כאשר הענן מוצף, זה מחשוב קצה, ai להציל

לאורך קו החוף של מדינת ניו סאות 'ויילס (NSW) האוסטרלית מרחפת צי מל"טים ועוזרת לשמור על בטיחות המים. מוקדם יותר השנה, המל"טים עזרו למצילים בחוף הצפון הרחוק במדינה לחלץ שני בני נוער שנאבקו בגלישה כבדה.

המל"טים מונעים על ידי בינה מלאכותית (AI) ואלגוריתמים לראיית מכונה שמנתחים כל העת את עדכוני הווידיאו שלהם ומדגישים פריטים הזקוקים לתשומת לב: נגיד, כרישים או שחיינים תועים. זו אותה סוג של טכנולוגיה שמאפשרת ל- Google Photos למיין תמונות, מצלמת אבטחה ביתית לאיתור זרים, ומקרר חכם כדי להזהיר אתכם כאשר מתכלים מתקרבים לתאריכי התפוגה שלהם.

אך בעוד ששירותים ומכשירים אלה זקוקים לחיבור קבוע לענן לצורך פונקציות ה- AI שלהם, המלונות של ה- NSW יכולים לבצע את משימות זיהוי התמונות שלהם עם או בלי חיבור אינטרנט מוצק, בזכות שבבי מחשוב עצביים המאפשרים להם לבצע חישובי למידה מעמיקה מקומית..

שבבים אלה הם חלק ממגמה הולכת וגוברת של חידושים בתחום מחשוב הקצה המאפשרים למכשירים המופעלים על-ידי תוכנה לבצע לפחות כמה פונקציות קריטיות ללא קישור קבוע לענן. עליית מחשוב הקצה עוזרת לפתור בעיות חדשות וישנות וסוללת את הדרך לדור המכשירים החכמים הבא.

מבטל את הענן

בשני העשורים האחרונים הפך הענן לדרך הפגומה של אירוח אפליקציות, עם סיבה טובה.

"הדבר שהופך את הענן לאטרקטיבי כל כך הוא שהוא נוטה להעמיס את עלויות ההפעלה של כל פעילות שתרצה לבצע", אומר רוב היי, סמנכ"ל הכספים של יבמ ווטסון. "הענן… מאפשר לאנשים… לפתור בעיות אמיתיות כיום מבלי שהם יצטרכו לעבור את עלות יצירת התשתית."

עם קישוריות אינטרנט בכל מקום ויישומים, שירותים ופלטפורמות ענן כמעט אינספור, המחסומים ליצירה ופריסה של יישומים פחתו במידה ניכרת. המשאבים האדירים של ספקי ענן כמו יבמ, גוגל ואמזון חיזקו את הפיתוח לא רק של יישומים עסקיים טריוויאליים אלא גם של תוכנות מורכבות הדורשות כמויות אדירות של חישוב ואחסון - AI ואלגוריתמים למידת מכונות כמו גם סטרימינג ו- AR (מציאות מוגברת).

אולם ההתקדמות האלו יצרו אתגר: רוב היישומים שאנו משתמשים בהם אינם יכולים לתפקד אלא אם הם מחוברים לענן. זה כולל את רוב היישומים הפועלים על מחשבים וטלפונים, כמו גם את התוכנה במקררים, תרמוסטטים, מנעולי דלתות, מצלמות מעקב, מכוניות, מל"טים, חיישני מזג אוויר וכן הלאה.

עם כניסת האינטרנט של הדברים (IoT), מספר גדל והולך של מכשירים מריצים תוכנה ומייצרים נתונים, ורובם ידרשו קישור לענן כדי לאחסן ולעבד נתונים אלה. כמות הרוחב ורוחב הפס הנדרשים בכדי לשלוח נתונים אלה לענן היא עצומה, והשטח הדרוש לאחסון הנתונים יאתגר את המשאבים של אפילו הרמפות הענן החזקות ביותר.

"יש הרבה נתונים שאנו אוספים במערכות האלה, בין אם זה בקצה, או שזה מכשיר IoT, או כל מקום אחר, שכמעט אתה יכול להחליט שלא אכפת לו ממנו, " אומר High. אבל אם כל החלטה חייבת להתקיים בענן, כל אותם נתונים יצטרכו להישלח ברחבי הרשת לשרתי ענן כדי לקרצף ולסנן.

