Summarize this content to 400 words in Persian Lang
حتماً درباره فناوری‌های پیشرفته مانند فناوری 5G، هوش مصنوعی و فناوری یادگیری ماشین مطالعه کرده‌اید. در حالی که این نوآوری ها ممکن است مرتبط به هم به نظر برسند، ممکن است تعجب کنید که چگونه در جامعه دیجیتال مدرن ما جا می گیرند. وارد پردازش لبه شوید. این رویکرد جدید برای پردازش اطلاعات، عملکردهای قوی‌تری را به کاربر ارائه می‌دهد.
محاسبات لبه محاسبات و برنامه های کاربردی را به سرورهای محلی منتقل می کند. در مقابل، دستگاه ها به جای اینکه به شبکه های مرکزی گسترده تر وابسته باشند، از منابع موجود به صورت محلی استفاده می کنند. ساختاری از بیمارستان‌ها را تصور کنید که داده‌های بیمار را به‌جای جمع‌آوری داده‌هایی که در طول روز جمع‌آوری می‌کنند و سپس در طول شب پردازش می‌شوند، در زمان واقعی ارزیابی می‌کنند. یا کارخانه ای که در آن برخی از ماشین ها اطلاعات را به ماشین های دیگر در زمان واقعی ارسال می کنند تا فرآیند تولید را بهینه کنند.
خوب، اجازه دهید به جزئیات ادامه دهم که چگونه این فناوری پیشرو تجربیات در صنایع مختلف مانند تولید، سرگرمی و غیره را متحول می کند.
1. افزایش سرعت و قابلیت اطمینان
همانطور که داده ها نزدیک به منبع پردازش می شوند، تاخیر و ازدحام در لبه به حداقل می رسد. این مترادف با بارگذاری سریعتر صفحه، نرخ پاسخگویی و اتصال بود. اگر بازی موبایلی دارید که گرافیک‌ها را به سرعت ترسیم می‌کند، Edge می‌تواند به رندر قبل از رسیدن داده‌ها به ابر کمک کند. چیزی که بلافاصله آشکار می شود این است که شات به طور قابل توجهی متفاوت است. محاسبات لبه همچنین این مزیت را دارد که به شدت تحت تأثیر خرابی های شبکه راه دور قرار نمی گیرد زیرا محاسبات محلی هنوز امکان پذیر است.
2. تجارب همهجانبه را تقویت می کند
از شبیه‌سازی‌ها گرفته تا صفحه‌های لمسی، Engima با مدیریت یکپارچه گرافیک و تقاضای داده‌ها در لبه شبکه، تجسم و تعامل را به سطح جدیدی منتقل می‌کند. به عنوان مثال، یک موزه علمی را در نظر بگیرید که در آن AR تصاویر دیجیتالی را بر روی قطعات واقعی که باید مشاهده کنید، می پوشاند. این ادغام واقعیت ها به دلیل محاسبات لبه ای که درست در کنار آن قرار دارد امکان پذیر شده است.
3. عملیات بلادرنگ را فعال می کند
صنایع تولیدی، کارخانجات آب و برق و سایر صنایعی که شامل کاربردهایی مانند اتوماسیون فرآیند و کنترل هستند، ذینفعان اصلی پردازش لبه هستند. پایش بلادرنگ امکان تجزیه و تحلیل هجوم داده‌های دریافتی از حسگرها و یافتن راه‌هایی برای بهبود ایمنی، اثربخشی و بهره‌وری سازمان‌ها را فراهم می‌کند. آنها همچنین می توانند برای انجام تعمیر و نگهداری پیش بینی و کاهش زمان خرابی استفاده شوند. این تفاوت بین تجزیه و تحلیل گزارشی است که دیشب تهیه شده است یا تلاش برای بهبود روند ساخت از دقیقه.
