محاسبات لبه به عنوان یک نیروی دگرگون کننده در چشم انداز فناوری امروزی، به ویژه در زمینه های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) ظهور کرده است. این رویکرد با فعال کردن پردازش داده‌ها برای انجام نزدیک‌تر به منبع آن، وابستگی به مراکز داده متمرکز را به حداقل می‌رساند. نتیجه سرعت پردازش سریع‌تر، کاهش تأخیر و امنیت افزایش یافته است – کیفیت‌هایی که برای هوش مصنوعی و ML ضروری هستند، جایی که تجزیه و تحلیل داده‌ها و پاسخ‌دهی بلادرنگ در آن‌ها حیاتی است.  در خط مقدم این انقلاب Ishan Bhatt قرار دارد که کار نوآورانه‌اش با Google Distributed Cloud Connected به چالش‌های پیچیده پیاده‌سازی محاسبات لبه برای بارهای کاری هوش مصنوعی و ML می‌پردازد. راه‌حل‌های Ishan شبکه‌ای با تأخیر کم و عملکرد بالا را ارائه می‌کنند که برای کاربردهایی مانند وسایل نقلیه خودران و فناوری‌های پیشرفته مراقبت‌های بهداشتی ضروری است.  ایشان با تمرکز بر بهینه سازی عملکرد شبکه و دستیابی به یکپارچه سازی ابری یکپارچه، استانداردهایی را برای کارایی و نوآوری در این حوزه پویا و به سرعت در حال پیشرفت تعریف می کند.   شکستن کد کم تاخیر  همانطور که Ishan توضیح می دهد، توسعه راه حل های شبکه با تاخیر کم و با کارایی بالا برای استقرار لبه ها با چالش های مهمی همراه است. یکی از موانع اصلی در محدودیت منابع محاسباتی و انرژی در لبه است. برای پرداختن به این موضوع، ایشان خاطرنشان می‌کند: «بهینه‌سازی نرم‌افزار و پروتکل‌ها برای به حداقل رساندن استفاده از منابع و همچنین استفاده از شتاب‌دهنده‌های سخت‌افزاری پیشرفته مانند GPU و FPGA برای تخلیه کارآمد وظایف بسیار مهم است.» علاوه بر این، او از تکنیک های مدیریت توان پویا برای حفظ تعادل بین مصرف انرژی و عملکرد سیستم استفاده می کند.  چالش مهم دیگر دستیابی به تأخیر بسیار کم مورد نیاز برای کاربردهای لبه است. ایشان بر اهمیت استراتژی هایی مانند کش لبه و واکشی اولیه داده ها، که نیاز به بازیابی اطلاعات از راه دور را کاهش می دهد و الگوریتم های مسیریابی پیشرفته برای اطمینان از انتقال داده ها از طریق کوتاه ترین مسیرهای ممکن، تأکید می کند. برای مدیریت بارهای کاری غیرقابل پیش‌بینی و حفظ مقیاس‌پذیری در گره‌های توزیع‌شده، ایشان نیاز به سیستم‌های مدیریت ترافیک تطبیقی را که پهنای باند را به صورت پویا بر اساس تقاضای بلادرنگ و استقرار مبتنی بر ریزسرویس برای مقیاس‌بندی انعطاف‌پذیر تخصیص می‌دهد، برجسته می‌کند. این رویکردهای با دقت یکپارچه نشان دهنده تعهد او به پرداختن به نیازهای منحصر به فرد شبکه لبه با دقت و نوآوری است.   شبکه برای هوش مصنوعی لبه  پشتیبانی از بارهای کاری هوش مصنوعی و ML در لبه نیازمند مجموعه ای منحصربفرد از نیازمندی های شبکه برای رسیدگی به پیچیدگی بالا و نیازهای منابع است. Ishan بر لزوم استفاده از شبکه های پهنای باند بالا برای مدیریت کارآمد حجم، به ویژه هنگام پردازش مجموعه داده های بزرگ مانند جریان های ویدئویی یا تله متری بلادرنگ تاکید می کند. بر خلاف شبکه‌های سنتی که انتقال داده‌های همه منظوره را در اولویت قرار می‌دهند، راه‌حل‌های هوش مصنوعی لبه به توان عملیاتی قوی برای جلوگیری از تنگناها در خط لوله پردازش نیاز دارند.  