Năm nay, toàn cầu chứng kiến sự tăng trưởng vượt bậc của hàng loạt dịch vụ điện toán đám mây (cloud), điển hình là số tiền chi cho thị trường dịch vụ cơ sở hạ tầng cloud đã tiếp tục tăng thêm 31%, lên tới 34,6 tỷ USD, theo Canalys. Điều này cũng đồng nghĩa với việc lượng khổng lồ dữ liệu đang được truyền tải hàng ngày.
Tuy nhiên, mô hình cloud hiện tại vận hành theo hướng tập trung hóa. Tất cả dữ liệu dồn về trung tâm dữ liệu (Data center) của cloud và người dùng cần kết nối với điểm trung tâm để lấy dữ liệu. Và nếu 5G được phủ rộng trong tương lai, máy chủ cloud sẽ chịu áp lực rất lớn.
Liên hiệp các Tổ chức Viễn thông thế giới (ITU) đưa ra thống kê rằng lượng dữ liệu từ các thiết bị di động đã tăng gấp 30 lần trong vòng 6 năm. Nếu dòng chảy dữ liệu chỉ chạm ngưỡng 16,5 EB (Exabyte = 1.000.000 TB) vào năm 2014, con số đó đã thành 500 EB trong năm nay.
Vì vậy, theo ông Simon Besteman - chuyên gia lĩnh vực ICT, các trung tâm dữ liệu biên (Edge Computing micro data center) có cấu trúc nhỏ hơn nhiều so với các Data center thông thường, sẽ bổ sung cho hạ tầng hiện có và giải quyết được vấn đề về kết nối. Mạng 5G sẽ vận hành suôn sẻ hơn khi có sự bổ trợ từ Edge Computing.
 |
| 5G sẽ đạt 1,7 tỷ lượt kết nối vào năm 2023, theo Counterpoint. Ảnh: Unsplash |
Bức tranh toàn cảnh
Hãng viễn thông Cisco cho biết, mạng di động thế hệ thứ 5 (5G) là xu hướng tất yếu khi các thiết bị IoT (TV, tủ lạnh,... có kết nối Internet) lưu hành ngày càng nhiều nhưng mạng 4G đang giới hạn số lượng thiết bị di động hoạt động cùng thời điểm. Lấy ví dụ, nếu hạ tầng 4G cho phép 2.000 thiết bị kết nối trong 1 km2 thì 5G lại mở rộng kết nối lên đến 100.000 thiết bị ở cùng phạm vi. Tốc độ truyền dữ liệu của 5G là 100Mb/s, so với 25Mb/s của 4G và độ trễ giảm từ 50 mili giây xuống còn 1 mili giây.
Khi so sánh với 4,7 tỷ thiết bị di động đang được sử dụng, tương đương 61% dân số toàn cầu sở hữu ít nhất 1 chiếc điện thoại di động, việc dành thêm tài nguyên băng thông cho dữ liệu từ xe tự hành, nhà thông minh, nhà máy thông sẽ gặp nhiều trở ngại khi đổ về máy chủ thường xuyên trong mạng lưới 4G.
Từ đó, Cisco nhấn mạnh 5G là phù hợp cho tương lai của chuyển đổi số và cần thiết để vận hành những dự án có sự tham gia của nhiều mô hình công nghệ như AI, IoT. Tuy nhiên, Viện Kỹ sư Điện và Điện tử (IEEE) cho rằng, chỉ với tốc độ tải dữ liệu vượt trội, băng tần lớn và độ trễ thấp của 5G là chưa đủ vì rất tốn hầu bao nếu cho phép lượng dữ liệu khổng lồ lưu thông giữa thiết bị người dùng cuối với máy chủ.
Trong đó, đa phần các thiết bị IoT muốn giao tiếp hiệu quả với nhau đều phụ thuộc vào hạ tầng của cloud. Tức nghĩa rằng toàn bộ thông tin dữ liệu phải được tổng hợp và phân tích tại cloud trước khi trả kết quả về thiết bị.
Theo bà Jennifer Didoni - Trưởng bộ phận 5G Cloud Vodafone, “không phải thông tin nào cũng cần phân tích và xử lý kỹ lưỡng”. Bà cho rằng để giảm thiểu lượng lớn dữ liệu không cần thiết mà vẫn duy trì được tốc độ băng tần cùng độ trễ ở mức thấp tối đa, “Edge Computing sẽ giúp phân loại dữ liệu tại nguồn, giải quyết nhanh gọn những phản hồi đơn giản để tiết kiệm không gian lưu trữ của cloud”.
