רשתות 5G וטכנולוגיות מחשוב קצה הן הרבה מעבר לשדרוג טכנולוגי
מאת:
ניר נעמן, 4.6.20, 08:18
עם כ-150 מיליארד מכשירי קצה המונעים בטכנולוגיות AI, שיחוברו אליה, ותעשייה בשווי 2.2 טריליון דולרים, טכנולוגיית 5G היא מעבר לקפיצה בין דורות רשתות סלולר, והיא צפויה להטיב עם תחומים רבים: ערים חכמות, IoT, כלי רכב אוטונומיים, תעשייה 4.0, תעשיית הבריאות הדיגיטלית ועוד. אך כיצד רשתות 5G תתמודדנה עם כמויות המידע העצומות?
רשתות הדור החמישי (
G5) אינן זרות לנו. סין, בריטניה, דרום קוריאה, ארה"ב ומדינות נוספות כבר החלו בפריסה מסחרית של הרשת, ואנו צפויים לראות עוד ועוד מדינות מצטרפות אליהן בשנים הקרובות - בהן גם ישראל.
בעוד הדור השלישי והרביעי יועדו לשימוש בעיקר במכשירים סלולריים, לעולם יש תוכניות גדולות הרבה יותר עבור רשת ה-
5G: ערים חכמות, "האינטרנט של הדברים" (
IoT) וכמובן גם כלי רכב אוטונומיים.
אם כך, כיצד תוכלנה להתמודד רשתות הדור החמישי עם כמויות המידע העצומות, שתחלופנה בעורקיהן ורק תגדלנה עם חלוף הזמן? בשנים האחרונות מתבהרת התשובה לשאלה הזו והיא טמונה בתחום טכנולוגי חדש המכונה מחשוב קצה (
Edge Computing).
המושג "מחשוב קצה" מתייחס בעיקרו ליחידות מחשוב קצה המונעות בטכנולוגיות בינה מלאכותית (
AI) שתמוקמנה בקרבת משתמשי הקצה: מכוניות אוטונומיות, מוצרי
IoT,
5G Micro Datacenters ועוד, ותבצענה עיבוד מקומי למידע המגיע אליהן.
בעוד שבעבר, מחשוב הקצה היה מורכב בעיקר מחיישנים והופקד על איסוף מידע ושליחתו לענן לטובת עיבוד, טכנולוגיות מחשוב קצה חדשות בשילוב עם רשת הדור החמישי, תאפשרנה תקשורת מהירה, עם זמני שיהוי נמוכים מתמיד ויכולות עיבוד מקומיות, ובכך, למעשה, "תקרבנה" את הענן וכושר העיבוד הגדול שלו - למכשירי הקצה, ולמעשה, למשתמש הסופי, מה שיעניק לנו עומק טכנולוגי גדול יותר בקרבתנו.
עיבוד בזמן אמת הופך לפשוט ונגיש מתמיד
רשתות
5G בשילוב עם טכנולוגיות מחשוב קצה תאפשרנה לתעשייה להתמודד כראוי עם אתגרי עיבוד בזמן אמת (
Real Time Processing), תצמצמנה את זמני התגובה והשיהוי הכרוכים בהעברת דאטה באינטרנט או על גבי רשתות סלולר, תגברנה את רמת האבטחה והפרטיות וכן תפחתנה את העומס על עורקי הרשת המרכזיים, שכן לענן המרכזי ישלח אך ורק המידע, שחייב להגיע אליו.
עבודתן של טכנולוגיות מחשוב הקצה בשילוב עם רשת הדור החמישי לא תסתיים עם מכשירי סלולר, והן צפויות להטיב עם תעשיות רבות. כך, לדוגמה, אחד המנועים הבולטים של
תעשיית כלי הרכב האוטונומיים תהיינה רשתות ה-
5G. כלי רכב אלה יידרשו לעבד כמות עצומה של מידע בכל שנייה נתונה, שתכלול גם נתוני חיישנים וגם הרבה מאוד וידאו, שצריך לעבד בזמן אמת כדי לאפשר לרכב להגיב לאירועים דינמיים באופן מידי.
הצמצום המירבי של זמני השיהוי תלוי בציוד מחשוב הקצה שייפרס, לדוגמה, לאורכם של כל הכבישים ברחבי העולם לצד תשתיות הדור החמישי. כך, יוכלו
כלי הרכב האוטונומיים לבצע את כל העיבוד הנדרש לפעילותם בזמן אמת, וכן לתקשר עם תשתיות עירוניות חכמות אחרות: הכבישים עצמם, שיהיו מרוצפים בחיישנים, רמזורים, שילוט וכלי רכב אחרים.
תרחיש דומה יתקיים גם ביתר התעשיות, שהופכות יותר ויותר חכמות ומחוברות מרגע לרגע: ערים חכמות, תעשייה 4.0, תעשיית הבריאות הדיגיטלית ואחרות.
