Edge Computing คือ อะไร?

Edge computing เป็นศูนย์กลางที่ทำให้IoT เร็วขึ้น, ปลอดภัยขึ้น,และ มีประโยชน์มากขึ้น

Edge Computing หมายถึง การประมวลผลข้อมูลให้แสดงผลเร็วใกล้เคียงกับความเร็วของเครือข่ายมากที่สุด

ในข้อมูลเครือข่ายจะถูกส่งจากอุปกรณ์ เช่น คอมพิวเตอร์, สมาร์ทโฟน, หรือ หุ่นยนต์ในไลน์การผลิต (assembly line robots) กลับไปสู่ฐานข้อมูลกลางเพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ ตัวอย่างเช่น ข้อมูลจากแขนกล (Robot arm)จะส่งรายงานว่ามีข้อต่อจำนวนกี่ข้อที่แขนกลได้ทำการเชื่อมในวันนั้น มีประเก็น(gaskets) จำนวนกี่แผ่นที่แขนกลได้หยิบและเคลื่อนย้ายไปบนสายพานลำเลียง ซึ่งหากจะยกตัวอย่างที่ใกล้ตัวในชีวิตประจำวันนั้นต้องนึกถึงแอพลิเคชั่นบนสมาร์ทโฟนของคุณจะมีการถ่ายโอนข้อมูลการประมวลผลส่งกลับไปให้ผู้พัฒนาจากศูนย์ข้อมูลส่วนกลางเพื่อวิเคราะห์ร่วมกับผู้ใช้งานรายอื่นในผลิตภัณฑ์เดียวกัน

สำหรับปลายทางการส่งข้อมูลและศูนย์กลางแบบดั้งเดิมนั้นจะอยู่ในระยะทางการส่งข้อมูลค่อนข้างไกลบางทีอาจจะคนละทวีปเลยด้วย ในอดีตเรื่องความสำคัญของความเร็วไม่ถือว่าเป็นปัญหาทั้งในปัจจัยของข้อมูล Big Data กับ การหมุนเวียนของจำนวนข้อมูลมากมายไปสู่ศูนย์ข้อมูลสำคัญมากกว่าความเร็วสำหรับการวิเคราะห์และการประมวลผล อย่างไรก็ตามการเชื่อมต่อข้อมูลผ่าน Internet of Things (IoT)จำเป็นจะต้องใช้การตอบสนองอย่างทันทีหรือเกือบจะทันที

ในสถานการณ์นี้การส่งข้อมูลสู่ศูนย์ข้อมูลคือสิ่งที่ดี ถึงแม้การวิเคราะห์และแสดงผลอาจต้องเกิดขึ้นในทันที และนี่คือตอนที่ edge computing เข้ามามีบทบาท

ดังนั้นการประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลในedge computing สามารถประมวลผลได้จากศูนย์ข้อมูลขนาดเล็ก,ศูนย์ข้อมูลพิเศษแบบ on-site data centre (เช่น ศูนย์ข้อมูลแบบ micro)หรือแม้แต่การเชื่อมโยงผ่าน IoTเอง

ตัวอย่างในชีวิตจริงของ edge computing

หนึ่งในตัวอย่างที่ดีที่สามารถเห็นได้ในชีวิตจริงสามารถพบได้จากการทำงานของ แท่นขุดเจาะน้ำมัน เนื่องจากมีการบังคับด้วยรีโมทจากนอกชายฝั่ง จึงได้มีการใช้เทคโนโลยีเพื่อแก้ปัญหาจากศูนย์ข้อมูลที่มีระยะห่างกันค่อนข้างมากรวมถึงมีสัญญาณเครือข่ายที่ไม่มีประสิทธิภาพ อีกทั้งยังสิ้นเปลือง, และใช้เวลานานในการขุดเจาะแต่ละครั้ง ดังนั้นจึงมีการใช้รีโมทบังคับแบบเรียลไทม์ผ่านศูนย์กลางของระบบคราวด์ ดังนั้น edge computing จึงช่วยแก้ไขข้อจำกัดในขั้นตอนการทำงานเพื่อช่วยให้การขุดเจาะน้ำมันดำเนินการโดยไม่มีการล่าช้าหรือถูกรบกวน