כדוגמה, High מציין מטוסים מודרניים, המכילים מאות חיישנים העוקבים אחר מנועי סילון ואוספים מאות ג'יגה-בייט של נתוני סטטוס וביצועים במהלך כל טיסה. "כמה מהנתונים האלה באמת חשובים אם אתה רוצה לנתח אותם במצטבר? כנראה רק חלקיק ממנו", אומר High. "מדוע לא פשוט להיפטר ממקור זה כשאתה לא נחוץ לשום דבר אחר שאתה עושה?"

ביצוע מה שמציע גבוה מחוץ לענן היה קודם כל בלתי אפשרי, אך ההתקדמות במעבדי מערכת-על-שבב נמוכה בעלות נמוכה (SoC) העניקו למכשירי קצה יותר כוח מחשוב ונתנו להם לנטל חלק מהנטל החישובי של שלהם מערכות אקולוגיות, כגון ביצוע ניתוחים בזמן אמת או סינון נתונים.

"יש כל כך הרבה נתונים בסביבת הקצה, הגיוני להכניס כמה מיכולות המחשוב בענן ליכולת החישובית של מכשיר הקצה", אומר High.

דאגות פרטיות

יתרונות מחשוב הקצה אינם מוגבלים לפינוי משאבי ענן.

רמי אל-אואזאנה, קבוצת טכנולוגיה חדשה ומנהל כללי ב- Movidius (אינטל), מצטט מצלמות אבטחה מסחריות כדוגמה נוספת לכך שמחשבי קצה יכולים לעשות את ההבדל העצום. אתה רואה את המצלמות הללו ברמזורים, בשדות תעופה ובכניסה לבניינים, מקליט ומזריק וידיאו באיכות גבוהה ברחבי הרשת מסביב לשעון.

"ככל שתצטרכו פחות נתונים כדי לשוב לשרת או למרכז נתונים, כך תוכל לשפשף יותר ולעצבנות באופן מקומי, כך עלות הבעלות הכוללת שלך תהיה טובה יותר מנקודת מבט לאחסון והעברה", אומר אל-אואזנא.

משמעות הדבר היא לספק למצלמות את הכוח לנתח את עדכוני הווידאו שלהן, לקבוע אילו מסגרות או אורכי וידיאו דורשים תשומת לב, ושולחים רק את הנתונים לשרת.

כאשר מצלמות אלה מותקנות בבית, במשרד או בכל מקום פרטי, החיבור לענן הופך גם הוא לדאגה בטחונית. האקרים וחוקרי אבטחה הצליחו לפגוע בחיבור בין מכשירי חשמל ביתיים לשרתי הענן שלהם כדי ליירט עדכוני וידאו רגישים. ניתוח הנתונים באופן מקומי מבטל את הצורך במערכת וידאו בין הבית, החיים הפרטיים שלך לבין ספק השירות.

מובידיוס, שנרכשה על ידי אינטל בשנת 2016, הוא אחד מכמה חברות סטארט-אפ שהופכות שבבי מחשב מתמחים למשימות AI כמו זיהוי דיבור וחזון מחשב. החברה מייצרת יחידות עיבוד חזון (VPU) - מעבדי כוח נמוכים המפעילים רשתות עצביות המנתחות ו"מבינות "את ההקשר של תמונות דיגיטליות ללא צורך להחזיר אותן לענן.

ה- Movidius Myriad 2 הוא מעבד ראייה שתמיד מופעל המיועד לסביבות מוגבלות כוח.

"כשהמצלמה מבינה את הסמנטיקה של מה שהיא מסתכלת, היכולת לכפות חוקים לגבי מה שהמצלמה יכולה לעשות או לא יכולה לעשות הופכת למשימה קלה מאוד", אומר אל-אואזנא. "אינך צריך לתפוס בפועל את הסלון שלך במשך 12 השעות הבאות רק כדי לדעת שבזמן נתון, הכלב שלך חצה את השטיח מול הספה."

