মেঘ জলাবদ্ধ হয়ে গেলে, এটি প্রান্তের কম্পিউটিং হয়, আইআই থেকে উদ্ধার করতে পারে

অস্ট্রেলিয়ার নিউ সাউথ ওয়েলস (এনএসডাব্লু) রাজ্যের উপকূলরেখা বরাবর ড্রোনগুলির একটি বহর রেখে জলকে সুরক্ষিত রাখতে সহায়তা করে। এই বছরের শুরুর দিকে, ড্রোনগুলি রাজ্যের সুদূর উত্তর কোস্টের লাইফগার্ডদের সহায়তা করেছিল ভারী সার্ফের জন্য লড়াইরত দুই কিশোরকে উদ্ধার করতে।

ড্রোনগুলি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এবং মেশিন-দৃষ্টি অ্যালগরিদম দ্বারা চালিত হয় যা নিয়মিতভাবে তাদের ভিডিও ফিডগুলি বিশ্লেষণ করে এবং আইটেমগুলিকে হাইলাইট করে যাতে মনোযোগ প্রয়োজন: বলুন, হাঙ্গর বা বিপথগামী সাঁতারু। এটি একই ধরণের প্রযুক্তি যা গুগল ফটোগুলিকে ছবি বাছাই করতে সক্ষম করে, অপরিচিত ব্যক্তিদের সনাক্ত করতে একটি হোম সিকিউরিটি ক্যামেরা এবং আপনার পচনশীলগুলি যখন তাদের মেয়াদ শেষ হওয়ার তারিখের কাছাকাছি থাকে তখন আপনাকে সতর্ক করতে একটি স্মার্ট ফ্রিজ দেয়।

তবে এই পরিষেবাগুলি এবং ডিভাইসগুলিকে তাদের এআই কার্যকারিতার জন্য মেঘের সাথে অবিচ্ছিন্ন সংযোগের প্রয়োজন থাকলেও, এনএসডাব্লু ড্রোনগুলি কোনও নিখরচায় ইন্টারনেট সংযোগের সাথে বা ছাড়াই তাদের চিত্র-সনাক্তকরণ কার্য সম্পাদন করতে পারে, নিউরাল কম্পিউট চিপসকে ধন্যবাদ যা তাদের স্থানীয়ভাবে গভীর-শেখার গণনা সম্পাদন করতে দেয় ।

এই চিপগুলি অ্যাড-কম্পিউটিং উদ্ভাবনের ক্রমবর্ধমান প্রবণতার অংশ যা আমাদের সফ্টওয়্যার চালিত ডিভাইসগুলিকে মেঘের সাথে একটি ধ্রুবক লিঙ্ক ছাড়াই কমপক্ষে কিছু সমালোচনামূলক কার্য সম্পাদন করতে সক্ষম করে। এজ কম্পিউটারিংয়ের উত্থান নতুন ও পুরাতন সমস্যার সমাধানে এবং স্মার্ট ডিভাইসের পরবর্তী প্রজন্মের জন্য পথ প্রশস্ত করতে সহায়তা করে।

মেঘ উদ্রেক করা

গত দুই দশকে, মেঘ সঙ্গত কারণে হোস্টিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির ডিফাক্টো উপায় হয়ে উঠেছে।

আইবিএম ওয়াটসনের সিটিও রব হাই বলেছেন, "যে জিনিসটি মেঘকে এত আকর্ষণীয় করে তুলেছে তা হ'ল এটি আপনি যে কোনও ক্রিয়াকলাপ সম্পাদন করতে চান তা শুরু করার ব্যয়কে ব্যয় করে।" "মেঘ… মানুষকে… আজ অবকাঠামো তৈরির ব্যয় ছাড়াই বাস্তব সমস্যাগুলি সমাধান করার অনুমতি দেয়।"

