رایانش لبه یا مرزی (Edge Computing) چیست؟ (راهنمای کامل)

رایانش لبه‌ای یا Edge Computing یعنی داده‌ها دقیقا همان‌جایی که تولید می‌شوند، پردازش می‌شوند. به‌عوان مثال، حسگرها، دوربین‌ها و دستگاه‌های اینترنت اشیا از این مدل استفاده می‌کنند.

به زبان ساده‌تر، در رایانش لبه‌ای، داده‌ها به جای اینکه اول به سرور مرکزی دور فرستاده شوند و بعد پردازش شوند، همان‌جا و نزدیک به منبع داده پردازش می‌شوند. به‌طبع این فرآیند باعث می‌شود تا جواب‌ها سریع‌تر آماده شوند. بنابراین رایانش ابری باعث می‌شود:

• امنیت داده‌ها بهتر حفظ می‌شود (به دلیل جابه جایی کمتر)
• سرعت واکنش بالا می‌رود (نیازی به رفت و آمد به سرور مرکزی را نخواهد داشت)
• مصرف پهنای باند اینترنت کاهش پیدا می‌کند

همین الان، بدون کمترین پیچیدگی، سرور مجازی خودتون رو در کمتر از ۳۰ ثانیه، راه‌اندازی کنید.
✅ عملکرد پایدار ✅ ترافیک نامحدود ✅ هزینه به‌صرفه
خرید سرور مجازی ابری

آنچه در ادامه خواهید خواند:

• معرفی ایانش لبه-ابری (Edge-Cloud Computing)
• چرا شرکت‌ها از رایانش لبه استفاده می‌کنند؟
• رایانش لبه و حل چالش‌های بلادرنگ IoT
• پیشرفت فناوری 5G و کاربردهای آن در رایانش لبه
• مثال کاربردی از رایانش لبه در سیستم‌های امنیتی
• سناریوهای کاربردی بیشتر برای رایانش لبه ابری
• شناخت سخت افزار و شبکه های رایانش لبه
• رایانش ابری در مقابل رایانش لبه در مقابل رایانش مه
• نمونه های کاربردی و موارد استفاده از رایانش لبه
• خدمات ارائه شده توسط رایانش لبه
• سوالات متداول
• جمع بندی

معرفی رایانش لبه-ابری (Edge-Cloud Computing)

در رایانش لبه‌ای، پردازش داده‌ها نزدیک محل تولید آن‌ها، یعنی در لبه شبکه، انجام می‌شود. منظور از لبه شبکه، دستگاه‌ها یا سرورهای محلی نزدیک به منبع داده است، نه سرورهای مرکزی دور.

این روش پردازش تصمیم‌گیری و واکنش سریع‌تر را بدون نیاز به ارسال تمام داده‌ها به سرور مرکزی فراهم می‌کند. در مواردی که تحلیل‌های پیچیده‌تر یا ذخیره‌سازی بلندمدت لازم باشد، داده‌های مهم را به سرور مرکزی یا فضای ابری ارسال می‌کند.

با این رویکرد، تاخیر انتقال و پردازش داده‌ها کاهش پیدا می‌کند و کارایی سیستم افزایش می‌یابد. بنابراین، رایانش لبه‌ای برای کاربردهایی همچون اینترنت اشیا، کنترل صنعتی و نظارت بلادرنگ گزینه‌ای مناسب به شمار می‌آید.

هاست ابری یا Cloud Host چیست؟ انواع + کاربرد
هاست ابری یا Cloud Host

چرا شرکت‌ها از رایانش لبه استفاده می‌کنند؟

شرکت‌ها برای اینکه بتوانند را در سرعت پاسخ‌دهی دستگاه‌های راه دور و به‌دست آوردن بینش‌های دقیق‌تر و سریع‌تر از داده‌های تولیدشده توسط دستگاه‌ها، به سراغ رایانش لبه می‌روند. این فناوری امکان پردازش بلادرنگ را در مکان‌هایی فراهم می‌کند که پیش از این اجرای چنین پردازشی ممکن نبوده است. همچنین، از بروز گلوگاه‌های پردازشی در شبکه‌ها و مراکز داده‌ای که از این دستگاه‌ها پشتیبانی می‌کنند، جلوگیری می‌کند.

بدون بهره‌گیری از رایانش لبه، حجم بسیار بالای داده‌هایی که توسط دستگاه‌های مرزی تولید می‌شوند، می‌تواند بیشتر شبکه‌های سازمانی امروزی را با فشار مواجه کند و عملکرد آن‌ها را مختل سازد. این مسئله می‌تواند هزینه‌های فناوری اطلاعات را به‌طور قابل توجهی افزایش دهد.