อีกตัวอย่างที่คล้ายคลึงกัน ในพาหนะขับเคลื่อนอัตโนมัติซึ่งทำงานด้วยการเชื่อมต่อที่ความแรงสัญญาณต่ำ (low connectivity)และจำเป็นต้องใช้การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ในการขับเคลื่อนบนท้องถนน โดยที่ host ของจุดเชื่อมของเครือข่าย (Gateway host)ภายในยานพาหนะสามารถรวบรวมข้อมูลจากพาหนะคันอื่นๆ, ข้อมูลสัญญาณไฟจราจร,อุปกรณ์ที่มีสัญญาณ GPS, เซ็นเซอร์ป้องกันการเฉี่ยวชน,ตัวควบคุมและแอพลิเคชั่นบนคราวด์, รวมถึงสามารถประมวลและวิเคราะห์ข้อมูลด้านอื่นๆด้วย

ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

จากรายงานขององค์กร IDC เรื่อง “Edge computing กำลังเปลี่ยนแปลงIoT: ถึงเวลาที่บริษัทในยุโรปจะต้องรับรู้”ให้ข้อมูลว่าความปลอดภัยของ edge computing นั้นเกี่ยวข้องกับความปลอดภัยของIoT.
จากการขยายตัวของศูนย์ข้อมูลทำให้โครงสร้างของedge computing นั้นขยายพื้นที่และกำลังเผชิญกับภัยคุกคาม โดยเฉพาะกับอุปกรณ์ที่มี edge computing ที่สร้างพร้อมกับระบบความปลอดภัยในโปรโตคอลแบบดั้งเดิม นั่นหมายถึงความไม่ปลอดภัยในจุดส่งข้อมูลที่อาจถูกดึงเข้าไปสู่“การโจมตีโดยปฏิเสธการให้บริการ” (denial of service (DDoS) attacks) และยิ่งมอบโอกาสให้เหล่าแฮ็คเกอร์เข้าถึงเครือข่ายที่กว้างขึ้นที่จะสามารถเชื่อมต่อได้

นอกจากนี้ จะต้องพิจารณาการรักษาความปลอดภัยทางกายภาพ (Physical security)เช่นกัน หากอุปกรณ์สามารถเข้าถึงได้โดยผู้ประสงค์ร้ายหรือบุคคลที่อาจมีแนวโน้มที่จะร่วมกันประสงค์ร้าย
อย่างไรก็ตาม หากมีการเฝ้าระวังอย่างเหมาะสม edge computing สามารถลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของ IoT โดยการจำกัดจำนวนข้อมูลหมุนเวียนระหว่างจุดเก็บข้อมูลและศูนย์กลางเก็บข้อมูลหลัก รายงานโดย IDC

ก้าวต่อไปของ Edge Computing คืออะไร

ตามที่ Gartner ได้รายงานผ่านบทความเรื่อง“โครงสร้างของธุรกิจดิจิทัลจะถูกผลักดันไปสู่ Edge Computing”ว่าข้อมูลที่เก็บและประมวลผลโดยธุรกิจที่อยู่นอกระบบการเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมจะเพิ่มขึ้นจากจำนวนน้อยกว่า10 % ในปี 2018 เป็น 75%ภายในปี 2022
นี่เป็นเรื่องที่ไม่น่าแปลกใจเลยที่ความนิยมจากIoT ที่เพิ่มขึ้นทั้งจากส่วนธุรกิจและผู้บริโภค และขณะนี้เราอยู่ในจุดที่ยังมีการพัฒนายานพาหนะเคลื่อนที่ได้โดยอัตโนมัติที่วิ่งบนท้องถนนเรียบร้อยแล้ว หรือในอีกไม่นาน แต่อย่างไรเราก็ยังต้องการเทคโนโลยีที่ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพภาพมากขึ้น

สุดท้ายนี้นักวิเคราะห์ยังได้คาดการณ์จากจุดเริ่มต้นของเทคโนโลยีในปี2019ว่าเทคโนโลยีจาก edge computing ที่อาจจะมีเพิ่มเติมโดยเฉพาะในปัญญาประดิษฐ์AI และ “กระบวนการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่”(Analytics) จะเข้ามามีบทบาทสำคัญในเทคโนโลยีนี้ที่จะมาถึงภายในอีก 5 ถึง10 ปี