সর্বব্যাপী ইন্টারনেট সংযোগ এবং নিকট-অগণিত ক্লাউড অ্যাপ্লিকেশন, পরিষেবাদি এবং বিকাশ প্ল্যাটফর্মগুলির সাথে, অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি এবং মোতায়েনের প্রতিবন্ধকতাগুলি যথেষ্ট হ্রাস পেয়েছে। আইবিএম, গুগল এবং অ্যামাজনের মতো ক্লাউড সরবরাহকারীদের বিস্তৃত সংস্থানগুলি কেবল তুচ্ছ ব্যবসায়িক অ্যাপ্লিকেশনই নয়, জটিল সফ্টওয়্যারগুলির বিকাশকেও বাড়িয়ে তুলেছে যার জন্য প্রচুর পরিমাণে গণনা এবং স্টোরেজ প্রয়োজন and এআই এবং মেশিন-লার্নিং অ্যালগরিদম পাশাপাশি স্ট্রিমিং এবং এআর (সংযুক্ত বাস্তবতা) অ্যাপ্লিকেশন।

তবে এই অগ্রগতিগুলি একটি চ্যালেঞ্জও তৈরি করেছে: আমরা ব্যবহার করি এমন বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশনগুলি ক্লাউডের সাথে সংযুক্ত না হলে কাজ করতে পারে না। এর মধ্যে কম্পিউটার এবং ফোনে চালিত বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশন এবং ফ্রিজে, থার্মোস্ট্যাটগুলি, দরজার লকগুলি, নজরদারি ক্যামেরা, গাড়ি, ড্রোন, আবহাওয়া সেন্সর ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

ইন্টারনেট অফ থিংস (আইওটি) -এর আবির্ভাবের সাথে ক্রমবর্ধমান সংখ্যক ডিভাইসগুলি সফ্টওয়্যার চালাচ্ছে এবং ডেটা উত্পন্ন করছে এবং তাদের বেশিরভাগেরই সেই ডেটা সংরক্ষণ এবং প্রক্রিয়া করার জন্য ক্লাউডের একটি লিঙ্কের প্রয়োজন হবে। সেই ডেটা ক্লাউডে প্রেরণের জন্য প্রয়োজনীয় শক্তি এবং ব্যান্ডউইথের পরিমাণ অপরিসীম, এবং ডেটা সংরক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় স্থান এমনকি সর্বাধিক শক্তিশালী মেঘের বিমোথসের সংস্থানকে চ্যালেঞ্জ জানাবে।

হাই বলছে, "এই সিস্টেমগুলিতে আমরা প্রচুর ডেটা সংগ্রহ করছি, এটি প্রান্তে, বা এটি কোনও আইওটি ডিভাইস বা অন্য কোনও জায়গা হোক না কেন, আপনি প্রায় যত্ন না করার সিদ্ধান্ত নিতে পারেন, " হাই বলেছে। তবে যদি প্রতিটি সিদ্ধান্ত অবশ্যই মেঘের মধ্যে নেওয়া হয়, সমস্ত তথ্য ডেটা স্ক্রাবড এবং ফিল্টার করার জন্য ক্লাউড সার্ভারগুলিতে নেটওয়ার্ক জুড়ে পাঠাতে হবে।

উদাহরণস্বরূপ, হাই নামগুলি আধুনিক বিমানগুলি, যাতে শত শত সেন্সর রয়েছে যা জেট ইঞ্জিনগুলি নিরীক্ষণ করে এবং প্রতিটি বিমানের সময় কয়েকশ গিগাবাইট স্থিতি এবং পারফরম্যান্স ডেটা সংগ্রহ করে। "আপনি যদি সামগ্রিকভাবে এটি বিশ্লেষণ করতে চান তবে সেই ডেটাটির কতটুকু গুরুত্ব রয়েছে? সম্ভবত এটির একটি ভগ্নাংশ, " হাই বলেছে। "আপনি যখন করছেন অন্য কোনও কিছুর জন্য প্রয়োজন হয় না কেন কেন উত্স থেকে এটিকে মুক্তি দেওয়া হবে না?"

