Hardware
Edge Computing Hardware Guide
Edge Computing Hardware Guide คืออะไร / ทำไมถึงสำคัญ
น้องๆ เคยได้ยินคำว่า Cloud Computing กันแล้วใช่ไหม? Edge Computing เนี่ย คล้ายๆ กัน แต่แทนที่จะเอาข้อมูลไปประมวลผลบน Cloud (ที่อยู่ไกลๆ) เราเอามาประมวลผล "ใกล้ตัว" เลยครับ
สมัยผมทำร้านเน็ตฯ นะ (SiamCafe.net Since 1997) เน็ตบ้านเรายังไม่แรงขนาดนี้ การส่งข้อมูลไปกลับ Cloud นี่เสียเวลามาก คิดดูว่าถ้าเรามีเกมที่ต้องตอบสนองไวๆ หรือระบบกล้องวงจรปิดที่ต้องวิเคราะห์ภาพแบบ Real-time รอ Cloud ประมวลผลคงไม่ทันกิน
Edge Computing เลยเข้ามาช่วยตรงนี้ไง ประมวลผลที่ "ขอบ" (Edge) ของ Network เลย พวกอุปกรณ์ IoT, กล้องวงจรปิด, หุ่นยนต์ในโรงงาน พวกนี้แหละ คือ Edge Devices
ทำไมถึงสำคัญน่ะเหรอ? นอกจากเรื่องความเร็วแล้ว ยังมีเรื่องความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวอีกด้วย ข้อมูลบางอย่างเราไม่อยากส่งไป Cloud นี่นา เก็บไว้ประมวลผลเอง ปลอดภัยกว่าเยอะ
พื้นฐานที่ต้องรู้
1. Edge Devices คืออะไร?
Edge Devices คืออุปกรณ์ที่อยู่ "ขอบ" ของ Network อย่างที่บอกไป พวกเซ็นเซอร์, กล้อง, คอมพิวเตอร์ขนาดเล็ก (Single-Board Computer), หรือแม้แต่โทรศัพท์มือถือ ก็เป็น Edge Devices ได้หมด
2. Edge Servers/Gateways
บางครั้ง Edge Devices มันเล็กเกินไป ทำอะไรมากไม่ได้ เราก็จะมี Edge Servers หรือ Edge Gateways มาช่วยประมวลผลเบื้องต้นก่อน แล้วค่อยส่งข้อมูลที่จำเป็นจริงๆ ขึ้น Cloud อีกที
3. Latency (ความหน่วง)
Latency นี่แหละ ตัวแปรสำคัญ! ยิ่ง Latency น้อย ข้อมูลก็ยิ่งส่งถึงกันไว Edge Computing ช่วยลด Latency ได้เยอะ เพราะไม่ต้องวิ่งไปกลับ Cloud
ลองนึกภาพตอนเล่นเกมออนไลน์ สมัยก่อน Latency สูงๆ นี่เล่นแทบไม่ได้เลย เดี๋ยวนี้ดีขึ้นเยอะ เพราะมีเทคโนโลยีพวกนี้แหละ
วิธีใช้งาน / เริ่มต้นยังไง
การจะเริ่มใช้ Edge Computing ต้องดู Requirement ของงานก่อนเลยครับ ว่าต้องการอะไรบ้าง แล้วค่อยเลือก Hardware ที่เหมาะสม
สมัยนี้มี Board คอมพิวเตอร์เล็กๆ ให้เลือกเยอะแยะ Raspberry Pi ก็เป็นตัวเลือกที่ดี ราคาถูก หาซื้อง่าย แถมมี Community ใหญ่ ช่วยเหลือกันเพียบ
ขั้นตอนปฏิบัติจริง
1. เลือก Edge Device/Server
เริ่มจากเลือก Hardware ก่อนเลย Raspberry Pi, NVIDIA Jetson, Intel NUC หรือจะเป็น Server จริงๆ ก็ได้ ขึ้นอยู่กับงบประมาณและความต้องการ
ถ้าเป็นงานที่ไม่ต้องการประมวลผลหนักมาก Raspberry Pi ก็เหลือๆ แต่ถ้าเป็นงานที่ต้องใช้ AI หรือ Machine Learning NVIDIA Jetson จะเหมาะกว่า
# ตัวอย่าง Code ติดตั้ง TensorFlow บน Raspberry Pi (อาจต้องปรับเปลี่ยนตามรุ่น)
pip3 install tensorflow
2. ติดตั้ง Operating System และ Software
ส่วนใหญ่ Edge Devices จะใช้ Linux เป็น OS เพราะ Open Source และปรับแต่งได้เยอะ Raspberry Pi ก็มี Raspberry Pi OS ที่พัฒนามาโดยเฉพาะ
Software ก็ต้องเลือกให้เหมาะกับงาน เช่น ถ้าจะทำ Image Recognition ก็ต้องมีพวก OpenCV, TensorFlow, หรือ PyTorch
3. เขียน Code และ Deploy
เขียน Code เพื่อให้ Edge Device ทำงานตามที่เราต้องการ อาจจะเป็นการอ่านค่าจากเซ็นเซอร์, วิเคราะห์ภาพ, หรือควบคุมอุปกรณ์อื่นๆ
แล้วก็ Deploy Code ไปที่ Edge Device ใช้งานจริง!