مشتریان ناراضی ممکن است به سمت رقبای دیگر سوق پیدا کنند، ماشین‌آلات باارزش آسیب ببینند یا راندمان آن‌ها کاهش یابد. اما مهم‌تر از همه اینکه، در صنایعی که برای حفظ ایمنی کارکنان به حسگرهای هوشمند وابسته‌اند، امنیت جانی افراد ممکن است به خطر بیفتد.

رایانش لبه و حل چالش‌های بلادرنگ IoT

رایانش لبه برای فعال کردن عملکرد بلادرنگ در برنامه‌های هوشمند و حسگرهای اینترنت اشیا (IoT)، سه چالش مرتبط با یکدیگر را حل می‌کند:

1. اتصال دستگاه به شبکه از یک موقعیت خارجی.
2. پردازش کند داده‌ها به دلیل محدودیت‌های شبکه یا سخت‌افزار.
3. مشکلاتی که دستگاه‌های لبه با پهنای باند شبکه ایجاد می‌کنند.

پیشرفت فناوری 5G و کاربردهای آن در رایانش لبه

با پیشرفت‌های انجام شده در فناوری‌های شبکه، مانند 5G بی‌سیم، امکان حل این چالش‌ها به‌صورت جهانی و تجاری فراهم شده است. شبکه‌های 5G قادرند مقادیر زیادی داده را تقریباً در زمان واقعی بین دستگاه‌ها و مراکز داده پردازش کنند. (حتی شبکه‌ای بی‌سیم وجود دارد که از ارزهای دیجیتال برای تشویق کاربران به گسترش پوشش در مناطق دورافتاده استفاده می‌کند.)

اما پیشرفت در زمینه فناوری بی‌سیم تنها بخشی از راه‌حل برای اجرای مقیاس‌پذیر رایانش لبه است. انتخاب دقیق داده‌هایی که باید به جریان‌های داده وارد یا از آن‌ها حذف شوند، برای کاهش تأخیر و ارائه نتایج بلادرنگ، امری حیاتی است.

مثال کاربردی از رایانش لبه در سیستم‌های امنیتی

یک دوربین امنیتی در یک انبار دور افتاده از هوش مصنوعی برای شناسایی فعالیت‌های مشکوک استفاده می‌کند و تنها همان داده‌های خاص را به مرکز داده‌های اصلی برای پردازش فوری آن را ارسال می‌کند. به این ترتیب به جای آنکه دوربین به صورت 24 ساعته شبکه را با ارسال مداوم تمامی ویدیوها تحت فشار بگذارد، تنها کلیپ‌های ویدیویی مربوطه را ارسال می‌کند. این عمل باعث می‌شود که پهنای باند شبکه و تابع پردازشی برای استفاده در دیگر برنامه‌ها آزاد شود.

سناریوهای کاربردی بیشتر برای رایانش لبه ابری

1. یک فروشگاه در فاصله 1600 کیلومتری از مرکز داده اصلی شرکت از پایانه‌های فروش بی‌سیم برای پردازش فوری پرداخت‌ها استفاده می‌کند.
2. یک سکوی نفتی در میان اقیانوس از حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) و هوش مصنوعی برای شناسایی سریع نقص‌ها در تجهیزات استفاده می‌کند تا از بروز مشکلات جدی‌تر جلوگیری کند.
3. یک سیستم آبیاری در یک مزرعه دور افتاده مقدار آب مورد استفاده را در زمان واقعی با تشخیص سطح رطوبت خاک تنظیم می‌کند.

فراپاشی ابری Cloud Bursting چیست؟ (راهنمای کامل)
فراپاشی ابری Cloud Bursting

دلیل اهمیت رایانش لبه (Edge Computing)

برای شناخت بیشتر و دانستن اینکه به چه دلیل این رایانش اهمیت دارد مطلب زیر را به صورت کامل مطالعه کنید.

ابر عمومی

رایانش لبه به شرکت‌ها کمک می‌کند تا فعالیت‌های روزانه خود را با پردازش سریع مقادیر زیادی داده در محل یا نزدیک به مکان‌های محلی که داده‌ها جمع‌آوری می‌شوند، بهینه کنند. این روش موثرتر از ارسال تمامی داده‌های جمع‌آوری‌شده به یک ابر متمرکز یا مرکز داده‌ای است که در زمان‌های مختلف از لحاظ جغرافیایی فاصله دارد، زیرا این کار می‌تواند باعث تأخیر زیاد در شبکه و مشکلات عملکردی شود.