মেঘের বাইরে হাই যা বলেছে তা করা আগে সমস্তই অসম্ভব, তবে স্বল্প-শক্তি, স্বল্প-ব্যয়বহুল সিস্টেম-অন-চিপ (এসসি) প্রসেসরগুলি প্রান্ত ডিভাইসগুলিকে আরও বেশি কম্পিউটিং শক্তি দিয়েছে এবং তাদের কিছু গণনা বোঝা কাঁধে দেয় বাস্তুতন্ত্র যেমন রিয়েল-টাইম অ্যানালিটিক্স সম্পাদন করে বা ডেটা ফিল্টার করে।

হাই বলেছে, "প্রান্তের পরিবেশে এতগুলি ডেটা রয়েছে, কিছুটা ক্লাউড কম্পিউটিং ক্ষমতা প্রান্ত ডিভাইসের গণনার ক্ষমতায় আনার অর্থ হয়।"

গোপনীয়তা উদ্বেগ

এজ কম্পিউটিং সুবিধাগুলি ক্লাউড রিসোর্সগুলি মুক্ত করার ক্ষেত্রে সীমাবদ্ধ নয়।

নিউ টেকনোলজি গ্রুপ এবং মুভিডিয়াসের (জেনারেল) জেনারেল ম্যানেজার রেমি এল-ওউজজান বাণিজ্যিক সুরক্ষা ক্যামেরাগুলি উল্লেখ করেছেন যে কখন এজ কম্পিউটারিং একটি বিশাল পার্থক্য আনতে পারে of আপনি এই ক্যামেরাগুলি ট্র্যাফিক লাইটে, বিমানবন্দরগুলিতে এবং বিল্ডিংগুলির প্রবেশদ্বারটিতে, পুরো ঘন্টা জুড়ে নেটওয়ার্ক জুড়ে উচ্চমানের ভিডিও রেকর্ডিং এবং স্ট্রিমিংয়ে দেখেন।

এল-ওউজজান বলেছেন, "আপনার কোনও সার্ভার বা ডেটা সেন্টারে ফিরে যাওয়ার জন্য যত কম ডেটা দরকার, স্থানীয়ভাবে আপনি যত বেশি ঝাঁকুনি ও জ্বলজ্বল করতে পারেন, আপনার মালিকানার সামগ্রিক ব্যয় তত ভালতর হবে স্টোরেজ এবং ট্রান্সফার দৃষ্টিকোণ থেকে, " এল-ওউজান বলেছেন।

এর অর্থ হ'ল ক্যামেরাগুলি তাদের নিজস্ব ভিডিও ফিডগুলি বিশ্লেষণ করার জন্য, কোন ফ্রেম বা দৈর্ঘ্যের ভিডিওতে মনোযোগের প্রয়োজন তা নির্ধারণ করতে এবং কেবলমাত্র সেই ডেটা সার্ভারে প্রেরণ করার ক্ষমতা।

যখন আপনার বাড়ী, আপনার অফিস বা কোনও ব্যক্তিগত জায়গায় এই ক্যামেরাগুলি ইনস্টল করা হয় তখন মেঘের সাথে সংযোগও একটি সম্ভাব্য সুরক্ষার উদ্বেগ হয়ে ওঠে। হ্যাকার এবং সুরক্ষা গবেষকরা সংবেদনশীল ভিডিও ফিড বাধা দেওয়ার জন্য হোম অ্যাপ্লায়েন্স এবং তাদের ক্লাউড সার্ভারের মধ্যে সংযোগকে আপস করতে সক্ষম হয়েছেন। স্থানীয়ভাবে ডেটা পার্স করা আপনার বাড়ি, আপনার ব্যক্তিগত জীবন এবং একটি পরিষেবা সরবরাহকারীর মধ্যে একটি ভিডিও জলবাহিত হওয়ার প্রয়োজনীয়তা বাধায়।

মভিডিয়াস, যা ইনটেল দ্বারা 2016 সালে অধিগ্রহণ করা হয়েছিল, বেশ কয়েকটি স্টার্টআপগুলির মধ্যে একটি যা কম্পিউটার চিপগুলিকে এআই কাজের জন্য স্পিচ স্বীকৃতি এবং কম্পিউটার দৃষ্টি হিসাবে বিশেষীকরণ করে তোলে। সংস্থাটি ভিশন প্রসেসিং ইউনিটগুলি (ভিপিইউ) তৈরি করে -লো-পাওয়ার প্রসেসরগুলি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি চালাচ্ছে যা তাদের ক্লাউডে ফেরত পাঠানোর প্রয়োজন ছাড়াই ডিজিটাল চিত্রগুলির প্রসঙ্গটি বিশ্লেষণ করে "বোঝে"।

