عندما تغمر السحابة ، يكون الحوسبة الحافة ، بالنيابة عن الإنقاذ

على طول ساحل ولاية نيو ساوث ويلز في أستراليا ، تحوم أسطول الطائرات بدون طيار ، مما يساعد على الحفاظ على المياه آمنة. في وقت سابق من هذا العام ، ساعدت الطائرات بدون طيار رجال الإنقاذ في الساحل الشمالي الأقصى للولاية على إنقاذ مراهقين كانا يكافحان في الأمواج العاتية.

يتم تشغيل الطائرات بدون طيار بواسطة خوارزميات الذكاء الاصطناعي (AI) ورؤية الماكينة التي تعمل باستمرار على تحليل خلاصات الفيديو الخاصة بها وتسليط الضوء على العناصر التي تحتاج إلى اهتمام: على سبيل المثال ، أسماك القرش ، أو السباحون الضالين. هذه هي نفس التقنية التي تمكّن صور Google من فرز الصور وكاميرا أمان منزلية للكشف عن الغرباء وثلاجة ذكية لتحذيرك عندما تكون منتجاتك القابلة للتلف قريبة من تواريخ انتهاء صلاحيتها.

ولكن في حين أن هذه الخدمات والأجهزة تحتاج إلى اتصال مستمر بالسحابة لوظائف AI الخاصة بها ، يمكن لطائرات NSW القيام بمهام الكشف عن الصور مع أو بدون اتصال إنترنت قوي ، وذلك بفضل رقائق الحوسبة العصبية التي تتيح لهم إجراء حسابات التعلم العميق محلياً.

تمثل هذه الرقائق جزءًا من الاتجاه المتنامي لابتكارات الحوسبة المتطورة التي تمكن أجهزتنا التي تعمل بالبرمجيات من أداء بعض الوظائف الهامة على الأقل دون وجود ارتباط ثابت بالسحابة. يساعد ظهور الحوسبة المتطورة في حل المشكلات الجديدة والقديمة ويمهد الطريق للجيل القادم من الأجهزة الذكية.

تثبيط السحابة

في العقدين الماضيين ، أصبحت السحابة هي الطريقة الافتراضية لاستضافة التطبيقات ، لسبب وجيه.

يقول Rob High ، CTO من IBM Watson: "الشيء الذي يجعل السحابة جذابة للغاية أنه يميل إلى إلغاء تحميل تكلفة بدء أي نشاط تريد القيام به". "السحابة… تسمح للناس… بحل المشاكل الحقيقية اليوم دون الاضطرار إلى تحمل تكلفة إنشاء البنية التحتية."

بفضل الاتصال بالإنترنت في كل مكان والتطبيقات والخدمات السحابية ومنصات التطوير التي لا تعد ولا تحصى ، تقلصت الحواجز التي تعترض إنشاء التطبيقات ونشرها إلى حد كبير. عززت الموارد الهائلة لموفري الخدمات السحابية ، مثل IBM و Google و Amazon ، ليس فقط من تطوير تطبيقات الأعمال التافهة ولكن أيضًا من البرامج المعقدة التي تتطلب كميات هائلة من الحوسبة والتخزين - خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بالإضافة إلى التدفق و AR (الواقع المعزز) التطبيقات.

ولكن هذه التطورات قد خلقت أيضًا تحديًا: معظم التطبيقات التي نستخدمها لا يمكن أن تعمل ما لم تكن متصلة بالسحابة. يتضمن ذلك معظم التطبيقات التي تعمل على أجهزة الكمبيوتر والهواتف بالإضافة إلى البرنامج في الثلاجات والحرارة وأقفال الأبواب وكاميرات المراقبة والسيارات والطائرات بدون طيار وأجهزة استشعار الطقس وما إلى ذلك.

مع ظهور Internet of Things (IoT) ، يقوم عدد متزايد من الأجهزة بتشغيل البرامج وتوليد البيانات ، وسيتطلب معظمها رابطًا إلى السحابة لتخزين هذه البيانات ومعالجتها. إن مقدار القوة والنطاق الترددي اللازمين لإرسال هذه البيانات إلى الشبكة السحابية هائل ، وستشكل المساحة اللازمة لتخزين البيانات تحديًا لموارد أقوى سحابات السحاب.

