امنیت
فهرست مطالب
رایانش لبه (Edge Computing) یک معماری فناوری اطلاعات توزیع‌شده است که در آن داده‌ها در لبه شبکه و تا حد امکان نزدیک به منبع تولید آن‌ها پردازش می‌شوند. داده‌ها، شریان حیاتی کسب‌وکارهای مدرن امروزی به شمار می‌روند و بینش‌های ارزشمند تجاری ارائه می‌دهند. از این‌رو، نقش مهمی در کنترل لحظه‌ای فرآیندها و عملیات حیاتی تجاری دارند. امروزه، کسب‌وکارها در دریایی از داده‌ها غرق شده‌اند که توسط حسگرها و دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) در زمان واقعی تولید می‌شوند که بیشتر آن‌ها در مناطق دوردست و محیط‌های عملیاتی با شرایط نامساعد قرار دارند.
این سیل مجازی داده‌ها باعث شده تا کسب‌وکارها اقدام به بازنگری نحوه پردازش اطلاعات کنند. به این دلیل‌که الگوی رایانش سنتی که بر یک مرکز داده و شبکه ارتباطی حاکم بود دیگر جوابگوی این رودخانه‌های بی‌انتهای داده‌ها نیست. محدودیت‌های پهنای باند، تاخیر در ارسال و دریافت داده‌ها و اختلالات غیرقابل پیش‌بینی شبکه، همگی نقش مهمی در فرآیند پردازش، ارسال و دریافت اطلاعات دارند. کسب‌وکارها برای حل این مشکل راه‌حل‌ها و معماری‌های مختلفی را مورد بررسی قرار داند تا این‌که متوجه شدند، معماری رایانش لبه، بهترین راهکار برای غلبه بر این مشکلات است.
رایانش لبه چیست؟
رایانش لبه (Edge Computing) بخشی از منابع ذخیره‌سازی و محاسباتی را از یک دیتاسنتر متمرکز به نزدیکی یک منبع داده انتقال می‌دهد. در این حالت، به جای انتقال داده‌های خام به یک دیتاسنتر مرکزی برای پردازش و تحلیل، این کار در جایی که داده‌ها واقعا تولید می‌شوند انجام می‌شود. این مکان می‌تواند یک فروشگاه خرده‌فروشی، کارخانه، تاسیسات گسترده یا حتی شهر هوشمند باشد. بزرگ‌ترین مزیتی که انتقال منابع محاسباتی به لبه شبکه در اختیار ما قرار می‌دهد، دستیابی به بینش‌های تجاری لحظه‌ای، کوتاه‌تر و دقیق‌تر کردن پیش‌بینی‌ها در ارتباط با تعمیر و نگهداری از تجهیزات یا سایر پاسخ‌های قابل اجرا و غیره است. همین مسئله باعث شده تا رایانش لبه در حال تغییر شکل فناوری اطلاعات و الگوهای محاسباتی تجاری باشد.
با توجه به توضیحاتی که ارائه کردیم باید بگوییم، رایانش لبه را باید این‌گونه توصیف کنم، یک پارادایم نوین در حوزه فناوری اطلاعات است که معماری محاسباتی توزیع‌شده‌ای ارائه می‌دهد که در آن، پردازش داده‌ها در نزدیکی منبع تولید آن‌ها، یعنی در “لبه” شبکه، انجام می‌شود. این رویکرد، در مقابل مدل سنتی رایانش ابری که داده‌ها را برای پردازش به مراکز داده مرکزی ارسال می‌کند، قرار می‌گیرد. هدف اصلی رایانش لبه، کاهش تاخیر، افزایش پهنای باند موجود و بهبود عملکرد برنامه‌های کاربردی حساس به زمان است. در این معماری، دستگاه‌های لبه، که می‌توانند شامل حسگرها، دستگاه‌های اینترنت اشیا، روترها و سرورهای محلی باشند، وظیفه جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌ها را بر عهده دارند. این امر، امکان تصمیم‌گیری‌های سریع‌تر و دقیق‌تر را در محل تولید داده‌ها فراهم می‌کند. رایانش لبه، به‌ویژه در صنایعی که با حجم عظیمی از داده‌های تولیدشده در زمان واقعی سروکار دارند، مانند تولید، حمل‌ونقل، بهداشت و درمان و شهرهای هوشمند، کاربرد گسترده‌ای پیدا کرده است. این فناوری، با کاهش وابستگی به اتصال دائمی به اینترنت و دیتاسنتر مرکزی، دستیابی به عملکرد پایدار و قابل‌اعتماد برنامه‌های کاربردی را در شرایط مختلف فراهم می‌کند. علاوه بر این، رایانش لبه، با پردازش داده‌ها در محل، امنیت و حریم خصوصی داده‌ها را نیز بهبود می‌بخشد، زیرا داده‌های حساس از شبکه مرکزی دور نگه داشته می‌شوند.