মুভিডিয়াস মেরিয়্যাড 2 হ'ল পাওয়ার-সীমাবদ্ধ পরিবেশের জন্য তৈরি একটি সর্বদা অনভিজ্ঞ প্রসেসর।

এল-ওউজজান বলেছেন, "ক্যামেরাটি কী দেখছে তার শব্দার্থবিজ্ঞানগুলি বোঝে, তখন ক্যামেরা কী করতে পারে বা কী করতে পারে না সে সম্পর্কে নিয়ম চাপানোর ক্ষমতাটি খুব সহজ একটি কাজ হয়ে উঠছে। "আপনার পরবর্তী কক্ষটি ঠিক পরবর্তী 12 ঘন্টা আপনার ক্যাপচারের প্রয়োজন হবে না এটি নির্দিষ্ট সময়ে, আপনার কুকুরটি সোফার সামনে কার্পেটটি অতিক্রম করেছিল""

অন্যান্য সংস্থাগুলি ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা রক্ষার জন্য বিশেষায়িত এআই-চালিত প্রান্তের কম্পিউটিংয়ের ব্যবহার অন্বেষণ করছে। উদাহরণস্বরূপ, অ্যাপল আইফোন এক্স এ 11 বায়োনিক চিপ দ্বারা চালিত, যা স্থানীয়ভাবে এআই কাজগুলি চালাতে পারে, এটি মেঘে ব্যবহারকারীর মগশটটি না পাঠিয়ে জটিল মুখের স্বীকৃতি প্রদান করতে দেয়।

প্রান্তে আরও এআই প্রসেসিং বিকেন্দ্রীভূত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার পথ প্রশস্ত করতে পারে, যেখানে এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলি ব্যবহার করতে ব্যবহারকারীদের বড় সংস্থাগুলির সাথে কম ডেটা ভাগ করতে হবে।

দেরি কমছে

বড় মেঘ সরবরাহকারীদের সাথে আর একটি সমস্যা হ'ল তাদের ডেটা সেন্টারগুলি বড় বড় শহরগুলির বাইরে অবস্থিত এবং তাদের অ্যাপ্লিকেশনগুলি ব্যবহার করে লোক এবং ডিভাইস থেকে কয়েক হাজার এবং কয়েক হাজার মাইল দূরে স্থাপন করে।

অনেক ক্ষেত্রে, ক্লাউডে এবং থেকে ভ্রমণ করা ডেটা থেকে সৃষ্ট অলসতা খারাপ কর্মক্ষমতা বা আরও খারাপ মারাত্মক ফলাফল পেতে পারে। এটি কোনও ড্রোন হতে পারে যাতে সংঘর্ষ বা অসম স্থলে অবতরণ এড়াতে চাইছে বা একটি স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি সিদ্ধান্ত নিতে চেষ্টা করছে যে এটি কোনও বাধা বা পথচারীর মধ্যে চলছে trying

ডিভিড নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং কম্পিউটার ভিশন মুভিডিয়াসের হালকা ওজনের প্রয়োগটি তার চিপগুলিকে ড্রোনসের মতো মোবাইল প্রান্ত ডিভাইসের জন্য উপযুক্ত করে তোলে, যার জন্য জিপিইউগুলির মতো শক্তি গ্রাহক হার্ডওয়্যার ব্যবহারযোগ্য নয়। ড্রোনগুলি একটি বিশেষ আকর্ষণীয় অধ্যয়ন, কারণ এআই সংখ্যায় তাদের স্বল্প-বিলম্বিত অ্যাক্সেস প্রয়োজন এবং অফলাইন সেটিংসে অবশ্যই কাজ চালিয়ে যেতে হবে।