تأخیر بسیار کم یکی دیگر از عوامل مهم است، زیرا بسیاری از وظایف هوش مصنوعی، از جمله تشخیص اشیا در زمان واقعی و تصمیم گیری مستقل، به پاسخ های آنی متکی هستند. ایشان توضیح می‌دهد: «سیستم‌های هوش مصنوعی لبه باید تأخیر را برای پشتیبانی از این عملیات‌های حساس به زمان به حداقل برسانند، در حالی که شبکه‌های سنتی می‌توانند تأخیرهای معمول وظایف پردازش دسته‌ای را تحمل کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی در لبه از معماری‌های توزیع‌شده سود می‌برد که پردازش را غیرمتمرکز می‌کند و امکان مدیریت محلی داده‌ها را فراهم می‌کند. و هماهنگی میان گره‌های پراکنده جغرافیایی، این امر را با سیستم‌های سنتی، که معمولاً پردازش در داده‌ها را متمرکز می‌کنند، در تضاد قرار می‌دهد مراکز، آنها را برای ماهیت غیرمتمرکز هوش مصنوعی لبه مناسب تر می کند. تطبیق شبکه ها با این خواسته های منحصر به فرد برای باز کردن پتانسیل کامل هوش مصنوعی و ML در لبه ضروری است.   تسریع عملکرد در محاسبات لبه  دستیابی به عملکرد با تأخیر کم در استقرار لبه ها مستلزم ترکیبی از استراتژی های پیشرفته و فن آوری های نوآورانه است که توسط Ishan بیان شده است. یک رویکرد کلیدی شامل نزدیک کردن محاسبات به منابع داده است. ایشان توضیح می دهد: "منابع محاسباتی را در لبه شبکه مستقر کنید تا وظایف حساس به زمان را به صورت محلی انجام دهید"، به حداقل رساندن داده های مسافتی که باید طی شود و اتکا به سرورهای متمرکز از طریق حافظه پنهان محلی کاهش می یابد. برای بهینه‌سازی بیشتر سرعت، او مدرن‌سازی پروتکل‌های ارتباطی را توصیه می‌کند، مانند جایگزینی TCP سنتی با جایگزین‌هایی مانند QUIC یا RDMA، که باعث کاهش سربار و بهبود کارایی برای موارد استفاده خاص می‌شود.  مدیریت ترافیک پویا نیز نقش مهمی ایفا می کند. Ishan از شبکه‌های نرم‌افزاری تعریف‌شده (SDN) برای «بهینه‌سازی پویا مسیریابی ترافیک و تخصیص منابع» استفاده می‌کند و از اولویت‌بندی وظایف حساس به تأخیر اطمینان می‌دهد. به طور مشابه، مجازی‌سازی عملکرد شبکه (NFV) لوازم شبکه مبتنی بر سخت‌افزار را با توابع مجازی جایگزین می‌کند و فرآیندهای حیاتی را به لبه نزدیک‌تر می‌کند و تاخیرها را کاهش می‌دهد. سخت‌افزارهای پیشرفته، مانند شتاب‌دهنده‌های FPGA و ASIC، همراه با الگوریتم‌های مسیریابی هوشمند و مکانیسم‌های کنترل ازدحام در زمان واقعی، جریان داده‌ها را در کارآمدترین مسیرها تضمین می‌کنند. این تکنیک‌ها، همراه با نظارت مستمر تأخیر و معماری‌های ترکیبی لبه-ابر، شبکه‌ها را قادر می‌سازد تا نیازهای سخت‌گیرانه هوش مصنوعی، اینترنت اشیا و سایر برنامه‌های بلادرنگ را برآورده کنند.   