در محیط‌هایی که تجهیزات معیوب یا تغییرات شرایط کاری می‌تواند به آسیب یا مشکلات جدی منجر شود، حسگرهای اینترنت اشیا و رایانش لبه می‌توانند به حفظ ایمنی افراد کمک کنند. به‌عنوان مثال، نگهداری پیش‌بین و داده‌های بلادرنگ که در محل یا نزدیک به محل تجهیزات تجزیه‌وتحلیل می‌شوند، می‌تواند ایمنی کارکنان را افزایش دهد و تأثیرات زیست‌محیطی را به حداقل برساند. این کاربرد در صنایع خاص مانند سکوی‌های نفتی در دریا، خطوط لوله نفتی و سایر کاربردهای صنعتی دورافتاده بسیار مهم است.

در هنگام جمع‌آوری، پردازش، ذخیره‌سازی و استفاده از داده‌های مشتریان، سازمان‌ها باید از قوانین حریم خصوصی داده‌های کشور یا منطقه‌ای که آن داده‌ها در آنجا جمع‌آوری یا ذخیره می‌شوند، پیروی کنند. انتقال داده‌ها به ابر یا به مرکز داده‌ای در خارج از مرزهای کشور ممکن است رعایت این قوانین را دشوار کند. با این حال، با استفاده از رایانش لبه، شرکت‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که از دستورالعمل‌های محلی حاکمیت داده‌ها پیروی می‌کنند، زیرا داده‌ها در نزدیکی محلی که جمع‌آوری شده‌اند، پردازش و ذخیره می‌شوند.

ابر خصوصی

رایانش لبه از مکان‌های متمرکز مانند ابر و مراکز داده عبور می‌کند تا شرکت‌ها بتوانند داده‌ها را سریع‌تر و به‌طور قابل‌اعتمادتر پردازش کنند، به‌صورت بلادرنگ یا نزدیک به آن. تصور کنید که اگر بخواهید اطلاعات هزاران حسگر، دوربین یا دستگاه هوشمند را به‌طور همزمان به یک دفتر مرکزی ارسال کنید، چه میزان تأخیر داده، گلوگاه‌های شبکه و افت کیفیت داده پیش می‌آید. در مقابل، دستگاه‌ها در نزدیکی یا در لبه شبکه با استفاده از رایانش لبه می‌توانند به‌طور فوری کارکنان و تجهیزات را از مشکلات مکانیکی، تهدیدات امنیتی و سایر حوادث بحرانی مطلع کنند تا اقدام سریعی انجام شود.

رایانش لبه استفاده از داده‌های جمع‌آوری‌شده در مکان‌های دورافتاده که اتصال اینترنت در آنجا دچار اختلال است یا پهنای باند شبکه محدود است را تسهیل می‌کند. به‌عنوان مثال، در یک کشتی ماهیگیری در دریای برینگ یا در یک تاکستان در حومه ایتالیا. داده‌های عملیاتی مانند کیفیت آب یا خاک می‌توانند به‌طور مستمر توسط حسگرها نظارت شوند و در صورت نیاز به آن‌ها پاسخ داده شود. به محض دسترسی به اینترنت، داده‌های مرتبط به مرکز داده مرکزی برای پردازش و تجزیه‌وتحلیل ارسال می‌شوند.

با رایانش لبه، شرکت‌ها می‌توانند هزینه‌های IT خود را با پردازش داده‌ها به‌طور محلی به‌جای استفاده از ابر بهینه کنند. این روش علاوه بر کاهش هزینه‌های پردازش و ذخیره‌سازی در ابر، هزینه‌های انتقال داده‌ها را نیز با حذف داده‌های غیرضروری در محل جمع‌آوری کاهش می‌دهد.

ابر بومی یا Cloud Native چیست؟ هر آنچه که باید درباره آینده این فناوری بدانید!
ابر بومی یا Cloud Native

ابر هیبریدی یا ترکیبی (Hybrid cloud)

رایانش لبه به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که سریع‌تر داده‌های مورد نیاز کارکنان را برای انجام کارها به‌طور مؤثرتر ارائه دهند. در محیط‌های کاری هوشمند که از خودکارسازی و نگهداری پیش‌بین استفاده می‌کنند، رایانش لبه اطمینان می‌دهد که تجهیزات مورد نیاز کارکنان به‌طور روان و بدون وقفه یا خطاهای قابل‌اجتناب کار می‌کنند.

افزایش امنیت: برای کسب‌وکارها، خطرات امنیتی که با اضافه کردن هزاران حسگر و دستگاه متصل به اینترنت به شبکه خود به‌وجود می‌آید، یک مشکل واقعی است. رایانش لبه این ریسک را کاهش می‌دهد زیرا به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که داده‌ها را به‌صورت محلی پردازش کرده و به‌صورت آفلاین ذخیره کنند. این کار حجم داده‌هایی که باید از طریق شبکه ارسال شوند را کاهش می‌دهد و کمک می‌کند تا شرکت‌ها در برابر تهدیدات امنیتی آسیب‌پذیری کمتری داشته باشند.