প্রান্তের কম্পিউটিং ড্রোন অভিজ্ঞতা উন্নত করতে সহায়তা করছে এমন আরও একটি অঞ্চল হিসাবে অঙ্গভঙ্গি সনাক্তকরণ। "লক্ষ্যটি অনেক লোকের জন্য ড্রোনকে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলা, এবং অঙ্গভঙ্গিগুলি লোকেরা তাদের ব্যবহারের পক্ষে সহজ উপায় বলে মনে করে।

স্কিলিফট গ্লোবালের মতো স্টার্টআপগুলির জন্য, যা উদ্ধারকর্মী এবং প্রথম প্রতিক্রিয়াকারীদের হেভিওয়েট ড্রোন পরিষেবাদি সরবরাহ করে, এআই এবং গণনার সংস্থানগুলিতে স্বল্প-বিলম্বিত অ্যাক্সেস অর্থ এবং জীবন বাঁচাতে পারে। "এটি ডেটা ইনজেশন ব্যয়কে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করবে, নেটওয়ার্কের বিলম্বিতা হ্রাস করবে, সুরক্ষা বাড়িয়ে তুলবে, এবং স্ট্রিমিং ডেটাটিকে রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্তগুলিতে রূপান্তরিত করতে সহায়তা করবে, " স্কিলিফটের সিইও এবং প্রতিষ্ঠাতা আমির ইমাদি বলেছিলেন।

প্রথম প্রতিক্রিয়াকারীদের সরবরাহ সরবরাহের জন্য বিভক্ত-দ্বিতীয় সিদ্ধান্তের প্রয়োজন। "উদাহরণস্বরূপ, দাবানলের লড়াইয়ের ক্ষেত্রে যত বেশি সময় কেটে যায়, পরিস্থিতি প্রতিকারের জন্য ব্যয়বহুল হয়ে যায়। আমাদের ড্রোনগুলি সংযোগ হারানোর পরেও প্রান্তে রিয়েল-টাইম সিদ্ধান্ত নিতে সক্ষম হয়ে যায়, আমরা আরও বাঁচাতে সক্ষম হব জীবন, অর্থ এবং সময়, "ইমাদি বলে।

কাছাকাছি-রিয়েল-টাইম গণনার প্রয়োজনীয় অন্যান্য ডোমেনগুলি হ'ল- এবং ভার্চুয়াল-রিয়েলিটি অ্যাপ্লিকেশন এবং স্বায়ত্তশাসিত যানগুলি। "এগুলি সমস্ত অভিজ্ঞতা ভিত্তিক কম্পিউটিং পরিবেশ। এগুলি জনগণের চারপাশে ঘটতে চলেছে, " নিউইয়র্ক ভিত্তিক স্টার্টআপের বিকাশকারীদের অত্যন্ত বিতরণকারী হার্ডওয়্যার অ্যাক্সেস করতে সক্ষম হয়ে প্যাকেটের সিইও জ্যাচারি স্মিথ বলেছেন।

একটি এআর বা ভিআর অ্যাপ্লিকেশন যা ব্যবহারকারীর গতিবিধির সাথে তাল মিলিয়ে চলতে পারে না, তা মাথা ঘোরার কারণ হতে পারে বা অভিজ্ঞতাকে নিমগ্ন এবং বাস্তব হতে বাধা দেয়। কম্পিউটারের দৃষ্টি এবং মেশিন-লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে প্রচুর পরিমাণে নির্ভরশীল স্ব-ড্রাইভিং গাড়িগুলি মূলধারার হয়ে উঠলে বিলম্বিতা আরও সমস্যা হয়ে উঠবে।

স্মিথ বলে, "আপনার ওয়েবপৃষ্ঠাটি লোড করার জন্য 30 মিলি সেকেন্ডের বিলম্বের বিষয়টি বিবেচিত হবে না তবে কোনও গাড়ী যদি কোনও ছোট্ট মেয়েটির সাথে দুর্ঘটনা এড়ানোর জন্য বাম বা ডানদিকে ঘুরতে পারে তবে 60mph এ কোনও গাড়ী নির্ধারণ করা সত্যই গুরুত্বপূর্ণ।"