هوش لبه مقیاس پذیر  مقیاس پذیری در شبکه های لبه، به ویژه برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی و ML، نیازمند طراحی نوآورانه و مدیریت استراتژیک منابع است. ایشان بر اهمیت معماری‌های مدولار تأکید می‌کند و می‌گوید: «آنها با افزایش تقاضا اجازه می‌دهند گره‌های لبه یا مؤلفه‌ها اضافه شوند.» این رویکرد متکی بر ریزسرویس‌ها برای عملکردهای شبکه خاص، زیرساخت‌های لبه توزیع‌شده برای کاهش تنگناها، و لایه‌های لبه سلسله مراتبی برای متعادل کردن بار کاری موثر است. در سراسر لایه ها  تخصیص دینامیک منابع نیز نقش مهمی در مقیاس بندی کارآمد دارد. Ishan به ارزش استفاده از محیط‌های کانتینری مانند Kubernetes اشاره می‌کند که می‌تواند به صورت پویا بارهای کاری را در سراسر گره‌های لبه هماهنگ کند و مقیاس خودکار را برای تنظیم منابع در زمان واقعی پیاده‌سازی کند. علاوه بر این، استراتژی‌های خاص هوش مصنوعی مانند چارچوب‌های یادگیری فدرال، پردازش توزیع شده را در سراسر گره‌های لبه امکان‌پذیر می‌کنند و اتکا به آموزش متمرکز را کاهش می‌دهند. Ishan با ادغام فناوری‌های پیشرفته مانند شبکه‌های حساس به زمان (TSN) و استفاده از سخت‌افزار با کارایی بالا مانند TPU و FPGA، مقیاس‌پذیری را بدون به خطر انداختن عملکرد، سازگاری یا قابلیت اطمینان شبکه‌های لبه‌ای که برای برآورده کردن نیازهای روزافزون بارهای کاری هوش مصنوعی و ML طراحی شده‌اند تضمین می‌کند. .   اتوماسیون در عمل  همانطور که تجربه Ishan با Google Distributed Cloud Connected نشان می دهد، اتوماسیون سنگ بنای استقرار شبکه لبه کارآمد است. Ishan با استفاده از Gcloud API که به طور گسترده مورد استفاده قرار می‌گیرد، اطمینان می‌دهد که تنظیمات دستگاه لبه برای حفظ ثبات در استقرار در مقیاس بزرگ، خودکار هستند. ایشان با تاکید بر بهبودهای ملموس در سرعت و دقت توضیح می‌دهد: «خطای دستی را کاهش می‌دهد و راه‌اندازی را از روز به ساعت سرعت می‌بخشد. این رویکرد همچنین جزئیات فنی پیچیده را انتزاعی می کند و فرآیند استقرار را کاربرپسندتر و ساده تر می کند.  ایشان پیش بینی می کند که اتوماسیون با ادغام با فناوری ها و گرایش های پیشرفته، بیشتر تکامل یابد. او با تاکید بر نقش اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی در شکل‌دهی شبکه‌های نسل بعدی، خاطرنشان می‌کند: «AI و ML مدیریت شبکه را با پیش‌بینی الگوهای ترافیک، خودکارسازی تشخیص خطا و بهینه‌سازی تخصیص منابع بهبود می‌بخشند. ابزارهایی مانند دوقلوهای دیجیتال که عملکرد شبکه را شبیه‌سازی و بهینه می‌کنند و تشخیص ناهنجاری مبتنی بر هوش مصنوعی برای تقویت امنیت و کارایی عملیاتی در محیط‌های پیچیده‌تر تنظیم شده‌اند.  روندهای نوظهور مانند یادگیری فدرال و شبکه کوانتومی نیز از اتوماسیون سود خواهند برد. ایشان نیاز به طراحی شبکه هایی را برجسته می کند که یادگیری فدرال را برای پردازش هوش مصنوعی توزیع شده تسهیل می کند و در عین حال شبکه های کوانتومی را برای امنیت و سرعت بی نظیر یکپارچه می کند. این پیشرفت‌ها، همراه با اتوماسیون، شبکه‌ها را قادر می‌سازد تا ضمن حفظ مقیاس‌پذیری و سازگاری، با نیازهای رو به رشد هوش مصنوعی و بار کاری لبه‌ها مقابله کنند.  این ادغام آینده‌نگر اتوماسیون با نوآوری‌ها در سخت‌افزار و پایداری نشان‌دهنده تعهد Ishan به ایجاد پیشرفت‌های تاثیرگذار است. پیاده‌سازی الگوریتم‌های صرفه‌جویی در مصرف انرژی و بهینه‌سازی‌های سخت‌افزاری برای بارهای کاری هوش مصنوعی یک تمرکز کلیدی است که کارایی عملیاتی را با مسئولیت‌های زیست محیطی همسو می‌کند. چشم انداز Ishan تضمین می کند که شبکه های لبه چابک، ایمن و آماده برای خواسته های آینده باقی می مانند.   