4. از هوش مصنوعی پشتیبانی می کند
پتانسیل قابل توجهی برای هوش مصنوعی در مشاغل مختلف وجود دارد، اما به مجموعه داده های عظیم و قدرت محاسباتی نیاز دارد. همانطور که در این مورد نشان داده شده است، محاسبات لبه برای مقیاس‌بندی هوش مصنوعی و حفظ حریم خصوصی مهم است. به عنوان مثال می‌تواند از کاربردهای پزشکی برای تشخیص الگوهای اصلی بیماری‌های بیماران استفاده کند و اقدامات و درمان‌های لازم را بدون افشای جزئیات سلامت بیماران پیشنهاد کند.
5. IoT را توانمند می کند
اینترنت اشیا به بسیاری از دستگاه های مبتنی بر اینترنت در خانه ها، وسایل نقلیه، تجهیزات و غیره اشاره دارد. حسگرها و کنترل‌ها اینها دستگاه‌هایی هستند که برای جمع‌آوری داده‌ها از محیطی که یک سازمان در آن فعالیت می‌کند، یا استفاده از داده‌هایی که قبلاً جمع‌آوری شده‌اند برای دستکاری آنها به شیوه‌ای دلخواه استفاده می‌شوند: این تحلیل نشان می‌دهد که محاسبات عظیم در منبع داده یا نزدیک آن باید انجام شود. از راحتی خانه خود، می توانید ترموستات را تنظیم کنید، یا در صورتی که خودروی شما هشداری برای شما ارسال کند، همه اینها با محاسبات لبه ای امکان پذیر می شوند که ویژگی های مناسبی است که IoT را مشخص می کند.
6. باعث نوآوری در مراقبت های بهداشتی می شود
این نوید بزرگ در صنعت مراقبت های بهداشتی است، به ویژه جایی که نظارت بر بیمار، تجزیه و تحلیل ژنومی، و سایر وظایف شامل نیاز به جمع آوری و به اشتراک گذاری سریع داده ها از طریق تکیه بر پردازش لبه است. مراکز داده کوچک به ارائه دهندگان این امکان را می دهند تا اطلاعات بیمار را در مکان هایی که در آن جمع آوری و ذخیره می شوند پردازش و تجزیه و تحلیل کنند و در عین حال پروتکل های امنیتی و حریم خصوصی داده ها را سخت حفظ کنند. این بدان معناست که سرعت درمان بیماران و کیفیت درمانی ارائه شده بسیار افزایش یافته است.
7. شهرهای هوشمند را بالا می برد
قابلیت پردازش لبه ادغام شده در امکانات عمومی در مکان های شهری، ارائه خدمات به ساکنان را بهبود می بخشد. علائم راهنمایی و رانندگی هوشمند به جلوگیری از ترافیک کمک می کند زیرا سیگنال های ترافیکی ترافیک جاده ها را در زمان واقعی تنظیم می کنند. سنسورها به نظارت بر شرایط محیطی مانند آب و هوا، آب و هوا و آلاینده ها در سطح بسیار محلی کمک می کنند. این در لبه شبکه شهری برای پذیرش شهر هوشمند هوشمند، پایدار و قابل زندگی انجام می شود.
8. اطلاعات حساس را ایمن می کند
اگرچه قابلیت ذخیره سازی را افزایش می دهد، اما محاسبات لبه ایمن تر از فضای ابری است زیرا داده ها را به خارج از سازمان ارسال نمی کند. سازمان های نظامی می توانند تصویرسازی را بدون نیاز به انتقال تصاویر از طریق شبکه انجام دهند. تراکنش های مالی بانک ها را می توان به صورت محلی با چندین تدابیر امنیتی برای تقویت سیستم پردازش کرد. این کنترل محلی است که edge را قدرتمند می کند.
9. قدرت عملیات از راه دور
این سازمان ها چه برای حفاری در قطب شمال، چه برای هدایت هواپیما از کنترل زمینی یا انجام عمل جراحی از راه دور، به کنترل از راه دور با تاخیر کم نیاز دارند. باز هم، پردازش لبه، تحویل را از طریق پردازش داده ها با حساسیت زمانی نزدیک به منبع امکان پذیر می کند. یک مهندس را در نظر بگیرید که تجهیزات معیوب نصب شده در یک سکوی نفتی دریایی را از طریق فیدهای ویدیویی و حسی در زمان واقعی تشخیص می دهد. این پاسخگویی با پردازش لبه فعال می شود.
10. از اتصال Spark در مناطق دوردست اطمینان حاصل کنید
نفوذ سریع بی سیم در سراسر مرزهای جهانی مستلزم استراتژی های ارتباطی نوآورانه است. از این نظر، ارائه دهندگان می توانند از محاسبات لبه برای اطمینان از پوشش شبکه با نصب مراکز داده میکرو در جوامعی که اتصال مناسبی ندارند، استفاده کنند. این بدان معناست که می‌توان کاربران بیشتری را آنلاین کرد تا اطمینان حاصل شود که افراد بیشتری توسط اینترنت در این دنیا توانمند می‌شوند. همچنین دری را به روی احتمالات برای آنچه در آینده خواهد آمد باز می کند.
خوراکی های کلیدی
همانطور که در این پست نشان داده شد، محاسبات لبه فرصت‌هایی را برای ارائه راه‌حل‌های دیجیتالی بسیار سریعتر، قابل درک‌تر و انعطاف‌پذیرتر تقریباً در هر بخش ارائه می‌کند. با شبکه های 5G و همچنین راه حل های پیشرفته دیگر از جمله هوش مصنوعی، واقعیت افزوده و اینترنت اشیا به خوبی عمل می کند. در نهایت، edge قابلیت محاسباتی را به حوزه مصرف کننده که در آن مورد نیاز است، می آورد. این واقعیت که نیازهای مصرف کنندگان تمرکز اصلی است منجر به هزاران پیشرفت می شود که موجودیت و عملکرد ما را افزایش می دهد. این تغییرات تنها زمانی آغاز شده است که محاسبات لبه در چشم انداز تولید شکل می گیرد.
حتماً درباره فناوری‌های پیشرفته مانند فناوری 5G، هوش مصنوعی و فناوری یادگیری ماشین مطالعه کرده‌اید. در حالی که این نوآوری ها ممکن است مرتبط به هم به نظر برسند، ممکن است تعجب کنید که چگونه در جامعه دیجیتال مدرن ما جا می گیرند. وارد پردازش لبه شوید. این رویکرد جدید برای پردازش اطلاعات، عملکردهای قوی‌تری را به کاربر ارائه می‌دهد.
محاسبات لبه محاسبات و برنامه های کاربردی را به سرورهای محلی منتقل می کند. در مقابل، دستگاه ها به جای اینکه به شبکه های مرکزی گسترده تر وابسته باشند، از منابع موجود به صورت محلی استفاده می کنند. ساختاری از بیمارستان‌ها را تصور کنید که داده‌های بیمار را به‌جای جمع‌آوری داده‌هایی که در طول روز جمع‌آوری می‌کنند و سپس در طول شب پردازش می‌شوند، در زمان واقعی ارزیابی می‌کنند. یا کارخانه ای که در آن برخی از ماشین ها اطلاعات را به ماشین های دیگر در زمان واقعی ارسال می کنند تا فرآیند تولید را بهینه کنند.
خوب، اجازه دهید به جزئیات ادامه دهم که چگونه این فناوری پیشرو تجربیات در صنایع مختلف مانند تولید، سرگرمی و غیره را متحول می کند.
1. افزایش سرعت و قابلیت اطمینان
همانطور که داده ها نزدیک به منبع پردازش می شوند، تاخیر و ازدحام در لبه به حداقل می رسد. این مترادف با بارگذاری سریعتر صفحه، نرخ پاسخگویی و اتصال بود. اگر بازی موبایلی دارید که گرافیک‌ها را به سرعت ترسیم می‌کند، Edge می‌تواند به رندر قبل از رسیدن داده‌ها به ابر کمک کند. چیزی که بلافاصله آشکار می شود این است که شات به طور قابل توجهی متفاوت است. محاسبات لبه همچنین این مزیت را دارد که به شدت تحت تأثیر خرابی های شبکه راه دور قرار نمی گیرد زیرا محاسبات محلی هنوز امکان پذیر است.