شناخت سخت افزار و شبکه های رایانش لبه

سخت‌افزار رایانش لبه باید مقاوم و قابل‌اعتماد باشد. این تجهیزات اغلب باید در برابر شرایط شدید جوی، محیطی و مکانیکی مقاوم باشند. به‌طور خاص، باید شامل ویژگی‌های زیر باشند:

ابر عمومی

• بدون فن و بدون شکاف‌های تهویه: از آنجایی که اعتماد به‌نفس در این بخش حیاتی است، به‌ویژه در صنایعی که خرابی دستگاه‌ها می‌تواند تولید را متوقف کرده و کارکنان را به خطر بیندازد، سخت‌افزار لبه باید در برابر گرد و غبار، کثیفی، رطوبت و دیگر عواملی که می‌تواند آن را تهدید کند، مقاوم باشد.
• اندازه کوچک: در رایانش لبه، داشتن ابعاد جمع‌وجور اهمیت زیادی دارد. این تجهیزات معمولاً باید در فضاهای محدود قرار گیرند. برای مثال، دوربین‌های هوشمند که بر روی دیوارها، قفسه‌ها و سقف‌ها نصب می‌شوند یا دماسنج‌های هوشمند که در جعبه‌های حمل قرار دارند.
• پشتیبانی از گزینه‌های متنوع اتصال: رایانش لبه معمولاً از اتصال بی‌سیم و سیمی پشتیبانی می‌کند. به این ترتیب، اگر در یک موقعیت تجاری دورافتاده مانند مزرعه یا کشتی در دریا امکان اتصال بی‌سیم به اینترنت وجود نداشته باشد، این دستگاه‌ها هنوز می‌توانند از طریق اتصال سیمی به اینترنت متصل شوند و داده‌ها را ارسال کنند.
• مقاوم در برابر دستکاری: از آنجایی که دستگاه‌های رایانش لبه اغلب در مکان‌های دورافتاده قرار دارند و ممکن است نتوان به‌طور مداوم آن‌ها را نظارت کرد، باید طوری طراحی شوند که در برابر سرقت، خرابکاری و دسترسی فیزیکی غیرمجاز مقاوم باشند.

ابر خصوصی

• مقاوم در برابر دما: سخت‌افزار لبه اغلب در محیط‌های سرد، مرطوب و حتی گرم قرار می‌گیرد و بعضی مواقع حتی باید در زیر آب کار کند. بنابراین، توانایی مقاومت در دماهای زیر صفر و نزدیک به نقطه جوش آب در بسیاری از موارد ضروری است.
• ظرفیت ذخیره‌سازی کافی: رایانش لبه برای جمع‌آوری مقادیر زیاد داده از دستگاه‌های لبه به ذخیره‌سازی قابل‌توجهی نیاز دارد. این تجهیزات باید بتوانند به‌سرعت به حجم‌های بزرگ داده دسترسی پیدا کنند و آن‌ها را منتقل کنند.
• قابلیت سازگاری با دستگاه‌های جدید و قدیمی: رایانش لبه در محیط‌های صنعتی یا تولیدی نیاز به ارتباط با انواع مختلفی از درگاه‌ها دارد، از جمله USB، COM، Ethernet و درگاه‌های عمومی دیگر. این قابلیت به آن‌ها اجازه می‌دهد تا با تجهیزات و دستگاه‌های تولیدی جدید و قدیمی ارتباط برقرار کنند.
• پشتیبانی از ورودی‌های مختلف انرژی: رایانش لبه معمولاً از ورودی‌های مختلف انرژی پشتیبانی می‌کند تا با منابع انرژی متنوعی که در مکان‌های دورافتاده وجود دارند سازگار شود. همچنین، این تجهیزات نیاز به محافظت در برابر نوسانات برق و صدمات الکتریکی دارند.

ابر هیبریدی

• مقاوم در برابر حرکت‌های ناگهانی: این سخت‌افزار باید قادر به تحمل لرزش‌ها و ضربه‌ها ناشی از حرکت ماشین‌آلات یا شرایط طبیعی باشد. ساختار این تجهیزات باید طوری طراحی شود که بدون استفاده از فن‌ها، کابل‌ها و سایر قطعات داخلی که ممکن است به‌راحتی جدا یا خراب شوند، ساخته شوند.
• قابلیت سازگاری با دستگاه‌های جدید و قدیمی: رایانش لبه در محیط‌های صنعتی یا تولیدی نیاز به ارتباط با انواع مختلفی از درگاه‌ها دارد، از جمله USB، COM، Ethernet و درگاه‌های عمومی دیگر. این قابلیت به آن‌ها اجازه می‌دهد تا با تجهیزات و دستگاه‌های تولیدی جدید و قدیمی ارتباط برقرار کنند.
• مقاومت در برابر حملات سایبری: دستگاه‌های لبه که معمولاً مدیریت کمتری نسبت به دستگاه‌های سرور یا رایانش ابری دارند، بیشتر در معرض تهدیدات سایبری هستند. بنابراین، برای محافظت در برابر بدافزارها و حملات دیگر، این دستگاه‌ها باید به ابزارهای امنیتی مانند فایروال‌ها و سیستم‌های شناسایی نفوذ مبتنی بر شبکه مجهز باشند.

روش های بهینه‌ سازی منابع سرور مجازی ابری
بهینه‌ سازی منابع سرور مجازی ابری

رایانش ابری در مقابل رایانش لبه در مقابل رایانش مه

رایانش لبه و رایانش مه، تکنولوژی‌های میان‌مدت هستند که به انتقال داده‌هایی که توسط دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) در مکان‌های دوردست جمع‌آوری می‌شوند، به فضای ابری سازمان‌ها کمک می‌کنند. در اینجا به بررسی تفاوت‌های رایانش لبه، رایانش مه و رایانش ابری پرداخته‌ایم و نحوه تعامل این سه با یکدیگر را شرح می‌دهیم:

رایانش ابری

در رایانش ابری، شرکت‌ها می‌توانند داده‌های خود را بر روی سرورهایی که از طریق اینترنت میزبانی می‌شوند، ذخیره، پردازش و استفاده کنند. ارائه‌دهندگان تجاری خدمات ابری مانند Microsoft Azure پلتفرم‌های دیجیتال و مجموعه‌هایی از خدمات را فراهم می‌کنند که شرکت‌ها می‌توانند از آن‌ها برای کاهش یا حذف زیرساخت‌های فیزیکی IT و هزینه‌های مرتبط استفاده کنند. با استفاده از رایانش ابری، سازمان‌ها همچنین قادر به ارائه فرصت‌های کاری ایمن از راه دور برای کارکنان خود، مقیاس‌پذیری آسان‌تر داده‌ها و برنامه‌های خود و بهره‌برداری از اینترنت اشیا هستند.

رایانش لبه

رایانش لبه این امکان را فراهم می‌کند که داده‌ها در دورترین نقاط شبکه یک سازمان، یعنی در “لبه” شبکه، ضبط، پردازش و تحلیل شوند. این امر به سازمان‌ها و صنایع این امکان را می‌دهد که به‌طور آنی با داده‌های ضروری کار کنند، گاهی بدون نیاز به ارتباط با دیتاسنتر اصلی، و اغلب تنها داده‌های مرتبط را به دیتاسنتر ارسال می‌کنند تا پردازش سریع‌تری داشته باشند. این کار باعث می‌شود که منابع پردازشی اصلی، مانند شبکه‌های ابری، با داده‌های غیرضروری اشباع نشوند و تأخیر در شبکه کاهش یابد. همچنین هزینه‌های شبکه نیز کاهش می‌یابد.

به‌عنوان مثال، در یک سکوی حفاری نفت که در وسط اقیانوس قرار دارد، سنسورها اطلاعاتی مانند عمق دکل، فشار سطح و سرعت جریان مایعات را نظارت می‌کنند تا اطمینان حاصل شود که ماشین‌آلات به‌طور روان کار می‌کنند و ایمنی کارکنان و محیط زیست حفظ می‌شود. برای انجام این کار بدون کاهش سرعت شبکه، سنسورها تنها داده‌های مربوط به نیازهای بحرانی نگهداری، خرابی تجهیزات و جزئیات ایمنی کارکنان را از طریق شبکه ارسال می‌کنند. این امکان را فراهم می‌آورد که مشکلات به‌طور تقریبی آنی شناسایی و واکنش نشان داده شود.

رایانش مه

در رایانش مه، داده‌ها می‌توانند به‌طور موقت در لایه‌ای بین ابر و لبه پردازش و ذخیره‌سازی شوند، برای مواقعی که پردازش داده‌های لبه به دلیل محدودیت‌های سخت‌افزاری دستگاه‌های لبه امکان‌پذیر نیست.

در رایانش مه، داده‌های مرتبط به سرورهای ابری ارسال می‌شوند تا برای ذخیره‌سازی بلندمدت و تحلیل‌های آتی استفاده شوند. با ارسال نکردن تمامی داده‌های دستگاه‌های لبه برای پردازش به دیتاسنتر مرکزی، رایانش مه به شرکت‌ها کمک می‌کند تا بار سرورهای ابری خود را کاهش دهند که این امر باعث بهینه‌سازی کارایی IT می‌شود.