تاثیر دنیای واقعی  ادغام هوش مصنوعی و ML در لبه با امکان پردازش سریع تر، ایمن تر و کارآمدتر داده ها، برنامه های کاربردی دنیای واقعی را متحول می کند. ایشان توضیح می‌دهد که سیستم‌های هوش مصنوعی لبه‌ای نیاز به ارسال داده‌ها به ابر را از بین می‌برند و تأخیر را به میزان قابل توجهی کاهش می‌دهند. ایشان می‌گوید: «دستگاه‌های مراقبت‌های بهداشتی مبتنی بر هوش مصنوعی در بیمارستان‌ها ریتم‌های نامنظم قلب را تشخیص می‌دهند و پزشکان را در چند میلی‌ثانیه هشدار می‌دهند، که به طور بالقوه جان انسان‌ها را نجات می‌دهد. علاوه بر این، این رویکرد با به حداقل رساندن انتقال داده‌های حساس، حریم خصوصی و امنیت را افزایش می‌دهد، همانطور که در سیستم‌های تشخیص چهره در فرودگاه‌ها مشاهده می‌شود که تصاویر را به صورت محلی پردازش می‌کنند و در عین حال مطابق با مقررات حفظ حریم خصوصی هستند.  طراحی موثر شبکه با اطمینان از ارتباطات کم تأخیر و تخصیص منابع پویا، زیربنای این پیشرفت‌ها است. ایشان خاطرنشان می‌کند، «شبکه‌هایی با مقیاس خودکار منابع، مدیریت کارآمد بارهای کاری AI/ML را تضمین می‌کنند، که در دوره‌های اوج تقاضا، مانند تجارت الکترونیک برای سیستم‌های توصیه مبتنی بر هوش مصنوعی، حیاتی است. علاوه بر این، معماری‌های توزیع‌شده انعطاف‌پذیری را بهبود می‌بخشند و سیستم‌هایی مانند اینترنت اشیاء صنعتی را قادر می‌سازند تا عملیات خود را حتی در هنگام اختلالات حفظ کنند. ایشان بر تأثیر گسترده‌تر این طرح‌ها تأکید می‌کند و بیان می‌کند که شبکه‌های بهینه‌شده مصرف انرژی و هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهند و هوش مصنوعی لبه را پایدارتر می‌کنند. این نوآوری ها نه تنها کاربردهای فعلی را افزایش می دهند، بلکه زمینه را برای نوآوری مستمر در سراسر صنایع فراهم می کنند.  با ادامه پیشرفت راه حل های شبکه ای، رهبری ایشان به عنوان یک چراغ راهنما عمل می کند. استراتژی های آینده نگر او همچنان که ما برای ادغام مستمر هوش مصنوعی و ML در بخش های مختلف آماده می شویم، مفید باقی می مانند. همگرایی فناوری‌های نسل بعدی، مانند اتوماسیون 5G و هوش مصنوعی، به شبکه‌های لبه تنها تأثیر کار او را افزایش می‌دهد. تعهد ایشان به نوآوری و تعالی تضمین می‌کند که او یک رهبر باقی می‌ماند و این پیشرفت‌ها را با چشم‌اندازی که خواسته‌های آینده را پیش‌بینی کرده و برآورده می‌کند هدایت می‌کند. ایشان یادآور می شود: «نسل بعدی راه حل های شبکه برای بارهای کاری لبه و هوش مصنوعی با پیشرفت در سخت افزار، نرم افزار و پارادایم های معماری شکل خواهد گرفت.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

این صوت به زبان اصلی داستان تولید شده است!

خیلی طولانی؛ خواندن

Make resilience your competitive advantage

بازتعریف راه حل های شبکه برای محاسبات لبه: چشم انداز ایشان بات برای بار کاری هوش مصنوعی و ML

About Author

نظرات

برچسب ها را آویزان کنید

این مقاله در ارائه شده است

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps