Edge Computing là gì? Top 5 ngành ứng dụng Edge Computing hiện nay

Ngày nay, nhu cầu xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả trong các doanh nghiệp ngày càng trở nên cấp thiết. Vì vậy Edge Computing - mô hình điện toán biên đã trở thành giải pháp công nghệ nổi bật, cho phép xử lý dữ liệu ngay tại nơi nó được tạo ra thay vì phải gửi về trung tâm dữ liệu hoặc đám mây. Do đó, Edge Computing đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Vậy Việt Tuấn sẽ giúp bạn tìm hiểu Edge Computing là gì? Top 5 ngành ứng dụng Edge Computing tiêu biểu nhất hiện nay trong bài viết dưới đây nhé! 

Edge Computing là gì?

Edge Computing được gọi là điện toán biên. Đây là một mô hình điện toán phân tán mang khả năng tính toán đến gần hơn với nguồn tạo hoặc tiêu thụ dữ liệu, giảm độ trễ và mức sử dụng băng thông. Edge Computing xử lý, phân tích và lưu trữ dữ liệu gần với nguồn gốc của chẳng hạn như ở rìa mạng hoặc trên các thiết bị biên, thay vì chỉ dựa vào các trung tâm dữ liệu đám mây tập trung. 

Nói một cách đơn giản nhất, điện toán biên di chuyển một phần tài nguyên lưu trữ và tính toán ra khỏi trung tâm dữ liệu trung tâm và gần hơn với nguồn dữ liệu.

Nếu gửi tất cả dữ liệu do thiết bị tạo ra đến một trung tâm dữ liệu tập trung hoặc đến đám mây thì có thể xảy ra các vấn đề về băng thông và độ trễ. Edge Computing trở thành giải pháp thay thế hiệu quả hơn, dữ liệu được xử lý và phân tích gần hơn với điểm dữ liệu được tạo ra. Vì dữ liệu không đi qua mạng đến đám mây hoặc trung tâm dữ liệu để xử lý nên độ trễ được giảm.

Điện toán biên và điện toán biên di động trên mạng 5G cho phép phân tích dữ liệu nhanh hơn và toàn diện hơn, tạo cơ hội cho những hiểu biết sâu sắc hơn, thời gian phản hồi nhanh hơn và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

Tại sao Edge Computing lại quan trọng?

Phần lớn hoạt động điện toán ngày nay đã diễn ra ở biên tại những nơi như bệnh viện, nhà máy và địa điểm bán lẻ, xử lý dữ liệu nhạy cảm nhất để các hoạt động diễn ra đáng tin cậy và an toàn. Những nơi này yêu cầu các giải pháp có độ trễ thấp không cần kết nối mạng. Edge Computing trở nên tiềm năng trong việc chuyển đổi hoạt động kinh doanh trên mọi ngành và chức năng gồm tương tác với khách hàng và tiếp thị đến hoạt động sản xuất và văn phòng. Trong mọi trường hợp, Edge Computing giúp các tổ chức, doanh nghiệp chủ động và thích ứng theo thời gian thực, tạo ra những trải nghiệm mới cho mọi người.

Edge Computing giúp các tổ chức phản ứng nhanh theo thời gian thực, từ đó nâng cao khả năng thích ứng và tạo ra những trải nghiệm hiện đại, thông minh hơn cho người dùng. Công nghệ này kết nối thế giới số với thế giới thực bằng cách đưa dữ liệu và thuật toán vào chính nơi hoạt động diễn ra để cải thiện quy trình vận hành và dịch vụ khách hàng. Từ đó, nhân viên có thể học hỏi từ máy móc và hệ thống, đồng thời huấn luyện máy móc để vận hành hiệu quả hơn.

Với Edge Computing, các doanh nghiệp có thể triển khai các ứng dụng đòi hỏi độ tin cậy cao và phản hồi theo thời gian thực ngay tại chỗ, mở ra cơ hội đổi mới nhanh hơn, xây dựng sản phẩm – dịch vụ mới linh hoạt hơn, và quan trọng là tạo ra các dòng doanh thu mới một cách bền vững.

Lợi ích của Edge Computing

Sự bùng nổ của các thiết bị kết nối và nhu cầu xử lý dữ liệu ngày càng lớn khiến mạng lưới truyền thống không còn đáp ứng kịp. Tuy nhiên việc xử lý dữ liệu tập trung tại các trung tâm dữ liệu khiến ứng dụng chậm hơn, tốn kém hơn và đôi khi không khả thi. Edge Computing là giải pháp điện toán đưa khả năng tính toán ra gần nguồn dữ liệu, từ đó tối ưu hiệu năng và mở ra nhiều ứng dụng mới. Dưới đây là 4 lợi ích nổi bật mà Edge Computing mang lại:

Cải thiện hiệu suất

Khi các ứng dụng và dữ liệu được lưu trữ trên các trung tâm dữ liệu tập trung và được truy cập qua internet, tốc độ và hiệu suất có thể bị ảnh hưởng do kết nối mạng chậm. Edge Computing xử lý dữ liệu ngay tại biên nên các vấn đề về hiệu suất và tính khả dụng liên quan đến mạng sẽ giảm, mặc dù không hoàn toàn bị loại bỏ.

Đặt ứng dụng tại nơi phù hợp nhất

Không phải lúc nào gửi dữ liệu về trung tâm cũng khả thi. Tại văn phòng vùng sâu vùng xa, tàu biển, máy bay hay tàu hỏa có mạng kết nối không ổn định, Edge Computing cho phép xử lý dữ liệu tại chỗ, từ đó giảm thời gian phản hồi, tăng khả năng ra quyết định theo thời gian thực và giảm sự phụ thuộc vào kết nối internet liên tục

Đơn giản hóa việc tuân thủ pháp lý và quy định dữ liệu

Các tình huống và địa điểm khác nhau thường có các yêu cầu khác nhau về quyền riêng tư, lưu trữ dữ liệu, có thể cực kỳ phức tạp để quản lý thông qua xử lý và lưu trữ dữ liệu tập trung, chẳng hạn như trong các trung tâm dữ liệu hoặc đám mây.

Tuy nhiên, với Edge Computing, dữ liệu có thể được thu thập, lưu trữ, xử lý, quản lý và thậm chí là xóa tại chỗ, giúp đáp ứng các yêu cầu về quy định và tuân thủ của nhiều địa phương khác nhau dễ dàng hơn nhiều. Ví dụ, Edge Computing có thể được sử dụng để xóa thông tin nhận dạng cá nhân (PII) hoặc khuôn mặt khỏi video trước khi được gửi lại trung tâm dữ liệu.

Kích hoạt các ứng dụng AI/ML

Trí tuệ nhân tạo và máy học (AI/ML) ngày càng trở nên quan trọng và phổ biến vì máy tính thường có khả năng phản ứng với những tình huống thay đổi nhanh chóng nhanh hơn và chính xác hơn nhiều so với con người.

Nhưng các ứng dụng AI/ML thường yêu cầu xử lý, phân tích và phản hồi lượng dữ liệu khổng lồ mà không thể đạt được một cách hợp lý bằng cách xử lý tập trung do độ trễ mạng và các vấn đề về băng thông. Edge Computing cho phép triển khai các ứng dụng AI/ML gần nơi dữ liệu được thu thập để có thể thu được kết quả phân tích gần như theo thời gian thực.

Sự khác biệt giữa Edge Computing và Cloud Computing

Cloud Computing là mô hình điện toán đám mây, xử lý và lưu trữ dữ liệu tập trung trên các máy chủ lớn đặt tại trung tâm dữ liệu. Người dùng truy cập tài nguyên qua internet, có thể mở rộng quy mô dễ dàng và phù hợp cho những tác vụ cần sức mạnh tính toán lớn như phân tích dữ liệu, lưu trữ lâu dài hoặc xử lý các quy trình không yêu cầu thời gian thực. Tuy nhiên, Cloud Computing phụ thuộc vào kết nối mạng và có độ trễ nhất định khi truyền dữ liệu từ thiết bị đến trung tâm.

Ngược lại, Edge Computing là mô hình điện toán biên xử lý dữ liệu ngay tại nơi dữ liệu được tạo ra, gần các thiết bị đầu cuối như cảm biến, camera, máy móc,...Edge Computing giúp giảm độ trễ, tiết kiệm băng thông và tăng tốc độ phản hồi, lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu thời gian thực như xe tự lái, giám sát an ninh hay sản xuất thông minh. Tuy không mạnh về xử lý chuyên sâu như cloud nhưng Edge lại mang lại sự linh hoạt và phản ứng tức thời trong môi trường phân tán.

5 ứng dụng quan trọng của Edge Computing

Mô hình Edge Computing được ứng dụng tiêu biểu nhất trong các lĩnh vực:

Xử lý dữ liệu trong xe tự hành

Xe tự hành sử dụng nhiều cảm biến và camera để quan sát môi trường xung quanh. Với Edge Computing, dữ liệu từ các thiết bị này được xử lý trực tiếp ngay trên xe, giúp xe có thể đưa ra quyết định gần như tức thời về hướng đi, tốc độ và xử lý tình huống khẩn cấp. Công nghệ này cũng có thể cho phép xe hoạt động hiệu quả ở những khu vực có kết nối kém và thích ứng theo thời gian thực với các bản cập nhật phần mềm mới hoặc những thay đổi trong thuật toán lái xe mà không cần kết nối liên tục với đám mây.

Thành phố thông minh

Trong các thành phố thông minh, hàng loạt cảm biến, camera, thiết bị IoT và công nghệ kỹ thuật số được triển khai rộng khắp để thu thập dữ liệu về giao thông, môi trường, năng lượng và nhiều lĩnh vực khác. Các dữ liệu này giúp chính quyền thành phố quản lý tốt hơn, cải thiện tính bền vững và nâng cao chất lượng cuộc sống cho cư dân.

Áp dụng mô hình Edge Computing, các dữ liệu này có thể được xử lý ngay tại nơi thu thập, giảm độ trễ, giảm tải cho hệ thống trung tâm và tăng độ tin cậy trong việc truyền thông tin. Ví dụ, hệ thống quản lý năng lượng trong thành phố thông minh có thể dùng các thiết bị nhúng tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động điều chỉnh mức tiêu thụ điện phù hợp, giúp tiết kiệm năng lượng và tối ưu vận hành trong môi trường đô thị phức tạp.

Chăm sóc sức khỏe

Edge Computing được ứng dụng trong lĩnh vực y tế bằng cách bác sĩ có thể dễ dàng theo dõi tình trạng của bệnh nhân theo thời gian thực. Các cảm biến có thể liên tục kiểm tra các thông số như huyết áp, nhịp mạch, mức oxy trong máu và nhiệt độ cơ thể, sau đó thông báo cho các bác sĩ về bất kỳ bất thường nào. Kết quả cũng có thể được phân tích bằng trí tuệ nhân tạo AI và công nghệ máy học ML để cung cấp thông tin chi tiết có giá trị.

Edge Computing hỗ trợ phân tích dự đoán nâng cao bằng cách cho phép xử lý các tập dữ liệu lớn tại điểm chăm sóc. Điện toán biên có thể giúp phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe tiềm ẩn, dự đoán kết quả của bệnh nhân và giúp bác sỹ lên kế hoạch điều trị dựa trên phân tích dữ liệu thời gian thực.

Công nghiệp và sản xuất

Edge Computing cho phép phân tích thời gian thực và học máy tại biên để tìm lỗi sản xuất và cải thiện chất lượng sản xuất sản phẩm. Điện toán biên hỗ trợ việc bổ sung các cảm biến môi trường trên toàn bộ nhà máy sản xuất, cung cấp thông tin chi tiết về cách lắp ráp và lưu trữ từng thành phần sản phẩm và thời gian các thành phần này còn trong kho. Nhà sản xuất hiện có thể đưa ra quyết định kinh doanh nhanh hơn và chính xác hơn liên quan đến cơ sở nhà máy và hoạt động sản xuất.

Bán lẻ

Công nghệ Edge Computing cho phép các nhà quản lý phân tích dữ liệu khách hàng và cách họ tương tác với sản phẩm và dịch vụ theo thời gian thực, bao gồm dữ liệu từ nhận dạng khuôn mặt, cảm biến chuyển động hoặc kệ thông minh. Nhờ kết quả phân tích ngay lập tức này, các nhà bán lẻ có thể cung cấp các ưu đãi, gợi ý và dịch vụ được cá nhân hóa.

Trong kỷ nguyên bán lẻ đa kênh, Edge Computing giúp thu hẹp khoảng cách giữa các cửa hàng trực tuyến và cửa hàng thực. Bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ, Edge Computing có thể hỗ trợ các tính năng như kiểm tra tình trạng còn hàng trong cửa hàng theo thời gian thực, đặt trước các mặt hàng để nhận tại cửa hàng hoặc cung cấp các khoản giảm giá được cá nhân hóa thông qua ứng dụng di động khi khách hàng đang ở trong cửa hàng.

Edge Computing bảo vệ quyền riêng tư cũng đảm bảo tính riêng tư của dữ liệu khách hàng vì dữ liệu này được lưu trữ và xử lý trên thiết bị biên chứ không phải trên máy chủ hoặc cơ sở dữ liệu bên ngoài.

Những thách thức của Edge Computing

Khi triển khai Edge Computing, doanh nghiệp và tổ chức cần lưu ý những điểm hạn chế sau đây:

• Hạn chế về tài nguyên: Khác với điện toán đám mây có thể tận dụng quy mô hạ tầng khổng lồ, điện toán biên thường chỉ được trang bị các tài nguyên tính toán và lưu trữ giới hạn. Do đó, việc triển khai cần có mục tiêu rõ ràng, phạm vi ứng dụng cụ thể và tối ưu hóa cho một số tác vụ nhất định.
• Yêu cầu kết nối ổn định: Edge Computing vẫn cần một mức kết nối tối thiểu để đồng bộ dữ liệu hoặc cập nhật phần mềm từ xa. Trong thực tế, nhiều khu vực triển khai điện toán biên như nhà máy ở vùng xa, phương tiện di chuyển hoặc môi trường công nghiệp lại có kết nối mạng không ổn định. Vì vậy, Edge Computing cần được thiết kế có khả năng hoạt động tự chủ, xử lý cục bộ khi mất kết nối và tích hợp các phương án dự phòng thông minh để tránh gián đoạn.
• Vấn đề bảo mật và quản lý thiết bị: Các thiết bị IoT thường dễ bị tấn công nếu không được quản lý chặt chẽ. Khi triển khai Edge Computing , doanh nghiệp phải đảm bảo cơ chế bảo mật nghiêm ngặt như mã hóa dữ liệu khi truyền và lưu trữ, kiểm soát truy cập theo chính sách vá lỗi phần mềm thường xuyên, cũng như theo dõi và cập nhật cấu hình thiết bị.
• Quản lý vòng đời dữ liệu: Không phải tất cả dữ liệu đều cần được lưu trữ lâu dài. Ví dụ, trong thiết bị theo dõi y tế, chỉ những dữ liệu bất thường mới thực sự quan trọng. Phần lớn các dữ liệu còn lại chỉ phục vụ phân tích tức thời rồi có thể loại bỏ. Vì vậy, doanh nghiệp cần có quy trình rõ ràng trong việc phân loại, lưu trữ và xóa dữ liệu, đồng thời tuân thủ các quy định bảo mật và chính sách dữ liệu phù hợp.

Kết luận

Edge Computing là một công nghệ quan trọng trong việc xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả tại chỗ. Mô hình điện toán biên giúp các tổ chức, doanh nghiệp và ngành công nghiệp hiện đại thích nghi tốt hơn với những thách thức về độ trễ, băng thông và yêu cầu thời gian thực. Với tiềm năng ứng dụng rộng lớn trong nhiều lĩnh vực như giao thông, y tế, sản xuất hay thành phố thông minh, Edge Computing tiếp tục là nền tảng quan trọng thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong thời đại 4.0.