2. تجارب همهجانبه را تقویت می کند
از شبیه‌سازی‌ها گرفته تا صفحه‌های لمسی، Engima با مدیریت یکپارچه گرافیک و تقاضای داده‌ها در لبه شبکه، تجسم و تعامل را به سطح جدیدی منتقل می‌کند. به عنوان مثال، یک موزه علمی را در نظر بگیرید که در آن AR تصاویر دیجیتالی را بر روی قطعات واقعی که باید مشاهده کنید، می پوشاند. این ادغام واقعیت ها به دلیل محاسبات لبه ای که درست در کنار آن قرار دارد امکان پذیر شده است.
3. عملیات بلادرنگ را فعال می کند
صنایع تولیدی، کارخانجات آب و برق و سایر صنایعی که شامل کاربردهایی مانند اتوماسیون فرآیند و کنترل هستند، ذینفعان اصلی پردازش لبه هستند. پایش بلادرنگ امکان تجزیه و تحلیل هجوم داده‌های دریافتی از حسگرها و یافتن راه‌هایی برای بهبود ایمنی، اثربخشی و بهره‌وری سازمان‌ها را فراهم می‌کند. آنها همچنین می توانند برای انجام تعمیر و نگهداری پیش بینی و کاهش زمان خرابی استفاده شوند. این تفاوت بین تجزیه و تحلیل گزارشی است که دیشب تهیه شده است یا تلاش برای بهبود روند ساخت از دقیقه.
4. از هوش مصنوعی پشتیبانی می کند
پتانسیل قابل توجهی برای هوش مصنوعی در مشاغل مختلف وجود دارد، اما به مجموعه داده های عظیم و قدرت محاسباتی نیاز دارد. همانطور که در این مورد نشان داده شده است، محاسبات لبه برای مقیاس‌بندی هوش مصنوعی و حفظ حریم خصوصی مهم است. به عنوان مثال می‌تواند از کاربردهای پزشکی برای تشخیص الگوهای اصلی بیماری‌های بیماران استفاده کند و اقدامات و درمان‌های لازم را بدون افشای جزئیات سلامت بیماران پیشنهاد کند.
5. IoT را توانمند می کند
اینترنت اشیا به بسیاری از دستگاه های مبتنی بر اینترنت در خانه ها، وسایل نقلیه، تجهیزات و غیره اشاره دارد. حسگرها و کنترل‌ها اینها دستگاه‌هایی هستند که برای جمع‌آوری داده‌ها از محیطی که یک سازمان در آن فعالیت می‌کند، یا استفاده از داده‌هایی که قبلاً جمع‌آوری شده‌اند برای دستکاری آنها به شیوه‌ای دلخواه استفاده می‌شوند: این تحلیل نشان می‌دهد که محاسبات عظیم در منبع داده یا نزدیک آن باید انجام شود. از راحتی خانه خود، می توانید ترموستات را تنظیم کنید، یا در صورتی که خودروی شما هشداری برای شما ارسال کند، همه اینها با محاسبات لبه ای امکان پذیر می شوند که ویژگی های مناسبی است که IoT را مشخص می کند.
6. باعث نوآوری در مراقبت های بهداشتی می شود
این نوید بزرگ در صنعت مراقبت های بهداشتی است، به ویژه جایی که نظارت بر بیمار، تجزیه و تحلیل ژنومی، و سایر وظایف شامل نیاز به جمع آوری و به اشتراک گذاری سریع داده ها از طریق تکیه بر پردازش لبه است. مراکز داده کوچک به ارائه دهندگان این امکان را می دهند تا اطلاعات بیمار را در مکان هایی که در آن جمع آوری و ذخیره می شوند پردازش و تجزیه و تحلیل کنند و در عین حال پروتکل های امنیتی و حریم خصوصی داده ها را سخت حفظ کنند. این بدان معناست که سرعت درمان بیماران و کیفیت درمانی ارائه شده بسیار افزایش یافته است.