يقول هاي: "هناك الكثير من البيانات التي نجمعها في هذه الأنظمة ، سواء كانت على الحافة ، أو جهاز إنترنت الأشياء ، أو أي مكان آخر ، يمكنك أن تقرر تقريبًا عدم الاهتمام به". ولكن إذا كان يجب اتخاذ كل قرار في السحابة ، فسيتعين إرسال كل هذه البيانات عبر الشبكة إلى خوادم السحابة ليتم تنظيفها وتصفيتها.

على سبيل المثال ، تُسمى High الطائرات الحديثة ، التي تحتوي على مئات من أجهزة الاستشعار التي تراقب محركات الطائرات وتجمع مئات غيغا بايت من بيانات الحالة والأداء خلال كل رحلة. يقول هاي: "كم من هذه البيانات مهم حقًا إذا كنت ترغب في تحليلها بشكل إجمالي؟ ربما جزء صغير منها فقط". "لماذا لا تتخلص منه في المصدر عندما لا يكون ضروريًا لأي شيء آخر تفعله؟"

كان القيام بما يشير إليه High خارج السحابة أمراً مستحيلاً في السابق ، لكن التقدم في معالجات System-on-Chip (SoC) منخفضة الطاقة ومنخفضة التكلفة قد أعطت الأجهزة المتطورة قدرة أكبر على الحوسبة وتركهم يتحملون بعض العبء الحسابي على النظم الإيكولوجية ، مثل إجراء تحليلات في الوقت الحقيقي أو تصفية البيانات.

يقول High: "هناك الكثير من البيانات في بيئة الحافة ، فمن المنطقي إدخال بعض إمكانات الحوسبة السحابية في السعة الحسابية لجهاز الحافة".

مخاوف الخصوصية

لا تقتصر فوائد الحوسبة على توفير الموارد السحابية.

يستشهد ريمي الوزان ، مجموعة التكنولوجيا الجديدة والمدير العام في Movidius (Intel) ، بكاميرات الأمن التجارية كمثال آخر على متى يمكن للحوسبة المتطورة أن تحدث فرقًا كبيرًا. تشاهد هذه الكاميرات عند إشارات المرور والمطارات وعند مدخل المباني وتسجيل الفيديو عالي الجودة وتدفقه عبر الشبكة على مدار الساعة.

يقول الوزان: "كلما قلت كمية البيانات التي تحتاجها للعودة إلى خادم أو مركز بيانات ، كلما زاد عدد عمليات التنظيف والخداع التي يمكنك القيام بها محليًا ، كانت التكلفة الإجمالية للملكية أفضل من منظور التخزين والنقل".

وهذا يعني تزويد الكاميرات بالقدرة على تحليل موجزات الفيديو الخاصة بها ، وتحديد الإطارات أو أطوال الفيديو التي تتطلب الانتباه ، وإرسال تلك البيانات فقط إلى الخادم.

عندما يتم تثبيت هذه الكاميرات في منزلك أو مكتبك أو أي موقع خاص ، يصبح الاتصال بالسحابة مصدر قلق أمني محتمل. تمكن القراصنة والباحثون في مجال الأمن من اختراق العلاقة بين الأجهزة المنزلية والخوادم السحابية الخاصة بهم لاعتراض قنوات الفيديو الحساسة. يؤدي تحليل البيانات محليًا إلى تجنب الحاجة إلى وجود قناة فيديو بين منزلك وحياتك الخاصة ومزود الخدمة.

تعد Movidius ، التي اشترتها Intel في عام 2016 ، واحدة من العديد من الشركات الناشئة التي تصنع شرائح الكمبيوتر المتخصصة في مهام الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الكلام ورؤية الكمبيوتر. تقوم الشركة بتصنيع وحدات معالجة الرؤية (VPUs) - معالجات منخفضة القدرة تشغل شبكات عصبية تقوم بتحليل و "فهم" سياق الصور الرقمية دون الحاجة إلى إعادتها إلى السحابة.

يعد Movidius Myriad 2 معالج رؤية دائمًا مصممًا لبيئات محدودة الطاقة.

يقول الوزان: "عندما تفهم الكاميرا دلالات ما تبحث عنه ، فإن القدرة على فرض قواعد بشأن ما تستطيع الكاميرا فعله أو لا تستطيع القيام به تصبح مهمة سهلة للغاية". "أنت لست بحاجة إلى الاستيلاء على غرفة المعيشة الخاصة بك فعليًا خلال الـ 12 ساعة القادمة فقط لتعلم أنه ، في وقت معين ، عبر كلبك السجاد أمام الأريكة."