এজ চ্যালেঞ্জ পূরণ

স্মার্ট স্বীকার করেছেন, কম্পিউটারে কম্পিউটারের ধারে কাছে আনার প্রয়োজনীয়তা থাকা সত্ত্বেও, প্রতিটি ডিভাইসে বিশেষ হার্ডওয়্যার লাগানো চূড়ান্ত উত্তর হতে পারে না। "কেন শুধু সমস্ত কম্পিউটার গাড়িতে রাখবেন না? আমি মনে করি এটির জীবনচক্রকে আপনি কতটা দ্রুত নিয়ন্ত্রণ করতে পারবেন তার বিবর্তনের সাথে এটি করার দরকার আছে, " তিনি বলেছিলেন।

স্মিথ বলেছেন, "আপনি যখন বিশ্বের কাছে হার্ডওয়্যার স্থাপন করেন, তখন এটি সাধারণত পাঁচ থেকে 10 বছর সেখানে থাকে, " প্রযুক্তি নির্ভর এই অভিজ্ঞতা ভিত্তিক ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রতি ছয় থেকে 12 মাস পরে বিকশিত হচ্ছে।

এমনকি জটিল সরবরাহের চেইনযুক্ত খুব বড় সংস্থাগুলি প্রায়শই তাদের হার্ডওয়্যার আপডেট করার সাথে লড়াই করে। ২০১৫ সালে, ফিয়াট ক্রাইসলারকে পাঁচ বছর আগে প্রকাশিত নিরাপত্তার দুর্বলতা ঠিক করতে ১.৪ মিলিয়ন গাড়ি পুনরায় কল করতে হয়েছিল। এবং জায়ান্ট চিপমেকার ইন্টেল এখনও কয়েক লক্ষ লক্ষ ডিভাইস হ্যাকারদের সামনে তুলে ধরে এমন একটি ডিজাইনের ত্রুটি মোকাবেলা করতে ঝাঁকুনি দিচ্ছে।

মুভিডিয়াসের এল-ওউজজানে এই চ্যালেঞ্জগুলি স্বীকার করেছেন। "আমরা জানি যে প্রতিবছর আমাদের বিভিন্ন পণ্য পরিবর্তন করতে হবে, কারণ প্রতি বছর আমরা প্রান্তে আরও বুদ্ধি আনতে যাচ্ছি এবং আমরা আমাদের গ্রাহকদের আপগ্রেড করতে বলব, " তিনি বলেছেন।

ধ্রুবক পুনরুদ্ধার এড়াতে এবং গ্রাহকদের তাদের প্রান্তের হার্ডওয়্যার দীর্ঘমেয়াদী ব্যবহার করতে, মভিডিয়াস তার প্রসেসরগুলিকে অতিরিক্ত সংস্থান এবং ক্ষমতা দিয়ে প্যাক করে। এল-ওউজজান বলেছেন, "আমাদের আগামী কয়েক বছরের জন্য সেই পণ্যগুলিতে আপগ্রেড করার দক্ষতা প্রয়োজন।

স্মিথের সংস্থা প্যাকেট একটি ভিন্ন পদ্ধতির ব্যবহার করেছে: এটি মাইক্রো ডেটা সেন্টার তৈরি করে যা শহরগুলিতে স্থাপন করা যেতে পারে, ব্যবহারকারীদের কাছাকাছি। এরপরে সংস্থাটি বিকাশকারীদের খুব স্বল্প-বিলম্বের গণ্য সংস্থান সরবরাহ করতে পারে - আপনি যতটা কাছাকাছি প্রকৃত হার্ডওয়্যার না রেখে ব্যবহারকারীদের কাছে পেতে পারেন তত কাছাকাছি।

স্মিথ বলেছেন, "এটি আমাদের বিশ্বাস যে পুরো বিশ্বের প্রতিটি শহরে বিকাশকারীরা এই হার্ডওয়্যার স্থাপনের জন্য একটি অবকাঠামোগত বিতরণ ব্যবস্থার প্রয়োজন হবে, " স্মিথ বলেছিলেন। সংস্থাটি ইতিমধ্যে 15 টি স্থানে কাজ করে এবং শেষ পর্যন্ত শত শত শহরে প্রসারিত করার পরিকল্পনা করে।