7. شهرهای هوشمند را بالا می برد
قابلیت پردازش لبه ادغام شده در امکانات عمومی در مکان های شهری، ارائه خدمات به ساکنان را بهبود می بخشد. علائم راهنمایی و رانندگی هوشمند به جلوگیری از ترافیک کمک می کند زیرا سیگنال های ترافیکی ترافیک جاده ها را در زمان واقعی تنظیم می کنند. سنسورها به نظارت بر شرایط محیطی مانند آب و هوا، آب و هوا و آلاینده ها در سطح بسیار محلی کمک می کنند. این در لبه شبکه شهری برای پذیرش شهر هوشمند هوشمند، پایدار و قابل زندگی انجام می شود.
8. اطلاعات حساس را ایمن می کند
اگرچه قابلیت ذخیره سازی را افزایش می دهد، اما محاسبات لبه ایمن تر از فضای ابری است زیرا داده ها را به خارج از سازمان ارسال نمی کند. سازمان های نظامی می توانند تصویرسازی را بدون نیاز به انتقال تصاویر از طریق شبکه انجام دهند. تراکنش های مالی بانک ها را می توان به صورت محلی با چندین تدابیر امنیتی برای تقویت سیستم پردازش کرد. این کنترل محلی است که edge را قدرتمند می کند.
9. قدرت عملیات از راه دور
این سازمان ها چه برای حفاری در قطب شمال، چه برای هدایت هواپیما از کنترل زمینی یا انجام عمل جراحی از راه دور، به کنترل از راه دور با تاخیر کم نیاز دارند. باز هم، پردازش لبه، تحویل را از طریق پردازش داده ها با حساسیت زمانی نزدیک به منبع امکان پذیر می کند. یک مهندس را در نظر بگیرید که تجهیزات معیوب نصب شده در یک سکوی نفتی دریایی را از طریق فیدهای ویدیویی و حسی در زمان واقعی تشخیص می دهد. این پاسخگویی با پردازش لبه فعال می شود.
10. از اتصال Spark در مناطق دوردست اطمینان حاصل کنید
نفوذ سریع بی سیم در سراسر مرزهای جهانی مستلزم استراتژی های ارتباطی نوآورانه است. از این نظر، ارائه دهندگان می توانند از محاسبات لبه برای اطمینان از پوشش شبکه با نصب مراکز داده میکرو در جوامعی که اتصال مناسبی ندارند، استفاده کنند. این بدان معناست که می‌توان کاربران بیشتری را آنلاین کرد تا اطمینان حاصل شود که افراد بیشتری توسط اینترنت در این دنیا توانمند می‌شوند. همچنین دری را به روی احتمالات برای آنچه در آینده خواهد آمد باز می کند.
خوراکی های کلیدی
همانطور که در این پست نشان داده شد، محاسبات لبه فرصت‌هایی را برای ارائه راه‌حل‌های دیجیتالی بسیار سریعتر، قابل درک‌تر و انعطاف‌پذیرتر تقریباً در هر بخش ارائه می‌کند. با شبکه های 5G و همچنین راه حل های پیشرفته دیگر از جمله هوش مصنوعی، واقعیت افزوده و اینترنت اشیا به خوبی عمل می کند. در نهایت، edge قابلیت محاسباتی را به حوزه مصرف کننده که در آن مورد نیاز است، می آورد. این واقعیت که نیازهای مصرف کنندگان تمرکز اصلی است منجر به هزاران پیشرفت می شود که موجودیت و عملکرد ما را افزایش می دهد. این تغییرات تنها زمانی آغاز شده است که محاسبات لبه در چشم انداز تولید شکل می گیرد.
