Edge AI Dönemi
ICC, bir Asus grup markası olan AAEON ile birlikte, bilgisayar teknolojisinde en ileri düzeyde çalışmaya, sürekli olarak yenilikçi ve çeşitli alanlarda faaliyet gösteren müşteriler için yeni çözümler geliştirmeye kararlıdır. AI teknolojisinin artık insanların çalışma şekli üzerinde giderek artan bir etkisi olduğundan, bugünün ve yarının AI sistemlerini destekleyecek donanımı geliştirmek için çalışıyoruz.
AI Computing inanılmaz düzeyde işlem gücü gerektirdiğinden, geleneksel AI sistemleri işlenecek bir bulut sunucusuna veri göndererek çalışır. Sistemin ne yapması gerektiğine dair bir karar bağlı cihazlara geri gönderilir.
Ancak, bu yaklaşımla ilgili birkaç sorun vardır. Mobil cihazlardaki ağ sinyali kapsamı ve pil kapasitesi nedeniyle, cihazların buluta bağlanmasını sağlamak her zaman mümkün değildir. Buluta büyük miktarda veri gönderdiğinizde potansiyel güvenlik sorunları vardır. Son olarak, verilerin bir sunucu tarafından işlenmesi yalnızca milisaniye sürebilir, ancak bu tür bir gecikme bile robotik ve sürücü destek sistemleri de dahil olmak üzere tüm uygulamalar için felaket olabilir.
Edge AI ile cihazlar verileri yerel olarak işler ve gerçek zamanlı çalışma kararları alır. Daha hızlı ve daha güvenli olmasının yanı sıra, kenar AI da güç tüketimini azaltmaya yardımcı olabilir.
Edge Computing nedir ve neden önemlidir?
IoT cihazlarının konuşlandırılması ve 5G hızlı kablosuz ağın gelmesiyle, bilgi işlem ve analitiğin verinin oluşturulduğu yere yakın yerleştirilmesi, Edge Computing sistemlerinin yarattığı bir çözüm oluşturuyor.
Edge computing, dünyanın dört bir yanındaki milyonlarca cihazdan verilerin işlenme, işlenme ve teslim edilme şeklini dönüştürüyor. İnternete bağlı cihazların (IoT) hızlı bir şekilde talep görmesi, gerçek zamanlı bilgi işlem gücü gerektiren yeni uygulamaların yanı sıra Edge Computing sistemlerini de desteklemeye devam ediyor.
5G kablosuz gibi daha hızlı ağ teknolojileri, Edge Computing sistemlerinin video işleme ve analitik, otomatik sürüş arabaları, yapay zeka ve robotik gibi gerçek zamanlı uygulamaların oluşturulmasını veya desteklenmesini hızlandırmasına izin veriyor.
Edge computing'in ilk hedefleri, IoT tarafından üretilen verilerin büyümesi nedeniyle uzun mesafeler boyunca seyahat eden veri için bant genişliği maliyetlerini ele almak olsa da, uçta işlem yapılması gereken gerçek zamanlı uygulamaların yükselmesi teknolojiyi ileriye taşıyacaktır.
EDGE COMPUTING NEDİR?
Edge Computing kavramı “bilgi işleminin kenara yakın bir yerde bulunduğu, şeylerin ve insanların bu bilgileri ürettiği veya tükettiği dağıtılmış bir bilgi işlem topolojisinin bir parçası” olarak tanımlanmaktadır.
Temel düzeyde, Edge Computing, hesaplama ve veri depolamayı binlerce kilometre ötedeki merkezi bir yere güvenmek yerine toplandığı cihazlara yaklaştırır. Bu, verilerin, özellikle de gerçek zamanlı verilerin, bir uygulamanın performansını etkileyebilecek gecikme sorunlarına maruz kalmaması için yapılır. Buna ek olarak, şirketler merkezi olarak veya bulut tabanlı bir yerde işlenmesi gereken veri miktarını azaltarak işlemeyi yerel olarak yaparak paradan tasarruf edebilirler.
Edge Computing, buluttan bilgi almak ya da verileri buluta geri iletmek için internete bağlanan IoT cihazlarının üstel büyümesi nedeniyle geliştirildi. Birçok IoT cihazı, operasyonları sırasında muazzam miktarda veri üretir.
Bir fabrika katındaki üretim ekipmanını izleyen cihazları veya uzak bir ofisten canlı görüntüler gönderen internet bağlantılı bir video kamerayı düşünüldüğünde, veri üreten tek bir cihaz veriyi bir ağ üzerinden kolayca iletebilse de, aynı anda veri ileten cihazların sayısı arttığında sorunlar ortaya çıkar. Canlı görüntü ileten bir video kamera yerine bunu yüzlerce veya binlerce cihazla olduğu bir durumda… Veri kalitesi, sadece gecikmeden ötürü zarar görmez, aynı zamanda bant genişliğindeki maliyetler de muazzam olabilir.