برای مثال، در یک شرکت مدیریت ساختمان که از دستگاه‌های هوشمند برای اتوماسیون سیستم‌های تهویه مطبوع، روشنایی، آلارم‌های آتش‌نشانی و امنیت استفاده می‌کند، به‌جای ارسال دائمی داده‌ها به دیتاسنتر مرکزی، سرورهایی در اتاق کنترل هر ساختمان نصب می‌شود که مشکلات فوری را مدیریت کرده و تنها داده‌های تجمیع‌شده را زمانی که ترافیک شبکه و منابع پردازشی مازاد دارند، به دیتاسنتر مرکزی ارسال می‌کنند. این لایه رایانش مه به شرکت این امکان را می‌دهد که کارایی IT را به حداکثر برساند بدون اینکه این امر به قیمت عملکرد کاهش یابد.

نکته مهم

مهم است که بدانید رایانش لبه وابسته به رایانش مه نیست. رایانش مه تنها یک گزینه اضافی است که به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که در سناریوهای خاص، عملکرد سریع‌تر، بهتر و کارآمدتری داشته باشند و به این ترتیب در برخی موارد می‌تواند بهبود عملکرد رایانش لبه را تسهیل کند.

میزبانی وب در مقابل میزبانی ابری (مقایسه هر دو)
میزبانی وب و مقابل میزبانی ابری

نمونه‌های کاربردی و موارد استفاده از رایانش لبه

دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) و رایانش لبه به سرعت روش‌های استفاده از داده‌ها در صنایع مختلف را تغییر می‌دهند. در اینجا چند نمونه از استفاده‌های بارز رایانش لبه در کسب‌وکارها آورده شده است:

رایانش لبه برای شعب

دستگاه‌های هوشمند و حسگرها تعداد منابع لازم برای اداره شعبه‌های فرعی یک شرکت را کاهش می‌دهند. به‌عنوان مثال، سیستم‌های کنترل دما با اتصال اینترنت، حسگرهایی که زمان نیاز به تعمیر دستگاه‌های کپی را تشخیص می‌دهند و دوربین‌های امنیتی. با ارسال تنها هشدارهای ضروری دستگاه‌ها به دیتاسنتر اصلی شرکت، رایانش لبه از ازدحام سرور و تأخیر جلوگیری می‌کند و در عین حال زمان پاسخ‌دهی در مواقع مشکلات تسهیلات به‌طور قابل‌توجهی افزایش می‌یابد.

رایانش لبه برای تولید

حسگرهای موجود در کف کارخانه می‌توانند برای نظارت بر تجهیزات از نظر مشکلات معمول نگهداری و خرابی‌ها استفاده شوند و همچنین ایمنی کارکنان را تضمین کنند. علاوه بر این، دستگاه‌های هوشمند در کارخانه‌ها و انبارها می‌توانند بهره‌وری را افزایش دهند، هزینه‌های تولید را کاهش دهند و کنترل کیفیت را فراهم کنند. با ذخیره‌سازی داده‌ها و تجزیه‌وتحلیل‌ها در خود کارخانه به‌جای ارسال آن‌ها به دیتاسنتر مرکزی، می‌توان از تأخیرهای گران‌قیمت و بالقوه خطرناک جلوگیری کرد.

رایانش لبه برای انرژی

شرکت‌های انرژی و خدمات عمومی از حسگرهای IoT و رایانش لبه برای افزایش کارایی، خودکارسازی شبکه برق، ساده‌سازی نگهداری و جبران کمبود اتصال شبکه در مناطق دورافتاده استفاده می‌کنند. دکل‌های خدمات عمومی، مزرعه‌های بادی، سکوی نفتی و دیگر منابع انرژی خارجی می‌توانند به دستگاه‌های IoT مجهز شوند که قادر به مقاومت در برابر شرایط سخت جوی و دیگر چالش‌های محیطی هستند. این دستگاه‌ها می‌توانند داده‌ها را در خود مکان انرژی پردازش کنند و تنها داده‌های مرتبط را به دیتاسنتر اصلی ارسال کنند. در صنعت نفت و گاز، حسگرهای IoT و رایانش لبه هشدارهای ایمنی حیاتی به‌صورت آنی ارائه می‌دهند که کارکنان کلیدی را از نیاز به تعمیرات و خرابی‌های خطرناک تجهیزات که ممکن است منجر به انفجار یا دیگر فجایع شوند، مطلع می‌سازد.

