ՝ խանութի սենսորների, առցանց գործարքների և սոցիալական լրատվամիջոցների տվյալները:
Հիմնական առավելությունը. Բարելավված ընդհանուր հաճախորդների փորձը:
Ծրագրային ապահովման արդյունաբերություն
Edge computing-ը բարելավում է CDN-ների աշխատանքը՝ նվազեցնելով ուշացումը և բովանդակությունն ավելի արագ և հուսալի մատուցելով վերջնական օգտագործողներին:
Հիմնական առավելությունը. Ավելի արագ և արդյունավետ որոշումների կայացում:
գյուղատնտեսական արդյունաբերություն
Օգնում է ճշգրիտ գյուղատնտեսությանը` թույլ տալով ֆերմերներին ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնել տնկման, պարարտացման և բերքահավաքի վերաբերյալ:
Հիմնական առավելությունը. Բուսաբույսերի բերքատվության բարելավում և թափոնների կրճատում.
8. Edge Computing-ի մարտահրավերները
Թեև եզրային հաշվարկն առաջարկում է բազմաթիվ առավելություններ, այս տեխնոլոգիայի ներդրման հետ կապված որոշ մարտահրավերներ են առաջանում: Եզրային հաշվարկների հիմնական մարտահրավերներից մի քանիսը ներառում են.
Անվտանգություն
Եզրային հաշվարկների հիմնական մարտահրավերներից մեկը անվտանգությունն է: Ցանցի եզրին գտնվող սարքերում մշակվող և պահվող տվյալների դեպքում անվտանգության խախտման վտանգ կա: Արդյունքում, այս սարքերը կարող են խոցելի լինել հարձակումների նկատմամբ, և դրանց անվտանգությունը կարող է դժվար լինել:
Բիզնեսը պետք է համապատասխան անվտանգության միջոցներ ձեռնարկի անվտանգության հնարավոր խախտումներից պաշտպանվելու համար: Սա ներառում է անվտանգ հաղորդակցման արձանագրությունների և գաղտնագրման օգտագործումը և անվտանգության ծրագրակազմի և որոնվածի կանոնավոր թարմացումը:
տվյալների կառավարում
Եզրային հաշվարկների մեկ այլ մարտահրավեր տվյալների կառավարումն է: Ցանցի եզրին գտնվող սարքերում մշակվող և պահվող տվյալների հետ կապված՝ այս տվյալները արդյունավետ կառավարելը և վերլուծելը կարող է դժվար լինել: Հետևաբար, ձեռնարկությունները պետք է իրականացնեն տվյալների կառավարման համապատասխան ռազմավարություններ, որպեսզի ապահովեն տվյալների հավաքագրումը, վերլուծությունը և արդյունավետ պահպանումը:
Ինտեգրում Legacy Systems-ի հետ
Եզրային հաշվարկների ինտեգրումը հին համակարգերի հետ նույնպես կարող է մարտահրավեր լինել: Բազմաթիվ ձեռնարկություններ ունեն առկա ՏՏ համակարգեր, որոնք նախատեսված չեն եզրային հաշվարկների հետ աշխատելու համար: Արդյունքում, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ իրենց հին համակարգերը կարող են ինտեգրվել եզրային հաշվողական լուծումների հետ՝ ապահովելու համար, որ նրանք կարող են օգտվել այս տեխնոլոգիայի առաջարկած առավելություններից:
Մասշտաբայնություն
Scalability-ը եզրային հաշվարկների մեկ այլ մարտահրավեր է: Քանի որ ցանցի եզրին գտնվող սարքերի թիվը մեծանում է, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ իրենց ծայրամասային հաշվողական ենթակառուցվածքը կարող է մեծանալ աճող պահանջարկը բավարարելու համար: Հին համակարգերի հետ աշխատելը, որոնք նախատեսված չեն մասշտաբային լինելու համար, կարող է մարտահրավերներ առաջացնել, հատկապես բիզնեսի համար:
արժեքը
Եզրային հաշվարկների իրականացումը կարող է նաև ծախսատար լինել: Ձեռնարկությունները պետք է ներդրումներ կատարեն անհրաժեշտ ենթակառուցվածքում, որպեսզի աջակցեն ծայրամասային հաշվարկներին, ինչը կարող է թանկ լինել: Բացի այդ, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ ունեն անհրաժեշտ հմտություններ և փորձ՝ այս ենթակառուցվածքն արդյունավետ կառավարելու և պահպանելու համար:
Եզրակացություն
Արդյունավետ վերլուծության և տվյալների ստեղծման աճող անհրաժեշտության պայմաններում եզրային հաշվարկների ապագան շատ խոստումնալից է թվում: Ավելին, առաջիկա տարիներին այս տեխնոլոգիան կարող է խթանել նորարարությունը շուկայում՝ հանգեցնելով նոր և ավելի առաջադեմ լուծումների:
5G ցանցերի մուտքը կարող է լինել եզրային հաշվարկների զգալի շարժիչ ուժ՝ հնարավորություն տալով ավելի արագ կապ հաստատել եզրային սարքերի և ամպային ծառայությունների միջև: Ճիշտ ժամանակն է ոլորտների լայն շրջանակի ձեռնարկությունների համար, որպեսզի հաշվիչ աշխատանքը դիտարկեն որպես աճի և իրենց գործընթացներին ինտեգրվելու հնարավորություն:
Հաշվողական ռեսուրսները մոտեցնում է տվյալների աղբյուրին:
Կենտրոնացված հաշվողական ռեսուրսներ տվյալների աղբյուրից հեռու գտնվող տվյալների կենտրոններում:
Թույլ է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակումը նվազագույն ուշացումով:
Համեմատաբար բարձր ուշացում ունի տվյալների աղբյուրի և տվյալների կենտրոնի միջև հեռավորության պատճառով:
Հետագա վերլուծության համար կենտրոնացված վայր միայն համապատասխան տվյալներն ուղարկելը նվազեցնում է պահանջվող թողունակությունը:
Պահանջում է ավելի մեծ թողունակություն՝ մեծ քանակությամբ տվյալների փոխանցման անհրաժեշտության պատճառով:
Սահմանափակելիություն՝ տեղական հաշվողական ռեսուրսների սահմանափակումների պատճառով:
Բարձր մասշտաբային և կարող է կառավարել մեծ քանակությամբ տվյալներ:
4. Edge Computing և Data Processing
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս տվյալների ավելի արագ մշակումը՝ մշակումը մոտեցնելով տվյալների աղբյուրին: Վերացված է տվյալների փոխանցումը կենտրոնացված տվյալների կենտրոն՝ մշակման համար, որը կարող է ժամանակ պահանջել և հանգեցնել հետաձգման խնդիրների:
Եզրային հաշվարկով տվյալները մշակվում են ցանցի եզրին՝ ավելի մոտ այն ստեղծող սարքին: Սա հանգեցնում է տվյալների մշակման ավելի արագ ժամանակի և նվազեցնում է հետաձգումը: Սա, իր հերթին, հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակում և վերլուծություն, ինչը կարևոր է այն միջավայրերում, որտեղ անհրաժեշտ է իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել:
Edge computing-ը հատկապես օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ սարքերի կողմից ստեղծված տվյալները ժամանակի նկատմամբ զգայուն են: Օրինակ, կանխատեսող սպասարկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում վերահսկելու մեքենայի աշխատանքը՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել անոմալիաները և հնարավոր խնդիրները՝ նախքան դրանք առաջանալը: Սա, իր հերթին, կարող է հանգեցնել ծախսերի խնայողության՝ նվազեցնելով չնախատեսված պարապուրդի և պահպանման ծախսերը:
5. Եզրային հաշվարկ և տվյալների վերլուծություն
Edge computing-ը նաև հնարավորություն է տալիս տվյալների ավելի արագ վերլուծել՝ իրական ժամանակում տվյալների վերլուծություն ապահովելով: Տվյալների եզրին մշակելով՝ ձեռնարկությունները կարող են իրական ժամանակում վերլուծել տվյալները՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել: Սա հատկապես օգտակար է, երբ անհրաժեշտ են արագ որոշումներ, ինչպիսիք են անվտանգության սպառնալիքները կամ խարդախության հայտնաբերումը:
Բիզնեսները կարող են օգտագործել եզրային հաշվարկները՝ հաճախորդների անհատականացված փորձառություններ ապահովելու համար: Օրինակ՝ իրական ժամանակի տվյալները վերլուծելով՝ ձեռնարկությունները կարող են հաճախորդներին տրամադրել անհատականացված առաջարկներ՝ հիմնվելով նրանց նախասիրությունների և անցյալի վարքագծի վրա: Սա կարող է հանգեցնել հաճախորդների գոհունակության և հավատարմության բարձրացմանը:
Edge computing-ը նաև օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ մեծ քանակությամբ տվյալներ պետք է արագ վերլուծվեն: Օրինակ՝ տեսահսկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում տեսագրությունները վերլուծելու համար՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել անվտանգության հնարավոր սպառնալիքները: Սա կարող է հանգեցնել անվտանգության բարձրացման և արձագանքման ժամանակի կրճատման:
6. Եզրային հաշվարկ և արդյունավետ որոշումների կայացում
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս արդյունավետ որոշումներ կայացնել՝ տրամադրելով տվյալների վերաբերյալ իրական ժամանակի պատկերացումներ: Տվյալների եզրին մշակելով՝ ձեռնարկությունները կարող են իրական ժամանակում վերլուծել տվյալները՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել: Սա հատկապես օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ անհրաժեշտ են արագ որոշումներ, ինչպիսիք են անվտանգության սպառնալիքները կամ խարդախության հայտնաբերումը:
Edge computing-ը նաև օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ անհրաժեշտ է իրական ժամանակի տվյալների պատկերացում: Օրինակ, կանխատեսելի սպասարկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում վերահսկելու մեքենայի աշխատանքը՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել հնարավոր խնդիրները նախքան դրանք առաջանալը: Սա, իր հերթին, կարող է հանգեցնել ծախսերի խնայողության՝ նվազեցնելով չնախատեսված պարապուրդի և պահպանման ծախսերը:
7. Օգտագործեք Edge Computing-ի դեպքերը տվյալների մշակման և վերլուծության մեջ
Ահա տարբեր ճյուղերի համար եզրային հաշվարկների օգտագործման դեպքերի մի քանի օրինակներ՝ իր կարևոր օգուտով.
արտադրական արդյունաբերություն
Edge computing-ը վերահսկում է արտադրական արդյունաբերության արտադրական մեքենաներում ներկառուցված սենսորների տվյալները: Սա թույլ է տալիս իրական ժամանակում որակի վերահսկում և կանխատեսելի սպասարկում:
Հիմնական առավելություններըԲարելավված արդյունավետություն և կրճատված պարապուրդ:
Առողջապահության արդյունաբերություն
Հիվանդի տվյալների իրական ժամանակի տվյալների մշակումը հիմնված է եզրային հաշվարկների օգտագործման վրա: Սա ներառում է կենսական նշանների մոնիտորինգ, անոմալիաների հայտնաբերում և արտակարգ իրավիճակների դեպքում բժշկական անձնակազմին ահազանգելը:
Հիմնական առավելությունը. Հիվանդի արդյունքների բարելավում:
Ավտոմոբիլային արդյունաբերություն
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակումը՝ բարձրացնելով տարբեր հավելվածների արդյունավետությունը, ինչպիսիք են ինքնավար մեքենա վարելը, տրանսպորտային միջոցների ստուգումները և ավտոապահովագրության պահանջների մշակումը:
Հիմնական առավելությունը. Ապահովում է անվտանգ և արդյունավետ շահագործումը և կանխում է խափանումները:
Մանրածախ արդյունաբերություն
Edge computing-ի միջոցով այժմ կարող եք իրական ժամանակում վերլուծել հաճախորդների տվյալները՝ ներառյալ՝ խանութի սենսորների, առցանց գործարքների և սոցիալական լրատվամիջոցների տվյալները:
Հիմնական առավելությունը. Բարելավված ընդհանուր հաճախորդների փորձը:
Ծրագրային ապահովման արդյունաբերություն
Edge computing-ը բարելավում է CDN-ների աշխատանքը՝ նվազեցնելով ուշացումը և բովանդակությունն ավելի արագ և հուսալի մատուցելով վերջնական օգտագործողներին:
Հիմնական առավելությունը. Ավելի արագ և արդյունավետ որոշումների կայացում:
գյուղատնտեսական արդյունաբերություն
Օգնում է ճշգրիտ գյուղատնտեսությանը` թույլ տալով ֆերմերներին ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնել տնկման, պարարտացման և բերքահավաքի վերաբերյալ:
Հիմնական առավելությունը. Բուսաբույսերի բերքատվության բարելավում և թափոնների կրճատում.
