What is edge computing? And Why does it Matter एज कंप्यूटिंग क्या है और यह क्यों मायने रखती है
IoT उपकरणों की तैनाती और 5G तेज वायरलेस के आगमन के साथ, कम्प्यूट और एनालिटिक्स को पास रखकर जहां डेटा बनाया जाता है, एज कंप्यूटिंग के लिए राह बना रहा है।
Edge Computing Definition In Hindi
आज के समय में edge computing के द्वारा दुनिया भर के लाखों उपकरणों में से डेटा को संभाला , संसाधित और वितरित किया जा रहा है। इंटरनेट से जुड़े उपकरणों की बेतहासा या विस्फोटक वृद्धि – IOT – new applications (नए अनुप्रयोगों) के साथ जिसमें वास्तविक समय Computing Power की आवश्यकता होती है, edge computing System को चलाने के लिए जरुरी है
Edge Computing Companies
5G Wireless वायरलेस जैसी तेज़ नेटवर्किंग प्रौद्योगिकियाँ networking technologies , बढ़त कंप्यूटिंग प्रणाली को वास्तविक नाम अनुप्रयोगों के निर्माण या समर्थन में तेजी लाने की अनुमति दे रही हैं, जैसे कि वीडियो प्रोसेसिंग एनालिटिक्स Video processing and analytics , सेल्फ-ड्राइविंग कार self-driving cars, कृत्रिम बुद्धिमत्ता artificial intelligence और रोबोटिक्स robotics।
Edge Computing in IOT
यहातक एज कंप्यूटिंग के शुरुआती लक्ष्य IoT- जनरेट किए गए डेटा की वृद्धि के कारण लंबी दूरी की यात्रा करने वाले address the costs of bandwidth डेटा की बैंडविड्थ की लागत को संबोधित करने के लिए थे, वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के बढ़ने से Edge पर प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है।
एज कंप्यूटिंग क्या है? Edge Computing Architecture
गार्टनर ने एज कंप्यूटिंग को “एक वितरित कंप्यूटिंग टोपोलॉजी का एक हिस्सा बताया है जिसमें सूचना प्रसंस्करण Edge के करीब स्थित है – जहां चीजें और लोग उस जानकारी का उत्पादन या उपभोग करते हैं। “a part of a distributed computing topology in which information processing is located close to the edge – where things and people produce or consume that information.”
Edge Computing Examples
अपने बुनियादी स्तर पर, एज कंप्यूटिंग उन उपकरणों के करीब संगणना और डेटा स्टोरेज लाता है जहां यह एक केंद्रीय स्थान पर निर्भर होने के बजाय इकट्ठा होता है, जो हजारों मील दूर हो सकता है। ऐसा इसलिए किया जाता है ताकि डेटा, विशेष रूप से रीयल-टाइम डेटा real-time data , विलंबता समस्याओं से ग्रस्त न हों जो किसी एप्लिकेशन के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं। इसके अलावा, कंपनियां स्थानीय रूप से किए गए प्रसंस्करण के माध्यम से पैसे बचा सकती हैं, एक केंद्रीकृत या क्लाउड-आधारित स्थान में संसाधित होने वाले डेटा की मात्रा को कम करती हैं।
Edge Computing Versus Cloud Computing
एज कंप्यूटिंग को IoT डिवाइस के घातीय विकास के कारण विकसित किया गया था, जो क्लाउड से जानकारी प्राप्त करने या क्लाउड पर डेटा पहुंचाने के लिए इंटरनेट से जुड़ते हैं। और कई IoT डिवाइस अपने संचालन के दौरान भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं।
हाउ एज कम्प्यूटिंग वर्क्स? Network Word how is edge computing Work?