رایانش لبه برای کشاورزی

رایانش لبه می‌تواند به بهبود کارایی و بازدهی کشاورزی کمک کند. حسگرهای مقاوم در برابر شرایط جوی و پهپادهای IoT می‌توانند به کشاورزان کمک کنند تا دما و عملکرد تجهیزات را نظارت کنند، داده‌های مربوط به خاک، نور و دیگر شرایط محیطی را تحلیل کنند، میزان آب و مواد مغذی مصرفی برای محصولات را بهینه کنند و برداشت‌ها را به‌طور بهینه و به‌موقع انجام دهند. رایانش لبه استفاده از فناوری IoT را حتی در مکان‌های دورافتاده با اتصال شبکه محدود، مقرون‌به‌صرفه‌تر می‌کند.

امنیت رایانش ابری | چالش‌ها، تهدیدها و راهکارهای حفاظت از داده‌ها
امنیت رایانش ابری

رایانش لبه برای خرده‌فروشی

خرده‌فروشان بزرگ معمولاً مقادیر عظیمی از داده‌ها را در فروشگاه‌های خود جمع‌آوری می‌کنند. با استفاده از رایانش لبه، خرده‌فروشان می‌توانند بینش‌های تجاری غنی‌تری به‌دست آورده و به‌صورت آنی به آن‌ها واکنش نشان دهند. به‌عنوان مثال، خرده‌فروشان می‌توانند داده‌هایی از جمله ترافیک مشتریان، نقاط فروش و موفقیت کمپین‌های تبلیغاتی در تمام فروشگاه‌های خود جمع‌آوری کنند و از این داده‌های محلی برای مدیریت مؤثرتر موجودی و اتخاذ تصمیمات تجاری سریع‌تر و بهتر استفاده کنند.

رایانش لبه برای مراقبت‌های بهداشتی

کاربردهای رایانش لبه در حوزه مراقبت‌های بهداشتی گسترده است. حسگرهای دما که همراه با واکسن‌ها هستند می‌توانند اطمینان حاصل کنند که تمام زنجیره تأمین آن‌ها در تمام مراحل نگهداری خود دست‌نخورده باقی می‌ماند. تجهیزات پزشکی خانگی مانند دستگاه‌های CPAP هوشمند و مانیتورهای قلبی می‌توانند داده‌های بیماران را جمع‌آوری کرده و اطلاعات مرتبط را به پزشک و شبکه مراقبت‌های بهداشتی آن‌ها ارسال کنند. بیمارستان‌ها می‌توانند با استفاده از فناوری IoT برای نظارت بر علائم حیاتی بیماران و پیگیری مکان تجهیزات مانند ویلچرها و برانکاردها، خدمات بهتری به بیماران ارائه دهند.

رایانش لبه برای خودروهای خودران

در خودروهای خودران مانند خودروهای خودران، تاکسی‌ها، ون‌ها و کامیون‌ها هیچ جایی برای اشتباه وجود ندارد. با استفاده از رایانش لبه، این خودروها می‌توانند به‌صورت آنی و درست به علائم ترافیکی، شرایط جاده، موانع، کامیون‌ها و دیگر وسایل نقلیه واکنش نشان دهند.

خدمات ارائه شده توسط رایانش لبه

با رشد و پذیرش گسترده رایانش ابری لبه، نوع خدمات مرتبط با آن نیز افزایش یافته است. خدمات مدرن رایانش لبه بسیار فراتر از صرفاً دستگاه‌ها و شبکه‌ها رفته و شامل راه‌حل‌هایی برای:

• اجرای هوش مصنوعی، تجزیه‌وتحلیل و دیگر قابلیت‌های تجاری روی دستگاه‌های IoT.
• ادغام داده‌های لبه به مقیاس و حذف سیلوهای داده.
• پیاده‌سازی، مدیریت و تأمین امنیت بارکاری‌های لبه از راه دور.
• بهینه‌سازی هزینه‌های اجرای راه‌حل‌های لبه.
• اطمینان از پاسخ‌دهی سریع‌تر دستگاه‌ها به تغییرات محلی.
• اطمینان از عملکرد قابل‌اطمینان دستگاه‌ها بعد از دوره‌های طولانی آفلاین بودن.

رایانش ابری به زبان ساده | هر آنچه که باید درباره Cloud Computing بدانید!
رایانش ابری

سوالات متداول

در ادامه به سوالاتی که امکان دارد در این زمینه برای شما بدون پاسخ بماند، جواب‌های کوتاه اما مفیدی داده‌ایم که با استفاده از آن می‌توانید به سوال خود پاسخ صحیحی را بدهید.

رایانش لبه ای چیست و چه تفاوتی با رایانش ابری دارد؟

رایانش لبه‌ای به پردازش داده‌ها در نزدیکی منبع تولید داده، مانند حسگرها یا دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)، اشاره دارد. این در حالی است که در رایانش ابری، داده‌ها به سرورهای مرکزی ارسال شده و در آنجا پردازش می‌شوند. رایانش لبه‌ای با کاهش تأخیر و استفاده بهینه از پهنای باند، به بهبود عملکرد سیستم‌ها کمک می‌کند.

چه دستگاه هایی برای پیاده سازی رایانش لبه ای مناسب هستند؟

دستگاه‌هایی مانند دوربین‌های هوشمند، حسگرهای دما، ربات‌ها، پهبادها و دیگر دستگاه‌های IoT می‌توانند برای پردازش داده‌ها در لبه شبکه استفاده شوند. این دستگاه‌ها معمولاً دارای پردازنده‌ها و حافظه‌هایی هستند که امکان پردازش داده‌ها را در محل فراهم می‌کنند.

مزایای استفاده از رابانش ابری چیست؟

• کاهش مصرف پهنای باند: با پردازش محلی داده‌ها، نیاز به ارسال حجم زیادی از داده‌ها به سرورهای مرکزی کاهش پیدا می‌کند.
• کاهش تاخیر (Latency): پردازش داده‌ها در نزدیکی منبع تولید، زمان پاسخ‌دهی را کاهش می‌دهد.
• افزایش امنیت: با پردازش داده‌ها در محل، احتما نفوز و دسترسی غیر مجاز کاهش پیدا می‌کند.
• افزایش قابلیت اطمینان: در صورتی قطعی ارتباط با سرورهای مرکزی، سیستم‌های لبه‌ای می‌توانند به پردازش خود ادامه دهند.

در چه صنایعی از رایانش لبه ای استفاده می‌شود؟

رایانش لبه‌ای در صنایع مختلفی کاربرد دارد، از جمله:

• صنعت نفت و گاز: برای نظارت بر تجهیزات و پیش‌بینی خرابی‌ها.
• کشاورزی: برای نظارت بر شرایط محیطی و بهینه‌سازی مصرف منابع.
• خرده‌فروشی: برای تحلیل رفتار مشتریان و مدیریت موجودی.
• حمل‌ونقل: برای مدیریت ترافیک و نظارت بر وسایل نقلیه.
• سلامت: برای نظارت بر وضعیت بیماران و تجهیزات پزشکی.

چالش های پیاده سازی رایانش لبه ای در چیست؟

از جمله چالش‌های رایانش لبه‌ای می‌توان به امنیت و حریم خصوصی اشاره کرد که در آن حفاظت از داده‌ها در دستگاه‌های لبه‌ای اهمیت زیادی دارد. همچنین، مدیریت دستگاه‌ها به دلیل نیاز به نظارت و مدیریت تعداد زیادی از دستگاه‌های پراکنده یک چالش اساسی است. مقیاس‌پذیری نیز به دلیل افزایش تعداد دستگاه‌ها و نیاز به منابع بیشتر یکی دیگر از مشکلات رایانش لبه‌ای به شمار می‌آید. در نهایت، تأمین انرژی برای دستگاه‌های لبه‌ای در مکان‌های دورافتاده نیز از دیگر چالش‌های بزرگ در این حوزه است.

آیا رایانش لبه ای با رایانش ابری را می‌تواند ترکیب کرد؟

بله، رایانش لبه‌ای و رایانش ابری می‌توانند مکمل یکدیگر باشند. در این ترکیب، پردازش‌های حساس و زمان‌بر در لبه شبکه انجام می‌شود و پردازش‌های پیچیده‌تر و ذخیره‌سازی داده‌ها در سرورهای ابری انجام می‌گیرد. این ترکیب به بهبود عملکرد و مقیاس‌پذیری سیستم‌ها کمک می‌کند.

چه تفاوتی بین رایانش لبه ای و رایانش مه (Fog Computing) وجود دارد؟

رایانش مه به پردازش داده‌ها در نزدیکی لبه شبکه، معمولاً در گیت‌وی‌ها یا روترها، اشاره دارد. در حالی که رایانش لبه‌ای پردازش داده‌ها را در خود دستگاه‌ها انجام می‌دهد. رایانش مه معمولاً برای پردازش‌های میان‌مدت و رایانش لبه‌ای برای پردازش‌های آنی و فوری مناسب است.

رایانش ابری بدون سرور Serverless Computing، آینده میزبانی ابری بدون دردسر!
رایانش ابری بدون سرور

جمع بندی

رایانش ابری با فراهم کردن پردازش داده‌ها در نزدیکی منابع، سرعت و کارایی را افزایش می‌دهد، اما با چالش‌هایی مانند امنیت داده‌ها، مدیریت دستگاه‌ها، مقیاس‌پذیری و تامین انرژی در مکان‌های دور افتاده مواجه است. این تکنولوژی نیازمند استراتژی‌های دقیق برای مدیریت تعداد بسیاری از داده‌ها و محفوظ نگهداشتن دستگاه‌ها و پایداری است.