Otonom araçlar neden buluta değil de uç bilişime güvenecek?

Hepimiz bulutu tanıyor ve seviyoruz. Kendi cihazlarınızın yapabilecekleriyle uğraşmak zorunda kalmamanızın ve neredeyse sonsuz, esnek depolama ve bilgi işlem gücünün parmaklarınızın ucunda olmasının sevilmeyecek nesi var ki?

Aslında birkaç şey var. Sonuçta, aforizmaya göre bulut yalnızca başka birinin bilgisayarıdır. Tamam, süper verimli veri merkezlerinde kümeler halinde düşünceli bir şekilde düzenlenmiş milyonlarca bilgisayar olabilir; ancak bunların hepsi başka birinin bilgisayarlarıdır.

Yine de, birinin ihtiyacınız olan her şeyi, muhtemelen kendi kuruluşunuzun sağlayabileceğinden daha verimli bir şekilde ve güvenlik garantileriyle birlikte sunabilmesinin bir önemi var mı? Çoğu durumda öyle değil. Ancak otonom araçlar söz konusu olduğunda bu çok önemli.

Özerklik ve bulut birlikte pek iyi gitmiyor

Nedenini anlamak için özerklik kavramını ele alalım. Özerklik tanımlandı 'kişinin iradesi veya eylemleri açısından bağımsızlık veya özgürlük' olarak. Başka birinin bilgisayarına güvenirken özerk olabilir misiniz? Tam olarak değil.

Evet, fazlalık var ve evet, hatta olabilir SLA'lar yerinde. Ancak her şey söylendiğinde ve yapıldığında, bulutu kullanmak, genellikle internet üzerinden başka birinin bilgisayarına bağlandığınız anlamına gelir. Hareket eden bir araçta olduğunuzda ve bu araç size bağlı olduğunda bulut tabanlı bilgi işlem Temel işlevleri nedeniyle bağlantı sorunlarıyla karşılaşırsanız ne olur?

Bu, en sevdiğiniz kedi resimlerinin yüklenmesindeki gecikmeyle aynı şey değildir. Hareket eden bir araç senaryosunda gecikme bir ölüm kalım meselesidir. Peki bu gibi durumlarda ne yapılabilir? Edge bilişime girin.

Kenar bilişim Verilerin veri merkezi dışında üretildiği senaryolarda verilere mümkün olduğunca yakın hesaplama yapılması kavramıdır. Ne bu, gerçek hayatta çok küçük, prefabrik veri merkezleri anlamına gelir.

Küçük elbette göreceli bir terimdir. Bir kabın boyutu küçük bir şey mi? Belki bunu bulut sağlayıcıların sahip olduğu gibi bir veri merkeziyle karşılaştırırsanız. Ancak bu çoğumuzun evimizde olabileceği veya sahip olabileceği bir şey değil.

Yine de evlerimiz uç bilişimin temel kullanım durumlarından bazılarına ev sahipliği yapıyor. Akıllı ev veya akıllı şehir senaryoları için IoT sensörleri üzerinden iletişim kuran bağlı cihazlar, uç bilişim için iyi bir seçimdir. Tamamen gelişmiş bu senaryolar, önemli miktarda veri toplayan ve paylaşan önemli sayıda cihazı içerebilir.

Bu gibi senaryolarda buluta gidiş-dönüş maliyetine katlanmak mantıklı değil. Küçük, yerel bir veri merkezi kullanmak çok daha uygundur. Elbette bu şu soruyu akla getiriyor; ne kadar küçük, ne kadar küçük ve ne kadar yerel, yerel?

Yerel 5G anteniniz tarafından konuşlandırılan bir konteyner nispeten küçük ve nispeten yereldir. Bodrumunuzda denetleyici yazılımı çalıştıran ve cihazlarınıza Wi-Fi üzerinden bağlanan birkaç bilgisayar daha küçük ve daha yereldir. Yerleşik bilgi işlemle birlikte gelen ve merkezi bir denetleyici olmadan birbirlerine bağlanabilen cihazlar daha da küçük ve daha yereldir.