कभी आप ने उन उपकरणों के बारे में सोचा है जो एक कारखाने के फर्श पर निर्माण उपकरण की निगरानी करते हैं, या एक इंटरनेट-कनेक्टेड वीडियो कैमरा internet connected video camera है जो दूरस्थ कार्यालय से लाइव फुटेज भेजता है। जबकि डेटा का उत्पादन करने वाला एक एकल उपकरण नेटवर्क में इसे आसानी से प्रसारित कर सकता है, समस्याएँ तब उत्पन्न होती हैं
Edge Computing con
जब एक ही समय में डेटा संचारित करने वाले उपकरणों की संख्या बढ़ती है। लाइव वीडियो संचारित एक वीडियो कैमरा के बजाय, सैकड़ों या हजारों उपकरणों से गुणा करें। विलंबता के कारण न केवल गुणवत्ता को नुकसान होगा, बल्कि बैंडविड्थ में लागत जबरदस्त हो सकती है।
Edge Computing vs Cloud Computing
hardware Edge-computing एज-कंप्यूटिंग हार्डवेयर और सेवाएं इन प्रणालियों में से कई के लिए local source of processing and storage प्रसंस्करण और भंडारण का एक स्थानीय स्रोत होने के द्वारा इस समस्या को हल करने में मदद करती हैं।
Edge Computing Hardware
एक बढ़ते गेटवे, उदाहरण के लिए, एक Edge डिवाइस से डेटा को संसाधित कर सकता है, और फिर क्लाउड के माध्यम से केवल relevant data वापस भेज सकता है, बैंडविड्थ की जरूरतों को कम कर सकता है। या यह वास्तविक समय के अनुप्रयोग की जरूरतों के मामले में डेटा को वापस Edge Device पर भेज सकता है।
Mobile Edge Computing 5G
इन Edge Device एज डिवाइसों में कई अलग-अलग चीजें शामिल हो सकती हैं, जैसे कि IoT सेंसर, an employee’s notebook computer, their latest smartphone, the security camera or even the internet-connected microwave oven in the office break room। Edge gateways खुद को edge-computing infrastructure के भीतर एज डिवाइस मानाता है।
एज कंप्यूटिंग क्यों मायने रखती है Why does edge computing matter?
कई कंपनियों के लिए, edge-computing architecture को deployकरने से ही काफी बचत हो सकती है। अपने कई एप्लीकेशन के लिए cloud के साथ काम करने वाली वाली कंपनियों को पता चल सकता है कि बैंडविड्थ में लागत उनकी अपेक्षा से अधिक थी।
Edge Computing use Cases
हालांकि, बढ़त कंप्यूटिंग का सबसे बड़ा लाभ fast data तेजी से डेटा को संसाधित करने और संग्रहीत करने की क्षमता है, जो अधिक कुशल real time वास्तविक समय अनुप्रयोगों के लिए सक्षम है जो कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण हैं।
Edge Computing Platform
एज कंप्यूटिंग के लिए, चेहरे की पहचान के लिए एक व्यक्ति के चेहरे को स्कैन करने वाले स्मार्टफोन को क्लाउड-आधारित सेवा के माध्यम से चेहरे की पहचान algorithm एल्गोरिथ्म को चलाने की आवश्यकता होगी, जिसे संसाधित होने में बहुत समय लगेगा। एक एज कंप्यूटिंग मॉडल के साथ, algorithm एल्गोरिथ्म एक बढ़त सर्वर या गेटवे पर स्थानीय रूप से चला सकता है, या स्मार्टफोन पर भी, स्मार्टफोन की बढ़ती शक्ति को देखते हुए। आभासी और संवर्धित वास्तविकता, स्व-ड्राइविंग कारों, स्मार्ट शहरों और यहां तक कि बिल्डिंग-ऑटोमेशन सिस्टम जैसे अनुप्रयोगों के लिए तेजी से प्रसंस्करण और प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है।
Edge Computing vs Fog Computing
“वर्ल्डवाइड एज इंफ्रास्ट्रक्चर (कम्प्यूटरीट एंड स्टोरेज) पूर्वानुमान, 2018-2023 में आईडीसी के एक शोध निदेशक, कुबा स्टोलर्सकी कहते हैं,” ROBO [रिमोट ऑफिस ब्रांच ऑफिस] [Remote Office Branch Office] स्थानों पर अलग-अलग आईटी के दिनों से एज कंप्यूटिंग काफी विकसित हुई है। “बेहतर interconnection इंटरकनेक्टिविटी के साथ अधिक कोर अनुप्रयोगों में बेहतर बढ़त की पहुंच को सक्षम करने, और new IOT और उद्योग-विशिष्ट व्यवसाय उपयोग के मामलों के साथ, एज इंफ्रास्ट्रक्चर को अगले दशक और उसके बाद के सर्वर और स्टोरेज मार्केट में मुख्य विकास इंजनों में से एक होने की ओर अग्रसर है। “
Edge Computing Devices
NVIDIA Company एनवीआईडीआईए जैसी कंपनियों ने Edge पर अधिक प्रसंस्करण की आवश्यकता को मान्यता दी है, यही कारण है कि हम नए सिस्टम मॉड्यूल देख रहे हैं जिनमें Artificial Intelligence कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्षमता शामिल है। कंपनी का नवीनतम Jetson Xavier NX module जेटसन ज़ेवियर एनएक्स मॉड्यूल, उदाहरण के लिए, क्रेडिट-कार्ड से छोटा है, और इसे drones , robots and medical devices रोबोट और चिकित्सा उपकरणों जैसे छोटे उपकरणों में बनाया जा सकता है।