তবে প্যাকেটের উচ্চাকাঙ্ক্ষাগুলি গুগল এবং অ্যামাজনের পছন্দ অনুসারে পরিচালিত বিস্তৃত সুবিধার ক্ষুদ্র সংস্করণ তৈরির চেয়ে আরও বেশি এগিয়ে। স্মিথের ব্যাখ্যা অনুসারে, বিশেষায়িত হার্ডওয়্যার স্থাপন ও আপডেট করা জনসাধারণের মেঘের সাথে কার্যকর নয় with প্যাকেটের ব্যবসায়িক মডেলে, নির্মাতারা এবং বিকাশকারীরা সংস্থার প্রান্ত ডেটা কেন্দ্রগুলিতে বিশেষ হার্ডওয়্যার স্থাপন করে, যখন প্রয়োজন দেখা দেয় তখন তারা তা দ্রুত আপডেট ও রিফ্রেশ করতে পারে এবং সাথে সাথে তাদের ব্যবহারকারীগণ কম্পিউটিং সংস্থাগুলিতে অতিশয় অ্যাক্সেস পান তা নিশ্চিত করে।

প্যাকেটের অন্যতম গ্রাহক হ্যাচ রোভিওর মোবাইল স্পোর্টিং সংস্থা অ্যাংরি বার্ডস তৈরির একটি স্পিন অফ। নিম্ন-অ্যান্ড্রয়েড ডিভাইস সহ ব্যবহারকারীদের কম-ল্যাটেন্সি মাল্টিপ্লেয়ার-গেমিং স্ট্রিমিং পরিষেবাগুলি সরবরাহ করতে সংস্থাটি এজ-কম্পিউটিং সার্ভারগুলিতে অ্যান্ড্রয়েড চালায়।

"সারা বিশ্বের এই সমস্ত বাজারে মোটামুটি বিশেষায়িত এআরএম সার্ভারের প্রয়োজন, " স্মিথ বলে says "তারা আমাদের সার্ভার অফারের কনফিগারেশনগুলি কাস্টমাইজ করেছে এবং আমরা এটি ইউরোপ জুড়ে আটটি আন্তর্জাতিক বাজারে রেখেছি, এবং শীঘ্রই এটি 20 বা 25 টি বাজারে আসবে It এটি তাদের কাছে অ্যামাজনের মতো মনে হয় তবে তারা ইউরোপের প্রতিটি বাজারে কাস্টমাইজড হার্ডওয়্যার চালাতে সক্ষম হন get ।"

তাত্ত্বিকভাবে, হ্যাচ পাবলিক মেঘে একই কাজ করতে পারে তবে ব্যয়গুলি এটিকে একটি অদক্ষ ব্যবসা করে তুলবে। "পার্থক্য হ'ল সিপিইউতে ১০০ জন ব্যবহারকারীর বিপরীতে সিপিইউতে ১০, ০০০ ব্যবহারকারী স্থাপন করা, " স্মিথ বলেছেন

স্মিথ বিশ্বাস করেন যে এই মডেলটি বিকাশকারী প্রজন্মের কাছে আবেদন করবে যা পরবর্তী সফ্টওয়্যার উদ্ভাবনগুলিকে চালিত করবে। স্মিথ বলেছেন, "আমরা কীটির উপরে মনোনিবেশ করেছি তা হল কীভাবে সফ্টওয়্যার উত্সাহটি সংযুক্ত করা যায়, যারা মেঘে বড় হয়েছেন, বিশেষায়িত হার্ডওয়ার আদিমদের সাথে, " স্মিথ বলেছেন। "আমরা এমন ব্যবহারকারীদের বিষয়ে কথা বলছি যারা এমনকি তাদের ম্যাকবুকটি ভিতরে দেখার জন্য খুলতে পারে না এবং সেই ব্যক্তিই হার্ডওয়্যার / সফ্টওয়্যার স্ট্যাকের ক্ষেত্রে নতুনত্ব আনতে চলেছেন।"

মেঘ কি ক্ষয় হবে?