חברות אחרות בוחנות את השימוש במחשוב קצה המופעל על ידי AI לשמירה על פרטיות המשתמשים. מכשיר ה- iPhone X של Apple, למשל, מופעל על ידי השבב Bionic A11, שיכול להריץ משימות AI באופן מקומי, מה שמאפשר לו לבצע זיהוי פנים מסובך מבלי לשלוח את תמונת הספל של המשתמש לענן.

עיבוד AI נוסף בקצה יכול לסלול את הדרך לבינה מלאכותית מבוזרת, שם המשתמשים צריכים לחלוק פחות נתונים עם חברות גדולות כדי להשתמש ביישומי AI.

צמצום חביון

בעיה נוספת עם ספקי ענן גדולים היא שמרכזי הנתונים שלהם ממוקמים מחוץ לערים גדולות, וממקמים אותם במרחק מאות ואלפי מיילים מהאנשים והמכשירים המשתמשים ביישומים שלהם.

במקרים רבים, ההשהיה שנגרמת מנתונים הנסיעות לענן ומחוצה לו יכולה להניב ביצועים גרועים, או גרוע מכך, תוצאות קטלניות. זה יכול להיות מזלט שמנסה להימנע מהתנגשויות או נחת על קרקע לא אחידה, או מכונית שנוהגת בעצמה שמנסה להחליט אם היא נתקלת במכשול או בהולך רגל.

היישום הקל של Movidius של רשתות עצביות עמוקות וראיית מחשבים הופך את השבבים שלו למכשירי קצה ניידים כמו מל"טים, שעבורם חומרה הצורכת חשמל כמו GPUs אינה ריאלית. מזל"טים הם מחקר מעניין במיוחד, מכיוון שהם זקוקים לגישה לטווח זמן נמוך לחישוב AI ועליהם להמשיך ולתפקד בהגדרות לא מקוונות.

זיהוי מחוות כתחום נוסף בו מחשוב קצה מסייע בשיפור חוויית המזלט. "המטרה היא להנגיש מל"טים עבור אנשים רבים, ומחווה נראית דרך נחמדה לאנשים להשתמש בהם. חביון חשוב כשאתה מחווה למל"ט לבצע איזושהי משימה, " אומר אל-אואזנא.

עבור סטארט-אפים כמו Skylift Global, המספק שירותי מל"ט במשקל כבד לעובדי הצלה ומגיבים ראשונים, גישה עם זמן אחזור נמוך ל- AI ומשאבי מחשוב יכולה לחסוך כסף וחיים. אמיר אמדי, מנכ"ל ומייסד Skylift, אמיר אמדי, מנכ"ל ומייסד Skylift, אומר "אמיר אמדי, מנכ"ל ומייסד Skylift, אומר" אמיר אמדי, מנכ"ל ומייסד Skylift, אומר "אמיר אמדי, מנכ"ל ומייסד Skylift אומר" אמיר אמדי, מנכ"ל ומייסד Skylift אומר "אמיר אמדי, מנכ"ל ומערך Skylift, אומר" אמיר עמדי, המנכ"ל ומייסד "הוא יקצץ משמעותית את עלויות בליעת הנתונים, יקטין את חביון הרשת, יגביר את האבטחה ויסייע בהפיכת נתונים להחלטות בזמן אמת.

העברת אספקה ​​למשיבים הראשונים דורשת החלטות בשבריר שנייה. "ככל שעובר זמן רב יותר, למשל במלחמה בשריפה, כך יקר לתקן את המצב. ככל שהמזל"טים שלנו יוכלו לקבל החלטות בזמן אמת בקצה, אפילו כשהם מאבדים קישוריות, נוכל לחסוך יותר חיים, כסף וזמן ", אומר אמדי.

תחומים אחרים הזקוקים לחישוב בזמן אמת כמעט הם יישומי מציאות מדויקת וכלי רכב אוטונומיים. "אלה כל סביבות מחשוב מבוססות ניסיון. הם הולכים לקרות סביב האנשים", אומר זכרי סמית ', מנכ"ל Packet, סטארט-אפ מבוסס ניו יורק המתמקד באפשרות למפתחים לגשת לחומרה המופצת מאוד.

