Trong kỷ nguyên mà công nghệ đang phát triển không ngừng, sự bùng nổ của hàng tỷ thiết bị Internet Vạn Vật (IoT) đã tạo ra những luồng dữ liệu khổng lồ, đòi hỏi khả năng xử lý và phản hồi với tốc độ tức thì. Bài viết này sẽ đưa bạn khám phá tổng quan hai mô hình điện toán then chốt đang định hình lại cách chúng ta thu thập, xử lý và lưu trữ thông tin: Cloud Computing (Điện toán Đám mây) và Edge Computing (Điện toán Biên).
1. Tổng quan về kiến trúc mạng
Hầu hết các kiến trúc mạng có thể được phân tách thành hai miền: Đám mây (Cloud) và Biên (Edge).
Hình 1. Kiến trúc mạng gồm hai thành phần Đám mây (Cloud) và Biên (Edge) (nguồn: docs.edgeimpulse.com)
2. Cloud Computing – Điện toán Đám mây
Hình 2. Trung tâm dữ liệu của Điện toán Đám mây (nguồn: blogs.nvidia.com)
Điện toán Đám mây là một mô hình tính toán xử lý dữ liệu tại một điểm tập trung trong đó các ứng dụng và dịch vụ được triển khai và vận hành trên các hệ thống từ xa (thường là trung tâm dữ liệu), nơi các năng lực CNTT có khả năng mở rộng và co giãn linh hoạt được cung cấp dưới dạng dịch vụ thông qua Internet. Mô hình này tập trung dữ liệu và xử lý tại một điểm tập trung nằm cách xa thiết bị đầu cuối.
Hình 3. Kiến trúc Điện toán Đám mây và các Nhà cung cấp lớn
Hiện tại có nhiều nền tảng cloud lớn như Amazon Web Services, Microsoft Azure hoặc Google Cloud Platform. Các nhà cung cấp này cung cấp dịch vụ cloud với nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp sử dụng như:
- Khả năng tính toán theo yêu cầu không giới hạn – Khả năng tính toán mạnh mẽ, có thể xử lý và chạy các thuật toán phức tạp một cách nhanh chóng. Các dịch vụ đám mây có thể thích ứng với các nhu cầu thay đổi ngay lập tức bằng cách tự động cung cấp thêm và thu hồi tài nguyên theo đúng nhu cầu (provisioning and deprovisioning). Dễ dàng mở rộng khả năng xử lý và lưu trữ.
- Truy cập dịch vụ từ xa từ bất kỳ thiết bị nào (miễn là có kết nối đến cloud).
- Chi phí trả trước thấp hơn – Loại bỏ chi phí vốn để mua phần cứng, phần mềm, quản lý IT và tiền điện 24/7 cho nguồn điện và hệ thống làm mát. Điện toán Đám mây cho phép các tổ chức đưa ứng dụng ra thị trường một cách nhanh chóng, với rào cản tài chính ban đầu thấp.
- Giá cả linh hoạt – Các doanh nghiệp chỉ trả tiền cho các tài nguyên tính toán đã sử dụng, cho phép kiểm soát chi phí tốt hơn.
- Quản lý IT đơn giản hóa – Các nhà cung cấp đám mây cấp quyền truy cập cho khách hàng của họ tới các chuyên gia quản lý IT, cho phép nhân viên tập trung vào các nhu cầu cốt lõi của doanh nghiệp.
- Tiết kiệm thời gian – Các doanh nghiệp có thể mất thời gian để cấu hình máy chủ và mạng riêng. Với cơ sở hạ tầng đám mây theo yêu cầu, họ có thể triển khai ứng dụng chỉ trong một phần nhỏ thời gian và tiếp cận thị trường sớm hơn.
- Cập nhật dễ dàng – Có thể truy cập phần cứng, phần mềm và dịch vụ mới nhất chỉ bằng một cú nhấp chuột.
- Độ tin cậy – Sao lưu dữ liệu, khôi phục sau sự cố và duy trì hoạt động kinh doanh (business continuity) dễ dàng và ít tốn kém hơn vì dữ liệu có thể được nhân bản tại nhiều địa điểm dự phòng trên mạng lưới của nhà cung cấp đám mây. Được quản lý chặt chẽ trong các phòng server lớn.