تستكشف شركات أخرى استخدام الحوسبة المتطورة التي تعمل بنظام AI للحفاظ على خصوصية المستخدم. على سبيل المثال ، يتم تشغيل Apple iPhone X بواسطة شريحة A11 Bionic ، التي يمكنها تشغيل مهام AI محليًا ، مما يسمح لها بإجراء التعرف على الوجه بشكل معقد دون إرسال mugshot للمستخدم إلى السحابة.

يمكن لمزيد من معالجة الذكاء الاصطناعي عند الحافة أن تمهد الطريق للذكاء الاصطناعي اللامركزي ، حيث يتعين على المستخدمين مشاركة بيانات أقل مع الشركات الكبرى لاستخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

الحد من الكمون

هناك مشكلة أخرى لدى مزودي الخدمات السحابية الكبيرة وهي أن مراكز البيانات الخاصة بهم تقع خارج المدن الكبيرة ، مما يضعهم على بعد مئات الآلاف من الأميال من الأشخاص والأجهزة التي تستخدم تطبيقاتهم.

في كثير من الحالات ، يمكن أن يؤدي الكمون الناتج عن نقل البيانات من السحابة وإليها إلى أداء رديء أو أسوأ من ذلك ، إلى نتائج قاتلة. يمكن أن يكون هذا طائرة بدون طيار تحاول تجنب الاصطدام أو الهبوط على أرض غير مستوية ، أو سيارة ذاتية القيادة تحاول تقرير ما إذا كانت تواجه عقبة أم مشاة.

إن تطبيق Movidius الخفيف للشبكات العصبية العميقة ورؤية الكمبيوتر يجعل رقائقها مناسبة للأجهزة المتطورة مثل الطائرات بدون طيار ، والتي لا تكون الأجهزة المستهلكة للطاقة مثل وحدات معالجة الرسومات ممكنة. تعد الطائرات بدون طيار دراسة مثيرة للاهتمام بشكل خاص ، لأنها تحتاج إلى وصول منخفض زمن الوصول إلى حساب الذكاء الاصطناعى ويجب أن تستمر في العمل في الإعدادات غير المتصلة بالإنترنت.

اكتشاف الإيماءات كمجال آخر حيث تساعد الحوسبة المتطورة على تحسين تجربة الطائرات بدون طيار. يقول الوزان: "الهدف من ذلك هو إتاحة الوصول إلى الطائرات بدون طيار للعديد من الناس ، ويبدو أن الإيماءة هي وسيلة لطيفة للأشخاص لاستخدامها. الكمون مهم عندما تقوم بالإيماء بالطائرة بدون طيار لأداء بعض المهام".

بالنسبة للشركات الناشئة مثل Skylift Global ، التي توفر خدمات الطائرات بدون طيار للوزن الثقيل لعمال الإنقاذ والمستجيبين الأوائل ، يمكن أن يؤدي الوصول المنخفض زمن الوصول إلى الذكاء الاصطناعي والموارد المحسوبة إلى توفير المال والأرواح. يقول أمير عمادي ، الرئيس التنفيذي ومؤسس سكايليفت: "سيؤدي ذلك إلى خفض تكاليف استيعاب البيانات بشكل كبير ، ويقلل من زمن انتقال الشبكة ، ويزيد الأمان ، ويساعد في تحويل تدفق البيانات إلى قرارات في الوقت الفعلي".

إن توصيل الإمدادات للمستجيبين الأولين يتطلب قرارات تقسيم ثانية. "كلما مر الوقت ، على سبيل المثال في مكافحة حرائق الغابات ، أصبح الأمر أكثر تكلفة لعلاج هذا الوضع. حيث تصبح طائراتنا بدون طيار قادرة على اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي على الحافة حتى عندما تفقد الاتصال ، سنكون قادرين على توفير المزيد يقول "عمادي".

المجالات الأخرى التي تحتاج إلى حساب في الوقت الحقيقي تقريبًا هي تطبيقات الواقع المعزز والواقع الافتراضي والمركبات المستقلة. يقول زاكاري سميث ، الرئيس التنفيذي لشركة Packet ، وهي شركة ناشئة مقرها نيويورك تركز على تمكين المطورين من الوصول إلى الأجهزة الموزعة للغاية: "هذه كلها بيئات حوسبة قائمة على الخبرة. ستحدث حول الناس."

