bichthaotranai
New member
## Tính toán cạnh được giải thích: Làm chủ các kỹ năng CNTT cho các thiết bị cạnh
### Tính toán cạnh là gì?
Tính toán cạnh là một mô hình điện toán phân tán, mang lại tính toán và lưu trữ dữ liệu gần hơn với các thiết bị nơi nó đang được thu thập, thay vì dựa vào một vị trí trung tâm.Điều này có thể cải thiện hiệu suất, giảm độ trễ và lưu băng thông.
Các thiết bị cạnh thường là các thiết bị nhỏ, hạn chế tài nguyên, như cảm biến, máy ảnh và bộ truyền động.Chúng thường được triển khai ở các địa điểm từ xa, nơi không thực tế khi có kết nối chuyên dụng với một trung tâm dữ liệu trung tâm.Tính toán cạnh cho phép các thiết bị này xử lý dữ liệu cục bộ, mà không phải gửi nó trở lại đám mây.Điều này có thể cải thiện hiệu suất và giảm độ trễ, đặc biệt đối với các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu thời gian thực.
Tính toán cạnh cũng có thể lưu băng thông, bằng cách giảm lượng dữ liệu cần được gửi lên đám mây.Điều này rất quan trọng đối với các thiết bị có gói dữ liệu hạn chế, chẳng hạn như thiết bị IoT.
### Tính toán cạnh hoạt động như thế nào?
Tính toán cạnh thường liên quan đến kiến trúc ba tầng:
*** Các thiết bị cạnh ** là các thiết bị thu thập dữ liệu.Các thiết bị này thường nhỏ, bị hạn chế tài nguyên và được triển khai ở các địa điểm từ xa.
*** Cổng Edge ** là một thiết bị kết nối các thiết bị cạnh với đám mây.Cổng Edge thường thực hiện một số xử lý dữ liệu, chẳng hạn như lọc hoặc tổng hợp, trước khi gửi nó lên đám mây.
*** Đám mây ** là nơi dữ liệu được lưu trữ và xử lý.Đám mây có thể cung cấp một loạt các dịch vụ, chẳng hạn như lưu trữ dữ liệu, phân tích và học máy.
### Lợi ích của điện toán cạnh
Có một số lợi ích khi sử dụng điện toán cạnh, bao gồm:
*** Cải thiện hiệu suất: ** Tính toán cạnh có thể cải thiện hiệu suất bằng cách giảm độ trễ.Điều này là do dữ liệu không phải đi xa để được xử lý.
*** Giảm băng thông: ** Điện toán cạnh có thể giảm băng thông bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ.Điều này rất quan trọng đối với các thiết bị có gói dữ liệu hạn chế.
*** Tăng bảo mật: ** Điện toán cạnh có thể tăng bảo mật bằng cách giữ dữ liệu cục bộ.Điều này làm giảm nguy cơ dữ liệu bị chặn hoặc bị xâm phạm.
*** Khả năng mở rộng nâng cao: ** Điện toán cạnh có thể tăng cường khả năng mở rộng bằng cách cho phép các thiết bị được thêm hoặc loại bỏ mà không phải thay đổi cơ sở hạ tầng trung tâm.
*** Tiết kiệm chi phí: ** Điện toán cạnh có thể tiết kiệm chi phí bằng cách giảm lượng dữ liệu cần được gửi lên đám mây.
### Những thách thức của điện toán cạnh
Ngoài ra còn có một số thách thức đối với việc sử dụng điện toán cạnh, bao gồm:
*** Độ phức tạp: ** Tính toán cạnh có thể phức tạp để thực hiện và quản lý.Điều này là do nó liên quan đến một kiến trúc phân tán với nhiều thành phần.
*** Bảo mật: ** Các thiết bị cạnh thường được triển khai ở các vị trí từ xa, nơi chúng dễ bị tấn công hơn.
*** Quy định: ** Các thiết bị cạnh có thể tuân theo các quy định khác nhau so với các thiết bị CNTT truyền thống.Điều này có thể gây khó khăn cho việc triển khai và quản lý các thiết bị cạnh.
*** Chi phí: ** Tính toán cạnh có thể đắt hơn các giải pháp CNTT truyền thống.Điều này là do các thiết bị cạnh và cổng cạnh thường đắt hơn các thiết bị truyền thống.
### Phần kết luận
Tính toán cạnh là một công nghệ mới đầy hứa hẹn có thể cải thiện hiệu suất, giảm độ trễ và tiết kiệm băng thông.Tuy nhiên, cũng có một số thách thức đối với việc sử dụng điện toán cạnh, chẳng hạn như độ phức tạp, bảo mật, quy định và chi phí.
### hashtags
* #edgecomputing
* #iot
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #điện toán đám mây
=======================================
## Edge Computing Explained: Master It Skills For Edge Devices
### What is Edge Computing?
Edge computing is a distributed computing paradigm that brings computation and data storage closer to the devices where it is being gathered, rather than relying on a central location. This can improve performance, reduce latency, and save bandwidth.
Edge devices are typically small, resource-constrained devices, such as sensors, cameras, and actuators. They are often deployed in remote locations, where it is not practical to have a dedicated connection to a central data center. Edge computing allows these devices to process data locally, without having to send it all the way back to the cloud. This can improve performance and reduce latency, especially for applications that require real-time data processing.
Edge computing can also save bandwidth, by reducing the amount of data that needs to be sent to the cloud. This is important for devices that have limited data plans, such as IoT devices.
### How does Edge Computing work?
Edge computing typically involves a three-tier architecture:
* **The edge devices** are the devices that collect data. These devices are typically small, resource-constrained, and deployed in remote locations.
* **The edge gateway** is a device that connects the edge devices to the cloud. The edge gateway typically performs some processing of the data, such as filtering or aggregation, before sending it to the cloud.
* **The cloud** is where the data is stored and processed. The cloud can provide a variety of services, such as data storage, analytics, and machine learning.
### Benefits of Edge Computing
There are a number of benefits to using edge computing, including:
* **Improved performance:** Edge computing can improve performance by reducing latency. This is because data does not have to travel as far to be processed.
* **Reduced bandwidth:** Edge computing can reduce bandwidth by processing data locally. This is important for devices with limited data plans.
* **Increased security:** Edge computing can increase security by keeping data local. This reduces the risk of data being intercepted or compromised.
* **Enhanced scalability:** Edge computing can enhance scalability by allowing devices to be added or removed without having to make changes to the central infrastructure.
* **Cost savings:** Edge computing can save costs by reducing the amount of data that needs to be sent to the cloud.
### Challenges of Edge Computing
There are also a number of challenges to using edge computing, including:
* **Complexity:** Edge computing can be complex to implement and manage. This is because it involves a distributed architecture with multiple components.
* **Security:** Edge devices are often deployed in remote locations, where they are more vulnerable to attack.
* **Regulation:** Edge devices may be subject to different regulations than traditional IT devices. This can make it difficult to deploy and manage edge devices.
* **Cost:** Edge computing can be more expensive than traditional IT solutions. This is because edge devices and edge gateways are typically more expensive than traditional devices.
### Conclusion
Edge computing is a promising new technology that can improve performance, reduce latency, and save bandwidth. However, there are also a number of challenges to using edge computing, such as complexity, security, regulation, and cost.
### Hashtags
* #edgecomputing
* #iot
* #datascience
* #Machinelearning
* #CloudComputing
### Tính toán cạnh là gì?
Tính toán cạnh là một mô hình điện toán phân tán, mang lại tính toán và lưu trữ dữ liệu gần hơn với các thiết bị nơi nó đang được thu thập, thay vì dựa vào một vị trí trung tâm.Điều này có thể cải thiện hiệu suất, giảm độ trễ và lưu băng thông.
Các thiết bị cạnh thường là các thiết bị nhỏ, hạn chế tài nguyên, như cảm biến, máy ảnh và bộ truyền động.Chúng thường được triển khai ở các địa điểm từ xa, nơi không thực tế khi có kết nối chuyên dụng với một trung tâm dữ liệu trung tâm.Tính toán cạnh cho phép các thiết bị này xử lý dữ liệu cục bộ, mà không phải gửi nó trở lại đám mây.Điều này có thể cải thiện hiệu suất và giảm độ trễ, đặc biệt đối với các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu thời gian thực.
Tính toán cạnh cũng có thể lưu băng thông, bằng cách giảm lượng dữ liệu cần được gửi lên đám mây.Điều này rất quan trọng đối với các thiết bị có gói dữ liệu hạn chế, chẳng hạn như thiết bị IoT.
### Tính toán cạnh hoạt động như thế nào?
Tính toán cạnh thường liên quan đến kiến trúc ba tầng:
*** Các thiết bị cạnh ** là các thiết bị thu thập dữ liệu.Các thiết bị này thường nhỏ, bị hạn chế tài nguyên và được triển khai ở các địa điểm từ xa.
*** Cổng Edge ** là một thiết bị kết nối các thiết bị cạnh với đám mây.Cổng Edge thường thực hiện một số xử lý dữ liệu, chẳng hạn như lọc hoặc tổng hợp, trước khi gửi nó lên đám mây.
*** Đám mây ** là nơi dữ liệu được lưu trữ và xử lý.Đám mây có thể cung cấp một loạt các dịch vụ, chẳng hạn như lưu trữ dữ liệu, phân tích và học máy.
### Lợi ích của điện toán cạnh
Có một số lợi ích khi sử dụng điện toán cạnh, bao gồm:
*** Cải thiện hiệu suất: ** Tính toán cạnh có thể cải thiện hiệu suất bằng cách giảm độ trễ.Điều này là do dữ liệu không phải đi xa để được xử lý.
*** Giảm băng thông: ** Điện toán cạnh có thể giảm băng thông bằng cách xử lý dữ liệu cục bộ.Điều này rất quan trọng đối với các thiết bị có gói dữ liệu hạn chế.