رایانش لبه به چه صورتی کار می‌کند؟
همان‌گونه که اشاره کردیم، رایانش لبه، با انتقال پردازش داده‌ها از مراکز داده متمرکز به لبه شبکه، یعنی نزدیک به منبع تولید داده، عمل می‌کند. در این معماری، دستگاه‌های لبه، که می‌توانند شامل حسگرها، دستگاه‌های اینترنت اشیا، روترها و سرورهای محلی باشند، وظایف جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌ها را بر عهده دارند. این دستگاه‌ها، با استفاده از نرم‌افزارها و الگوریتم‌های خاص، داده‌های خام را در محل تولید پردازش کرده و تنها نتایج پردازش‌شده را به مراکز داده مرکزی یا ابر ارسال می‌کنند. به عنوان مثال، در یک کارخانه هوشمند، حسگرهای نصب‌شده روی ماشین‌آلات، داده‌های مربوط به عملکرد آن‌ها را جمع‌آوری می‌کنند. دستگاه‌های لبه، این داده‌ها را در محل پردازش کرده و در صورت بروز هرگونه مشکل، به طور خودکار به سیستم‌های کنترل هشدار می‌دهند. این امر، از توقف خط تولید و خسارات احتمالی جلوگیری می‌کند.
به لحاظ فنی و تخصصی، رایانش لبه، یک ساختار توزیع‌شده و سلسله‌مراتبی است که اصلی‌ترین هدفی که دنبال می‌کند کاهش تاخیر و افزایش کارایی پردازش داده‌ها در نزدیکی منبع تولید آن‌ها است. در این معماری، دستگاه‌های لبه‌ای مانند حسگرها، دستگاه‌های اینترنت اشیا، روترها و سرورهای محلی، نقش کلیدی را ایفا می‌کنند. این دستگاه‌ها، با استفاده از نرم‌افزارها و سخت‌افزارهای تخصصی، وظایف جمع‌آوری، پردازش و تحلیل داده‌ها را در لایه‌های مختلف شبکه بر عهده دارند.
لایه اول، لایه دستگاه‌های لبه‌ای است که داده‌ها را از محیط جمع‌آوری کرده و پردازش‌های اولیه را انجام می‌دهند.
لایه دوم، لایه لبه شبکه است که شامل روترها، سوئیچ‌ها و سرورهای محلی است و وظیفه پردازش‌های پیچیده‌تر و فیلترینگ داده‌ها را بر عهده دارد.
لایه سوم، لایه مرکز داده است که شامل سرورهای قدرتمند و سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری است و وظیفه پردازش‌های سنگین و ذخیره‌سازی بلندمدت داده‌ها را بر عهده دارد. این معماری، با استفاده از پروتکل‌های ارتباطی استاندارد مانند MQTT و CoAP، امکان تبادل داده‌ها بین لایه‌های مختلف را فراهم می‌کند. همچنین، استفاده از فناوری‌های مجازی‌سازی و کانتینرسازی، امکان مدیریت و مقیاس‌پذیری بهتر دستگاه‌های لبه‌ای را فراهم می‌کند. در نهایت، معماری فنی رایانش لبه، با ایجاد یک شبکه هوشمند و توزیع‌شده، امکان پردازش داده‌ها در زمان واقعی و ارائه خدمات مبتنی بر مکان را فراهم می‌کند.
چرا محاسبات Edge مهم است؟
اهمیت محاسبات لبه در عصر دیجیتال امروز، ناشی از نیاز روزافزون به پردازش سریع و کارآمد داده‌ها در نزدیکی منبع تولید آن‌ها است. در دنیای پرشتاب امروزی، حجم عظیمی از داده‌ها توسط دستگاه‌های مختلف، از حسگرهای اینترنت اشیا گرفته تا خودروهای خودران، تولید می‌شود. ارسال این حجم عظیم از داده‌ها به مراکز داده مرکزی برای پردازش، با مشکلاتی نظیر تاخیر بالا، مصرف پهنای باند زیاد و محدودیت‌های امنیتی همراه است. محاسبات لبه، با انتقال پردازش داده‌ها به لبه شبکه، این مشکلات را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد. این امر، امکان پردازش داده‌ها در زمان واقعی و ارائه خدمات مبتنی بر مکان را فراهم می‌کند. به عنوان مثال، در یک واحد تولیدی هوشمند، محاسبات لبه می‌تواند برای نظارت بر عملکرد ماشین‌آلات و پیش‌بینی خرابی‌ها استفاده شود. در یک شهر هوشمند، محاسبات لبه می‌تواند برای مدیریت ترافیک، نظارت بر کیفیت هوا و ارائه خدمات اضطراری استفاده شود. علاوه بر این، محاسبات لبه، با پردازش داده‌ها در محل، امنیت و حریم خصوصی داده‌ها را نیز بهبود می‌بخشد، زیرا داده‌های حساس از شبکه مرکزی دور نگه داشته می‌شوند. در نهایت، محاسبات لبه، با ایجاد یک شبکه هوشمند و توزیع‌شده، امکان ارائه خدمات نوآورانه و بهبود کیفیت زندگی را فراهم می‌کند.
5 مزیت کلیدی محاسبات Edge
محاسبات لبه (Edge Computing) با انتقال پردازش داده‌ها به لبه شبکه، یعنی نزدیک به منبع تولید داده، مزایای مختلفی در اختیار ما قرار می‌دهد که از مهم‌ترین آن‌ها به موارد زیر باید اشاره کرد:
- کاهش تاخیر: از طریق پردازش داده‌ها در محل، زمان انتقال داده‌ها به دیتاسنتر مرکزی کاهش می‌یابد و در نتیجه، تاخیر در پردازش و پاسخگویی به درخواست‌ها به طور قابل توجهی کاهش می‌یابد. این امر، برای برنامه‌های کاربردی حساس به زمان، مانند خودروهای خودران، بازی‌های آنلاین و واقعیت افزوده، بسیار حیاتی است.
- افزایش پهنای باند: از طریق پردازش داده‌ها در لبه شبکه، حجم داده‌های ارسالی به مراکز داده کاهش می‌یابد و در نتیجه، پهنای باند موجود برای سایر برنامه‌های کاربردی افزایش می‌یابد. این امر، به ویژه در مناطقی با پهنای باند محدود، بسیار مفید است.
- بهبود امنیت و حریم خصوصی: به لطف پردازش داده‌ها در محل، داده‌های حساس از شبکه مرکزی دور نگه داشته می‌شوند و در نتیجه، امنیت و حریم خصوصی داده‌ها بهبود می‌یابد. این امر، به ویژه در صنایعی که با داده‌های حساس سروکار دارند، مانند بهداشت و درمان و امور مالی، بسیار مهم است.
- افزایش قابلیت اطمینان: هنگامی که پردازش داده‌ها در لبه شبکه انجام شود، وابستگی به اتصال دائمی به مراکز داده مرکزی کاهش می‌یابد و در نتیجه، قابلیت اطمینان سیستم افزایش می‌یابد. این امر، برای برنامه‌های کاربردی حیاتی، مانند سیستم‌های کنترل صنعتی و خدمات اضطراری، بسیار مهم است.
- کاهش هزینه‌ها: در نهایت پردازش داده‌ها در لبه شبکه، هزینه‌های مربوط به انتقال داده‌ها به مراکز داده مرکزی و ذخیره‌سازی آن‌ها در ابر کاهش می‌یابد. این امر، به ویژه برای سازمان‌هایی که با حجم عظیمی از داده‌ها سروکار دارند، بسیار مقرون‌به‌صرفه است.
چالش‌های رایانش لبه
در شرایطی که رایانش لبه، مزایای فراوان زیادی در اختیار ما قرار می‌دهد، اما با چالش‌های خاص خود را دارد که از مهم‌ترین آن‌ها به موارد زیر باید اشاره کرد:
- مدیریت و نظارت: گستره جغرافیایی و تعداد زیاد دستگاه‌های لبه‌ای، مدیریت و نظارت بر آن‌ها را پیچیده می‌کند. نیاز به ابزارها و سیستم‌های مدیریت متمرکز و خودکار برای کنترل و نگهداری دستگاه‌های لبه‌ای نیز پیچیدگی را دوچندان می‌کند.
- امنیت: افزایش نقاط دسترسی به شبکه، سطح حمله را افزایش می‌دهد. بنابراین، سازمان‌ها نیازمند راهکارهای امنیتی قوی برای محافظت از داده‌ها و دستگاه‌های لبه‌ای در برابر تهدیدات سایبری هستند.
- قابلیت اطمینان: دستگاه‌های لبه‌ای ممکن است در محیط‌های نامساعد و با اتصال ناپایدار کار کنند. از این‌رو، نیاز به راهکارهای تحمل خطا و بازیابی سریع برای اطمینان از عملکرد پایدار سیستم ضروری است.
- هزینه: پیاده‌سازی و نگهداری زیرساخت‌های رایانش لبه، هزینه‌بر است. به طوری که در بیشتر موارد نیاز به مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی استفاده از منابع داریم.
- توسعه و استقرار برنامه‌های کاربردی: نیاز به ابزارها و پلتفرم‌های توسعه‌ای که امکان استقرار و مدیریت برنامه‌های کاربردی در لبه شبکه را فراهم کنند، ضروری است. با این‌حال، چالش اصلی در این زمینه توسعه برنامه‌های کاربردی سازگار با منابع محدود دستگاه‌های لبه‌ای است.
- استانداردسازی: عدم وجود استانداردهای جامع و یکپارچه برای رایانش لبه، چالش‌هایی را در زمینه تعامل‌پذیری و سازگاری دستگاه‌ها و سیستم‌ها ایجاد می‌کند. به همین دلیل، نیاز به همکاری بین سازمان‌های استانداردسازی و شرکت‌های فعال در این حوزه برای تدوین استانداردهای لازم، اجتناب‌ناپذیر است.
- محدودیت منابع: دستگاه‌های لبه‌ای اغلب دارای منابع محاسباتی، ذخیره‌سازی و انرژی محدود هستند. به همین دلیل، نیازمند طراحی الگوریتم‌ها و نرم‌افزارهای بهینه برای پردازش داده‌ها در این دستگاه‌ها هستیم.
با وجود این چالش‌ها، رایانش لبه به عنوان یک فناوری نوظهور، ظرفیت بالایی برای تحول در صنایع مختلف دارد. با توسعه راهکارهای مناسب و مدیریت صحیح چالش‌ها، می‌توان از مزایای این فناوری به طور کامل بهره‌مند شد.
کاربردهای رایانش لبه
رایانش لبه، با قابلیت پردازش داده‌ها در نزدیکی منبع تولید آن‌ها، کاربردهای متنوعی در صنایع مختلف پیدا کرده است. برخی از مهم‌ترین کاربردها به شرح زیر هستند:
- اینترنت اشیا (IoT): پردازش داده‌های حسگرها و دستگاه‌های IoT در زمان واقعی، برای کاربردهایی مانند نظارت بر محیط زیست، کنترل ترافیک و مدیریت انرژی. کاهش تاخیر و افزایش سرعت پاسخگویی در برنامه‌های کاربردی اینترنت اشیا حساس به زمان.
- خودران‌ها: پردازش داده‌های حسگرها و دوربین‌های خودرو در زمان واقعی، برای تصمیم‌گیری‌های سریع و دقیق در مورد مسیر، سرعت و موانع. افزایش ایمنی و قابلیت اطمینان خودروهای خودران.
- صنعت: نظارت بر عملکرد ماشین‌آلات و پیش‌بینی خرابی‌ها، برای افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها به همراه کنترل کیفیت محصولات و فرآیندهای تولید در زمان واقعی.
- بهداشت و درمان: نظارت بر وضعیت بیماران و ارائه خدمات پزشکی از راه دور، برای بهبود کیفیت مراقبت‌های بهداشتی. پردازش داده‌های پزشکی حساس در محل، برای حفظ حریم خصوصی بیماران.
- شهرهای هوشمند: مدیریت ترافیک، نظارت بر کیفیت هوا و ارائه خدمات اضطراری، برای بهبود کیفیت زندگی شهروندان. پردازش داده‌های دوربین‌های امنیتی و حسگرهای شهری در زمان واقعی، برای افزایش امنیت و کارایی.
- واقعیت افزوده و واقعیت مجازی: پردازش داده‌های مربوط به واقعیت افزوده و واقعیت مجازی برای کاهش تاخیر و بهبود تجربه کاربری. پردازش سریع تصاویر و صدا برای ارائه تجربه‌ای روان و واقع‌گرایانه.
موارد یاد شده تنها چند نمونه از کاربردهای رایانش لبه هستند. البته، با پیشرفت فناوری، انتظار می‌رود کاربردهای این فناوری در صنایع مختلف گسترش یابد.
رایانش لبه، رایانش ابری و رایانش مه چه تفاوتی دارند؟
رایانش لبه، رایانش ابری و رایانش مه، سه پارادایم محاسباتی هستند که هر کدام نقش متفاوتی در پردازش داده‌ها ایفا می‌کنند. رایانش ابری، با ارائه منابع محاسباتی و ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر در مراکز داده، امکان پردازش حجم عظیمی از داده‌ها را فراهم می‌کند. این مدل، برای برنامه‌های کاربردی که نیاز به پردازش‌های سنگین و ذخیره‌سازی بلندمدت دارند، مناسب است.
رایانش لبه، با انتقال پردازش داده‌ها به لبه شبکه، یعنی نزدیک به منبع تولید آن‌ها، تاخیر را کاهش و پهنای باند را افزایش می‌دهد. این مدل، برای برنامه‌های کاربردی حساس به زمان، مانند خودروهای خودران و اینترنت اشیا، مناسب است. رایانش مه، به عنوان یک لایه میانی بین رایانش ابری و رایانش لبه، عمل می‌کند. این مدل، با پردازش داده‌ها در دستگاه‌های نزدیک به لبه شبکه، مانند روترها و سرورهای محلی، امکان فیلتر کردن و تحلیل داده‌ها را قبل از ارسال به ابر فراهم می‌کند. رایانش مه، برای برنامه‌های کاربردی که نیاز به پردازش‌های متوسط و فیلترینگ داده‌ها دارند، مناسب است. به طور خلاصه، رایانش ابری برای پردازش‌های سنگین و ذخیره‌سازی بلندمدت، رایانش لبه برای پردازش‌های حساس به زمان و رایانش مه برای پردازش‌های متوسط و فیلترینگ داده‌ها مناسب هستند.
حمیدرضا تائبی
اشتراک‌گذاری
مطالب مشابه
۳ اردیبهشت ۱۴۰۴
۲ اردیبهشت ۱۴۰۴
