İnternete bağlı bu kadar çok insan varken, doğal olarak üretilen veri miktarı da katlanarak artmaktadır. Artan veri miktarına paralel olarak bu verileri daha verimli bir şekilde depolama ve işleme ihtiyacı da artmaktadır. Bu noktada edge computing yani uç bilgi işlem devreye girer.
Edge Computing (Uç Bilgi İşlemi) Nedir?
Edge computing yani uç bilgi işlem, uzaktaki veri merkezlerine veya bulut kaynaklarına bağlı olmak yerine kaynağa yakın bilgilerle çalışma etrafında dönen bir veri işleme yöntemidir. Verilerin işlenmeden önce kat ettiği mesafeyi kısaltarak veri işleme verimliliğini artırmayı amaçlayan çeşitli teknoloji ve tasarımları içerir. Bu yaklaşım, veri ağırlıklı uygulamaların artan taleplerini karşılamayı amaçlar ve giderek daha bağlantılı hale gelen dünyamızda esnek ve ölçeklenebilir bir çözüm sunmaya yardımcı olur.
Edge Mimarisi
Edge computing mimarisi öncelikle ağ genelinde dağıtılmış bilgi işlem kaynaklarına odaklanır ve üç ana bileşen içerir: uç cihazlar, uç düğümler ve merkezi bulut veya veri merkezi.
- Veri üreten uç cihazlar, basit sensörlerden yerleşik işleme yetenekleriyle donatılmış daha karmaşık makinelere kadar çeşitlilik gösterebilir. Bu cihazlar mimarinin en dış katmanını oluşturur ve verilerin toplanması ve iletilmesinden sorumludur.
- Uç düğümler, yerelleştirilmiş veri işleme, depolama ve karar verme sağlamak için veri kaynaklarının yakınında konumlandırılır. Bu düğümler ağ geçitleri, mikro veri merkezleri veya gerçek zamanlı senaryolarda optimize edilmiş uygulama dağıtımı için farklı erişim teknolojilerinin sorunsuz entegrasyonunu sağlayan özel çok erişimli uç bilgi işlem platformları gibi çeşitli şekillerde olabilir.
- Merkezi bulut veya veri merkezi, büyük ölçekli veri işleme ve analiz görevlerini yerine getirir. Son katman olarak merkezi bir buluta sahip olsa bile, bu tür dağıtılmış yaklaşım, yerel ve merkezi işleme arasında bir denge kurarak çeşitli uygulamaların farklı ihtiyaçlarını karşılar.
Edge Computing (Uç Bilgi İşlemi) Nasıl Çalışır?
Edge computing mimarisinin çalışması, genel sistem performansını ve yanıt verebilirliği etkileyen çeşitli aşamalarda ortaya çıkar.
1. Veri toplama
Sensörler, akıllı cihazlar veya diğer ekipmanlar çevrelerinden aktif olarak veri toplar, çeşitli parametreleri izler veya ağdaki diğer cihazlarla bilgi alışverişinde bulunur. Bu aşama, gerçek zamanlı içgörüler elde etmek için çok önemlidir.
2. Veri ön işleme
Edge cihazlar daha sonra toplanan veriler üzerinde filtreleme, toplama, temizleme veya sıkıştırma teknikleri uygulayarak ön işlem gerçekleştirir. Bu adım, veri hacmini azaltmaya yardımcı olur. Daha fazla analiz için yalnızca en alakalı ve değerli bilgileri tutar ve sonuçta bant genişliği ve kaynaklardan tasarruf sağlar.
3. Yerel analiz ve işleme
Bu aşamada veriler uç cihazlarda veya uç düğümlerde yerel olarak analiz edilir ve işlenir. Bu, düşük gecikme süresini korurken bazı makine öğrenimi algoritmalarının uygulanmasını, daha karmaşık simülasyonların çalıştırılmasını, optimizasyon problemlerinin çözülmesini veya belirli uygulamaya göre uyarlanmış diğer hesaplama işlemlerinin gerçekleştirilmesini içerebilir.
4. Karar verme ve eylem
Yerel veri analizinden elde edilen içgörülere dayanarak sistem bilinçli kararlar alır ve uygun eylemleri gerçekleştirir. Bu eylemler arasında cihazları yönetmek, uyarılar veya bildirimler göndermek, operasyonel parametreleri ayarlamak veya belirli koşullara veya olaylara otomatik yanıtlar başlatmak yer alabilir.