8. Edge Computing-ի մարտահրավերները
Թեև եզրային հաշվարկն առաջարկում է բազմաթիվ առավելություններ, այս տեխնոլոգիայի ներդրման հետ կապված որոշ մարտահրավերներ են առաջանում: Եզրային հաշվարկների հիմնական մարտահրավերներից մի քանիսը ներառում են.
Անվտանգություն
Եզրային հաշվարկների հիմնական մարտահրավերներից մեկը անվտանգությունն է: Ցանցի եզրին գտնվող սարքերում մշակվող և պահվող տվյալների դեպքում անվտանգության խախտման վտանգ կա: Արդյունքում, այս սարքերը կարող են խոցելի լինել հարձակումների նկատմամբ, և դրանց անվտանգությունը կարող է դժվար լինել:
Բիզնեսը պետք է համապատասխան անվտանգության միջոցներ ձեռնարկի անվտանգության հնարավոր խախտումներից պաշտպանվելու համար: Սա ներառում է անվտանգ հաղորդակցման արձանագրությունների և գաղտնագրման օգտագործումը և անվտանգության ծրագրակազմի և որոնվածի կանոնավոր թարմացումը:
տվյալների կառավարում
Եզրային հաշվարկների մեկ այլ մարտահրավեր տվյալների կառավարումն է: Ցանցի եզրին գտնվող սարքերում մշակվող և պահվող տվյալների հետ կապված՝ այս տվյալները արդյունավետ կառավարելը և վերլուծելը կարող է դժվար լինել: Հետևաբար, ձեռնարկությունները պետք է իրականացնեն տվյալների կառավարման համապատասխան ռազմավարություններ, որպեսզի ապահովեն տվյալների հավաքագրումը, վերլուծությունը և արդյունավետ պահպանումը:
Ինտեգրում Legacy Systems-ի հետ
Եզրային հաշվարկների ինտեգրումը հին համակարգերի հետ նույնպես կարող է մարտահրավեր լինել: Բազմաթիվ ձեռնարկություններ ունեն առկա ՏՏ համակարգեր, որոնք նախատեսված չեն եզրային հաշվարկների հետ աշխատելու համար: Արդյունքում, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ իրենց հին համակարգերը կարող են ինտեգրվել եզրային հաշվողական լուծումների հետ՝ ապահովելու համար, որ նրանք կարող են օգտվել այս տեխնոլոգիայի առաջարկած առավելություններից:
Մասշտաբայնություն
Scalability-ը եզրային հաշվարկների մեկ այլ մարտահրավեր է: Քանի որ ցանցի եզրին գտնվող սարքերի թիվը մեծանում է, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ իրենց ծայրամասային հաշվողական ենթակառուցվածքը կարող է մեծանալ աճող պահանջարկը բավարարելու համար: Հին համակարգերի հետ աշխատելը, որոնք նախատեսված չեն մասշտաբային լինելու համար, կարող է մարտահրավերներ առաջացնել, հատկապես բիզնեսի համար:
արժեքը
Եզրային հաշվարկների իրականացումը կարող է նաև ծախսատար լինել: Ձեռնարկությունները պետք է ներդրումներ կատարեն անհրաժեշտ ենթակառուցվածքում, որպեսզի աջակցեն ծայրամասային հաշվարկներին, ինչը կարող է թանկ լինել: Բացի այդ, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ ունեն անհրաժեշտ հմտություններ և փորձ՝ այս ենթակառուցվածքն արդյունավետ կառավարելու և պահպանելու համար:
Եզրակացություն
Արդյունավետ վերլուծության և տվյալների ստեղծման աճող անհրաժեշտության պայմաններում եզրային հաշվարկների ապագան շատ խոստումնալից է թվում: Ավելին, առաջիկա տարիներին այս տեխնոլոգիան կարող է խթանել նորարարությունը շուկայում՝ հանգեցնելով նոր և ավելի առաջադեմ լուծումների:
5G ցանցերի մուտքը կարող է լինել եզրային հաշվարկների զգալի շարժիչ ուժ՝ հնարավորություն տալով ավելի արագ կապ հաստատել եզրային սարքերի և ամպային ծառայությունների միջև: Ճիշտ ժամանակն է ոլորտների լայն շրջանակի ձեռնարկությունների համար, որպեսզի հաշվիչ աշխատանքը դիտարկեն որպես աճի և իրենց գործընթացներին ինտեգրվելու հնարավորություն:
Հաշվողական ռեսուրսները մոտեցնում է տվյալների աղբյուրին:
Կենտրոնացված հաշվողական ռեսուրսներ տվյալների աղբյուրից հեռու գտնվող տվյալների կենտրոններում:
Թույլ է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակումը նվազագույն ուշացումով:
Համեմատաբար բարձր ուշացում ունի տվյալների աղբյուրի և տվյալների կենտրոնի միջև հեռավորության պատճառով:
Հետագա վերլուծության համար կենտրոնացված վայր միայն համապատասխան տվյալներն ուղարկելը նվազեցնում է պահանջվող թողունակությունը:
Պահանջում է ավելի մեծ թողունակություն՝ մեծ քանակությամբ տվյալների փոխանցման անհրաժեշտության պատճառով:
Սահմանափակելիություն՝ տեղական հաշվողական ռեսուրսների սահմանափակումների պատճառով:
Բարձր մասշտաբային և կարող է կառավարել մեծ քանակությամբ տվյալներ:
4. Edge Computing և Data Processing
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս տվյալների ավելի արագ մշակումը՝ մշակումը մոտեցնելով տվյալների աղբյուրին: Վերացված է տվյալների փոխանցումը կենտրոնացված տվյալների կենտրոն՝ մշակման համար, որը կարող է ժամանակ պահանջել և հանգեցնել հետաձգման խնդիրների:
Եզրային հաշվարկով տվյալները մշակվում են ցանցի եզրին՝ ավելի մոտ այն ստեղծող սարքին: Սա հանգեցնում է տվյալների մշակման ավելի արագ ժամանակի և նվազեցնում է հետաձգումը: Սա, իր հերթին, հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակում և վերլուծություն, ինչը կարևոր է այն միջավայրերում, որտեղ անհրաժեշտ է իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել:
Edge computing-ը հատկապես օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ սարքերի կողմից ստեղծված տվյալները ժամանակի նկատմամբ զգայուն են: Օրինակ, կանխատեսող սպասարկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում վերահսկելու մեքենայի աշխատանքը՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել անոմալիաները և հնարավոր խնդիրները՝ նախքան դրանք առաջանալը: Սա, իր հերթին, կարող է հանգեցնել ծախսերի խնայողության՝ նվազեցնելով չնախատեսված պարապուրդի և պահպանման ծախսերը:
5. Եզրային հաշվարկ և տվյալների վերլուծություն
Edge computing-ը նաև հնարավորություն է տալիս տվյալների ավելի արագ վերլուծել՝ իրական ժամանակում տվյալների վերլուծություն ապահովելով: Տվյալների եզրին մշակելով՝ ձեռնարկությունները կարող են իրական ժամանակում վերլուծել տվյալները՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել: Սա հատկապես օգտակար է, երբ անհրաժեշտ են արագ որոշումներ, ինչպիսիք են անվտանգության սպառնալիքները կամ խարդախության հայտնաբերումը:
Բիզնեսները կարող են օգտագործել եզրային հաշվարկները՝ հաճախորդների անհատականացված փորձառություններ ապահովելու համար: Օրինակ՝ իրական ժամանակի տվյալները վերլուծելով՝ ձեռնարկությունները կարող են հաճախորդներին տրամադրել անհատականացված առաջարկներ՝ հիմնվելով նրանց նախասիրությունների և անցյալի վարքագծի վրա: Սա կարող է հանգեցնել հաճախորդների գոհունակության և հավատարմության բարձրացմանը:
Edge computing-ը նաև օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ մեծ քանակությամբ տվյալներ պետք է արագ վերլուծվեն: Օրինակ՝ տեսահսկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում տեսագրությունները վերլուծելու համար՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել անվտանգության հնարավոր սպառնալիքները: Սա կարող է հանգեցնել անվտանգության բարձրացման և արձագանքման ժամանակի կրճատման:
6. Եզրային հաշվարկ և արդյունավետ որոշումների կայացում
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս արդյունավետ որոշումներ կայացնել՝ տրամադրելով տվյալների վերաբերյալ իրական ժամանակի պատկերացումներ: Տվյալների եզրին մշակելով՝ ձեռնարկությունները կարող են իրական ժամանակում վերլուծել տվյալները՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել: Սա հատկապես օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ անհրաժեշտ են արագ որոշումներ, ինչպիսիք են անվտանգության սպառնալիքները կամ խարդախության հայտնաբերումը:
Edge computing-ը նաև օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ անհրաժեշտ է իրական ժամանակի տվյալների պատկերացում: Օրինակ, կանխատեսելի սպասարկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում վերահսկելու մեքենայի աշխատանքը՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել հնարավոր խնդիրները նախքան դրանք առաջանալը: Սա, իր հերթին, կարող է հանգեցնել ծախսերի խնայողության՝ նվազեցնելով չնախատեսված պարապուրդի և պահպանման ծախսերը:
7. Օգտագործեք Edge Computing-ի դեպքերը տվյալների մշակման և վերլուծության մեջ
Ահա տարբեր ճյուղերի համար եզրային հաշվարկների օգտագործման դեպքերի մի քանի օրինակներ՝ իր կարևոր օգուտով.
արտադրական արդյունաբերություն
Edge computing-ը վերահսկում է արտադրական արդյունաբերության արտադրական մեքենաներում ներկառուցված սենսորների տվյալները: Սա թույլ է տալիս իրական ժամանակում որակի վերահսկում և կանխատեսելի սպասարկում:
Հիմնական առավելություններըԲարելավված արդյունավետություն և կրճատված պարապուրդ:
Առողջապահության արդյունաբերություն
Հիվանդի տվյալների իրական ժամանակի տվյալների մշակումը հիմնված է եզրային հաշվարկների օգտագործման վրա: Սա ներառում է կենսական նշանների մոնիտորինգ, անոմալիաների հայտնաբերում և արտակարգ իրավիճակների դեպքում բժշկական անձնակազմին ահազանգելը:
Հիմնական առավելությունը. Հիվանդի արդյունքների բարելավում:
Ավտոմոբիլային արդյունաբերություն
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակումը՝ բարձրացնելով տարբեր հավելվածների արդյունավետությունը, ինչպիսիք են ինքնավար մեքենա վարելը, տրանսպորտային միջոցների ստուգումները և ավտոապահովագրության պահանջների մշակումը:
Հիմնական առավելությունը. Ապահովում է անվտանգ և արդյունավետ շահագործումը և կանխում է խափանումները:
Մանրածախ արդյունաբերություն
Edge computing-ի միջոցով այժմ կարող եք իրական ժամանակում վերլուծել հաճախորդների տվյալները՝ ներառյալ՝ խանութի սենսորների, առցանց գործարքների և սոցիալական լրատվամիջոցների տվյալները:
Հիմնական առավելությունը. Բարելավված ընդհանուր հաճախորդների փորձը:
Ծրագրային ապահովման արդյունաբերություն
Edge computing-ը բարելավում է CDN-ների աշխատանքը՝ նվազեցնելով ուշացումը և բովանդակությունն ավելի արագ և հուսալի մատուցելով վերջնական օգտագործողներին:
Հիմնական առավելությունը. Ավելի արագ և արդյունավետ որոշումների կայացում:
գյուղատնտեսական արդյունաբերություն
Օգնում է ճշգրիտ գյուղատնտեսությանը` թույլ տալով ֆերմերներին ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնել տնկման, պարարտացման և բերքահավաքի վերաբերյալ:
Հիմնական առավելությունը. Բուսաբույսերի բերքատվության բարելավում և թափոնների կրճատում.
8. Edge Computing-ի մարտահրավերները
Թեև եզրային հաշվարկն առաջարկում է բազմաթիվ առավելություններ, այս տեխնոլոգիայի ներդրման հետ կապված որոշ մարտահրավերներ են առաջանում: Եզրային հաշվարկների հիմնական մարտահրավերներից մի քանիսը ներառում են.
Անվտանգություն
Եզրային հաշվարկների հիմնական մարտահրավերներից մեկը անվտանգությունն է: Ցանցի եզրին գտնվող սարքերում մշակվող և պահվող տվյալների դեպքում անվտանգության խախտման վտանգ կա: Արդյունքում, այս սարքերը կարող են խոցելի լինել հարձակումների նկատմամբ, և դրանց անվտանգությունը կարող է դժվար լինել:
Բիզնեսը պետք է համապատասխան անվտանգության միջոցներ ձեռնարկի անվտանգության հնարավոր խախտումներից պաշտպանվելու համար: Սա ներառում է անվտանգ հաղորդակցման արձանագրությունների և գաղտնագրման օգտագործումը և անվտանգության ծրագրակազմի և որոնվածի կանոնավոր թարմացումը:
տվյալների կառավարում
Եզրային հաշվարկների մեկ այլ մարտահրավեր տվյալների կառավարումն է: Ցանցի եզրին գտնվող սարքերում մշակվող և պահվող տվյալների հետ կապված՝ այս տվյալները արդյունավետ կառավարելը և վերլուծելը կարող է դժվար լինել: Հետևաբար, ձեռնարկությունները պետք է իրականացնեն տվյալների կառավարման համապատասխան ռազմավարություններ, որպեսզի ապահովեն տվյալների հավաքագրումը, վերլուծությունը և արդյունավետ պահպանումը:
Ինտեգրում Legacy Systems-ի հետ
Եզրային հաշվարկների ինտեգրումը հին համակարգերի հետ նույնպես կարող է մարտահրավեր լինել: Բազմաթիվ ձեռնարկություններ ունեն առկա ՏՏ համակարգեր, որոնք նախատեսված չեն եզրային հաշվարկների հետ աշխատելու համար: Արդյունքում, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ իրենց հին համակարգերը կարող են ինտեգրվել եզրային հաշվողական լուծումների հետ՝ ապահովելու համար, որ նրանք կարող են օգտվել այս տեխնոլոգիայի առաջարկած առավելություններից:
Մասշտաբայնություն
Scalability-ը եզրային հաշվարկների մեկ այլ մարտահրավեր է: Քանի որ ցանցի եզրին գտնվող սարքերի թիվը մեծանում է, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ իրենց ծայրամասային հաշվողական ենթակառուցվածքը կարող է մեծանալ աճող պահանջարկը բավարարելու համար: Հին համակարգերի հետ աշխատելը, որոնք նախատեսված չեն մասշտաբային լինելու համար, կարող է մարտահրավերներ առաջացնել, հատկապես բիզնեսի համար:
արժեքը
Եզրային հաշվարկների իրականացումը կարող է նաև ծախսատար լինել: Ձեռնարկությունները պետք է ներդրումներ կատարեն անհրաժեշտ ենթակառուցվածքում, որպեսզի աջակցեն ծայրամասային հաշվարկներին, ինչը կարող է թանկ լինել: Բացի այդ, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ ունեն անհրաժեշտ հմտություններ և փորձ՝ այս ենթակառուցվածքն արդյունավետ կառավարելու և պահպանելու համար:
Եզրակացություն
Արդյունավետ վերլուծության և տվյալների ստեղծման աճող անհրաժեշտության պայմաններում եզրային հաշվարկների ապագան շատ խոստումնալից է թվում: Ավելին, առաջիկա տարիներին այս տեխնոլոգիան կարող է խթանել նորարարությունը շուկայում՝ հանգեցնելով նոր և ավելի առաջադեմ լուծումների:
5G ցանցերի մուտքը կարող է լինել եզրային հաշվարկների զգալի շարժիչ ուժ՝ հնարավորություն տալով ավելի արագ կապ հաստատել եզրային սարքերի և ամպային ծառայությունների միջև: Ճիշտ ժամանակն է ոլորտների լայն շրջանակի ձեռնարկությունների համար, որպեսզի հաշվիչ աշխատանքը դիտարկեն որպես աճի և իրենց գործընթացներին ինտեգրվելու հնարավորություն:
Edge computing-ը մշակում և վերլուծում է տվյալներն ավելի մոտ իր ստեղծման կետին: Բացի այդ, այն օգտագործում է տվյալների աղբյուրի մոտ գտնվող փոքր հաշվողական սարքեր, ինչպիսիք են սենսորները կամ խելացի սարքերը: Արդյունքում, դուք այլևս կարիք չունեք այն ուղարկել կենտրոնական վայր, ինչպիսին է տվյալների կենտրոնը կամ ամպը, ինչը հանգեցնում է տվյալների ավելի արագ մշակման:
Այս հոդվածում դուք կիմանաք, թե ինչպես է edge computing-ը հնարավորություն է տալիս տվյալների ավելի արագ մշակել՝ հանգեցնելով արդյունավետ որոշումների կայացման, և ինչպես կարող եք առավելագույնի հասցնել այն:
1. Edge Computing – ակնարկ.
Ենթադրենք, դուք կառավարում եք առաքման բեռնատարների պարկը: Յուրաքանչյուր բեռնատար ունի հագեցած սենսոր, որը հավաքում է տվյալներ բեռնատարի գտնվելու վայրի, արագության, վառելիքի սպառման և այլնի մասին: Պայմանականորեն, ընկերությունները այս տվյալները կուղարկեն կենտրոնացված ամպ վերլուծության համար:
Այնուամենայնիվ, եզրային հաշվարկով փոքր հաշվողական սարքը (օրինակ՝ միկրոկոնտրոլեր) կարող է տեղադրվել յուրաքանչյուր բեռնատարի ներսում՝ տվյալները տեղական վերլուծելու համար: Սա կապահովի իրական ժամանակում որոշումների կայացում՝ հիմնված հավաքագրված տվյալների վրա՝ նվազեցնելով կենտրոնացված ամպին տվյալների ուղարկման հետ կապված ժամանակի ուշացումը:
Եթե բեռնատարներից մեկի վառելիքը սպառվում է, բեռնատարի ներսում գտնվող սենսորը կարող է վերլուծել տվյալները և զգուշացնել վարորդին բեռնատարը լիցքավորելու մասին: Սա օգնում է կանխել անհարկի ուշացումները և նվազեցնում է ճանապարհին բեռնատարի վառելիքի սպառման վտանգը:
Նաև մշակված տվյալները կարող են ուղարկվել կենտրոնացված ամպ՝ հետագա վերլուծության համար՝ հայտնաբերելու վառելիքի սպառման օրինաչափությունները ամբողջ նավատորմում, ինչը կարող է օգնել օպտիմալացնել երթուղիները և նվազեցնել վառելիքի ծախսերը:
Նմանապես, տարբեր ավելի արագ արդյունաբերություններ կարող են օգտագործել եզրային հաշվարկներ՝ տվյալների մշակման և վերլուծության ավելի արդյունավետ և անվտանգ հնարավորություն տալու համար: Կրկին, անկախ ձեր բիզնեսի ոլորտից, սա կարող է հանգեցնել ավելի արդյունավետ որոշումների կայացման և բիզնեսի բարելավված արդյունքների:
2. Ինչպե՞ս է աշխատում Edge Computing-ը:
Edge computing-ը աշխատում է՝ հաշվողական սարքերը մոտեցնելով տվյալների աղբյուրին, սովորաբար տվյալների ստեղծման կամ սպառման վայրից մի քանի մղոն հեռավորության վրա:
Օգտագործված տեխնոլոգիաներ. IoT, անլար ցանց, կոնտեյներացում և վիրտուալացում:
Հաշվի առնելով օգտագործվող սարքերը և տեխնոլոգիաները, ահա մի պարզ քայլ առ քայլ տեխնիկական բացատրություն, թե ինչպես է աշխատում եզրային հաշվարկը.
Ցանցի եզրին գտնվող սենսորները ստեղծում են տվյալներ և ուղարկում դրանք տեղական հաշվողական սարքին, ինչպիսին է միկրոկառավարիչը կամ դարպասը:
Տեղական հաշվողական սարքը մշակում և վերլուծում է տվյալները՝ օգտագործելով ծրագրային հավելվածներ, որոնք հատուկ նախագծված են եզրային հաշվարկների համար:
Որոշումների կայացումը կա՛մ կատարվում է տեղում՝ եզրին, կա՛մ տվյալների վերլուծության հիման վրա: Ընկերությունները կարող են օգտագործել մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ կամ արհեստական ինտելեկտի այլ տեխնիկա՝ դա իրականացնելու համար:
Համակարգն այնուհետև մշակված տվյալները ուղարկում է կենտրոնական վայր, օրինակ՝ ամպային սերվեր կամ տվյալների կենտրոն՝ հետագա վերլուծության կամ պահպանման համար:
Ընկերությունները կարող են օգտագործել հիբրիդային ճարտարապետություն, որը համատեղում է եզրային հաշվարկը և ամպային հաշվիչը՝ երկու մոդելների ուժեղ կողմերն օգտագործելու համար: Այս հիբրիդային մոդելն իրականացնում է տվյալների մշակում և վերլուծություն եզրին և ամպի մեջ:
3. Edge Computing vs. Cloud Computing:
Edge computing-ը և cloud computing-ը տարբեր հաշվողական պարադիգմներ են՝ ուժեղ և թույլ կողմերով: Ահա մի քանի հիմնական տարբերություններ եզրային հաշվարկների և ամպային հաշվարկների միջև.