Edge Computing Tutorial
AI algorithms को बड़ी मात्रा में processing power की आवश्यकता होती है, यही कारण है कि उनमें से अधिकांश cloud service के माध्यम से चलते हैं। AI chipsets की वृद्धि जो कि processing at the edge को संभाल सकती है, processing के भीतर बेहतर वास्तविक समय प्रतिक्रियाओं के लिए अनुमति देगा, जिनकी तत्काल कंप्यूटिंग की आवश्यकता है।
गोपनीयता और सुरक्षा Privacy and security
हालांकि, जैसा कि कई new technologies साथ होता है, एक समस्या को हल करना दूसरों को पैदा कर सकता है। From a security standpoint, data at the edge can be troublesome. खासकर जब यह विभिन्न उपकरणों द्वारा नियंत्रित किया जाता है जो कि centralized or cloud-based system के रूप में सुरक्षित नहीं हो सकता है।
Edge Computing Narket Size
जैसे ही IoT उपकरणों की संख्या बढ़ती है, यह अनिवार्य है कि आईटी इन उपकरणों के आसपास के संभावित सुरक्षा मुद्दों को समझे, और यह सुनिश्चित करने के लिए कि उन प्रणालियों को सुरक्षित किया जा सकता है। इसमें यह सुनिश्चित करना शामिल है कि डेटा एन्क्रिप्ट किया गया है, और सही correct access-control और यहां तक कि वीपीएन टनलिंग VPN tunneling (virtual private network tunnel) का उपयोग किया जाता है।
Edge Computing Technology
इसके अलावा, processing power, electricity and network connectivity के लिए अलग-अलग डिवाइस की आवश्यकताओं को बढ़त डिवाइस की विश्वसनीयता पर प्रभाव पड़ सकता है। यह उन उपकरणों के लिए अतिरेक और विफलता प्रबंधन को महत्वपूर्ण बनाता है जो एक नोड के नीचे जाने पर यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा को संसाधित करते हैं कि डेटा वितरित और सही ढंग से संसाधित किया गया है।
5G के बारे में क्या? What about 5G?, Edge Computing 5G.
दुनिया भर में, carriers 5G wireless technologies को तैनात कर रहे हैं, जो applications के लिए high bandwidth और low latency के लाभों का वादा करते हैं, कंपनियों को अपने डेटा बैंडविड्थ के साथ garden hose to a firehose with their data bandwidth तक जाने में सक्षम बनाते हैं।
Edge Computing for Dummies
faster speeds तेज गति की पेशकश करने और कंपनियों को क्लाउड में डेटा जारी रखने के लिए सिर्फ बताने के बजाय, कई carriers तेजी से वास्तविक समय प्रसंस्करण की पेशकश करने के लिए अपने 5 जी तैनाती में बढ़त-कंप्यूटिंग रणनीति काम कर रहे हैं, विशेष रूप से mobile devices, connected cars and self-driving cars.
Edge Computing Solutions
अपनी हालिया रिपोर्ट “5G, IoT and Edge Compute Trends,” में, Futuriom लिखते हैं कि 5G, edge-compute technology के लिए उत्प्रेरक होगा। “5G तकनीक का उपयोग करने वाले एप्लिकेशन traffic demand patterns ट्रैफ़िक डिमांड पैटर्न को बदल देंगे, जो mobile cellular networks मोबाइल सेलुलर नेटवर्क में एज कंप्यूटिंग के लिए सबसे बड़ा ड्राइवर प्रदान करता है,” फर्म लिखता है।
Edge Computing Applications
यह low-latency applications का हवाला देता है जिनमें IoT analytics, machine learning, virtual reality, autonomous vehicles शामिल हैं जो “new bandwidth और latency characteristics के साथ हैं, जिन्हें edge-compute infrastructure से समर्थन की आवश्यकता होगी।”
Edge Computing PPT sServices
2020 के लिए अपनी भविष्यवाणियों में, Forrester फॉरेस्टर ने ऑन-डिमांड गणना की आवश्यकता का भी हवाला दिया और real-time application engagements 2020 में growth of edge computing के विकास को चलाने में एक भूमिका निभाएंगे।
यह स्पष्ट है कि edge computing के लिए प्रारंभिक लक्ष्य लंबी दूरी पर IoT उपकरणों के लिए reduce bandwidth costsबैंडविड्थ की लागत को कम करना था, growth of real-time applications की वृद्धि जिसमें local processing और storage capabilities की आवश्यकता होती है, आने वाले वर्षों में technology को आगे बढ़ाएगा।
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