Yukarıdakilerin tümü uç bilgi işlem örnekleri olarak kabul edilebilir ve otonom araçlara da uygulanabilir; 'bodrum' yerine 'bagaj' koymanız yeterli. Ne kadar küçük giderseniz o kadar yerel noktaya ulaşırsınız ve böylece gidiş-dönüş sürelerinden kazanırsınız; bu, uç bilişimin sağladığı avantajdır. Bunun diğer tarafı ise, ne kadar küçülürseniz, o kadar az işlem gücü barındırabilirsiniz ve dolayısıyla işlem sürelerinde kaybedersiniz.

Moore yasası güçlü gidiyor ancak uçta hesaplama karmaşık

Moore yasasıHesaplama gücünün kabaca her iki yılda bir ikiye katlandığını belirten ampirik kural bir süredir sorgulanıyor ancak bir şekilde hâlâ geçerli görünüyor. Sonuç olarak, bugün ortalama bir cep telefonu, birkaç yıl önce dünya çapında mevcut olandan daha fazla bilgi işlem gücüne sahiptir. 1969'da astronotların yalnızca 72 KB bilgisayar belleğine erişimi vardı. Karşılaştırıldığında, bugün 64 GB'lık bir cep telefonu neredeyse bir milyon kat daha fazla depolama alanı taşıyor.

Bugün uç bilişimi uygulanabilir kılan şey budur. Bilgi işlem gücü ile ağ gecikmesi arasındaki denge, uç bilişim ile bulut bilişim arasındaki önemli bir farktır. Ama dahası da var. Teoride pek bir fark olmasa da pratikte Edge bilişim standartları değişiyor.

Edge hakkında konuştuğumuzda, ağdaki veri tüketicileri ile veri üreticileri arasında bir şekilde ayrım yapmamız gerekiyor. İnternet gibi uç ağlardaki düğümlerin yetenekleri simetrik değildir. Uç ağlarda neredeyse yalnızca veri üreticisi olarak görev yapan birçok IoT cihazımız var. Bu nedenle IoT standartları uç ağlar için kilit öneme sahiptir.

IoT standartları hakkında bilmeniz gereken şey şudur: Bunlardan bir sürü var. Bu, farklı IoT sistemleri arasında köprü kurmanın neden bu kadar zor olduğunu açıklayabilir ve bu aynı zamanda uç ağları da engelleyen bir şeydir. Konuyla ilgili son durum: Google, 3. taraflarla entegrasyona izin veren, normalde mükemmel işlevselliğe sahip Nest API'lerini desteklemeyi bırakıyor.

Tahmin edebileceğiniz gibi süvariler açık kaynak girişimleri şeklini alıyor. Linux Vakfı, uç noktayı standartlaştırma mücadelesine adım atıyorYeni basılan LF Edge bu sorunu çözmeye çalışıyor. Linux Vakfı Edge ve IoT genel müdürü Arpit Joshipura şunları söyledi: "Daha geniş IoT'nin başarılı olabilmesi için, şu anda parçalanmış olan uç pazarının Sorunlu güvenlik açıklarını belirlemek ve bunlara karşı koruma sağlamak ve dünyanın geleceği için ortak, yapıcı bir vizyon geliştirmek için birlikte çalışabilme sanayi".

LF Edge bu vizyonu beş projeyle hayata geçiriyor. Bunlar, geleneksel olmayan video ve daha düşük gecikme süresi (20 milisaniyeye kadar), daha hızlı işlem ve mobilite gerektiren bağlantılı şeylerde ortaya çıkan Edge uygulamalarını destekler.

Donanım, yazılım, ağ ve standartların hepsinin gelişmesi gerekiyor

Edge bilişim, kısa ve öngörülebilir yanıt sürelerine bağlı uygulamalar için daha uygundur. Otonom araçlar bu kategoriye giriyor. Aslında uçta hesaplamanın uygulanması, iletilmesi gereken veri miktarının azaltılmasına ve dolayısıyla yanıt sürelerinin daha da azaltılmasına etki edebilir.