Edge Computing
Cloud Computing
Հաշվողական ռեսուրսները մոտեցնում է տվյալների աղբյուրին:
Կենտրոնացված հաշվողական ռեսուրսներ տվյալների աղբյուրից հեռու գտնվող տվյալների կենտրոններում:
Թույլ է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակումը նվազագույն ուշացումով:
Համեմատաբար բարձր ուշացում ունի տվյալների աղբյուրի և տվյալների կենտրոնի միջև հեռավորության պատճառով:
Հետագա վերլուծության համար կենտրոնացված վայր միայն համապատասխան տվյալներն ուղարկելը նվազեցնում է պահանջվող թողունակությունը:
Պահանջում է ավելի մեծ թողունակություն՝ մեծ քանակությամբ տվյալների փոխանցման անհրաժեշտության պատճառով:
Սահմանափակելիություն՝ տեղական հաշվողական ռեսուրսների սահմանափակումների պատճառով:
Բարձր մասշտաբային և կարող է կառավարել մեծ քանակությամբ տվյալներ:
4. Edge Computing և Data Processing
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս տվյալների ավելի արագ մշակումը՝ մշակումը մոտեցնելով տվյալների աղբյուրին: Վերացված է տվյալների փոխանցումը կենտրոնացված տվյալների կենտրոն՝ մշակման համար, որը կարող է ժամանակ պահանջել և հանգեցնել հետաձգման խնդիրների:
Եզրային հաշվարկով տվյալները մշակվում են ցանցի եզրին՝ ավելի մոտ այն ստեղծող սարքին: Սա հանգեցնում է տվյալների մշակման ավելի արագ ժամանակի և նվազեցնում է հետաձգումը: Սա, իր հերթին, հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակում և վերլուծություն, ինչը կարևոր է այն միջավայրերում, որտեղ անհրաժեշտ է իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել:
Edge computing-ը հատկապես օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ սարքերի կողմից ստեղծված տվյալները ժամանակի նկատմամբ զգայուն են: Օրինակ, կանխատեսող սպասարկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում վերահսկելու մեքենայի աշխատանքը՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել անոմալիաները և հնարավոր խնդիրները՝ նախքան դրանք առաջանալը: Սա, իր հերթին, կարող է հանգեցնել ծախսերի խնայողության՝ նվազեցնելով չնախատեսված պարապուրդի և պահպանման ծախսերը:
5. Եզրային հաշվարկ և տվյալների վերլուծություն
Edge computing-ը նաև հնարավորություն է տալիս տվյալների ավելի արագ վերլուծել՝ իրական ժամանակում տվյալների վերլուծություն ապահովելով: Տվյալների եզրին մշակելով՝ ձեռնարկությունները կարող են իրական ժամանակում վերլուծել տվյալները՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել: Սա հատկապես օգտակար է, երբ անհրաժեշտ են արագ որոշումներ, ինչպիսիք են անվտանգության սպառնալիքները կամ խարդախության հայտնաբերումը:
Բիզնեսները կարող են օգտագործել եզրային հաշվարկները՝ հաճախորդների անհատականացված փորձառություններ ապահովելու համար: Օրինակ՝ իրական ժամանակի տվյալները վերլուծելով՝ ձեռնարկությունները կարող են հաճախորդներին տրամադրել անհատականացված առաջարկներ՝ հիմնվելով նրանց նախասիրությունների և անցյալի վարքագծի վրա: Սա կարող է հանգեցնել հաճախորդների գոհունակության և հավատարմության բարձրացմանը:
Edge computing-ը նաև օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ մեծ քանակությամբ տվյալներ պետք է արագ վերլուծվեն: Օրինակ՝ տեսահսկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում տեսագրությունները վերլուծելու համար՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել անվտանգության հնարավոր սպառնալիքները: Սա կարող է հանգեցնել անվտանգության բարձրացման և արձագանքման ժամանակի կրճատման:
6. Եզրային հաշվարկ և արդյունավետ որոշումների կայացում
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս արդյունավետ որոշումներ կայացնել՝ տրամադրելով տվյալների վերաբերյալ իրական ժամանակի պատկերացումներ: Տվյալների եզրին մշակելով՝ ձեռնարկությունները կարող են իրական ժամանակում վերլուծել տվյալները՝ հնարավորություն տալով իրական ժամանակում որոշումներ կայացնել: Սա հատկապես օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ անհրաժեշտ են արագ որոշումներ, ինչպիսիք են անվտանգության սպառնալիքները կամ խարդախության հայտնաբերումը:
Edge computing-ը նաև օգտակար է այն իրավիճակներում, երբ անհրաժեշտ է իրական ժամանակի տվյալների պատկերացում: Օրինակ, կանխատեսելի սպասարկման դեպքում եզրային հաշվարկը կարող է օգտագործվել իրական ժամանակում վերահսկելու մեքենայի աշխատանքը՝ հնարավորություն տալով հայտնաբերել հնարավոր խնդիրները նախքան դրանք առաջանալը: Սա, իր հերթին, կարող է հանգեցնել ծախսերի խնայողության՝ նվազեցնելով չնախատեսված պարապուրդի և պահպանման ծախսերը:
7. Օգտագործեք Edge Computing-ի դեպքերը տվյալների մշակման և վերլուծության մեջ
Ահա տարբեր ճյուղերի համար եզրային հաշվարկների օգտագործման դեպքերի մի քանի օրինակներ՝ իր կարևոր օգուտով.
