Edge Computing là gì? Khám phá điện toán biên và các ứng dụng thực tiễn

Làm thế nào các phương tiện tự hành, hệ thống thành phố thông minh hay dây chuyền sản xuất hiện đại có thể xử lý dữ liệu và đưa ra phản hồi gần như ngay lập tức? Câu trả lời cho những công nghệ hiện đó nằm ở Edge Computing - một mô hình điện toán đang thay đổi cách chúng ta thu thập, xử lý và sử dụng dữ liệu. Vậy Edge Computing là gì và tại sao nó lại quan trọng? Hãy cùng VNPT AI đi sâu khám phá về công nghệ này và cùng xem những lĩnh vực nào đang ứng dụng điẹn toán biên trong cơ chế vận hành.

Edge Computing là gì?

Edge Computing (điện toán biên) là một mô hình điện toán phân tán nhằm đưa khả năng tính toán và lưu trữ đến gần hơn với nguồn tạo dữ liệu. Thay vì gửi toàn bộ dữ liệu về trung tâm dữ liệu hoặc đám mây (cloud server) để xử lý, Edge Computing cho phép xử lý ngay tại hoặc gần vị trí của thiết bị, giảm độ trễ và tiết kiệm băng thông. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng yêu cầu phản hồi thời gian thực, chẳng hạn như xe tự hành, robot thông minh hay các hệ thống sản xuất tự động hóa.

Nguồn gốc của Edge Computing có liên quan đến các mạng phân phối nội dung (Content delivery network - CDN), được tạo ra từ cuối những năm 1990. Ban đầu, các CDN được thiết kế để phân phối nội dung web và video từ các máy chủ biên đến gần người dùng hơn. Sau này, chúng tiếp tục phát triển để lưu trữ các ứng dụng và thành phần ứng dụng, đặt nền móng cho sự ra đời của các dịch vụ điện toán biên đầu tiên.

Các thành phần cơ bản trong điện toán biên

Hệ sinh thái điện toán biên được cấu thành từ khá nhiều công nghệ, thiết bị, cùng phối hợp chặt chẽ để xử lý dữ liệu hiệu quả, giảm độ trễ và tối ưu tài nguyên. Vậy các thành phần cốt lõi tạo nên điện toán biên là gì? Cùng tìm hiểu chi tiết sau đây:

• Cloud Server: Đây là trung tâm lưu trữ và quản lý dữ liệu, có thể là đám mây công cộng, riêng tư hoặc một trung tâm dữ liệu chuyên dụng. Cloud Server đóng vai trò điều phối hoạt động giữa các nút biên (edge node), giúp xử lý những tác vụ yêu cầu khả năng tính toán cao hoặc lưu trữ lâu dài. Trong mô hình điện toán biên - Edge Computing architecture, Cloud không còn là điểm xử lý duy nhất mà thay vào đó, nó hỗ trợ xử lý các khối lượng công việc phức tạp và tối ưu hóa tài nguyên tổng thể.
• Thiết Bị Biên (Edge Device): Đây là những thiết bị có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu tại chỗ như máy ATM, camera giám sát, cảm biến IoT, xe tự hành,.... Vì có năng lực tính toán hạn chế nên thiết bị biên chỉ đảm nhận các tác vụ cần phản hồi nhanh trong thời gian thực. Mặc dù cũng có một số thiết bị biên cao cấp với khả năng xử lý mạnh mẽ hơn, nhưng đa phần chúng chỉ đóng vai trò như một trạm trung gian, gửi dữ liệu quan trọng về máy chủ biên hoặc cloud để xử lý sâu hơn.
• Nút Biên (Edge Node): Đây là thuật ngữ chỉ chung các thành phần như thiết bị biên, máy chủ biên và cổng biên, nơi thực hiện các tác vụ tính toán gần với nguồn dữ liệu. Nút biên giúp tối ưu quá trình xử lý thông tin bằng cách phân loại dữ liệu ngay tại biên: dữ liệu quan trọng được xử lý ngay lập tức, trong khi dữ liệu ít quan trọng hơn có thể được truyền tải đến máy chủ biên hoặc cloud để phân tích sâu hơn. Điều này giúp giảm tải băng thông và cải thiện tốc độ xử lý.
• Máy Chủ Biên (Edge Server): Là hệ thống máy chủ có hiệu năng cao, được đặt tại các địa điểm như nhà máy, cửa hàng bán lẻ, khách sạn hoặc chi nhánh ngân hàng để xử lý dữ liệu cục bộ. Máy chủ biên thường có CPU từ 8 - 16 lõi, bộ nhớ RAM từ 16GB và dung lượng lưu trữ lớn, đủ sức chạy các ứng dụng doanh nghiệp chuyên nghiệp, phân tích dữ liệu thời gian thực và hỗ trợ các dịch vụ chia sẻ. Nhờ khả năng xử lý mạnh mẽ này, máy chủ biên giúp giảm độ trễ và đảm bảo dữ liệu không cần phải truyền tải liên tục lên cloud, từ đó nâng cao hiệu suất toàn hệ thống.
• Cổng Biên (Edge Gateway): Là một thiết bị đóng vai trò cầu nối giữa hệ thống biên và cloud, cổng biên vừa có chức năng xử lý dữ liệu doanh nghiệp vừa đảm nhiệm vai trò dịch giao thức, bảo mật và kết nối mạng. Cổng biên giúp đảm bảo tính tương thích giữa các thiết bị khác nhau bằng cách chuyển đổi định dạng dữ liệu, đồng thời tăng cường an ninh bằng cách hoạt động như một tường lửa, ngăn chặn truy cập trái phép. Ngoài ra, nó cũng hỗ trợ kết nối không dây, giúp truyền tải dữ liệu một cách linh hoạt và ổn định.