อย่าลืมทดสอบระบบให้ดีก่อนใช้งานจริงนะครับ เคยเจอเคสที่ Deploy Code ผิดพลาด ทำเอาอุปกรณ์เสียหายไปเลยก็มี
เปรียบเทียบกับทางเลือกอื่น
Edge Computing ไม่ได้เหมาะกับทุกงานเสมอไป บางครั้ง Cloud Computing หรือ Fog Computing ก็เป็นทางเลือกที่ดีกว่า
Cloud Computing เหมาะกับงานที่ต้องการ Scalability สูงๆ และไม่ต้องกังวลเรื่อง Latency มากนัก เช่น การเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ หรือการประมวลผล Batch Jobs
Fog Computing เป็นเหมือนลูกผสมระหว่าง Cloud Computing กับ Edge Computing คือเอา Server มาวางไว้ใกล้กับ Edge Devices มากขึ้น แต่ยังไม่ถึงกับประมวลผลบนตัวอุปกรณ์โดยตรง
| คุณสมบัติ | Cloud Computing | Edge Computing | Fog Computing |
|---|---|---|---|
| สถานที่ประมวลผล | Data Center (ไกล) | Edge Device/Server (ใกล้) | Local Network (ปานกลาง) |
| Latency | สูง | ต่ำ | ปานกลาง |
| Scalability | สูงมาก | ต่ำ | ปานกลาง |
| Cost | อาจสูง (ขึ้นอยู่กับการใช้งาน) | ต่ำ (Hardware ราคาถูก) | ปานกลาง |
| Security | ต้องดูแลรักษา | ต้องดูแลรักษา | ต้องดูแลรักษา |
สรุปคือ เลือกใช้เทคโนโลยีให้เหมาะสมกับงานครับ ไม่มีอะไรดีที่สุดเสมอไป
ถ้าอยากอ่านบทความอื่นๆ เกี่ยวกับ IT เข้าไปดูได้ที่ SiamCafe Blog นะครับ มีบทความดีๆ เยอะแยะ
หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์กับน้องๆ นะครับ ถ้ามีคำถามอะไร ถามมาได้เลย ยินดีตอบเสมอ
อย่าลืมแวะไปอ่านบทความอื่นๆ ใน SiamCafe Blog กันด้วยนะ
Best Practices / เคล็ดลับจากประสบการณ์
เอาล่ะ น้องๆ หลังจากที่เราคุยกันเรื่องฮาร์ดแวร์สำหรับ Edge Computing กันมาพอสมควรแล้ว คราวนี้มาถึงส่วนสำคัญ คือ ทำยังไงให้มันเวิร์คจริงในโลกของเรา สมัยผมทำร้านเน็ต SiamCafe เนี่ย เจอปัญหามาเยอะแยะ ตั้งแต่ไฟตก ยันเด็กแอบลงโปรแกรมแปลกๆ ทำให้ระบบรวนไปหมด
Edge Computing ก็เหมือนกัน ถึงจะดูเท่ มีอนาคต แต่ถ้าไม่วางแผนดีๆ ก็อาจจะเจอปัญหาจุกจิกกวนใจได้เหมือนกัน มาดูกันว่าผมมีอะไรแนะนำบ้าง
เทคนิคที่ 1: เลือก Hardware ให้ตรงจุดประสงค์
อย่าเพิ่งรีบร้อนซื้อของแพงๆ มาก่อนนะน้อง สมัยก่อนผมเคยเห่อซื้อเครื่อง Server ราคาแพงๆ มาใส่ร้านเน็ต ปรากฏว่าใช้ไม่คุ้ม เพราะเด็กๆ ส่วนใหญ่ก็เล่นเกมออนไลน์กัน ไม่ได้ใช้ความสามารถของ Server ขนาดนั้นเลย
Edge Computing ก็เหมือนกัน ลองดูว่าเราจะเอาไปทำอะไร เช่น ถ้าจะเอาไปประมวลผลภาพจากกล้องวงจรปิด ก็ต้องเน้น GPU แรงๆ หน่อย แต่ถ้าจะเอาไปเก็บข้อมูล Sensor ในโรงงาน ก็อาจจะเน้น Storage เยอะๆ แทน
เทคนิคที่ 2: Security ต้องมาเป็นอันดับแรก
เรื่องนี้สำคัญมากๆ สมัยก่อนร้านเน็ตผมเคยโดนแฮก เพราะไม่ได้ใส่ใจเรื่อง Security มากพอ โดนวาง Keylogger ขโมย ID Password เกมกันสนุกเลย
Edge Computing ก็เหมือนกัน ยิ่งเอาไปวางไว้ตามที่ต่างๆ เช่น เสาไฟฟ้า โรงงาน ยิ่งต้องระวัง เพราะมันอาจจะโดนแฮกได้ง่ายกว่า Server ที่อยู่ใน Data Center ที่มีการป้องกันแน่นหนา ลองพิจารณาเรื่อง Firewall, VPN, และการเข้ารหัสข้อมูลด้วยนะ
ตัวอย่างการตั้งค่า Firewall (อย่างง่าย) บน Linux:
sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 22 -j ACCEPT # อนุญาต SSH
sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 80 -j ACCEPT # อนุญาต HTTP
sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 443 -j ACCEPT # อนุญาต HTTPS
sudo iptables -A INPUT -j DROP # ปฏิเสธ traffic อื่นๆ
เทคนิคที่ 3: Monitoring and Management
การดูแลรักษา Edge Device จำนวนมากๆ ไม่ใช่เรื่องง่ายๆ นะน้อง สมัยก่อนผมต้องเดินเช็คเครื่องในร้านเน็ตทุกวัน ว่าเครื่องไหนค้าง เครื่องไหนมีปัญหา
Edge Computing ก็เหมือนกัน ลองหาเครื่องมือ Monitoring ที่สามารถตรวจสอบสถานะของ Edge Device ได้จากศูนย์กลาง เช่น CPU Usage, Memory Usage, Disk Space, Network Traffic แล้วก็ควรจะมีระบบแจ้งเตือนเมื่อเกิดปัญหาด้วย
เทคนิคที่ 4: เตรียมรับมือกับปัญหา Network
ร้านเน็ตสมัยก่อนเจอปัญหา Network บ่อยมาก ทั้งสายขาด Router เสีย บางทีฝนตกหนักๆ ก็เน็ตหลุด
Edge Computing ก็เหมือนกัน Network อาจจะไม่เสถียรเสมอไป ลองออกแบบระบบให้สามารถทำงานได้แม้ Network จะขาดหายไปบ้าง เช่น ให้ Edge Device สามารถเก็บข้อมูลไว้ก่อน แล้วค่อยส่งข้อมูลกลับมาเมื่อ Network กลับมาใช้งานได้ปกติ
FAQ คำถามที่พบบ่อย
Edge Computing เหมาะกับธุรกิจแบบไหน?
Edge Computing เหมาะกับธุรกิจที่ต้องการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งกำเนิดข้อมูล เพื่อลด Latency และ Bandwidth เช่น ธุรกิจ Smart City, Smart Factory, Retail, และ Healthcare
Hardware สำหรับ Edge Computing ต้องมี Spec อะไรบ้าง?
Spec ของ Hardware ขึ้นอยู่กับ Use Case เลยน้อง แต่โดยทั่วไปแล้วควรจะมี CPU ที่แรงพอสมควร, Memory ที่เพียงพอ, Storage ที่เหมาะสม, และ Network Interface ที่รวดเร็ว นอกจากนี้ก็ควรจะพิจารณาเรื่อง Power Consumption และขนาดของอุปกรณ์ด้วย
การเลือก OS สำหรับ Edge Device ควรเลือกอะไรดี?
OS ที่นิยมใช้กันใน Edge Computing มีหลายตัว เช่น Linux, Windows IoT, และ Android แต่ละตัวก็มีข้อดีข้อเสียต่างกันไป Linux เป็นที่นิยมเพราะ Open Source และมีความยืดหยุ่นสูง ส่วน Windows IoT เหมาะกับคนที่คุ้นเคยกับ Windows อยู่แล้ว Android ก็เหมาะกับ Application ที่ต้องการ Interface ที่ใช้งานง่าย
Edge Computing กับ Cloud Computing ต่างกันยังไง?
Cloud Computing คือการประมวลผลข้อมูลบน Server ที่อยู่ใน Data Center ส่วน Edge Computing คือการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งกำเนิดข้อมูล Cloud Computing เหมาะกับงานที่ต้องการ Scalability สูง ส่วน Edge Computing เหมาะกับงานที่ต้องการ Latency ต่ำ
สรุป
Edge Computing เป็นเทคโนโลยีที่น่าสนใจ และมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงโลกของเราได้ แต่การจะนำไปใช้งานให้ประสบความสำเร็จได้นั้น ต้องมีการวางแผนที่ดี และเลือก Hardware ที่เหมาะสมกับ Use Case ของเรา หวังว่าบทความนี้จะเป็นประโยชน์กับน้องๆ ที่สนใจเรื่อง Edge Computing นะครับ
อย่าลืมแวะไปอ่านบทความอื่นๆ ใน SiamCafe Blog นะน้อง มีเรื่อง IT สนุกๆ อีกเยอะเลย
และถ้าใครสนใจเรื่อง Forex ลองเข้าไปดูที่ iCafeForex ได้นะ
