เมฆและหมอก

ดร.พนิตา พงษ์ไพบูลย์ ศูนย์เทคโนโลยีอิเล็กทรอนิกส์และคอมพิวเตอร์แห่งชาติ (เนคเทค)

ตอนที่แล้วเล่าถึงวิวัฒนาการของเทคโนโลยีคลาวด์ว่าเริ่มจากบริการคลาวด์สาธารณะ (PublicCloud) ไปสู่บริการคลาวด์ส่วนตัว (Private Cloud) และไปสู่การใช้งานทั้ง Public Cloud และ Private Cloud ร่วมกัน หรือที่เรียกว่า Hybrid Cloud

Hybrid Cloud เกิดขึ้นเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อดีของคลาวด์ทั้งสองชนิด นั่นคือสำหรับข้อมูลที่เป็นความลับก็เก็บและประมวลผลภายใน Private Cloud แต่เพื่อไม่ต้องลงทุนทรัพยากรภายในมากนัก ข้อมูลบางอย่างที่ต้องการการประมวลผลขั้นสูง เช่น Machine Learning หรือ Artificial Intelligence ก็ส่งไปประมวลผลบน Public Cloud ที่มีบริการหลากหลายพร้อมให้เลือกใช้ได้สะดวกกว่าการทำใช้เองบน Private Cloud

แนวคิดของ Cloud Computing ทั้ง Public Private และ Hybrid นั้นอยู่บนแนวทางการหลอมรวมทรัพยากรและใช้ทรัพยากรร่วมกันแบบรวมศูนย์ (Centralized Resource) ซึ่งแม้จะทำให้ใช้ทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด แต่ก็ทำให้เกิดปัญหาคอขวด และปัญหาการเข้าถึงบริการเมื่อสัญญาณอินเทอร์เน็ตไม่เสถียร

วิวัฒนาการถัดมา คือกระจายทรัพยากรการประมวลผลออกจากศูนย์กลาง หรือออกจากคลาวด์ แนวคิดนี้ถูกเรียกว่า Edge Computing หรือ Fog Computing เพื่อสื่อความแตกต่างว่าเป็นการประมวลผลในระดับใกล้พื้นดิน หรือใกล้ต้นทางของข้อมูลมากกว่า Cloud Computing เพื่อลดเวลาในการสื่อสาร ลดการใช้แบนด์วิดท์ และลดการพึ่งพาอินเทอร์เน็ต ทรัพยากรที่ Edge จะน้อยกว่าที่บนคลาวด์ ลักษณะการประมวลผลที่ Edge จึงเป็นแนวการรวบรวมข้อมูล กลั่นกรองข้อมูล หรือวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น ก่อนส่งออกไปให้คลาวด์วิเคราะห์ภาพรวมขนาดใหญ่

IoT เป็นหนึ่งในตัวการที่ผลักดันให้ Edge Computing เกิดการใช้งานจริง ปัจจุบัน IoT พึ่งพาคลาวด์อย่างมากทั้งการเก็บและการวิเคราะห์ความหมายของข้อมูลเซ็นเซอร์ ดังนั้นเมื่อการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตมีปัญหา ข้อมูลเซ็นเซอร์ส่งไปไม่ถึงคลาวด์ ส่งผลให้การตีความข้อมูลผิดพลาด การใช้ Edge Computing จะช่วยลดปัญหานี้ได้ อุปกรณ์ Edge เปรียบเสมือนคอมพิวเตอร์ 1 ตัวที่วางไว้ในบ้าน โรงเรือนหรือโรงงาน ที่ประตูก่อนออกสู่อินเทอร์เน็ต เพื่อช่วยรวบรวมข้อมูลพักไว้ยามที่อินเทอร์เน็ตมีปัญหา ป้องกันข้อมูลสูญหาย ช่วยกลั่นกรองข้อมูลเซ็นเซอร์ที่เพี้ยนออกก่อนส่งต่อ หรือช่วยวิเคราะห์ และแจ้งเตือนเมื่อค่าเซ็นเซอร์เกินระดับที่กำหนด

ตัวอย่างการใช้ Edge Computing ในกรณี Smart Home เช่น เมื่อกล้องวงจรปิดตรวจพบใบหน้าคนที่ประตูบ้าน สามารถทำการประมวลผลที่ Edge เพื่อเทียบใบหน้าที่พบกับใบหน้าผู้อยู่อาศัยของบ้าน ฐานข้อมูลใบหน้าของ ผู้อยู่อาศัยมีขนาดเล็กสามารถประมวลผลได้โดยไม่ต้องพึ่งพาคลาวด์ แต่หากต้องการตรวจสอบว่าใบหน้าคนที่ประตูบ้านเป็นคนร้ายหรือไม่ ต้องพึ่งคลาวด์เพื่อประมวลผลเทียบกับฐานข้อมูลอาชญากรขนาดใหญ่

Edge Computing ไม่ได้มาทดแทน Cloud Computing หากแต่มาเสริมให้การใช้ Cloud Computing มีประสิทธิภาพดีมากขึ้น ดังนั้นในอนาคต ทั้งเมฆ (Cloud) และหมอก (Fog) จะคงอยู่คู่กัน n