արտադրական արդյունաբերություն
Edge computing-ը վերահսկում է արտադրական արդյունաբերության արտադրական մեքենաներում ներկառուցված սենսորների տվյալները: Սա թույլ է տալիս իրական ժամանակում որակի վերահսկում և կանխատեսելի սպասարկում:
Հիմնական առավելություններըԲարելավված արդյունավետություն և կրճատված պարապուրդ:
Առողջապահության արդյունաբերություն
Հիվանդի տվյալների իրական ժամանակի տվյալների մշակումը հիմնված է եզրային հաշվարկների օգտագործման վրա: Սա ներառում է կենսական նշանների մոնիտորինգ, անոմալիաների հայտնաբերում և արտակարգ իրավիճակների դեպքում բժշկական անձնակազմին ահազանգելը:
Հիմնական առավելությունը. Հիվանդի արդյունքների բարելավում:
Ավտոմոբիլային արդյունաբերություն
Edge computing-ը հնարավորություն է տալիս իրական ժամանակում տվյալների մշակումը՝ բարձրացնելով տարբեր հավելվածների արդյունավետությունը, ինչպիսիք են ինքնավար մեքենա վարելը, տրանսպորտային միջոցների ստուգումները և ավտոապահովագրության պահանջների մշակումը:
Հիմնական առավելությունը. Ապահովում է անվտանգ և արդյունավետ շահագործումը և կանխում է խափանումները:
Մանրածախ արդյունաբերություն
Edge computing-ի միջոցով այժմ կարող եք իրական ժամանակում վերլուծել հաճախորդների տվյալները՝ ներառյալ՝ խանութի սենսորների, առցանց գործարքների և սոցիալական լրատվամիջոցների տվյալները:
Հիմնական առավելությունը. Բարելավված ընդհանուր հաճախորդների փորձը:
Ծրագրային ապահովման արդյունաբերություն
Edge computing-ը բարելավում է CDN-ների աշխատանքը՝ նվազեցնելով ուշացումը և բովանդակությունն ավելի արագ և հուսալի մատուցելով վերջնական օգտագործողներին:
Հիմնական առավելությունը. Ավելի արագ և արդյունավետ որոշումների կայացում:
գյուղատնտեսական արդյունաբերություն
Օգնում է ճշգրիտ գյուղատնտեսությանը` թույլ տալով ֆերմերներին ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնել տնկման, պարարտացման և բերքահավաքի վերաբերյալ:
Հիմնական առավելությունը. Բուսաբույսերի բերքատվության բարելավում և թափոնների կրճատում.
8. Edge Computing-ի մարտահրավերները
Թեև եզրային հաշվարկն առաջարկում է բազմաթիվ առավելություններ, այս տեխնոլոգիայի ներդրման հետ կապված որոշ մարտահրավերներ են առաջանում: Եզրային հաշվարկների հիմնական մարտահրավերներից մի քանիսը ներառում են.
Անվտանգություն
Եզրային հաշվարկների հիմնական մարտահրավերներից մեկը անվտանգությունն է: Ցանցի եզրին գտնվող սարքերում մշակվող և պահվող տվյալների դեպքում անվտանգության խախտման վտանգ կա: Արդյունքում, այս սարքերը կարող են խոցելի լինել հարձակումների նկատմամբ, և դրանց անվտանգությունը կարող է դժվար լինել:
Բիզնեսը պետք է համապատասխան անվտանգության միջոցներ ձեռնարկի անվտանգության հնարավոր խախտումներից պաշտպանվելու համար: Սա ներառում է անվտանգ հաղորդակցման արձանագրությունների և գաղտնագրման օգտագործումը և անվտանգության ծրագրակազմի և որոնվածի կանոնավոր թարմացումը:
տվյալների կառավարում
Եզրային հաշվարկների մեկ այլ մարտահրավեր տվյալների կառավարումն է: Ցանցի եզրին գտնվող սարքերում մշակվող և պահվող տվյալների հետ կապված՝ այս տվյալները արդյունավետ կառավարելը և վերլուծելը կարող է դժվար լինել: Հետևաբար, ձեռնարկությունները պետք է իրականացնեն տվյալների կառավարման համապատասխան ռազմավարություններ, որպեսզի ապահովեն տվյալների հավաքագրումը, վերլուծությունը և արդյունավետ պահպանումը:
Ինտեգրում Legacy Systems-ի հետ
Եզրային հաշվարկների ինտեգրումը հին համակարգերի հետ նույնպես կարող է մարտահրավեր լինել: Բազմաթիվ ձեռնարկություններ ունեն առկա ՏՏ համակարգեր, որոնք նախատեսված չեն եզրային հաշվարկների հետ աշխատելու համար: Արդյունքում, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ իրենց հին համակարգերը կարող են ինտեգրվել եզրային հաշվողական լուծումների հետ՝ ապահովելու համար, որ նրանք կարող են օգտվել այս տեխնոլոգիայի առաջարկած առավելություններից:
Մասշտաբայնություն
Scalability-ը եզրային հաշվարկների մեկ այլ մարտահրավեր է: Քանի որ ցանցի եզրին գտնվող սարքերի թիվը մեծանում է, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ իրենց ծայրամասային հաշվողական ենթակառուցվածքը կարող է մեծանալ աճող պահանջարկը բավարարելու համար: Հին համակարգերի հետ աշխատելը, որոնք նախատեսված չեն մասշտաբային լինելու համար, կարող է մարտահրավերներ առաջացնել, հատկապես բիզնեսի համար:
արժեքը
Եզրային հաշվարկների իրականացումը կարող է նաև ծախսատար լինել: Ձեռնարկությունները պետք է ներդրումներ կատարեն անհրաժեշտ ենթակառուցվածքում, որպեսզի աջակցեն ծայրամասային հաշվարկներին, ինչը կարող է թանկ լինել: Բացի այդ, ձեռնարկությունները պետք է ապահովեն, որ ունեն անհրաժեշտ հմտություններ և փորձ՝ այս ենթակառուցվածքն արդյունավետ կառավարելու և պահպանելու համար:
Եզրակացություն
Արդյունավետ վերլուծության և տվյալների ստեղծման աճող անհրաժեշտության պայմաններում եզրային հաշվարկների ապագան շատ խոստումնալից է թվում: Ավելին, առաջիկա տարիներին այս տեխնոլոգիան կարող է խթանել նորարարությունը շուկայում՝ հանգեցնելով նոր և ավելի առաջադեմ լուծումների:
5G ցանցերի մուտքը կարող է լինել եզրային հաշվարկների զգալի շարժիչ ուժ՝ հնարավորություն տալով ավելի արագ կապ հաստատել եզրային սարքերի և ամպային ծառայությունների միջև: Ճիշտ ժամանակն է ոլորտների լայն շրջանակի ձեռնարկությունների համար, որպեսզի հաշվիչ աշխատանքը դիտարկեն որպես աճի և իրենց գործընթացներին ինտեգրվելու հնարավորություն:
