قبل از اینکه به اهمیت کاهش داده برای محاسبات لبه بپردازیم، مهم است که هر دو اصطلاح را تعریف کنیم. کاهش داده به فرآیند کاهش حجم داده هایی که باید منتقل یا ذخیره شوند، اشاره دارد، در حالی که همچنان اطلاعات لازم و سطح دقت حفظ می شود. این را می توان از طریق تکنیک هایی مانند فشرده سازی، تجمع و فیلتر کردن به دست آورد.
از سوی دیگر، محاسبات لبه شامل پردازش داده ها در منبع یا نزدیک به آن به جای انتقال آن به یک مکان مرکزی مانند یک سرور ابری است. این اجازه می دهد تا زمان پردازش سریع تر و تاخیر شبکه کاهش یابد.
اکنون که درک بهتری از این مفاهیم داریم، بیایید بررسی کنیم که چرا کاهش داده برای محاسبات لبه مهم است.
اهمیت کاهش داده برای محاسبات لبه
کاهش داده ها برای محاسبات لبه به دلیل محدودیت های دستگاه های لبه بسیار مهم است. این دستگاه ها اغلب قدرت پردازش، ظرفیت ذخیره سازی و اتصال به شبکه محدودی دارند.
بنابراین، انتقال حجم زیادی از داده ها از این دستگاه ها می تواند منابع ارزشمندی را مصرف کرده و باعث تاخیر در زمان پردازش شود.
با اجرای تکنیک های کاهش داده بر روی خود دستگاه لبه، داده های غیر ضروری یا اضافی را می توان قبل از انتقال یا ذخیره سازی فیلتر کرد. این امر میزان داده هایی را که باید پردازش و ارسال شوند کاهش می دهد و در نتیجه زمان پاسخگویی سریع تر و ترافیک شبکه کاهش می یابد.
به طور کلی، ترکیب استراتژی‌های کاهش داده موثر در گردش‌های کاری محاسبات لبه برای به حداکثر رساندن کارایی سیستم و در عین حال به حداقل رساندن استفاده از منابع حیاتی است.
چگونه ReductStore می تواند مفید باشد
اگر برنامه شما شامل داده های حباب مانند تصاویر گرفته شده توسط دوربین بینایی رایانه، ضبط صدا یا فرمت های باینری است، به روشی منحصر به فرد برای ذخیره و ردیابی داده ها در طول زمان نیاز دارد. اینجا جایی است که ReductStore به عنوان یک راه حل ایده آل برای مدیریت پایگاه داده های سری زمانی که به طور خاص برای دستگاه های لبه ای که داده های حباب را مدیریت می کنند طراحی شده است، وارد عمل می شود.
سهمیه سطل FIFO
مانند چندین پایگاه داده دیگر و سیستم های ذخیره سازی داده، ReductStore داده ها را در سطل ها مرتب می کند. با این حال، در صورتی که برنامه شما دائماً داده تولید می‌کند، زمان زیادی است که فضای دیسک دستگاه لبه شما خالی شود. این امر اهمیت داشتن سهمیه برای سطل های خود و حذف داده های قدیمی را پس از رسیدن به حد مجاز نشان می دهد. به بیان ساده، سطل های ReductStore به عنوان بافرهای حلقه بزرگ برای ذخیره سازی کارآمد اطلاعات عمل می کنند.
برچسب گذاری و کویرینگ داده ها
ReductStore جدا از سهمیه سطلی خود، قابلیت برچسب‌گذاری و پرس و جو را نیز ارائه می‌کند. با اختصاص ابرداده های مرتبط به داده ها، جستجو و فیلتر کردن در میان مجموعه داده های بزرگ آسان تر می شود. این ویژگی می‌تواند به‌ویژه برای دستگاه‌های لبه‌ای که ممکن است حجم وسیعی از داده‌ها را تولید کنند، مفید باشد، اما تنها بخشی از آن برای تجزیه و تحلیل یا تصمیم‌گیری ضروری است.
علاوه بر این، API پرس و جو ReductStore بازیابی نقاط داده یا محدوده داده های خاص را بر اساس مهرهای زمانی یا سایر معیارهایی که کارآمد هستند، امکان پذیر می کند. این به ساده سازی فرآیند به دست آوردن اطلاعات مهم از دستگاه های لبه بدون نیاز به غربال کردن داده های نامربوط یا تکراری کمک می کند.
به عنوان مثال، فرض کنید برنامه شما اشیاء را در تصاویر شناسایی کرده و آنها را دسته بندی می کند. در آن صورت، می‌توانید آن تصاویر را با برچسب‌های حاوی کلاس‌ها، اعداد شی و سطوح اطمینان در پایگاه داده بنویسید. بعداً، می‌توانید کوئری‌هایی را برای واکشی تصاویر خاص با کلاس‌ها یا شماره‌های شی خاص اجرا کنید.
نتیجه
در نتیجه، کاهش داده یک جنبه حیاتی از محاسبات لبه است که به بهینه‌سازی کارایی سیستم و به حداقل رساندن استفاده از منابع کمک می‌کند. با اجرای تکنیک‌هایی مانند فشرده‌سازی، تجمیع و فیلتر کردن روی خود دستگاه لبه، داده‌های غیرضروری یا اضافی را می‌توان قبل از انتقال یا حذف کرد. ذخیره سازی.
این منجر به زمان پاسخ‌دهی سریع‌تر و کاهش ترافیک شبکه می‌شود که مخصوصاً برای دستگاه‌های لبه‌ای با قدرت پردازش و ظرفیت ذخیره‌سازی محدود مهم است. علاوه بر این، ابزارهایی مانند ReductStore می‌توانند با ارائه ویژگی‌هایی مانند سهمیه سطل، برچسب‌گذاری و قابلیت‌های جستجو به مدیریت موثر داده‌های blob کمک کنند. .
به طور کلی، ترکیب استراتژی‌های موثر کاهش داده در گردش‌های کاری محاسبات لبه می‌تواند به مزایای قابل توجهی از نظر عملکرد و استفاده از منابع منجر شود.
امیدوارم این مقاله برای شما مفید بوده باشد. اگر سؤال یا بازخوردی دارید، دریغ نکنید که در Discord یا با باز کردن یک بحث در GitHub تماس بگیرید.
با تشکر برای خواندن!
