Tính toán tại Edge và Ảnh hưởng của Nó đối với Xử lý Dữ liệu Thời gian Thực

Trong kỷ nguyên mà từng mili giây đều quan trọng, edge computing đang thay đổi cách các ngành công nghiệp xử lý dữ liệu, tạo ra những cơ hội chưa từng có cho việc ra quyết định theo thời gian thực. Các ngành như y tế, sản xuất và vận tải - nơi mà quyết định trong tích tắc có thể có nghĩa là sự khác biệt giữa thành công và thất bại - đang thu được lợi ích lớn. Với việc các nhà dự báo dự đoán rằng phần lớn dữ liệu doanh nghiệp sẽ sớm được xử lý tại edge, thị trường đang trải qua sự tăng trưởng nhanh chóng khi các công ty đua nhau để giữ vững vị thế dẫn đầu.

Edge Computing là gì?

Edge computing là một hình thức tính toán phân tán xử lý dữ liệu gần nguồn của nó, như được minh họa bởi các thiết bị IoT hoặc máy chủ edge địa phương. So với các trung tâm dữ liệu truyền thống hoặc điện toán đám mây - thường phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu tập trung xa xôi để xử lý dữ liệu - edge computing giảm thiểu khoảng cách mà dữ liệu phải di chuyển. Điều này làm cho edge computing vô cùng quý giá đối với các ứng dụng đòi hỏi phản hồi tức thì theo thời gian thực.

Sự phát triển của edge computing đã thực sự ấn tượng. Vào năm 2018, chỉ khoảng 10% dữ liệu do doanh nghiệp tạo ra được xử lý tại edge. Gartner tuy nhiên tin rằng vào năm 2025, chỉ còn một quãng thời gian ngắn nữa, 75% việc xử lý dữ liệu sẽ diễn ra tại edge. Và, theo Grand View Research, thị trường edge computing toàn cầu sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng hàng năm ghép lại (CAGR) là 37% từ năm 2023 đến 2030, đạt 140 tỷ USD vào năm 2030. Sự tăng trưởng ấn tượng này được thúc đẩy bởi sự phổ biến của các thiết bị IoT, việc triển khai mạng 5G, và nhu cầu ngày càng tăng về xử lý dữ liệu thời gian thực trong nhiều ngành công nghiệp mới nổi.​ 

Sáu Lợi Ích của Edge Đang Tái Định Hình Xử Lý Thời Gian Thực

Các lợi ích của việc xử lý dữ liệu tại edge mang lại những lợi ích hấp dẫn và bao gồm:

Giảm Độ Trễ: Bằng cách xử lý dữ liệu ngay tại hoặc gần nguồn của nó, edge computing giảm thời gian cần thiết để dữ liệu di chuyển từ cơ sở dữ liệu hoặc cảm biến đến quá trình xử lý và trở lại. Điều này là một ân huệ cho các ứng dụng đòi hỏi cao, như robot tự động thời gian thực hoặc hệ thống kiểm soát giao thông thông minh.

Quản lý Băng thông Tối ưu: Edge computing tối ưu hóa băng thông bằng cách xử lý và lọc dữ liệu tại chỗ trước khi chỉ truyền thông tin cần thiết đến các máy chủ trung tâm. Điều này giảm áp lực lên nguồn lực mạng và ngăn chặn tình trạng tắc nghẽn mạng, điều này đặc biệt quan trọng khi số lượng thiết bị kết nối tăng lên. 

Quyết định Thời gian Thực: Sự gần gũi của việc tính toán với nguồn dữ liệu cho phép phân tích và ra quyết định thời gian thực. Trong lĩnh vực y tế, điều này cho phép chẩn đoán và điều trị nhanh chóng hơn, cải thiện kết quả cho bệnh nhân. Trong sản xuất, giám sát thời gian thực có thể ngăn chặn sự cố thiết bị và tối ưu hóa quy trình sản xuất. 

Hệ thống Tự động: Edge computing là yếu tố thiết yếu cho chức năng của các phương tiện tự hành và máy bay không người lái. Bằng cách xử lý dữ liệu cảm biến tại chỗ, những phương tiện và thiết bị này có thể tự định vị và tránh chướng ngại vật trong thời gian thực. Điều này cải thiện hồ sơ an toàn của chúng và cho phép phát triển các hệ thống tự động tinh vi hơn. 

Bền vững: Edge computing đóng góp vào nỗ lực bền vững bằng cách giảm sử dụng năng lượng. Xử lý dữ liệu tại chỗ giảm thiểu việc truyền dữ liệu xa, giảm đáng kể mức tiêu thụ năng lượng và lượng khí thải carbon. Sự chuyển dịch sang edge computing phù hợp với các sáng kiến về cơ sở hạ tầng CNTT xanh, làm cho nó trở thành bước đi đúng hướng hướng tới CNTT bền vững hơn.

Edge trong Hành động: Sáu Ngành Cưỡi Sóng

Ô tô: Tính toán cạnh mạng với độ trễ thấp là yếu tố quan trọng trong ngành công nghiệp ô tô, đặc biệt là cho việc vận hành an toàn của các phương tiện tự hành. Các nền tảng như NVIDIA's DRIVE AGX cho phép các phương tiện xử lý dữ liệu cảm biến một cách cục bộ, cho phép phản ứng ngay lập tức với các điều kiện đường bộ thay đổi. Tính toán cạnh mạng cũng tạo điều kiện cho giao tiếp Xe với Mọi thứ (V2X), cho phép các xe chia sẻ dữ liệu với nhau và với cơ sở hạ tầng thông minh để cải thiện an toàn đường bộ tổng thể và giảm bớt giao thông.​ 

Công nghiệp IoT: Trong môi trường công nghiệp, tính toán cạnh mạng cho phép giám sát và kiểm soát máy móc theo thời gian thực để nâng cao hiệu quả hoạt động. Ví dụ, các thiết bị cạnh mạng có thể xử lý dữ liệu cảm biến ngay tại sàn nhà máy để phát hiện bất thường và dự đoán nhu cầu bảo trì, dẫn đến việc giảm thời gian ngừng hoạt động. Các hệ thống tiên tiến cũng tích hợp các bản sao số – bản sao ảo của tài sản vật lý – là công cụ mạnh mẽ cho các mô phỏng và phân tích dự đoán để tối ưu hóa quy trình. 

Y tế: Edge computing đang biến đổi y tế bằng cách cho phép theo dõi và chẩn đoán bệnh nhân theo thời gian thực. Các nền tảng như Edison của GE Healthcare sử dụng edge computing để xử lý ngay lập tức dữ liệu từ thiết bị y tế, cho phép can thiệp nhanh chóng trong các tình huống cấp bách. Khả năng này rất quan trọng trong chăm sóc tích cực, nơi mà phản ứng kịp thời có thể là sự khác biệt giữa sự sống và cái chết. 

Một số hệ thống edge computing tiên tiến trong y tế đang tích hợp AI để phân tích phức tạp hơn. Ví dụ, nền tảng số HealthSuite của Philips sử dụng AI để phân tích dữ liệu hình ảnh y tế, giúp các bác sĩ chẩn đoán phát hiện bất thường nhanh chóng và chính xác hơn.

Thành phố Thông minh: Edge computing là một yếu tố quan trọng của các sáng kiến thành phố thông minh, cho phép xử lý dữ liệu theo thời gian thực từ các nguồn như đèn giao thông, camera và cảm biến môi trường. Dòng chảy giao thông có thể được tối ưu hóa bằng cách điều chỉnh tín hiệu giao thông dựa trên dữ liệu thời gian thực. Miami-Dade, Florida sử dụng Siemens Sitraffic để phối hợp tín hiệu giao thông với đường qua cho người đi bộ và làn đường xe đạp theo thời gian thực. Mục tiêu là giảm ùn tắc, giảm phát thải carbon và nâng cao chất lượng cuộc sống bằng cách cắt giảm thời gian mà cư dân Miami-Dade phải dành trong giao thông xuống 15%.​ 

Bán lẻ: Trong lĩnh vực bán lẻ, edge computing tạo ra những trải nghiệm mới cho khách hàng, như việc cá nhân hóa và quảng cáo mục tiêu theo thời gian thực. Các thiết bị edge có thể phân tích hành vi của khách hàng trong cửa hàng và sau đó cung cấp các khuyến nghị và khuyến mãi cá nhân hóa ngay lập tức. Edge computing cũng cải thiện quản lý hàng tồn kho bằng cách xử lý dữ liệu RFID theo thời gian thực, đảm bảo mức tồn kho chính xác và việc bổ sung hàng hiệu quả hơn. 

Quản lý Năng lượng: Trong ngành năng lượng, edge computing tăng cường hiệu quả của lưới điện thông minh bằng cách xử lý dữ liệu từ các cảm biến tiện ích theo thời gian thực. Việc xử lý dữ liệu tại chỗ này cho phép phản ứng nhanh chóng với những biến động trong nhu cầu điện, cải thiện hiệu quả năng lượng và giảm lãng phí. Ví dụ, nền tảng Ability™ của ABB sử dụng edge computing để tích hợp nguồn năng lượng tái tạo vào lưới điện một cách hiệu quả hơn và cân bằng cung cầu năng lượng, giúp đảm bảo nguồn cung điện ổn định. 

Tạo hình Tương lai của Edge

Edge computing đang nhanh chóng biến đổi cách xử lý dữ liệu trong các ngành công nghiệp, tạo ra một loạt hệ thống nhanh hơn, thông minh hơn và hiệu quả hơn. Khi edge computing ngày càng phổ biến, chúng ta sẽ thấy nhiều ứng dụng thú vị hơn nữa xuất hiện. Sự tích hợp sâu rộng hơn của edge computing với 5G, AI và IoT sẽ thúc đẩy làn sóng chuyển đổi số tiếp theo, tạo ra những hệ thống mới tuyệt vời có thể xử lý và hành động một cách thông minh trên dữ liệu theo thời gian thực.