Edge Computing donanımı ve hizmetleri, bu sistemlerin çoğu için yerel bir işleme ve depolama kaynağı olarak bu sorunun çözülmesine yardımcı olur. Örneğin bir edge gateway, bir edge (uç) cihazından veri işleyebilir ve daha sonra yalnızca ilgili verileri bulutta geri göndererek bant genişliği gereksinimlerini azaltabilir. Veya gerçek zamanlı uygulama ihtiyaçları için verileri kenar cihaza geri gönderebilir.
Bu uç (edge) cihazlar, bir IoT sensörü, bir çalışanın dizüstü bilgisayarı, en yeni akıllı telefonu, güvenlik kamerası ve hatta ofis dinlenme odasında internete bağlı mikrodalga fırın gibi birçok farklı şey içerebilir. Edge ağ geçitlerinin (gateway) kendileri de, bir Edge Computing altyapısı içinde edge cihazları olarak kabul edilir.
Edge Computing neden önemlidir?
Birçok şirket için, maliyet tasarrufu tek başına bir Edge Computing mimarisi kurmanın itici gücü olabilir. Birçok uygulama için bulutu benimseyen şirketler, bant genişliğindeki maliyetlerin beklenenden daha yüksek olduğunu keşfetmiş olabilir.
Yine de, Edge Computing uygulamalarının en büyük yararı, verileri daha hızlı işleme ve depolama yeteneğidir ve şirketler için kritik olan daha verimli gerçek zamanlı uygulamalar sağlar. Edge Computingdan önce, bir kişinin yüzünü yüz tanıma için tarayan bir akıllı telefonun, yüz tanıma algoritmasını bulut tabanlı bir hizmet aracılığıyla çalıştırması gerekir ve bu işlemin yapılması çok zaman alır. Edge computing modeliyle, akıllı telefonların artan gücü düşünüldüğünde, algoritma bir edge sunucusunda veya ağ geçidinde yerel olarak veya hatta akıllı telefonun kendisinde çalışabilir. Sanal ve artırılmış gerçeklik, kendi kendine giden arabalar, akıllı şehirler ve hatta bina otomasyon sistemleri gibi uygulamalar hızlı işlem ve yanıt gerektirir.
Bu noktada, NVIDIA gibi şirketler, daha fazla işleme ihtiyacını fark etti, bu yüzden dahili yapay zeka işlevselliği içeren yeni sistem modülleri görüyoruz. Örneğin, şirketin en yeni Jetson Xavier NX modülü kredi kartından daha küçüktür ve dronlar, robotlar ve tıbbi cihazlar gibi daha küçük cihazlara yerleştirilebilir. AI algoritmaları büyük miktarda işlem gücü gerektirir, bu nedenle çoğu bulut hizmetleri aracılığıyla çalışır. Kenardaki işlemeyi gerçekleştirebilen AI yonga setlerinin büyümesi, anında bilgi işlem gerektiren uygulamalarda daha iyi gerçek zamanlı yanıtlar sağlayacaktır.
Gizlilik ve güvenlik
Bununla birlikte, birçok yeni teknolojide olduğu gibi, bir problemi çözmek başkalarını da yaratabilir. Güvenlik açısından, kenardaki veriler, özellikle merkezi veya bulut tabanlı bir sistem kadar güvenli olmayabilecek farklı cihazlar tarafından işlendiğinde zahmetli olabilir. IoT cihazlarının sayısı arttıkça, IT'nin bu cihazların çevresindeki olası güvenlik sorunlarını anlaması ve bu sistemlerin güvence altına alınabilmesini sağlamak zorunludur. Bu, verilerin şifrelenmesini ve doğru erişim kontrol yöntemlerinin ve hatta VPN tünellemenin kullanıldığından emin olmayı içerir.
Ayrıca, gücü, elektriği ve ağ bağlantısını işlemek için farklı aygıt gereksinimleri, kenar aygıtının güvenilirliğini etkileyebilir. Bu, tek bir düğüm aşağı indiğinde verilerin doğru bir şekilde teslim edilmesini ve işlenmesini sağlamak için verileri kenarda işleyen cihazlar için yedeklilik ve yük devretme yönetimini çok önemli hale getirir.
YENİ GÜNDEM 5G…
Tüm dünyada, operatörler, uygulamaların yüksek bant genişliği ve düşük gecikme süresinin faydalarını vaat eden 5G kablosuz teknolojilerini kullanıyor ve şirketlerin veri bant genişlikleri ile bir bahçe hortumundan bir yangın hortumuna geçmesini sağlıyor. Sadece daha yüksek hızlar sunmak ve şirketlere bulutta veri işlemeye devam etmelerini söylemek yerine, birçok taşıyıcı, özellikle mobil cihazlar, connected ve otonom taşıtlar ve kendi kendine daha hızlı gerçek zamanlı işleme sunmak için 5G dağıtımlarında Edge Computing stratejileri üzerinde çalışıyor.
Edge computing için ilk hedef, uzak mesafelerde IoT cihazları için bant genişliği maliyetlerini azaltmak olsa da, yerel işleme ve depolama yetenekleri gerektiren gerçek zamanlı uygulamaların büyümesinin teknolojiyi önümüzdeki yıllarda ileriye taşıyacağı açıktır.