אפליקציית AR או VR שאינה יכולה לעמוד בקצב תנועות המשתמש תגרום לסחרחורת או שתמנע את החוויה להפוך לממציאה ואמיתית. חביון יהיה בעייתי עוד יותר כאשר מכוניות הנוהגות בעצמן, הנשענות רבות על ראיית מחשב ואלגוריתמים של למידת מכונה, הופכות למיינסטרים.

"השהיה של 30 אלפיות השנייה לא תהיה חשובה לטעינת דף האינטרנט שלך, אבל באמת תהיה חשיבות שמכונית תקבע במהירות 60 קמ"ש אם היא צריכה לפנות שמאלה או ימינה כדי להימנע מהתנגשות בילדה קטנה, " אומר סמית '.

פגישה עם אתגרי הקצה

למרות הצורך לקרב את המחשוב לקצה, הכנסת חומרה מיוחדת לכל מכשיר עשויה להיות לא התשובה הסופית, מכיר סמית '. "מדוע לא להכניס את כל המחשבים למכונית? אני חושב שזה באמת קשור להתפתחות כמה מהר אתה יכול לשלוט על מחזור החיים של זה, " הוא אומר.

"כשאתה מכניס חומרה לעולם זה בדרך כלל נשאר שם חמש עד עשר שנים", אומר סמית ', בעוד הטכנולוגיה המפעילה את מקרי השימוש המבוססים על ניסיון זה מתפתחת כל שישה עד 12 חודשים.

אפילו חברות גדולות מאוד עם שרשרות אספקה ​​מורכבות לרוב נאבקות עם עדכון החומרה שלהן. בשנת 2015 נאלצה פיאט קרייזלר להיזכר ב -1.4 מיליון כלי רכב כדי לתקן פגיעות ביטחונית שנחשפה חמש שנים קודם לכן. ויצרנית השבבים הענקית אינטל עדיין מקשקש להתמודד עם פגם עיצובי שחושף מאות מיליוני מכשירים להאקרים.

El-Ouazzane של Movidius מכיר באתגרים אלה. "אנחנו יודעים שכל שנה נצטרך לשנות מגוון מוצרים, כי כל שנה אנחנו הולכים להביא יותר אינטליגנציה בקצה, ונבקש מהלקוחות שלנו לשדרג, " הוא אומר.

כדי להימנע מהזכרות מתמדת ולאפשר ללקוחות לעשות שימוש ארוך טווח בחומרת הקצה שלהם, Movidius אורז את המעבדים שלו במשאבים ויכולת נוספים. "אנו זקוקים ליכולת בשנים הקרובות לבצע שדרוגים במוצרים אלה", אומר אל-אואזנא.

Packet, חברת סמית ', משתמשת בגישה שונה: היא יוצרת מרכזי נתונים מיקרו שניתן לפרוס בערים, קרוב יותר למשתמשים. לאחר מכן החברה יכולה לספק למפתחים משאבי חישוב בעלי חביון נמוך מאוד - קרוב ככל שתוכלו להגיע למשתמשים מבלי להציב את החומרה בפועל.

"האמונה שלנו היא שיהיה צורך במנגנון אספקת תשתית להצבת חומרה שאליהם ניתן לגשת למפתחים בכל עיר בכל העולם", אומר סמית '. החברה כבר פועלת ב -15 מיקומים ומתכננת בסופו של דבר להתרחב למאות ערים.

אבל השאיפות של פקט הולכות רחוק יותר מיצירת גרסאות מיניאטוריות של המתקנים המרחבים המופעלים על ידי גוגל ואמזון. כפי שמסביר סמית, פריסה ועדכון של חומרה מיוחדת אינה אפשרית עם הענן הציבורי. במודל העסקי של Packet, יצרנים ומפתחים פרוסים חומרה מיוחדת במרכזי הנתונים הקצה של החברה, שם הם יכולים לעדכן ולהרענן במהירות כאשר מתעורר הצורך, תוך שהם מוודאים שהמשתמשים שלהם יקבלו גישה מהירה למשאבי מחשוב.