2. Edge Computing – Điện toán Biên
Điện toán Biên (Edge Computing) là một mô hình tính toán phi tập trung, phân tán phát triển song song với sự phát triển của IoT, trong đó năng lực xử lý dữ liệu (tính toán, phân tích và lưu trữ) được đưa đến vị trí gần nhất về mặt vật lý với nguồn phát sinh dữ liệu (thiết bị IoT/cảm biến), tức là bên ngoài hạ tầng đám mây.
Hình 4. Đặc điểm của Điện toán Biên
Theo IDC (International Data Corporation) dự kiến vào năm 2025 sẽ có 41,6 tỷ thiết bị IoT/Edge trên toàn thế giới, sẽ sinh ra gần 80 Zetabytes dữ liệu trong năm, quy ra với 200 triệu Terrabytes mỗi ngày (1 Zetabytes = 1 triệu Terrabytes). Đó là một con số cực kỳ khổng lồ. Thử tưởng tượng toàn bộ dữ liệu thô 80 ZB này được gửi thẳng đến cloud để xử lý, sẽ có khả năng gây áp lực lên cơ sở hạ tầng hiện có. Chưa kể sẽ làm quá tải băng thông mạng, gây mất rất nhiều chi phí để xử lý. Để giải quyết vấn đề đó, xử lý trực tiếp trên thiết bị và truyền kết quả cần thiết, thay vì truyền tất cả lên cloud.
Các lợi ích có thể kể đến của điện toán biên bao gồm:
- Giảm băng thông sử dụng – bạn không cần phải truyền liên tục dữ liệu thô để lưu trữ, phân tích hoặc xử lý trên dịch vụ điện toán đám mây. Thay vào đó, bạn chỉ cần truyền kết quả của quá trình xử lý.
- Giảm độ trễ mạng – độ trễ mạng là thời gian khứ hồi mà thông tin cần để di chuyển đến điểm đích (ví dụ: máy chủ đám mây) và để phản hồi quay lại thiết bị đầu cuối. Đối với điện toán đám mây, độ trễ này có thể lên đến hàng trăm mili giây hoặc hơn. Xử lý dữ liệu ở biên giúp loại bỏ hoặc giảm thiểu việc di chuyển dữ liệu. Điều này có thể tăng tốc độ thu thập thông tin chuyên sâu (insights) cho các trường hợp sử dụng yêu cầu độ trễ thấp với các mô hình AI phức tạp, chẳng hạn như xe tự lái hoàn toàn và thực tế tăng cường (augmented reality). Nếu xử lý được thực hiện cục bộ, độ trễ này thường giảm xuống gần như không đáng kể.
- Độ chính xác của mô hình – AI phụ thuộc vào các mô hình có độ chính xác cao, đặc biệt đối với các trường hợp sử dụng ở biên yêu cầu phản hồi theo thời gian thực. Khi băng thông mạng quá thấp, vấn đề thường được giảm nhẹ bằng cách giảm kích thước dữ liệu được đưa vào mô hình. Điều này dẫn đến giảm kích thước hình ảnh, bỏ qua các khung hình trong video và giảm tốc độ lấy mẫu (sample rates) trong âm thanh. Khi được triển khai ở biên, các vòng lặp phản hồi dữ liệu có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác của mô hình AI và nhiều mô hình có thể được chạy đồng thời.
- Tăng hiệu suất năng lượng – Truyền dữ liệu, đặc biệt là qua kết nối không dây như WiFi, thường cần nhiều điện năng hơn so với xử lý dữ liệu tại chỗ.
- Bảo mật dữ liệu tốt hơn – Khi dữ liệu được xử lý tại vị trí được thu thập, điện toán biên cho phép các tổ chức giữ tất cả dữ liệu nhạy cảm và khả năng tính toán của họ bên trong mạng cục bộ và tường lửa của công ty. Điều này giúp giảm mức độ tiếp xúc với các cuộc tấn công an ninh mạng trên đám mây, và tuân thủ tốt hơn các luật về dữ liệu nghiêm ngặt và luôn thay đổi.
