Edge Computing là gì? Tầm quan trọng của Edge Computing trong xử lý dữ liệu

Thịnh Văn Hạnh 01/06/2023 1051 Lượt xem Chia sẻ bài viết

Bạn đã từng nghe đến thuật ngữ Edge Computing? Hãy cùng tìm hiểu Edge Computing là gì, ứng dụng và chức năng của nó trong các lĩnh vực cuộc sống.

Tóm Tắt Bài Viết

1 Edge Computing là gì?
2 Tầm quan trọng của Edge Computing
3 Cách thức hoạt động của Edge Computing
4 Ưu điểm của Edge Computing là gì?
5 Nhược điểm của Edge Computing là gì?
6 Kết luận

Edge Computing là gì?

Edge computing (tính toán tại nút biên) là một mô hình tính toán phân tán trong đó xử lý dữ liệu và thực hiện tính toán diễn ra gần nguồn thông tin, ngay tại “nút biên” của mạng hoặc thiết bị cuối, thay vì truyền dữ liệu lên các trung tâm dữ liệu trung tâm (centralized data centers) hoặc đám mây (cloud).

Thay vì đẩy toàn bộ dữ liệu từ thiết bị đến trung tâm dữ liệu xa, edge computing cho phép xử lý dữ liệu và tính toán diễn ra gần thiết bị hoặc trong khoảng cách ngắn. Điều này có nhiều lợi ích như giảm thiểu độ trễ (latency), tiết kiệm băng thông mạng, bảo vệ dữ liệu và cải thiện độ tin cậy của hệ thống.

Edge computing thường được sử dụng trong các ngữ cảnh mà việc xử lý dữ liệu phải diễn ra một cách nhanh chóng và phản hồi thời gian thực, như trong các ứng dụng IoT (Internet of Things), xe tự hành, nhà thông minh, các hệ thống giám sát và điều khiển công nghiệp, và các ứng dụng y tế. Nó giúp tận dụng tối đa sức mạnh tính toán của các thiết bị nằm ở nút biên mạng, mang lại hiệu suất và khả năng phản hồi cao hơn cho người dùng.

Tầm quan trọng của Edge Computing

Dưới đây là một số yếu tố khiến Edge Computing trở nên quan trọng:

Bandwidth (Băng thông)

Băng thông là sự giới hạn về dung lượng truyền tải dữ liệu qua mạng giữa các website và người dùng, thường được đo bằng bit/s trong một khoảng thời gian nhất định. Các mạng đều có hạn chế về băng thông, và băng thông càng cao thì tốc độ truyền dữ liệu càng nhanh.

Tuy nhiên, tăng băng thông mạng để có thể đáp ứng nhiều thiết bị và dữ liệu hơn sẽ dẫn đến chi phí lớn và vấn đề khác không được giải quyết.

Tuy vậy, việc áp dụng Edge Computing có thể giải quyết vấn đề này. Edge Computing cho phép một phần quan trọng của thông tin được xử lý tại các trung tâm dữ liệu cục bộ nhỏ, làm giảm lượng thông tin được truyền đến trung tâm dữ liệu chính, từ đó giảm băng thông yêu cầu và tăng tốc độ tải dữ liệu.

Latency (Độ trễ)

Độ trễ là thời gian mất đi để truyền dữ liệu giữa hai điểm trên mạng. Máy chủ đám mây, mặc dù có khả năng xử lý tác vụ lớn, thường được đặt ở những vị trí xa nên độ trễ đường truyền internet có thể đạt hàng trăm mili giây.

Ngược lại, trong Edge Computing, mặc dù khả năng xử lý có thể yếu hơn so với máy chủ đám mây, nhưng lượng dữ liệu từ các thiết bị IoT không lớn, cho phép tốc độ phản hồi chỉ trong khoảng micro giây từ khoảng cách gần.

Tóm lại, việc sử dụng Edge Computing mang lại những lợi ích rõ ràng như độ trễ thấp và tiết kiệm băng thông.