تطبيق AR أو VR الذي لا يستطيع مواكبة حركات المستخدم إما أن يسبب الدوار أو يمنع التجربة من أن تصبح غامرة وحقيقية. وسيكون الكمون أكثر من مشكلة عندما تصبح السيارات ذاتية القيادة ، والتي تعتمد اعتمادًا كبيرًا على رؤية الكمبيوتر وخوارزميات التعلم الآلي ، سائدة.

يقول سميث: "الكمون الذي يبلغ طوله 30 مللي ثانية لن يكون مهمًا لتحميل صفحة الويب الخاصة بك ولكنه سيكون مهمًا حقًا للسيارة التي تحدد سرعة 60 ميلًا في الساعة إذا كان يجب أن تستدير لليسار أو لليمين لتجنب الانهيار إلى فتاة صغيرة".

مواجهة تحديات الحافة

على الرغم من الحاجة إلى تقريب الحوسبة من الحافة ، فقد لا يكون وضع الأجهزة المتخصصة في كل جهاز هو الحل النهائي ، كما يقر سميث. يقول: "لماذا لا تضع كل أجهزة الكمبيوتر في السيارة فقط؟ أعتقد أن الأمر يتعلق بتطور مدى السرعة التي يمكنك بها التحكم في دورة حياة ذلك".

يقول سميث: "عندما تضع الأجهزة في العالم ، فإنها عادة ما تبقى هناك لمدة خمس إلى عشر سنوات" ، بينما تتطور التكنولوجيا التي تعمل على استخدام حالات الاستخدام القائمة على الخبرة كل ستة إلى 12 شهرًا.

حتى الشركات الكبيرة جدًا ذات سلاسل التوريد المعقدة غالباً ما تصارع مع تحديث أجهزتها. في عام 2015 ، كان على شركة فيات كرايسلر استدعاء 1.4 مليون سيارة لإصلاح الثغرة الأمنية التي تم الكشف عنها قبل خمس سنوات. وما زالت شركة إنتل العملاقة لصناعة الرقاقات تسعى جاهدة للتعامل مع خلل في التصميم يعرض مئات الملايين من الأجهزة للقراصنة.

يعترف موفيد العوزاني بهذه التحديات. "نحن نعلم أنه في كل عام سيتعين علينا تغيير مجموعة من المنتجات ، لأنه في كل عام سوف نوفر المزيد من الذكاء عند الحافة ، وسنطلب من عملائنا الترقية" ، كما يقول.

لتجنب عمليات الاستعادة المستمرة والسماح للعملاء باستخدام الأجهزة المتطورة الخاصة بهم على المدى الطويل ، تقوم Movidius بتعبئة معالجاتها بموارد وسعة إضافية. يقول الوزان: "نحتاج إلى القدرة خلال السنوات القليلة المقبلة على إجراء ترقيات على هذه المنتجات".

تستخدم Packet ، شركة Smith ، مقاربة مختلفة: فهي تنشئ مراكز بيانات دقيقة يمكن نشرها في المدن ، أقرب إلى المستخدمين. يمكن للشركة بعد ذلك تزويد المطورين بموارد حسابية منخفضة زمن الوصول جدًا - أقرب ما يمكن إلى المستخدمين دون وضع أجهزة فعلية على الحافة.

يقول سميث: "نعتقد أن هناك حاجة لآلية توصيل البنية التحتية لوضع الأجهزة التي يمكن للمطورين الوصول إليها في كل مدينة في العالم بأسره". تعمل الشركة بالفعل في 15 موقعًا وتخطط للتوسع في نهاية المطاف لتشمل مئات المدن.

لكن طموحات Packet تتجاوز مجرد إنشاء إصدارات مصغرة من المنشآت المترامية الأطراف التي تديرها أمثال Google و Amazon. كما يوضح سميث ، فإن نشر وتحديث الأجهزة المتخصصة غير ممكن مع السحابة العامة. في نموذج أعمال Packet ، يقوم المصنِّعون والمطورون بنشر أجهزة متخصصة في مراكز بيانات الشركة المتطورة ، حيث يمكنهم تحديثها وتحديثها بسرعة عند الحاجة ، مع التأكد أيضًا من حصول المستخدمين على وصول سريع إلى موارد الحوسبة.

Hatch ، أحد عملاء Packet ، هو عرضية من Rovio ، شركة الألعاب المحمولة التي أنشأت Angry Birds. تدير الشركة نظام أندرويد على خوادم الحوسبة لتوفير خدمات بث ألعاب متعددة اللاعبين منخفضة الكمون للمستخدمين الذين يستخدمون أجهزة أندرويد منخفضة التكلفة.