Đồng quan điểm, tờ Forbes nhận định, Edge Computing được đánh giá là mô hình công nghệ mới nổi và nằm trong danh sách 25 công nghệ thời thượng của kỷ nguyên 4.0. Sự phát triển của hệ thống mạng di động thứ 5 (5G) sẽ rất cần vai trò của Edge Computing để đảm bảo sự lưu thông dữ liệu giữa các thiết bị với nhau. Đây sẽ là giải pháp vừa tối ưu hóa hệ thống cloud, vừa hỗ trợ doanh nghiệp cung ứng dịch vụ 5G với giá ưu đãi nhất.
 |
| Mô hình hoạt động của điện toán biên (Edge Computing) trong mạng lưới của cloud. |
Nhìn vào mô hình trên, có thể hiểu Edge Computing mang lại khả năng tối ưu hoá hệ thống cloud bằng cách xử lý tính toán dữ liệu tại vùng rìa (biên) của mạng, gần với nguồn dữ liệu nhất tính theo vị trí địa lý. Do đó, chúng tạo ra khả năng phản ứng nhanh cho các thiết bị hoặc nút mạng gần nhất (như bộ định tuyến) để xử lý dữ liệu và phản hồi theo thời gian thực. Đồng thời khi mất kết nối Internet, các thông tin sẽ không bị gián đoạn.
Sự phân tầng trong cấu trúc cloud giống như một chiếc phễu có màng lọc. Nếu cloud được ví như một trung tâm xử lý dữ liệu lớn (Big data) nằm ở phần nhân của hệ thống thì Edge Computing nằm ngay ở phần rìa, giúp tối ưu hóa hệ thống bằng cách xử lý dữ liệu đơn giản tại vùng biên của mạng. Những thông tin được rót vào chiếc phễu đều được sắp xếp, bố trí ở nơi cần thiết.
Ths. Hoàng Văn Cường - Chuyên gia Nghiên cứu & Phát triển giải pháp (ISS) thuộc FPT IS, giải thích rằng việc ứng dụng Edge Computing sẽ phân loại được dữ liệu nào cần lưu trữ xử lý cục bộ, dữ liệu nào được gửi lên đám mây.
Giả sử, tại các thành phố lớn có đến hàng trăm nút giao thông. Mỗi nút giao thông được lắp từ 3 đến 5 camera dùng để quan sát giao thông. Với hàng trăm nút giao thông như vậy, thì số lượng camera được lắp đặt là rất lớn. Nếu truyền toàn bộ video lên máy chủ cloud để xử lý thì có thể gây ra hiện tượng nghẽn mạng và chi phí thuê băng thông sẽ rất tốn kém.
Hơn nữa, tín hiệu video từ các camera giao thông này có thể thuộc phạm vi bí mật của nhà nước (ví dụ như tại Việt Nam) nên không thể truyền video này lên các Data Center của nhà cung cấp. Việc ứng dụng công nghệ điện toán biên, có thể lắp đặt thiết bị Edge kết nối trực tiếp tại camera hoặc xây dựng trung tâm dữ liệu riêng thuộc quyền điều hành và giám sát của Công an, để xử lý và lưu trữ dữ liệu ngay tại chỗ. Chỉ có dữ liệu phụ (Metadata) được truyền lên máy chủ Cloud để phân tích và xử lý rồi gửi lệnh về điều khiển đèn tín hiệu giao thông.
Vì vậy, song hành cùng tốc độ kết nối đa thiết bị mạnh mẽ của 5G thì cần có Edge Computing để chọn lọc dữ liệu có hiệu quả cho Data Center và cloud.
Ứng dụng của Edge Computing với 5G
Tổ chức IEEE nêu rõ, Edge Computing có nhiều tiềm năng cho ứng dụng của mạng 5G, điển hình như chăm sóc sức khỏe. Bác sĩ sẽ chẩn đoán và theo dõi dấu hiệu sinh tồn từ xa, đồng thời còn cho phép điều khiển dụng cụ phẫu thuật, thực hiện tiểu phẫu và đại phẫu từ xa.
Ngoài ra, Edge Computing làm giảm lượng dữ liệu trao đổi với máy chủ cloud trong các thiết bị VR (thực tế ảo), AR (thực tế tăng cường), MX (thực tế hỗn hợp). Tiêu biểu nhất là kính VR/AR. Ba loại công nghệ này đều đòi hỏi phản ứng theo thời gian thực rất lớn và Edge Computing sẽ hỗ trợ làm chuyện đó.
Đối với giao thông thông minh, Edge Computing có vai trò quan trọng trong hệ thống URLLC (Phương thức giao tiếp thời gian trễ thấp và tin cậy cực cao). URLLC được sử dụng để kết nối giao tiếp giữa đèn giao thông, ô tô tự động và đường cao tốc để điều khiển giao thông. Cạnh đó, khi xe tự hành được lưu thông trên đường phố, việc đảm bảo kết nối giữa các phương tiện là cần thiết, ngay cả khi không có kết nối mạng.
>> Dịch vụ SaaS của Ấn Độ chạm mốc 3,5 tỷ USD
Đình An
Ý kiến
()