5. Buluta veri gönderme
Yerel işlemeden sonra bazı senaryolar işlenen verilerin ek analiz, uzun süreli depolama veya diğer cihaz ve sistemlerle entegrasyon için buluta gönderilmesini gerektirebilir. Bu aşama, sistemin daha güçlü bilgi işlem kaynaklarından yararlanmasını sağlayarak daha geniş içgörülere olanak tanır ve veri odaklı karar vermeyi kolaylaştırır.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Edge Computing Avantajları ve Dezavantajları
Edge computing bazı avantajları aşağıdakileri içerir:
1. Azaltılmış Gecikme
Verileri yerel olarak işleyerek, yanıt almak için gereken süreyi kısaltabilirsiniz. Bu, otonom araçlar ve artırılmış gerçeklik gibi gerçek zamanlı veri gerektiren uygulamalar için çok önemlidir.
Bu cihazlar komutları yerel olarak işleyerek yanıt alma süresini kısaltabilir.
2. Artırılmış Güvenlik ve Gizlilik
Verileri yerel olarak işleyerek hassas verilerin tesis dışına çıkmasını engelleyebilirsiniz, bu da veri ihlali riskini azaltır. Ayrıca yerel işleme, verilerin aktarım sırasında ele geçirilmesini önleyebilir. iPhone’un Face ID özelliği, verileri yerel olarak işlemek ve biyometrik veriler gibi hassas bilgileri cihazda tutmak için uç bilgi işlem kullanır.
3. Geliştirilmiş Güvenilirlik
Edge computing, işlem yükünü dağıtarak ve buluta olan bağımlılıkları azaltarak sistem güvenilirliğini artırmaya yardımcı olabilir. Örneğin, bir uç cihaz çevrimdışı olursa, bağımsız olarak çalışmaya devam edebilir. Ancak bulut tabanlı bir sistem çevrimdışı olursa bağlı tüm cihazlar bundan etkilenir.
4. Daha Fazla Verimlilik
Edge computing, buluta gönderilmesi gereken veri miktarını azaltarak sistemlerin verimliliğini artırmaya yardımcı olabilir. Bunun nedeni, verilerin buluta yalnızca gerekli olduğunda gönderilerek bant genişliği kullanımını ve maliyetleri azaltmasıdır.
Uç bilgi işlemin avantajlarına rağmen bazı zorlukların da ele alınmasını içerir. Bunlar aşağıdaki şekildedir:
1. Sınırlı kapasite
Edge computing sınırlı kaynaklarla çalışmak içindir, yani birçok cihazın işlem gücü ve depolama alanı azalmıştır. Bu nedenle, hoş olmayan sürprizlerden kaçınmak için altyapının amacı ve kapsamı iyi düşünülmelidir.
2. Güvenilir bağlantı
Edge computing, buluta güvenilir ve yüksek hızlı bir bağlantı gerektirir. Bu, bağlantının zayıf olduğu veya hiç olmadığı bölgelerde zor olabilir.
3. Güvenlik
Edge computing cihazlarında genellikle hassas veriler depolanır. Bu verilerin yetkisiz erişime karşı korunması gerekir.
4. Veri yönetimi
Edge computing cihazları, bazıları gereksiz olan çok sayıda veri üretir. Depolama alanı ve bant genişliği israfını önlemek için bu verilerin etkili bir şekilde yönetilmesi gerekir.
Bulut Bilişim vs Edge Computing
Edge computing ve bulut bilişim, birbiriyle yakından ilişkilidir ve günümüzde biri olmadan diğeri çalışmaz. Bunların kombinasyonu özellikle gerçek zamanlı veri işleme ile merkezi depolama ve gelişmiş analitiğin gerekli olduğu durumlarda faydalı olur ve dengeli ve verimli bir çözüm yaratır.
Aralarındaki farklar, verilerin nerede işlendiğine dayanmaktadır. Edge computing, verileri kaynağına yakın bir yerde işleyerek gecikme süresini ve ağ aşırı yükünü en aza indirir. Buna karşılık bulut bilişim, veri işlemeyi uzak veri merkezlerinde merkezileştirerek ölçeklenebilirlik ve kapsamlı depolama sağlar. Dolayısıyla uç bilgi işlem, özellikle endüstriyel otomasyon veya akıllı araçlar gibi gerçek zamanlı uygulamalar için idealdir. Buna karşılık bulut bilişim, büyük veri işleme veya makine öğrenimi model eğitimi gibi büyük bilgi işlem gücü veya karmaşık analitik gerektiren uygulamalar için daha uygundur.
Edge Computing, Veri Analitiği ve AI/ML
Edge computing, veri analitiği ve AI/ML teknolojilerinin entegrasyonu, büyüme ve yenilik için önemli bir potansiyel sağlayan güçlü bir kombinasyon sunar. Teknik açıdan bakıldığında, bunların kombinasyonu, gerçek zamanlı karar verme ve otonom çalışma yeteneğine sahip daha verimli ve akıllı sistemlere yol açar.
1. Veri ön işleme ve özellik çıkarma
Edge computing, kritik AI/ML algoritmaları bileşenleri olan veri ön işleme ve özellik çıkarma işlemlerini kolaylaştırır. Bu görevleri ağın ucunda, veri kaynağına yakın bir yerde gerçekleştiren uç bilgi işlem, yalnızca en alakalı ve değerli verilerin daha fazla işlenmek üzere buluta veya merkezi sunuculara gönderilmesini sağlar. Bu yaklaşım, ağ bant genişliği ve merkezi işlem kaynakları üzerindeki yükü azaltarak AI/ML modellerinin daha büyük hacimli verileri daha verimli bir şekilde işlemesine olanak tanır.
2. Azaltılmış gecikme ve gelişmiş yanıt verme
Uç bilgi işlemin dağıtılmış yapısı, gecikme süresini önemli ölçüde azaltır ve AI/ML uygulamalarının yanıt verme hızını artırır. Uçtaki verileri işleyerek ve analiz ederek AI/ML modelleri otonom araçlar, akıllı şebekeler ve endüstriyel otomasyon gibi zamana duyarlı uygulamalar için çok önemli olan gerçek zamanlı içgörüler ve tahminler üretebilir.
3. Geliştirilmiş gizlilik ve güvenlik
Uç bilgi işlem, veri işleme ve analizin yerel olarak yapılmasına olanak tanıyarak veri gizliliği ve güvenliğinin iyileştirilmesine yardımcı olur. AI/ML modelleri, buluta aktarılmadan hassas veriler üzerinde çalışabilir, veri ihlali riskini azaltır ve veri koruma düzenlemelerine uyumu sağlar. Ayrıca, uç bilgi işlem, birleştirilmiş öğrenme ve şifreleme teknikleri gibi gelişmiş güvenlik önlemleri kullanarak güvenli AI/ML model eğitimi ve dağıtımını da kolaylaştırabilir.
4. Esneklik
Uç bilgi işlem, veri analitiği ve AI/ML teknolojilerinin ortak çalışması, çevreyi öğrenerek gerçek zamanlı olarak konfigürasyonlarını değiştiren esnek sistemlerin oluşturulmasını sağlar. Bu uyarlanabilirlik, bağlı cihaz sayısının ve üretilen veri hacminin sürekli arttığı akıllı şehirler veya IoT ağları gibi dinamik ortamlarda özellikle değerlidir.
5. Kaynak optimizasyonu ve enerji verimliliği
Edge computing’in AI/ML ile entegre edilmesi, kaynakların daha verimli kullanılmasını ve enerji verimliliğinin artırılmasını sağlar. AI/ML algoritmaları, bilgi işlem kaynaklarının uç cihazlar ve düğümler arasında tahsisini optimize etmek için kullanılabilir ve her bileşenin en verimli şekilde çalışmasını sağlar. Ayrıca, verilerin yerel olarak işlenmesiyle uç bilgi işlem, veri iletimi ve merkezi işlemeyle ilişkili enerji tüketimini azaltarak sistemin genel enerji verimliliğine katkıda bulunur.
6. Dağıtılmış zeka ve işbirlikçi öğrenme
Uç bilgi işlem, veri analitiği ve AI/ML teknolojilerinin birleşimi, AI/ML modellerinin birden fazla uç cihaz ve düğüm arasında öğrenip işbirliği yapabildiği dağıtılmış zeka sistemlerinin geliştirilmesini sağlar. Bu yaklaşım, daha verimli bilgi paylaşımına ve işbirliğine dayalı karar verme sürecine olanak tanıyarak sonuçta daha iyi genel performans ve uyarlanabilirlik sağlar.
Edge Computing Uygulamalarına Örnekler
Uç bilgi işlem, bilgisayarlardan yaygın olarak yararlanmalarına rağmen güçlü yönlerinin uzun süredir eksik olduğu birçok sektörü dönüştürür. Uç bilgi işlem yukarıda bahsettiğimiz ve giderek daha aktif bir şekilde gelişen teknolojilerle giderek daha fazla ilişki içinde olduğu için çeşitli sektörlere girmesiyle birlikte, bu sektörler aynı anda birkaç şekilde değişecektir.
1. Üretim ve endüstriyel otomasyon
Uç bilgi işlem, bağlı makineler ve sensörler için gerçek zamanlı veri işlemeyi mümkün kılarak Endüstri 4.0’ı destekler. Bu sayede kestirimci bakım, üretimde aksama süresinin azaltılması ve genel ekipman etkinliğinin iyileştirilmesi mümkün olur. Edge çözümleri ayrıca merkezi olmayan kontrol sistemlerini kolaylaştırarak üretim operasyonlarında uyarlanabilirliği ve esnekliği artırır.
2. Sağlık hizmetleri
Sağlık hizmetlerinde uç bilgi işlem, verileri bakım noktasında işleyerek uzaktan hasta izleme, teletıp ve tıbbi görüntülemeyi geliştirir. Bu, gecikme süresini azaltır ve teşhis doğruluğunu artırarak daha hızlı müdahalelere ve daha iyi hasta sonuçlarına olanak tanır. Ayrıca, uç bilgi işlem hassas sağlık verilerinin güvenliğini destekleyerek yasal gerekliliklerle uyumluluğu sağlar.
3. Akıllı şehirler ve altyapı
Uç bilgi işlem, trafik yönetimi, kamu güvenliği ve kaynak optimizasyonu için yerelleştirilmiş veri işleme ile akıllı şehirleri güçlendirir. Akıllı ulaşım sistemleri, kamu gözetimi ve çevresel izleme için gerçek zamanlı analitik sağlar. Bu da daha sürdürülebilir ve verimli kentsel ortamlara katkıda bulunarak vatandaşların yaşam kalitesini artırır.
4. Taşımacılık ve lojistik
Uç bilgi işlem, gerçek zamanlı filo takibi, rota optimizasyonu ve araçtan her şeye (V2X) iletişimi kolaylaştırarak taşımacılık ve lojistiği optimize eder. Bu özellikler yakıt verimliliğini artırır, teslimatların zamanında yapılmasını sağlar ve genel güvenliği iyileştirerek sektörü daha bağlantılı ve duyarlı bir ekosisteme dönüştürür.
5. Perakende
Perakende sektöründe edge computing, gelişmiş müşteri analitiği, kişiselleştirilmiş pazarlama ve optimize edilmiş envanter yönetimi sağlar. Perakendeciler, verileri mağaza içinde işleyerek özel öneriler sunabilir, stok doğruluğunu artırabilir ve ödeme sürelerini kısaltabilir. Bu, alışveriş deneyimini geliştirir ve müşteri sadakatini ve gelir artışını teşvik eder.
6. Enerji ve kamu hizmetleri
Edge computing, enerji şebekelerinin gerçek zamanlı izlenmesini ve kontrolünü sağlayarak, yük dengelemesini optimize ederek ve talep yanıt yönetimini mümkün kılarak enerji ve kamu hizmetlerinde devrim yaratmaktadır. Ayrıca yenilenebilir enerji kaynaklarının ve enerji depolama sistemlerinin entegrasyonunu destekleyerek daha sürdürülebilir ve verimli bir güç altyapısına katkıda bulunur.
7. Tarım
Edge computing hassas tarımda çok önemli bir rol oynayarak toprak koşulları, hava durumu ve mahsul sağlığı gibi çeşitli faktörlerin gerçek zamanlı olarak izlenmesini ve analiz edilmesini sağlar. Çiftçiler uçtaki verileri işleyerek zamanında sulama, gübreleme ve haşere kontrolü kararları alabilir, sonuçta mahsul verimini artırabilir ve kaynak israfını azaltabilir.
8. Telekomünikasyon
Telekomünikasyon sektöründe uç bilgi işlem, ağ trafiğini daha verimli bir şekilde yönetmeye yardımcı olur ve artırılmış gerçeklik, sanal gerçeklik ve gerçek zamanlı oyun gibi gelişmiş uygulamaların dağıtımını destekler. Verilerin son kullanıcıya daha yakın bir yerde işlenmesiyle ağ gecikmesi azalır ve kullanıcı deneyimi önemli ölçüde iyileşir.
9. Finansal hizmetler
Uç bilgi işlem, işlemlerin daha hızlı ve daha güvenli bir şekilde işlenmesini, risk analizini ve dolandırıcılık tespitini sağlayarak finans sektörünü destekler. Finans kurumları uçtaki verileri analiz ederek daha iyi bilgilendirilmiş kararlar alabilir, güvenlik önlemlerini geliştirebilir ve düzenleyici gerekliliklere uyarak daha sağlam ve verimli bir finansal sistem sağlayabilir.
10. Eğlence ve medya
Eğlence ve medya alanında uç bilgi işlem, içerik dağıtım ağlarının (CDN’ler) daha düşük gecikme süresiyle yüksek kaliteli akış deneyimleri sunmasını sağlar. Ayrıca kullanıcı verilerinin gerçek zamanlı olarak işlenmesini destekleyerek kişiselleştirilmiş içerik önerilerine ve hedefli reklamcılığa olanak tanır ve sonuçta kullanıcı katılımını ve gelir elde edilmesini sağlar.
11. Madencilik
Genel olarak madenciliğin kentsel alanlardan uzakta bulunan operasyonlar şeklinde gerçekleştiğini düşünürsek, buradan uzak sunuculara bilgi akışı büyük ve çok pahalı bir sorun teşkil edebilir.
Uç bilgi işlem sayesinde bu segmentteki işletmeler, ağ bağlantısı konusunda endişelenmek zorunda kalmadan doğru ve zamanında kararlar almak için gelişmiş analitik süreçlere sahip olabilir.
12. İş güvenliği
Birçok durumda, potansiyel riskleri değerlendirmek ve bir çalışma ortamındaki kazaları analiz etmek için güvenlik kameralarının kullanılması, özellikle yüksek çözünürlüklü videolar için büyük veri depolama kapasiteleri gerektirir.
Bu bağlamda, uç bilgi işlem, küçük anormallikleri veya büyük ölçekli olayları belirlemek amacıyla neredeyse bulut kullanımına gerek kalmadan gerçek zamanlı görüntü analizini kolaylaştırır.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Edge’in Geleceği
Yapay zeka (AI), cihazlarımızla nasıl etkileşim kurduğumuzdan arabalarımızı nasıl kullandığımıza kadar hayatımızın neredeyse her alanına girmiş durumdadır. Şu anda çoğu yapay zeka süreci, büyük miktarda veri ve hesaplama gücü ihtiyacı nedeniyle bulutta çalışmaktadır.
Uç yapay zeka, uç cihazlarda (akıllı telefonlar, sensörler ve dronlar) çalışan bir türdür. Uç yapay zeka, verileri yerel olarak işleyerek internet bağlantısına ihtiyaç duymadan gerçek zamanlı sonuçlar sağlayabilir. Uç yapay zekanın avantajı, daha fazla veri güvenliği ve çok daha iyi yanıt hızlarıdır. Bu da onu otonom araçlar ve artırılmış gerçeklik gibi gerçek zamanlı sonuçlar gerektiren tüm uygulamalar için mükemmel bir çözüm haline getirir. Ayrıca verilerin buluta yüklenmemesi sayesinde gizlilik ve güvenlik endişeleri de büyük ölçüde azalır.
Uç yapay zekanın geleceği çok heyecan vericidir ve olasılıklar sonsuzdur. Teknoloji gelişmeye devam ettikçe uç cihazlarda çalışan daha fazla yapay zeka uygulaması görmeyi bekleyebilirsiniz. Veri güvenliği ve gizlilik endişeleri artmaya devam ettikçe, uç yapay zeka daha da popüler hale gelecektir.