"يحتاج إلى خوادم ARM متخصصة إلى حد ما في جميع هذه الأسواق في جميع أنحاء العالم ،" يقول سميث. "لقد قاموا بتكوين تكوينات مخصصة لخوادمنا ، وقمنا بوضعها في ثمانية أسواق عالمية في جميع أنحاء أوروبا ، وسيصبح قريبًا 20 أو 25 سوقًا. يبدو الأمر وكأنه أمازون بالنسبة لهم ، لكنهم يقومون بتشغيل أجهزة مخصصة في كل سوق في أوروبا ".

من الناحية النظرية ، يمكن لـ Hatch أن يفعل الشيء نفسه في السحابة العامة ، لكن التكاليف ستجعله عملًا غير فعال. يقول سميث: "الفرق بين وضع 100 مستخدم لكل وحدة المعالجة المركزية مقابل وضع 10000 مستخدم لكل وحدة المعالجة المركزية".

يعتقد سميث أن هذا النموذج سوف يجذب جيل المطورين الذي سيدفع ابتكارات البرامج القادمة. يقول سميث: "ما نركز عليه هو كيفية توصيل جيل البرمجيات ، الأشخاص الذين نشأوا في السحابة ، بدوافع بدائية متخصصة للأجهزة". "نحن نتحدث عن المستخدمين الذين لا يستطيعون حتى فتح أجهزة MacBook الخاصة بهم للنظر من الداخل ، وهذا هو الشخص الذي سيقوم بالابتكار في رزمة الأجهزة / البرامج."

هل تتبدد السحب؟

مع قدرة الأجهزة المتطورة على أداء المهام الحسابية المعقدة ، هل مستقبل السحابة في خطر؟

"بالنسبة لي ، تعد الحوسبة المتطورة تقدمًا طبيعيًا ومنطقيًا للحوسبة السحابية" ، كما يقول IBM Watson High.

في الواقع ، في عام 2016 ، طرحت شركة IBM مجموعة من الأدوات التي تتيح للمطورين توزيع المهام بسهولة بين الحافة والسحابة ، لا سيما في أنظمة IoT الإيكولوجية ، حيث تجمع الأجهزة المتطورة بالفعل الكثير من البيانات حول بيئتهم المباشرة. وفي أواخر عام 2016 ، أعلنت Amazon Web Services ، وهي منصة تطوير سحابة رئيسية أخرى ، عن Greengrass ، وهي خدمة تمكن مطوري إنترنت الأشياء من تشغيل أجزاء من تطبيقاتهم السحابية على أجهزتهم المتقدمة.

لا شيء من هذا يعني أن السحابة تزول. يقول هاي: "هناك الكثير من الأشياء التي يمكن القيام بها بشكل أفضل في السحابة ، حتى لو كان الكثير من العمل لا يزال يتم على الحافة". يتضمن ذلك مهام مثل تجميع البيانات من العديد من المصادر المختلفة وإجراء تحليلات واسعة النطاق باستخدام مجموعات البيانات الضخمة.

"إذا كنا بحاجة إلى إنشاء نماذج في خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي نستخدمها في هذه الأجهزة المتطورة ، فإن إنشاء هذه النماذج وتدريبها لا يزال يمثل مشكلة حسابية ضخمة للغاية وكثيرا ما تتطلب سعة حسابية تتجاوز بكثير ما هو متاح على هذه الأجهزة المتطورة" ، High يقول.

يوافق الوزان. يقول: "القدرة على تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي محلياً محدودة للغاية". "من وجهة نظر تعلم عميقة ، التدريب ليس له سوى مكان واحد للجلوس ، وهو في السحابة ، حيث تحصل على موارد حسابية كافية ومساحة تخزين كافية لتتمكن من التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة."

تستخدم أحكام الوزان أيضا الحالات التي يتم فيها تعيين الأجهزة المتطورة مع المهام الحرجة والمهمة ، في حين تهتم السحابة بالاستدلال الأكثر تقدمًا الذي لا يعتمد على الكمون. "نحن نعيش في عالم من الاستمرارية بين السحابة والحافة."

يقول هاي: "هناك علاقة تكافلية وتآزرية للغاية بين الحوسبة المتطورة والحوسبة السحابية".