- Giảm chi phí – Sử dụng mạng cục bộ để xử lý dữ liệu cấp cho các tổ chức băng thông và bộ nhớ cao hơn với chi phí thấp hơn so với điện toán đám mây. Thêm vào đó, vì việc xử lý diễn ra ở biên, nên ít dữ liệu cần phải được gửi đến đám mây hoặc trung tâm dữ liệu để xử lý thêm. Điều này giúp giảm lượng dữ liệu cần di chuyển, và đồng thời giảm cả chi phí.
- Phạm vi tiếp cận/ ứng dụng rộng hơn – Truy cập Internet là điều bắt buộc đối với điện toán đám mây truyền thống. Nhưng điện toán biên có thể xử lý dữ liệu cục bộ mà không cần truy cập Internet. Điều này mở rộng phạm vi của khả năng tính toán đến các địa điểm trước đây không thể tiếp cận hoặc ở xa. Đồng thời việc xử lý dữ liệu có thể được thực hiện mà không cần kết nối internet cũng tăng độ tin cậy của hệ thống.
Tuy nhiên, Điện toán Biên cũng có những giới hạn mà người sử dụng cần quan tâm khi lựa chọn sử dụng:
- Giới hạn tài nguyên – Hầu hết các thiết bị biên không cung cấp mức độ tính toán mạnh mẽ như các máy chủ đám mây. Nếu bạn cần xử lý số liệu nhanh chóng hoặc chạy các thuật toán phức tạp, có thể phải dựa vào điện toán đám mây.
- Giới hạn truy cập từ xa – Các dịch vụ chạy cục bộ trên thiết bị biên hoặc thiết bị cuối có thể không dễ dàng truy cập từ xa. Để cung cấp truy cập từ xa, bạn thường cần chạy thêm các dịch vụ (như máy chủ web) và/hoặc cấu hình VPN trên mạng cục bộ của bạn.
3. Kiến trúc lai Hybrid Cloud: Tận dụng ưu điểm của cả hai mô hình
Hình 5. Kiến trúc phối hợp đám mây (cloud) và biên (edge) (nguồn: blogs.nvidia.com)
Không có một công thức hay giải pháp chung phù hợp cho tất cả nhu cầu được, thay vì bắt buộc phải chọn giữa Điện toán Đám mây hay phải chọn Điện toán Biên thì kiến trúc lai có thể là giải pháp tối ưu, phù hợp với một số bài toán.
Kiến trúc lai có thể được áp dụng theo nguyên tắc: “Tập trung khi có thể, Phân tán khi cần thiết / bắt buộc”. Nguyên tắc này giúp tối ưu hóa giữa khả năng quản lý tài nguyên và yêu cầu xử lý thực tế tại hiện trường. Và mang lại được lợi ích song hành kết hợp tính bảo mật/kiểm soát của hệ thống tại Edge với tính quy mô/linh hoạt của Cloud.
- Tập trung khi có thể: Nếu dữ liệu không quá lớn và không yêu cầu phản hồi tức thì, hãy đưa về Cloud để dễ quản lý, bảo trì và tận dụng sức mạnh tính toán rẻ hơn.
- Phân tán khi bắt buộc: Khi gặp rào cản về Băng thông (giới hạn công nghệ kết nối), Độ trễ (xe tự lái cần phản ứng ngay), hoặc Pháp lý (dữ liệu không được rời khỏi nhà máy), thì bắt buộc phải đẩy xử lý xuống Edge.
Mô hình phối hợp Cloud-Edge phổ biến:
- Cloud-to-Edge: Huấn luyện mô hình AI nặng trên Cloud, sau đó đẩy xuống Edge để thực thi (Inference).
- Centralized Management: Xử lý dữ liệu tại chỗ nhưng dùng công cụ Cloud để quản lý, giám sát thiết bị từ xa.
- Federated Learning: Huấn luyện mô hình cục bộ ngay tại Edge (để bảo mật dữ liệu) và chỉ gửi các thông số mô hình về Cloud để tổng hợp thành “bộ não” chung.
Tài liệu tham khảo:
- What is edge computing
- What is Edge Computing (vs. Cloud Computing)
- What’s the Difference Between Edge Computing and Cloud Computing