האץ ', אחד מלקוחות Packet, הוא ספין אוף של Rovio, חברת המשחקים הסלולריים שיצרה את Angry Birds. החברה מפעילה אנדרואיד על שרתי מחשוב קצה בכדי לספק שירותי סטרימינג מרובי משתתפים במשחק נמוך עם חביון נמוך למשתמשים עם מכשירי אנדרואיד נמוכים.

"זקוק לשרתי ARM מיוחדים למדי בכל השווקים הללו ברחבי העולם", אומר סמית '. "יש להם תצורות מותאמות אישית של הצעת השרתים שלנו, ואנחנו מכניסים אותה לשמונה שווקים גלובליים ברחבי אירופה, ובקרוב זה יהיה 20 או 25 שווקים. זה מרגיש להם כמו אמזון, אבל הם זוכים להפעיל חומרה מותאמת אישית בכל שוק באירופה.."

תיאורטית, האץ 'יכול היה לעשות את אותו הדבר בענן הציבורי, אך העלויות יהפכו אותו לעסק לא יעיל. "ההבדל הוא בין הצבת 100 משתמשים למעבד לעומת הצבת 10, 000 משתמשים לכל מעבד, " אומר סמית '.

סמית מאמין שמודל זה ימשוך את דור המפתחים שיניע את חידושי התוכנה הבאים. "מה שאנחנו מתמקדים בו הוא כיצד לחבר את דור התוכנה, אנשים שגדלו בענן, עם פרימיטיבי חומרה מיוחדים", אומר סמית '. "אנחנו מדברים על משתמשים שלא יכולים אפילו לפתוח את ה- MacBook שלהם להביט פנימה, וזה האדם שהולך לחדש במערך החומרה / התוכנה."

האם העננים יתפוגגו?

כאשר מכשירי קצה הופכים למסוגלים לבצע משימות חישוביות מסובכות, האם עתיד הענן נמצא בסכנה?

"עבורי מחשוב קצה הוא התקדמות טבעית והגיונית הבאה של מחשוב ענן", אומר High IBM של ווטסון.

למעשה, בשנת 2016 יבמ יצאה מערכת כלים המאפשרת למפתחים להפיץ בצורה חלקה משימות בין הקצה לענן, במיוחד במערכות אקולוגיות של IoT, בהן מכשירי קצה כבר אוספים מידע רב על הסביבה הקרובה שלהם. בסוף 2016, Amazon Web Services, פלטפורמת פיתוח ענק בענן נוספת, הכריזה על Greengrass, שירות המאפשר למפתחי IoT להריץ חלקים מיישומי הענן שלהם במכשירי הקצה שלהם.

כל זה לא אומר שהענן נעלם. "יש רק הרבה דברים שעדיף לעשות בענן, אפילו כשעוד הרבה עבודה נעשית על הקצה", אומר High. זה כולל משימות כמו צבירת נתונים ממקורות רבים ושונים וביצוע ניתוחים בקנה מידה גדול עם מערכי נתונים ענקיים.

"אם עלינו ליצור דגמים באלגוריתמים של AI בהם אנו משתמשים במכשירי קצה אלה, יצירת והדרכה של דגמים אלה היא עדיין בעיה מאסיבית מאוד לחישוב, ולעתים קרובות נדרשת קיבולת חישובית העולה על מה שקיים במכשירי קצה אלה, " גבוהה אומר.

אל-אוזאנזה מסכים. "היכולת להכשיר דגמי AI באופן מקומי מוגבלת ביותר", הוא אומר. "מבחינה לימודית עמוקה, לאימונים יש רק מקום אחד לשבת בו, והוא בענן, שם אתה מקבל מספיק משאבי מחשוב ומספיק אחסון כדי שתוכל להתמודד עם מערכי נתונים גדולים."

הוראות El-Ouazzane משתמשות גם במקרים שבהם מכשירי קצה מוקצים למשימות קריטיות למשימה ולזמן, ואילו הענן דואג להסיק המתקדם יותר שאינו תלוי חביון. "אנחנו חיים בעולם של המשכיות בין הענן לקצה."

"יש קשר סימביוטי מאוד וסינרגטי בין מחשוב קצה למחשוב ענן, " אומר High.