1. Định nghĩa

Thuật ngữ “Edge Computing” (Edge Computer) đề cập đến mô hình tính toán mà xử lý dữ liệu được thực hiện gần nguồn dữ liệu, thay vì truyền tải dữ liệu đến các trung tâm dữ liệu trung ương hoặc máy chủ từ xa. Điều này giúp giảm độ trễ (latency) và tăng tốc độ xử lý dữ liệu, đặc biệt là trong các ứng dụng yêu cầu thời gian thực hoặc có độ trễ nhỏ.

Edge Computing thường được áp dụng trong các môi trường mạng IoT (Internet of Things) và các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu nhanh chóng ngay tại nơi thu thập. Các thiết bị Edge Computing, còn được gọi là “Edge devices” hoặc “Edge servers,” thường được đặt tại các điểm gần nguồn dữ liệu, chẳng hạn như trên các thiết bị cảm biến, thiết bị IoT, các camera hoặc tại các trạm cơ sở hạ tầng mạng gần người dùng.

Việc sử dụng Edge Computing giúp giảm áp lực cho mạng trung ương, giảm băng thông mạng và cải thiện hiệu suất hệ thống trong khi cung cấp khả năng xử lý nhanh chóng cho các ứng dụng cần độ trễ thấp.

2. Phân tích bản chất

Thuật ngữ Edge Computing được dịch sang tiếng Việt là Điện toán biên hay Điện toán cận biên, nó khác so với khái niệm Cloud Computing hay Điện toán đám mây như sau:

• Đối với Cloud Computing, đây là một mạng lưới máy chủ lớn, kết nối cùng với trung tâm dữ liệu. Theo đó, người dùng sẽ truy cập vào hệ thống này bằng một thiết bị có kết nối Internet, sau đó, họ thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu trên đó, tại bất kỳ đâu trên thế giới và qua internet kết nối với mạng lưới máy chủ đó, sau đó trả về kết quả cho người dùng. Cloud Computing có thể phân bổ theo vùng, ví dụ khu vực Châu Á sẽ có 1 điểm đặt máy chủ riêng, Châu Âu hoặc Châu Mỹ sẽ có các điểm đặt máy chủ riêng. Việc phân bố máy chủ chủ yếu để giảm tải cho các máy chủ đối với các các khu vực có nhiều user hoặc đường truyền giữa các châu lục không đảm bảo tốc độ kết nối
• Còn Edge Computing, về bản chất cũng là một dạng điện toán đám mây như Cloud. Song, những yêu cầu của người dùng cần xử lý hoặc các dữ liệu thu thập được sẽ không phải đưa về trung tâm máy chủ gốc mà được xử lý ngay tại thiết bị thu thập dữ liệu. Nói một cách nôm na, Edge là phương pháp tối ưu hoá hệ thống điện toán đám mây Cloud thông qua việc tính toán, xử lý dữ liệu tại vùng rìa (biên) của mạng, vị trí gần với nguồn dữ liệu nhất.

Ví dụ: trước kia, các camera giao thông thường chỉ có chức năng thu thập hình ảnh, sau đó truyền tải về các máy chủ tập trung để xử lý dữ liệu, nhận diện biển số và cảnh báo vi phạm tới người dùng. Nhưng nếu như áp dụng điện toán cận biên, các camera giao thông có thêm các mạch xử lý neural sẽ có thể nhận diện luôn biển số, nhận biết vi phạm và sau đó chỉ trả về máy chủ các thông tin đã được sàng lọc, từ đó máy chủ chỉ cần so khớp biển số và cảnh báo vi phạm tới người dùng.

Với ví dụ trên, lúc đó các máy chủ trung tâm không còn đóng vai trò xử lý nhận diên nữa, sẽ làm giảm tải cho các máy chủ đồng thời không yêu cầu đầu tư máy chủ lớn. Ngoài ra, với đường truyền không tốt ở các vùng sâu vùng xa, thì việc xử lý dữ liệu ngay tại đầu nguồn và chỉ truyền tải dữ liệu đã được xử lý thay vì dữ liệu thô sẽ có tốc độ nhanh hơn rất nhiều.

3. Lợi ích của Edge Computing

3.1. Tốc độ xử lý
Các dữ liệu có thể được xử lý ngay tại điểm gốc bởi các thiết bị có khả năng tính toán riêng nên rất nhanh nhạy về thời gian. Điều này cũng góp phần giúp làm giảm chi phí truyền tải dữ liệu, làm cho tiến độ truyền tải nhanh hơn, nâng cao chất lượng dịch vụ.

3.2. Nghẽn mạng
Điện toán biên – Edge cho phép loại bỏ một số lượng lớn hiện tượng “nút thắt cổ chai” và nhiều lỗi tiềm ẩn khác trên Cloud. Vì phân bố nhiều thiết bị nhỏ gần mình nên ít gặp tình trạng quá tải hệ thống hay đường truyền không tốt. Trong khi đó, Cloud chỉ có một trung tâm gốc, nên vấn đề này rất thường xảy ra.

3.3. Mức độ bảo mật
Edge hỗ trợ cải thiện tình trạng dữ liệu bị mất cắp, bị rò rỉ ra bên ngoài nhờ việc có thiết bị xử lý gần thực hiện xử lý các dữ liệu quan trọng trước rồi mới gửi đến máy chủ trung tâm. Các thành phần xấu sẽ không thể xâm nhập lấy cắp thông tin nếu có ý đồ xấu.

3.4. Giảm thiểu băng thông
Băng thông của Cloud dễ bị quá tải khi có hàng tỷ thiết bị truy cập và gửi yêu cầu cùng lúc. Trong khi đó, Edge lại giải quyết được điều này, một phần thông tin cần thiết, quan trọng đã được xử lý nhanh trước nên sẽ góp phần làm giảm thiểu băng thông và tăng tốc độ truyền tải.

Ngoài ra, Edge còn có khả năng mở rộng không giới hạn quy mô mạng nội bộ của mình khi cần mà không cần tham khảo đến bất kỳ bộ lưu trữ có sẵn nào.

4. Ứng dụng thực tế của Edge Computing

4.1. Xe tự lái
Lĩnh vực này hiện tại đang rất được quan tâm trên thế giới, Việt Nam cũng đã có doanh nghiệp bắt đầu đưa vào hoạt động. Và, Edge chính là yếu tố quan trọng không thể thiếu làm nên thành công của xe tự hành.

Edge có thể giúp những chiếc xe này xử lý thông tin ngay lập tức và đưa ra quyết định cấp thiết mang lại sự an toàn khi trên đường. Ngoài ra, Edge cũng giúp các phương tiện liên lạc với nhau hiệu quả hơn hẳn.

4.2. Thiết bị chăm sóc sức khỏe
Edge Computing cũng được ngành chăm sóc, theo dõi sức khỏe chú ý khi cần sáng tạo ra các thiết bị chuyên biệt. Trong trường hợp điều trị sức khỏe người bệnh từ xa, Edge có thể sẽ trở thành người cứu sống bệnh nhân hiệu quả.

Ví dụ như máy đo nhịp tim ứng dụng Edge, nó có khả năng phân tích dữ liệu sức khỏe một cách riêng biệt và ngay lập tức cung cấp phản ứng ngay khi cần thiết cho người chăm sóc và cảnh báo nếu bạn nhân cần giúp đỡ.

4.3. Giải pháp bảo mật
Các thiết bị, hệ thống bảo mật cần có Edge để ngăn chặn các mối đe dọa cho dữ liệu của mình. Bởi, nó có thể xử lý nhanh tại chỗ và cảnh báo ngay cho người dùng để phát giác ngay những trường hợp xâm phạm đáng ngờ.

5. Các thiết bị Edge Computing phổ biến

Đối với các thiết bị Edge Computing, do nằm ngoài “rìa” của mạng, nên yêu cầu các thiết bị cần có các tính chất sau:

• Tiêu thụ năng lượng ít, có thể tiêu thụ bằng năng lượng mặt trời
• Nhỏ gọn nhưng vẫn đủ mạnh để xử lý các tác vụ chuyên biệt
• Dễ dàng thay đổi tháo lắp

Vì các yêu cầu trên, nên các máy tính nhúng hay máy tính mini chính là các ứng cử viên sáng giá cho các thiết bị của Edge Computing. Các máy tính nhúng và máy tính mini nay ngày càng nhỏ gọn, tiêu thụ năng lượng ít và các chip xử lý thì mạnh mẽ hơn xử lý được cả các tác vụ thông minh như nhận dạng neural hoặc tính toán phân tích số liệu.