*** Tăng bảo mật: ** Điện toán cạnh có thể tăng bảo mật bằng cách giữ dữ liệu cục bộ.Điều này làm giảm nguy cơ dữ liệu bị chặn hoặc bị xâm phạm.
*** Khả năng mở rộng nâng cao: ** Điện toán cạnh có thể tăng cường khả năng mở rộng bằng cách cho phép các thiết bị được thêm hoặc loại bỏ mà không phải thay đổi cơ sở hạ tầng trung tâm.
*** Tiết kiệm chi phí: ** Điện toán cạnh có thể tiết kiệm chi phí bằng cách giảm lượng dữ liệu cần được gửi lên đám mây.
### Những thách thức của điện toán cạnh
Ngoài ra còn có một số thách thức đối với việc sử dụng điện toán cạnh, bao gồm:
*** Độ phức tạp: ** Tính toán cạnh có thể phức tạp để thực hiện và quản lý.Điều này là do nó liên quan đến một kiến trúc phân tán với nhiều thành phần.
*** Bảo mật: ** Các thiết bị cạnh thường được triển khai ở các vị trí từ xa, nơi chúng dễ bị tấn công hơn.
*** Quy định: ** Các thiết bị cạnh có thể tuân theo các quy định khác nhau so với các thiết bị CNTT truyền thống.Điều này có thể gây khó khăn cho việc triển khai và quản lý các thiết bị cạnh.
*** Chi phí: ** Tính toán cạnh có thể đắt hơn các giải pháp CNTT truyền thống.Điều này là do các thiết bị cạnh và cổng cạnh thường đắt hơn các thiết bị truyền thống.
### Phần kết luận
Tính toán cạnh là một công nghệ mới đầy hứa hẹn có thể cải thiện hiệu suất, giảm độ trễ và tiết kiệm băng thông.Tuy nhiên, cũng có một số thách thức đối với việc sử dụng điện toán cạnh, chẳng hạn như độ phức tạp, bảo mật, quy định và chi phí.
### hashtags
* #edgecomputing
* #iot
* #khoa học dữ liệu
* #Machinelearning
* #điện toán đám mây
=======================================
## Edge Computing Explained: Master It Skills For Edge Devices
### What is Edge Computing?
Edge computing is a distributed computing paradigm that brings computation and data storage closer to the devices where it is being gathered, rather than relying on a central location. This can improve performance, reduce latency, and save bandwidth.
Edge devices are typically small, resource-constrained devices, such as sensors, cameras, and actuators. They are often deployed in remote locations, where it is not practical to have a dedicated connection to a central data center. Edge computing allows these devices to process data locally, without having to send it all the way back to the cloud. This can improve performance and reduce latency, especially for applications that require real-time data processing.
Edge computing can also save bandwidth, by reducing the amount of data that needs to be sent to the cloud. This is important for devices that have limited data plans, such as IoT devices.
### How does Edge Computing work?
Edge computing typically involves a three-tier architecture:
* **The edge devices** are the devices that collect data. These devices are typically small, resource-constrained, and deployed in remote locations.
* **The edge gateway** is a device that connects the edge devices to the cloud. The edge gateway typically performs some processing of the data, such as filtering or aggregation, before sending it to the cloud.
* **The cloud** is where the data is stored and processed. The cloud can provide a variety of services, such as data storage, analytics, and machine learning.
### Benefits of Edge Computing
There are a number of benefits to using edge computing, including:
* **Improved performance:** Edge computing can improve performance by reducing latency. This is because data does not have to travel as far to be processed.
* **Reduced bandwidth:** Edge computing can reduce bandwidth by processing data locally. This is important for devices with limited data plans.
* **Increased security:** Edge computing can increase security by keeping data local. This reduces the risk of data being intercepted or compromised.
* **Enhanced scalability:** Edge computing can enhance scalability by allowing devices to be added or removed without having to make changes to the central infrastructure.
* **Cost savings:** Edge computing can save costs by reducing the amount of data that needs to be sent to the cloud.
### Challenges of Edge Computing
There are also a number of challenges to using edge computing, including:
* **Complexity:** Edge computing can be complex to implement and manage. This is because it involves a distributed architecture with multiple components.
* **Security:** Edge devices are often deployed in remote locations, where they are more vulnerable to attack.
* **Regulation:** Edge devices may be subject to different regulations than traditional IT devices. This can make it difficult to deploy and manage edge devices.
* **Cost:** Edge computing can be more expensive than traditional IT solutions. This is because edge devices and edge gateways are typically more expensive than traditional devices.
### Conclusion
Edge computing is a promising new technology that can improve performance, reduce latency, and save bandwidth. However, there are also a number of challenges to using edge computing, such as complexity, security, regulation, and cost.
### Hashtags
* #edgecomputing
* #iot
* #datascience
* #Machinelearning
* #CloudComputing