Nguyên lý hoạt động của Edge Computing

Về cơ bản, nguyên lý hoạt động của Edge Computing xoay quanh việc đưa công cụ lưu trữ và máy chủ đến gần hơn với nguồn dữ liệu, thay vì bó buộc chúng vào một vị trí trung tâm dữ liệu cố định theo kiểu truyền thống. Như vậy, không cần phải truyền toàn bộ dữ liệu đến một máy chủ từ xa để xử lý, Edge Computing sẽ xử lý dữ liệu ngay tại nguồn hoặc gần nguồn, giúp tối ưu hóa tốc độ và hiệu suất hoạt động.

Trong mô hình điện toán truyền thống, dữ liệu được tạo ra tại các điểm đầu cuối (client), sau đó được gửi qua mạng đến trung tâm dữ liệu hoặc hệ thống đám mây để xử lý và trả kết quả. Tuy nhiên, với sự bùng nổ của các thiết bị IoT và lượng dữ liệu khổng lồ mà chúng tạo ra, cách tiếp cận này trở nên không còn hiệu quả, ẩn chứa những nguy cơ về việc trả kết quả trễ, đồng thời làm gia tăng áp lực lên băng thông mạng.

Edge Computing giải quyết vấn đề này bằng cách đặt các thiết bị lưu trữ và máy chủ ngay tại nguồn hoặc gần nguồn dữ liệu. Ví dụ, trong một hệ thống giám sát giao thông thông minh, các camera có thể tích hợp vi xử lý để phân tích hình ảnh ngay lập tức, và chỉ gửi dữ liệu quan trọng về trung tâm. Điều này không chỉ giảm thiểu độ trễ mà còn tối ưu hóa chi phí truyền tải dữ liệu.

Ngoài ra, Edge Computing cũng giúp tăng cường khả năng bảo mật bằng cách giữ lại dữ liệu nhạy cảm tại nguồn, hạn chế việc truyền tải dữ liệu qua mạng một cách không có chọn lọc, gây nguy hại đối với các dữ liệu yêu cầu tính bảo mật cao.

Mô hình kiến trúc chính trong Edge Computing

Tìm hiểu về Edge Computing là gì, bạn sẽ thấy rằng nó là một tầng trung gian rất quan trọng giữa Internet of Things (IoT) và Cloud Computing (điện toán đám mây), giúp tối ưu xử lý dữ liệu ngay tại nguồn tạo ra, giảm tải “áp lực” đối với trung tâm dữ liệu. Kiến trúc của Edge Computing được xây dựng theo mô hình phân tầng với ba cấp độ chính:

• Tầng thiết bị IoT (Device Layer): Bao gồm các cảm biến, thiết bị thông minh, máy đo,... là nơi dữ liệu được thu thập từ môi trường thực tế. Các thiết bị này có khả năng gửi dữ liệu đến tầng biên để xử lý cục bộ, thay vì gửi ngay lên Cloud Computing.
• Tầng biên (Edge Layer): Edge Computing và Cloud Computing là một chủ đề quan trọng khi xem xét tầng biên. Tại đây, các trung tâm dữ liệu cục bộ, máy trạm biên hoặc gateway thông minh sẽ tiến hành xử lý dữ liệu ngay khi vừa được thu thập. Với kiến trúc này, những tính toán yêu cầu độ trễ thấp như nhận diện khuôn mặt, phân tích hành vi, hay dự đoán bảo trì máy móc được thực hiện ngay tại chỗ, giảm tải cho tầng đám mây.
• Tầng điện toán đám mây (Cloud Layer): Dữ liệu không cần xử lý ngay tại biên hoặc những tính toán phức tạp như phân tích dữ liệu lớn, huấn luyện AI, tối ưu hoá quy trình sẽ được chuyển tới Cloud Computing. Dù độ trễ cao hơn và phụ thuộc vào băng thông, Cloud Computing cung cấp tài nguyên tính toán khổng lồ, đáp ứng các nhu cầu phức tạp mà Edge Computing không thể xử lý hiệu quả.

Lợi ích và thách thức của Edge Computing

Ngày nay, để đáp ứng nhu cầu xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả hơn, rất nhiều doanh nghiệp đã ứng dụng Edge Computing. Vậy những lợi ích của Edge Computing là gì mà khiến nó trở thành xu hướng triển vọng được nhiều doanh nghiệp đón đầu? 

Lợi ích

Edge Computing đang được ưu ái với nhiều lợi ích vượt trội như: 

• Giảm độ trễ, tăng tốc độ xử lý: Một trong những ưu điểm nổi bật của Edge Computing là khả năng xử lý dữ liệu ngay tại nguồn phát sinh, thay vì truyền tải đến trung tâm dữ liệu đám mây. Điều này giúp giảm đáng kể độ trễ, đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng yêu cầu phản hồi tức thời như xe tự hành, phẫu thuật từ xa hay hệ thống giám sát an ninh,....
• Tối ưu băng thông và chi phí truyền tải dữ liệu: Thay vì gửi toàn bộ dữ liệu lên đám mây, Edge Computing xử lý một phần dữ liệu tại biên, giảm lượng dữ liệu cần truyền tải và tiết kiệm chi phí hạ tầng mạng.
• Tăng cường quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Edge Computing giữ dữ liệu gần nguồn tối đa, nhờ đó giúp giảm nguy cơ vi phạm bảo mật khi truyền tải. Cũng nhờ cơ chế hoạt động của điện toán biên, các tổ chức cũng có thể tuân thủ tốt hơn các quy định về quyền riêng tư, như GDPR của châu Âu, bằng cách xử lý dữ liệu tại địa phương trước khi gửi lên đám mây.
• Hoạt động ổn định trong môi trường kết nối kém: Trong những môi trường “khắc nghiệt” như giàn khoan dầu, tàu biển, vùng sâu vùng xa hoặc các khu vực có kết nối mạng không ổn định, Edge Computing vẫn có thể xử lý dữ liệu tại chỗ mà không gặp quá nhiều trở ngại. Điều này giúp hệ thống duy trì hoạt động ổn định ngay cả khi mất kết nối với trung tâm dữ liệu chính.
• Khả năng vận hành tự động: Các hệ thống Edge có thể thực hiện nhiều tác vụ mà không cần can thiệp của con người, từ giám sát công nghiệp đến tối ưu hóa chuỗi cung ứng thông minh.

Thách thức

Bên cạnh những lợi ích trên, doanh nghiệp cũng cần nắm được những thách thức khi triển khai Edge Computing là gì, để có một chiến lược hiệu quả.  Một số rào cản chính của công nghệ này bao gồm:

• Hạn chế của Edge Computing về tài nguyên tính toán: Không giống như các trung tâm dữ liệu đám mây với tài nguyên gần như vô hạn, các thiết bị biên có khả năng xử lý bị “bó buộc”. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải xác định rõ phạm vi ứng dụng của Edge Computing, tránh triển khai quá mức dẫn đến tình trạng thiếu hụt tài nguyên.
• Vấn đề kết nối: Dù được thiết kế để giảm phụ thuộc vào mạng, điện toán biên vẫn cần một mức độ kết nối nhất định để truyền dữ liệu quan trọng hoặc đồng bộ hóa với hệ thống trung tâm. Điều này đòi hỏi các cơ chế tự động thích nghi khi mất kết nối và đảm bảo hoạt động trơn tru ngay cả trong điều kiện mạng kém.
• Bảo mật dữ liệu và quản lý thiết bị: Các thiết bị IoT và hệ thống biên thường có khả năng bảo mật thấp hơn so với hệ thống đám mây. Điều này đặt ra yêu cầu lớn về việc tăng cường các biện pháp bảo mật như mã hóa dữ liệu, quản lý truy cập, cập nhật phần mềm định kỳ và bảo vệ vật lý cho các thiết bị biên.
• Quản lý vòng đời dữ liệu: Phần lớn dữ liệu được tạo ra tại biên chỉ có giá trị trong thời gian ngắn. Việc xác định dữ liệu nào cần giữ lại, dữ liệu nào cần loại bỏ sau khi phân tích là một thách thức lớn đối với các đơn vị, yêu cầu doanh nghiệp phải có chiến lược rõ ràng trong việc lưu trữ và xử lý dữ liệu. 
• Thiếu tiêu chuẩn hóa: Hệ sinh thái Edge Computing đang phát triển nhanh chóng với nhiều nền tảng và công nghệ khác nhau. Theo đó, việc thiếu các tiêu chuẩn thống nhất có thể gây khó khăn trong việc triển khai và mở rộng hệ thống.

Ứng dụng của Edge Computing trong thực tế

Hiện nay, khái niệm điện toán biên Edge Computing là gì đã dần trở nên quen thuộc và phổ biến hơn trong các lĩnh vực như: 

Sản xuất

Sự phát triển mạnh mẽ của các thiết bị Internet vạn vật (IoT) đã tạo điều kiện cho điện toán biên trở thành một phần không thể thiếu trong ngành công nghiệp sản xuất. Bằng cách triển khai các cảm biến và hệ thống máy móc thông minh tại nhà máy, dữ liệu được thu thập, xử lý và phân tích ngay tại chỗ, qua đó giúp nâng cao hiệu suất sản xuất, giảm thiểu lãng phí và tối ưu hóa quy trình vận hành. Thêm vào đó, khả năng giao tiếp tức thời giữa các thiết bị cũng giúp phát hiện lỗi sản xuất nhanh chóng, hạn chế tối đa sự gián đoạn trong chuỗi cung ứng.

Phương tiện tự hành

Cảm biến IoT tích hợp trên các phương tiện tự hành sẽ liên tiến hành thu thập theo thời gian thực một lượng lớn dữ liệu về môi trường xung quanh như tình trạng giao thông, điều kiện thời tiết,.... Sau đó, nhờ vào điện toán biên, dữ liệu này được xử lý ngay tại chỗ, và được lấy làm cơ sở để các phương tiện giao tiếp với nhau mà không cần phụ thuộc vào máy chủ từ xa, hạn chế tối đa các sự cố va chạm, hay gặp tắc đường.

Năng lượng

Điện toán biên được ứng dụng rộng rãi trong ngành năng lượng, từ giám sát giàn khoan dầu, mỏ khí đốt cho đến tua-bin gió và pin lượng mặt trời,.... Trong đó, các hệ thống phân tích dữ liệu tại chỗ được sử dụng để thực hiện nhiệm vụ theo dõi và phát hiện các dấu hiệu bất thường, từ đó đưa ra cảnh báo sớm về nguy cơ hỏng hóc hoặc sự cố vận hành. Ngoài ra, điện toán biên còn hỗ trợ tối ưu hóa quy trình khai thác, đảm bảo an toàn lao động và nâng cao hiệu suất sử dụng tài nguyên.

Chăm sóc sức khỏe

Trong lĩnh vực y tế, Edge Computing đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát các chỉ số sinh học của bệnh nhân như thân nhiệt, huyết áp hay lượng đường trong máu. Tuy nhiên, thay vì gửi toàn bộ dữ liệu lên máy chủ trung tâm, các thiết bị y tế sẽ xử lý thông tin ngay tại chỗ, phân tích và cung cấp phản hồi nhanh chóng trong các tình huống khẩn cấp, giúp giảm tải băng thông, bảo vệ quyền riêng tư của bệnh nhân tối đa. Điều này đặc biệt quan trọng trong phẫu thuật từ xa hoặc các hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong điều trị.

Nông nghiệp

Điện toán biên mang lại bước tiến đáng kể trong lĩnh vực nông nghiệp công nghệ cao. Các trang trại thông minh sử dụng cảm biến để theo dõi các yếu tố môi trường như độ ẩm đất, nhiệt độ và lượng ánh sáng. Sau đó, các dữ liệu sẽ được tiến hành phân tích để lấy làm cơ sở điều chỉnh lượng nước tưới, tăng cường dinh dưỡng đất theo quy chuẩn. Nhờ vậy, giúp cải thiện chất lượng cây trồng và tăng năng suất thu hoạch. Bên cạnh đó, hệ thống điện toán biến cũng được ứng dụng để hỗ trợ dự đoán mùa vụ, giúp người nông dân đưa ra các quyết định chính xác dựa trên phân tích dữ liệu thực tế.

Bán lẻ

Các chuỗi bán lẻ có thể tận dụng điện toán biên để phân tích dữ liệu khách hàng, giám sát hàng tồn kho và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh. Trong đó, các hệ thống máy học tại biên có nhiệm vụ tìm hiểu về xu hướng mua sắm, đánh giá hiệu quả của các chương trình khuyến mãi và đưa ra dự báo nhu cầu hàng hóa theo từng khu vực. Nhờ kết quả này, doanh nghiệp có thể cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng và xây dựng các chương trình kích cầu có hiệu suất cao hơn, đáp ứng những nhu cầu cụ thể của từng người mua.

Giám sát an toàn lao động

Điện toán biên đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an toàn lao động, đặc biệt trong các môi trường nguy hiểm như công trường xây dựng, giàn khoan dầu hay nhà máy hóa chất. Hệ thống camera giám sát và cảm biến an toàn được triển khai tại chỗ để phát hiện các hành vi không an toàn, giám sát tình trạng thiết bị bảo hộ và cảnh báo kịp thời trong trường hợp khẩn cấp. Điều này giúp doanh nghiệp nâng cao mức độ an toàn cho nhân viên và giảm thiểu nguy cơ tai nạn lao động có thể xảy ra.

Tối ưu hóa mạng lưới dữ liệu

Edge Computing còn được ứng dụng trong việc tối ưu hóa mạng lưới truyền tải dữ liệu. Thông qua phân tích lưu lượng mạng theo thời gian thực, hệ thống có thể tự động điều hướng dữ liệu theo các tuyến đường nhanh và ổn định nhất, giảm thiểu độ trễ và cải thiện hiệu suất kết nối. Đây là giải pháp quan trọng trong các lĩnh vực yêu cầu truyền dữ liệu với tốc độ cao như tài chính, thương mại điện tử và dịch vụ viễn thông.

So sánh Edge Computing vs Cloud Computing và Fog Computing

Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, đặc biệt là Internet vạn vật (IoT), ba mô hình điện toán phân tán - Cloud Computing (điện toán đám mây), Fog Computing (điện toán sương mù) và Edge Computing (điện toán biên) đã trở thành những giải pháp quan trọng trong xử lý và phân tích dữ liệu. Mặc dù có những điểm tương đồng, ba khái niệm này có sự khác biệt rõ rệt về cách thức triển khai và vị trí xử lý dữ liệu. Cụ thể sự khác nhau giữa Fog Computing, Cloud Computing và Edge Computing là gì? Những thông tin dưới đây sẽ cho bạn góc nhìn tổng quan nhất:

• Điện toán biên (Edge Computing): Edge Computing là mô hình tính toán mà dữ liệu được xử lý ngay tại điểm tạo ra nó, thay vì truyền về trung tâm dữ liệu hoặc đám mây. Điều này giúp giảm độ trễ, tăng tốc độ xử lý và giảm tải cho mạng truyền tải. Ví dụ, trong các phương tiện tự hành, cảm biến IoT trên xe có thể xử lý thông tin giao thông theo thời gian thực mà không cần gửi dữ liệu về máy chủ từ xa, đảm bảo phản ứng tức thời và an toàn khi di chuyển.
• Điện toán đám mây (Cloud Computing): Cloud Computing là mô hình điện toán tập trung, trong đó dữ liệu được thu thập và xử lý tại các trung tâm dữ liệu lớn trên toàn cầu. Điện toán đám mây cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt và tài nguyên dồi dào, phù hợp với các ứng dụng yêu cầu xử lý khối lượng dữ liệu lớn, như phân tích dữ liệu chuyên sâu hay dịch vụ trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, khoảng cách địa lý giữa thiết bị và máy chủ trung tâm có thể gây ra độ trễ, không đáp ứng được các yêu cầu xử lý thời gian thực.
• Điện toán sương mù (Fog Computing): Fog Computing là một giải pháp trung gian giữa Edge Computing và Cloud Computing, trong đó dữ liệu được xử lý tại các nút mạng gần với thiết bị đầu cuối nhưng không trực tiếp trên thiết bị biên. Mô hình này giúp giảm tải cho hệ thống đám mây bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ trước khi gửi lên trung tâm. Chẳng hạn, trong một hệ thống giám sát giao thông thông minh, camera có thể gửi dữ liệu đến một máy chủ cục bộ để phân tích hình ảnh trước khi tổng hợp và truyền thông tin lên đám mây.

Xu hướng phát triển của Edge Computing trong tương lai

Trong tương lai, điện toán biên sẽ không chỉ là một giải pháp mang tính tình huống mà sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong hệ sinh thái công nghệ. Dự báo đến năm 2028, các dịch vụ Edge Computing sẽ xuất hiện rộng khắp, thay đổi cách thức sử dụng internet và mở ra nhiều ứng dụng mới trong thực tiễn:

• Ảnh hưởng mạnh mẽ bởi công nghệ 5G và Wi-fi 6: Sự phát triển của các công nghệ truyền thông không dây như 5G và Wi-fi 6 sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy ứng dụng Edge Computing. Nhờ băng thông cao, độ trễ thấp và khả năng kết nối hàng loạt thiết bị, mạng 5G sẽ hỗ trợ mạnh mẽ việc ảo hóa và tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu tại biên. Điều này mở ra tiềm năng phát triển cho các lĩnh vực như phương tiện tự hành, thành phố thông minh và di chuyển khối lượng công việc linh hoạt hơn đến các điểm biên.
• Hợp tác đa chiều giữa các nhà cung cấp và tiêu chuẩn hóa công nghệ: Một xu hướng quan trọng trong tương lai của Edge Computing là sự hợp tác ngày càng chặt chẽ giữa các nhà cung cấp dịch vụ để nâng cao khả năng tương tác và tính linh hoạt của các sản phẩm điện toán biên. Các tập đoàn công nghệ lớn như AWS và Verizon đã bắt đầu hợp tác để cải thiện khả năng kết nối và triển khai dịch vụ tại biên. Việc tiêu chuẩn hóa công nghệ điện toán biên sẽ giúp các doanh nghiệp dễ dàng tích hợp Edge Computing vào hệ thống hiện có, giảm chi phí và tối ưu hóa hiệu suất.

• Sự phát triển của các trung tâm dữ liệu mô-đun (MMDC): Một trong những xu hướng đáng chú ý là sự ra đời của các trung tâm dữ liệu mô-đun (Micro Modular Data Centers - MMDC). Đây là những trung tâm dữ liệu thu nhỏ có khả năng di động, giúp đặt máy chủ và lưu trữ dữ liệu gần hơn với nguồn tạo dữ liệu mà không cần xây dựng các cơ sở hạ tầng truyền thống. MMDC có thể được triển khai linh hoạt trong các thành phố hoặc khu vực cần xử lý dữ liệu nhanh chóng, mang lại lợi ích lớn cho các ngành như năng lượng, y tế và giao thông.
• Sự tiến hóa của IoT và tác động đến Edge Computing: Điện toán biên đã phát triển mạnh mẽ nhờ sự bùng nổ của IoT, và trong tương lai, sự tiến hóa của các thiết bị IoT sẽ tiếp tục thúc đẩy sự đổi mới trong lĩnh vực này. Các cảm biến thông minh, thiết bị đeo và hệ thống tự động hóa sẽ ngày càng trở nên phổ biến, tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ đòi hỏi xử lý ngay tại biên. Điều này sẽ làm tăng nhu cầu về các nền tảng điện toán biên mạnh mẽ, giúp giảm tải cho hệ thống đám mây và nâng cao hiệu quả vận hành.

Tạm kết

Hy vọng rằng những nội dung mà VNPT AI mang tới trong bài viết này đã giúp bạn đọc hiểu rõ khái niệm Edge Computing là gì, cũng như các nguyên lý hoạt động và xu hướng phát triển của điện toán biên trong tương lai. Nhìn chung, điện toán biên không chỉ giúp tăng tốc độ xử lý dữ liệu mà còn mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực đời sống như vận hành xe tự động, xây dựng thành phố thông minh, tự động hóa công nghiệp và sản xuất,.... Đây có thể coi là chìa khóa giúp doanh nghiệp tối ưu hiệu suất và nâng cao khả năng cạnh tranh trong kỷ nguyên số mà bất cứ đơn vị nào cũng không nên bỏ qua.