প্রান্ত ডিভাইসগুলি জটিল কম্পিউটারের কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম হওয়ার সাথে সাথে মেঘের ভবিষ্যত কি বিপদে পড়বে?

আইবিএম ওয়াটসনের হাই বলেছেন, "আমার কাছে, এজ কম্পিউটারিং ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের একটি প্রাকৃতিক এবং যৌক্তিক পরবর্তী অগ্রগতি।"

প্রকৃতপক্ষে, ২০১ in সালে, আইবিএম এমন একটি সরঞ্জামের সেট তৈরি করেছে যা বিকাশকারীরা প্রান্ত এবং মেঘের মধ্যে নির্বিঘ্নে কার্যগুলি বিতরণ করতে দেয়, বিশেষত আইওটি বাস্তুতন্ত্রগুলিতে, যেখানে প্রান্ত ডিভাইসগুলি ইতিমধ্যে তাদের তাত্ক্ষণিক পরিবেশ সম্পর্কে প্রচুর ডেটা সংগ্রহ করে। এবং ২০১ late সালের শেষের দিকে, অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস, আরেকটি বড় মেঘ বিকাশ প্ল্যাটফর্ম, গ্রিনগ্রাস ঘোষণা করেছে, যা একটি আইওটি বিকাশকারীকে তাদের প্রান্ত ডিভাইসে মেঘ অ্যাপ্লিকেশনগুলির অংশ চালাতে সক্ষম করে to

এর কোনওটিরই মানে মেঘ চলে যাচ্ছে না। হাই আরও বলেছে, "মেঘের মধ্যে আরও অনেক কাজ রয়েছে যা আরও ভাল কাজ করা হয়েছে, এমনকি যখন প্রান্তে প্রচুর কাজ করা হচ্ছে, " হাই বলেছে। এর মধ্যে অনেকগুলি বিভিন্ন উত্স থেকে ডেটা একত্রিত করা এবং বিশাল ডেটাসেটের সাহায্যে বৃহত আকারের বিশ্লেষণ করার মতো কাজ রয়েছে।

"যদি আমাদের এই এয়ার ডিভাইসগুলিতে যে এআই অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয় সেগুলির মধ্যে মডেল তৈরি করার দরকার হয়, এই মডেলগুলি তৈরি করা এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া এখনও একটি খুব বিশাল গণ্য-নিবিড় সমস্যা এবং প্রায়শই গণ্য ক্ষমতা প্রয়োজন যা এই প্রান্ত ডিভাইসে যা পাওয়া যায় তার চেয়ে বেশি হয়, " উচ্চ বলেছেন।

এল-ওজানে একমত। "স্থানীয়ভাবে এআই মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার ক্ষমতা অত্যন্ত সীমাবদ্ধ" তিনি বলেছেন। "একটি গভীর শিক্ষার দৃষ্টিকোণ থেকে, প্রশিক্ষণের বসার কেবলমাত্র এক জায়গা রয়েছে এবং এটি মেঘে রয়েছে, যেখানে আপনি বড় পরিমাণে ডেটাসেটগুলি মোকাবেলা করতে সক্ষম হওয়ার জন্য পর্যাপ্ত পরিমাণ গণনা সংস্থান এবং পর্যাপ্ত সঞ্চয়স্থান পাবেন""

এল-ওউজজানে এমন কেসও ব্যবহার করে যেখানে প্রান্ত ডিভাইসগুলি মিশন- এবং সময়-সমালোচনামূলক কাজগুলির জন্য বরাদ্দ করা হয়, যখন মেঘটি আরও উন্নত অনুক্রমের যত্ন নেয় যা বিলম্ব-নির্ভর নয়। "আমরা মেঘ এবং প্রান্তের মধ্যে ধারাবাহিকতার বিশ্বে বাস করছি।"

হাই বলছে, "এজ এজেন্টিং এবং ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের মধ্যে খুব সিম্বিওটিক এবং সিনেরজিস্টিক সম্পর্ক রয়েছে।"