Modern AI çipleri (makine öğrenimi algoritmalarını çalıştıran özel donanımlar) uçta da çalışabilir. İle GreenWaves'in ürettiği işlemciler gibi işlemcilerDüşük güç tüketimini yeterli bilgi işlem gücüyle birleştiren zengin veri sensörleri tarafından üretilen içerik, analiz için buluta gönderilmek yerine anında yerel olarak analiz edilebilir.

Bu analizin yerel olarak yapılması ve sonuçların gönderilmesi için harcanan enerji, ham verinin iletilmesine kıyasla çok daha azdır. Etkili bir şekilde bu bir sıkıştırma yöntemi olarak görülebilir. Daha uzun işlemci ömrü ve daha fazla bilgi işlem için daha fazla güç kullanılması anlamına gelen enerji tasarrufunun yanı sıra bu, katmanlı bir mimarinin kapısını aralıyor.

Araç üzerinde gerçek zamanlı işlem yapılarak ağ ek yükü en aza indirilirken, daha fazla analiz veya kalıcı depolama gerektiren veriler daha sonra buluta gönderilebilir. Bu, çok yüksek işlem hızları gerektiren otonom araçlar için çok önemlidir. Bu fikir Dell gibi satıcıların gözünden kaçmadı. 2017 yılında Dell Technologies üç katmanlı bir topoloji sundu genel olarak bilgi işlem pazarını 'çekirdek', 'bulut' ve 'uç' olarak ayırıyor.

İnsanlar sürücü koltuğundayken aynı zamanda hesaplamaları anında gerçekleştiriyorlar. Ses, görüntü, hareket ve diğer tüm duyularımızla gelen bilgiler işlenir bize çevre ve aracın istenen performansını korumak için ne yapmamız gerektiği hakkında fikir vermek kurs. Otonom araçlarda bu bilgiler sensörler aracılığıyla alınır ve anında işlenmesi gerekir. İdeal olarak, işleme aracın kendisinde gerçekleşir; ancak bu mümkün değilse en azından araca mümkün olduğunca yakın olun.

Gidiş-dönüş yolculukların en aza indirilmesi güvenlik için gerekli. Burası 5G’nin yardımcı olabileceği kısımsadece daha yüksek ağ hızı sunarak değil, aynı zamanda paradigmayı değiştirerek. Mevcut iletişim ağlarının aksine, 5G'nin çalışması çok sayıda küçük yerel röleye dayanır. Bu, ağdaki hem yanıt sürelerini hem de esnekliği artıracaktır.

Ancak bunun tam olarak nasıl yapılacağı herkesin üzerinde hemfikir olduğu bir konu değil. Açık kaynak yolu olabilir, kullanarak kullanıma hazır, özelleştirilebilir ve programlanabilir Raspberry Pi donanımı. Veya olabilir Google'ın iş için hazır olduğunu söylediği TPU'lu bir yapay zeka panosu olan Raspberry Pi benzeri Coral'ı kullanan Google yöntemi.

Bu kesinlikle net bir manzara değil. Daha fazla AI çip sağlayıcısının oyuna dahil olmasını bekliyoruz ve bazıları - örneğin Habana - bunu zaten yapıyor. Ancak bundan çıkarılacak sonuç, uç bilişimin donanım, yazılım, ağ iletişimi ve standartların adım adım geliştiği karmaşık bir ekosistemi gerektirmesidir.

Operasyonel ve güvenli otonom araçlar için gerekli olan veri toplama ve algoritmaları eğitme konusunda hâlâ gidecek yolumuz var ve Edge bilişim anahtarı elinde tutuyor.

Ayrıca Bakınız

Edge bilişim nedir? İşte avantajın neden önemli olduğu ve nereye gittiği

2020 BT bütçenize uç bilişimi nasıl dahil edebilirsiniz?

Intel, Smart Edge işini Pivot Technology'den satın aldı

Nvidia'nın AI, IoT ve 5G için bulut tabanlı EGX Edge Süper Bilgi İşlem Platformu

Uç şekilleniyor: Amazon'la rekabet edebilecek 5G telekomünikasyon bulutu