כל התעשיות המצוינות הללו תסתמכנה על מחשוב קצה נגיש וקרוב, שלמעשה, מקרב את כושר העיבוד בענן אל מכשירי הקצה - המכונות במפעל, הציוד הרפואי בבית החולים, התשתיות הקריטיות בערים החכמות ועוד. המשמעות של הדברים היא פתיחתן של הזדמנויות עסקיות נרחבות עבור שווקים מגוונים.
איגוד ה-
GSMA טוען, שב-15 השנים הבאות, טכנולוגיות הדור החמישי צפויות לתרום לכלכלה העולמית כ-2.2 טריליון דולרים. זאת, הודות לשיפורים הטכנולוגיים המשמעותיים, שמביאות איתן רשתות ה-
5G.
הודות למקצה השיפורים הטכנולוגיים הטמונים בשילובן של רשתות
5G וטכנולוגיות מחשוב קצה, עד ל-2025 יוכלו למעלה מ-150 מיליארד התקנים להתחבר לרשת האינטרנט העולמית. זאת, לעומת כ-15 מיליארד כיום - כך על פי הערכות חברת המחקר
IDC.
כמויות המידע העצומות, שיפיקו מאות מיליארדי המכשירים הללו בזכות שילובן של טכנולוגיות מחשוב הקצה, תעובדנה ברובן באחת מ-2 אפשרויות: על גבי מכשיר הקצה של המשתמשים או, לחילופין, ב"קצוות" של רשת ה-
5G.
שם, הן תפגושנה מערכות
AI חדשניות, שתייתרנה את הצורך בשליחת המידע לעיבוד בענן, ובכך תצמצמנה את התעבורה אל הענן, תגברנה את רמת האבטחה, ותאפשרנה יכולות עיבוד ותגובה בזמן אמת. ברוכים הבאים לעתיד המחובר.
אחד האתגרים המרכזיים בתחום מחשוב הקצה הוא ניהול יחידות מחשוב הקצה והיישומים המופעלים בהן. סביבת מחשוב הקצה היא הטרוגנית עם מגוון רחב של יחידות קצה בעלות תכונות שונות מאוד מבחינת חומרה, כוח מחשוב, תקשורת, ניידות, בעלות ועוד.
כ"כ, יחידות הקצה משמשות להרצת מגוון גדול של יישומים ומשתמשות במגוון מודלים של בינה מלאכותית (
AI Models). יישומי קצה מבוססי בינה מלאכותית צפויים למלא תפקיד מרכזי ברשתות ה-
5G הודות ליכולת שלהם ללמוד ולהתאים את פעולתם על פי המידע אותו הם מעבדים.
מחשוב קצה מצריך אפשרויות ניהול מרכזי כדי להתמודד עם המספר והמגוון העצום של יחידות מחשוב הקצה. אולם, עם זאת נדרש לאפשר ליחידות אלו לפעול בצורה אוטונומית גם כאשר הן אינן מחוברות, למשל, כתוצאה מניתוק ברשת.
במעבדת המחקר של יבמ בחיפה פיתחו כלים מתקדמים לניהול תשתיות מחשוב קצה. אחד המרכזיים שבהם נוגע לניהול של מודלים לבינה מלאכותית ביחידות הקצה. האתגר היה ליצור מערכת ניהול אחידה הן ליישומים והן ולמודלים המשמשים אותם.
יישומי בינה מלאכותית עושים בד"כ שימוש במספר מודלים המתעדכנים באופן רציף כתוצאה של תהליך הלמידה של המודל. חוקרי יבמ פיתחו מערכת המנהלת באופן יעיל את מחזור החיים של מודלי בינה מלאכותית בסביבת מחשוב קצה.
כך למשל, ניתן להתקין מודלים במספר גדול של יחידות קצה, לאסוף נתונים המאפשרים למודלים ללמוד את תנאי העבודה שלהם, לייצר מודלים משופרים המותאמים ליחידת הקצה, להפיץ כל מודל ליחידת הקצה המתאימה וחוזר חלילה.
הפעולות הללו מתבצעות באופן יעיל המאפשר ניהול של מספר גדול של יחידות קצה בצורה גמישה, קלה לשימוש, חסכונית ובטוחה. לדוגמה, ניתן בפעולה אחת לעדכן מודלים בצי של אלפי משאיות ממרכז שליטה אחד על פי מאפיינים כגון סדרת ייצור, אזור גיאוגרפי, אופי השימוש וכד'. המודלים יעודכנו באופן אסינכרוני כאשר התקשורת תאפשר זאת ומצב ההתקנה המעודכן יוצג במרכז השליטה.
מאת
: ניר נעמן, יוני 2020.
חוקר בכיר בתחום מחשוב הקצה
במעבדת IBM בחיפה