Congestion (tắc nghẽn)

Internet, trong bản chất của nó, là một mạng lưới toàn cầu kết nối nhiều mạng với nhau. Nó đã được phát triển để trao đổi dữ liệu hàng ngày. Tuy nhiên, khối lượng dữ liệu được truyền qua hàng tỷ thiết bị có thể gây tắc nghẽn và mất thời gian trong quá trình truyền tải internet.

Trong một số trường hợp, khi mạng gặp sự cố, tình trạng tắc nghẽn có thể trở nên nghiêm trọng hơn và có thể dẫn đến mất kết nối hoàn toàn với một số người dùng internet.

Tuy nhiên, khi sử dụng Edge Computing, các máy chủ nằm gần biên hoặc trong cùng mạng cục bộ có thể đảm bảo tốc độ ổn định. Một ví dụ cụ thể là trong trường hợp cáp quang gặp sự cố, tình trạng kết nối internet trong nước không bị ảnh hưởng đáng kể, trong khi băng thông quốc tế có thể giảm đi.

Cách thức hoạt động của Edge Computing

Edge Computing hoạt động bằng cách thu thập và xử lý dữ liệu gần nguồn dữ liệu. Nó sử dụng cảm biến, thiết bị điện toán và máy móc để thu thập dữ liệu và cung cấp cho các edge server hoặc đám mây.

Dữ liệu này có thể được sử dụng cho việc tự động hóa hoặc hiển thị trạng thái hiện tại của thiết bị, hệ thống hoặc sản phẩm thông qua hệ thống phân tích và machine learning.

Trong quá trình tiến hành tính toán dữ liệu, hầu hết các tổ chức sử dụng mô hình đám mây hoặc trung tâm dữ liệu. Tuy nhiên, khi chuyển sang mô hình edge computing với các thiết bị IoT, cần triển khai các edge server, thiết bị gateway và các thiết bị khác để giảm thời gian và khoảng cách cho tính toán và kết nối hạ tầng.

Tuy nhiên, edge data center không phải là phương pháp duy nhất để xử lý dữ liệu. Trong một số trường hợp, các thiết bị IoT có thể xử lý dữ liệu trên bo mạch hoặc gửi dữ liệu đến điện thoại thông minh, edge server hoặc thiết bị lưu trữ để thực hiện tính toán.

Thực tế cho thấy có nhiều công nghệ khác nhau để xây dựng mạng edge. Đó có thể là mobile edge computing hoạt động trên các kênh không dây, fog computing kết hợp đám mây và các hệ thống lưu trữ khác để đặt dữ liệu ở vị trí tối ưu, và cloudlets đóng vai trò như các trung tâm dữ liệu nhỏ gọn.

Cảm biến và các thiết bị edge IoT có thể theo dõi lưu lượng và cung cấp thông tin chi tiết về tắc nghẽn và định tuyến theo thời gian thực. Cảm biến chuyển động có thể kết hợp các thuật toán trí tuệ nhân tạo để phát hiện động đất và cung cấp cảnh báo sớm, giúp các doanh nghiệp và hệ thống nhà ở tắt nguồn cung cấp khí đốt và các hệ thống khác có thể gây cháy hoặc nổ.

Ưu điểm của Edge Computing là gì?

Edge Computing định hướng giải quyết những thách thức về cơ sở hạ tầng như giới hạn băng thông, độ trễ và tắc nghẽn mạng. Ngoài ra, Edge Computing còn mang lại một số lợi ích quan trọng như sau:

1. Quyền tự trị (Autonomy):

Edge Computing rất hữu ích trong các trường hợp kết nối không đáng tin cậy hoặc bị hạn chế bởi băng thông. Nó cho phép xử lý tính toán và phân tích dữ liệu tại chỗ, thậm chí trên chính các thiết bị edge. Ví dụ, trong trường hợp máy lọc nước ở các ngôi làng xa xôi, các cảm biến chất lượng nước có thể xử lý và lưu trữ dữ liệu cho đến khi có kết nối tới điểm trung tâm. Việc xử lý dữ liệu cục bộ giảm thiểu lượng dữ liệu cần truyền, giảm yêu cầu băng thông và thời gian kết nối.

2. Chủ quyền dữ liệu:

Di chuyển lượng lớn dữ liệu không chỉ liên quan đến khía cạnh kỹ thuật. Việc dữ liệu đi qua các ranh giới quốc gia và vùng lãnh thổ có thể tạo ra các vấn đề liên quan đến bảo mật, quyền riêng tư và các vấn đề pháp lý khác. Edge Computing cho phép giữ dữ liệu gần nguồn và tuân thủ các quy định về chủ quyền dữ liệu hiện hành, như GDPR của Liên minh Châu Âu. Điều này cho phép xử lý dữ liệu cục bộ hoặc bảo mật dữ liệu trước khi truyền lên đám mây hoặc trung tâm dữ liệu chính, có thể nằm ở các khu vực pháp lý khác.

3. Bảo mật tại biên (Edge Security):

Edge Computing cung cấp cơ hội bổ sung để triển khai và đảm bảo an ninh dữ liệu. Mặc dù các nhà cung cấp dịch vụ đám mây có dịch vụ IoT và chuyên sâu về phân tích phức tạp, nhưng doanh nghiệp vẫn lo ngại về sự an toàn và bảo mật của dữ liệu khi nó rời khỏi ranh giới và trở lại đám mây hoặc trung tâm dữ liệu. Bằng cách triển khai tính toán tại nút biên, mọi dữ liệu truyền qua mạng để trở lại đám mây hoặc trung tâm dữ liệu đều có thể được bảo mật thông qua mã hóa và tự bảo vệ, tăng cường khả năng chống lại các hacker và hoạt động độc hại, ngay cả khi bảo mật trên các thiết bị IoT còn hạn chế.

Nhược điểm của Edge Computing là gì?

Mặc dù Edge Computing mang lại tiềm năng và nhiều lợi ích hấp dẫn trong nhiều trường hợp sử dụng, công nghệ này vẫn đang trong giai đoạn phát triển. Ngoài những vấn đề truyền thống về giới hạn mạng, vẫn còn một số cân nhắc khi sử dụng Edge Computing như sau:

1. Thiếu cơ sở hạ tầng cục bộ:

Edge Computing thực hiện xử lý tại các vùng biên, gần máy chủ nhất. Tuy nhiên, triển khai cơ sở hạ tầng tính toán biên có thể gặp khó khăn trong những khu vực phát triển kém, khiến cho mô hình này không thể được tận dụng hết tiềm năng.

2. Bảo mật:

Thiết bị IoT thường được biết đến là không an toàn, do đó, quản lý thiết bị là một yếu tố quan trọng khi thiết kế Edge Computing. Điều này bao gồm việc thực hiện cấu hình theo chính sách, bảo mật tài nguyên máy tính và lưu trữ, cùng với các hoạt động như cập nhật và vá lỗi phần mềm. Đặc biệt, việc mã hóa dữ liệu trong trạng thái nghỉ và trong quá trình truyền phải được quan tâm.

Các dịch vụ IoT từ các nhà cung cấp đám mây lớn có cung cấp truyền thông an toàn, nhưng điều này không tự động áp dụng khi xây dựng một trang web tiên tiến từ đầu.

3. Vòng đời dữ liệu:

Hiện nay, tình trạng dữ liệu không cần thiết ngày càng gia tăng. Đa phần dữ liệu liên quan đến phân tích thời gian thực chỉ có giá trị ngắn hạn và không cần lưu trữ lâu dài. Doanh nghiệp cần quyết định xem dữ liệu nào cần được giữ lại và dữ liệu nào cần bị loại bỏ sau khi thực hiện phân tích. Đồng thời, việc lưu giữ dữ liệu phải tuân thủ các chính sách quản lý và kinh doanh để đảm bảo an toàn và bảo vệ dữ liệu.