Thực tế
Ứng dụng
Hỏi đáp
Edge Computing là gì？
Câu hỏi thường gặp｜Edge Computing là gì？Edge computing giúp giảm độ trễ truyền dữ liệu và tải dữ liệu lên mạng. Thay vì xử lý tập trung, dữ liệu được chia nhỏ và xử lý tại các nút biên.
Edge Computing
Cầu nối của sản xuất thông minh: IoT ＆ AI
Edge computing giúp giảm độ trễ và giảm tải mạng
Edge computing là kiến trúc điện toán phân tán, đưa việc xử lý dữ liệu và ứng dụng từ trung tâm mạng xuống các nút biên gần thiết bị hơn.
Nhờ xử lý gần nguồn dữ liệu, tốc độ phản hồi nhanh hơn, giảm độ trễ và phù hợp cho các ứng dụng dữ liệu lớn trong sản xuất thông minh.
Nguồn: Wikipedia
Vì sao cần Edge Computing?
Yếu tố then chốt giúp tăng tốc phản hồi Internet
Dữ liệu ngày càng lớn, yêu cầu tốc độ xử lý cao
Khi độ phân giải nội dung ngày càng tăng (4K, 3D, VR…), lượng dữ liệu truyền tải cũng tăng mạnh.
Edge computing xử lý dữ liệu ngay tại thiết bị đầu cuối, giảm độ trễ, tiết kiệm băng thông và rút ngắn thời gian phản hồi.
Vì vậy, edge computing chính là chìa khóa tăng tốc phản hồi Internet.
Giá trị thị trường của Edge Computing?
Vượt trội hơn Cloud Computing
Các tập đoàn lớn đẩy mạnh triển khai Edge
Theo TrendForce, thị trường edge computing toàn cầu có tốc độ tăng trưởng trên 30%.
Grand View Research dự đoán giá trị thị trường có thể vượt 3,24 tỷ USD vào năm 2025.
Edge computing xử lý dữ liệu gần nguồn phát sinh, giảm tải truyền tải mạng.
Với sự phát triển của IoT và AI, edge rất phù hợp cho robot, xe tự hành, AR… nơi yêu cầu phản hồi chỉ trong mili-giây.
Cloud computing hiện khó đáp ứng độ trễ cực thấp, vì vậy edge computing ngày càng chiếm ưu thế.
Ngay cả Amazon cũng đã phát triển các giải pháp edge như Greengrass và Snowball Edge.
Mô tả kiến trúc
Edge Computing ＆ IoT
Đám mây mặt đất
Edge IIoT – Internet công nghiệp biên
Edge IIoT với xử lý đa tầng
Edge Computing có thể là hệ thống tính toán lớn hoặc các thiết bị nhỏ như IPC, gateway hay thiết bị di động trong mạng cục bộ. Do khoảng cách gần, truyền dữ liệu qua Bluetooth, WiFi hoặc LoRa nhanh hơn đáng kể.
Edge Computing là mô hình xử lý tại chỗ, thường được ví như “đám mây dưới mặt đất”. Nhờ xử lý cục bộ, dữ liệu được tăng cường bảo mật và giảm rủi ro truyền tải.
Trong Công nghiệp 4.0, Edge Computing phức tạp hơn kiến trúc phân tán truyền thống. Yêu cầu phản hồi thời gian thực ngày càng cao khiến việc xử lý từ tầng thiết bị đến truyền dẫn tiêu tốn nhiều tài nguyên hơn.
IIoT được chia thành hai loại:
Tín hiệu tĩnh – thu thập dữ liệu vật lý, phân tích và hiển thị, xử lý tương đối đơn giản.
Tín hiệu động – dữ liệu lớn, cần xử lý đa bước để chuyển thành thông tin hữu ích. Edge IIoT thuộc nhóm này, có độ phức tạp xử lý cao hơn IoT thông thường.
Điện toán biên ＆ AI
Trí tuệ nhân tạo biên : Edge AI
Đặc điểm cốt lõi của Edge AI
1. Thời gian thực：
Xử lý trực tiếp tại thiết bị, phản hồi nhanh, độ trễ thấp.
2. Bảo mật：
Dữ liệu không cần gửi lên cloud, tăng cường quyền riêng tư.
3. Giảm băng thông：
Giảm truyền dữ liệu, hạ tải mạng và chi phí.
4. Hoạt động offline：
AI vẫn chạy ngay cả khi không có kết nối mạng.
Từ sản xuất số lượng lớn sang đa dạng – số lượng nhỏ, AI giúp tối ưu hiệu suất và ổn định chất lượng. Kết hợp Edge Computing và Machine Learning cho phép hệ thống tự học và nâng cao năng lực sản xuất thông minh.
Các hệ thống giám sát và cảm biến của Goodtech ứng dụng Edge Computing để truyền dữ liệu nhanh, an toàn, giải quyết hiệu quả bài toán đo rung thiết bị trong nhà máy.
Edge Computing chính là cầu nối then chốt giữa IoT và AI cho sản xuất thông minh.
Phương thức kiểm tra 「chủ động」
Hiện nay, nhiều hệ thống kiểm tra trên dây chuyền sử dụng AOI (kiểm tra thị giác), nhưng đây là hình thức kiểm tra 「bị động」 vì lỗi và chi phí đã phát sinh.
Nếu có thể 「chủ động」ngăn lỗi trước khi sản phẩm lỗi xuất hiện, sẽ giúp tăng năng suất và giảm phế phẩm hiệu quả hơn. Nhờ Edge IIoT, không chỉ phát hiện lỗi theo thời gian thực trên dây chuyền mà còn sớm nhận biết bất thường trong quy trình, chặn lỗi từ sớm.
