ก่อนที่จะไปเรียนรู้ว่า Edge Computing นั้นจะมีประโยชน์กับท่านและองค์กรของท่านอย่างไรนั้น เราจะไปดูว่าปัจจุบันนี้ หรือยุคก่อน Edge Computing นั้น การเชื่อมต่อ หรือ การทำงานของซอฟต์แวร์นั้นเป็นอย่างไร

Pre-Edge Computing Era
สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์และการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลมีลักษณะค่อนข้างจะรวมศูนย์ (Centralized) โดยซอฟต์แวร์ในปัจจุบันส่วนใหญ่นั้นถูกออกแบบบนสมมติฐานว่า เครือข่ายมีเสถียรภาพ ข้อมูลอยู่ศูนย์กลาง และผู้ใช้เป็นเพียง client โครงสร้างโดยรวมสามารถอธิบายได้ดังนี้

Credit : blog.algomaster.io
1. สถาปัตยกรรมแบบ Centralized / Client–Server ซึ่งมีลักษณะคือ มีฐานข้อมูล และ มี Client ไม่ว่าจะเป็นมือถือหรือ Terminal เป็นตัวเชื่อมต่อกับผู้ใช้งาน ซึ่งอาจจะเป็น Windows Form, Web UI, Mobile UI
2. ฐานข้อมูลเป็นแบบเดี่ยว หรืออาจจะมี Replica เพื่อการทำรายงานหรือ OLAP บ้าง เพราะไม่ต้องการงานเขียนหลายที่
3. มีการทำ Replication แบบทางเดียว เพื่อการป้องกันภัย

4. scale หรือขยายได้ยาก และ ไม่เหมาะกับการทำงานหลายสาขา
5. การจัดการแบบ Offline แทบจะทำไม่ได้เหรือยากมาก

ด้วยข้อจำกัดดังกล่าว ประกอบกับความต้องการที่เปลี่ยนไปในแง่ของธุรกิจ เช่น

• สาขาที่เพิ่มขึ้น
• มีอุปกรณ์ IoT ที่มากขึ้นหลายเท่า
• ผู้ใช้งานต้องการความเร็วและ Latency ต่ำลง
• Network ก็ยังมึความไม่เสถียรอยู่ และ อาจจะมีอยู่เรื่อยๆ

ทำให้เปิดปัญหาหลายอย่างเช่น

• ช้า ประมวลผลช้า
• ระบบล่ม ตอบสนองลูกค้าไม่ได้
• ค่าใช้จ่ายด้าน bandwidth สูงขึ้น
• ไม่รองรับงานแบบ Off-line

ด้วยเหตุผลดังกล่าวทำให้เกิดความต้องการที่จะใช้งานสิ่งที่เรียกว่า Edge Computing

Edge Computing กลายเป็นเทคโนโลยีที่ สำคัญอย่างยิ่งในยุคปัจจุบัน เพราะรูปแบบการใช้งานระบบไอทีและข้อมูลของธุรกิจได้เปลี่ยนไปอย่างมีนัยสำคัญ จาก “ทุกอย่างอยู่ที่ศูนย์กลาง (Centralized)” ไปสู่ “ข้อมูลและการประมวลผลอยู่ใกล้จุดใช้งานมากที่สุด” เหตุผลหลักสามารถอธิบายได้ดังนี้

1. ความต้องการความเร็วและ Latency ที่ต่ำมาก เพื่อการตอบสนองที่เร็ว ในหลายอุตสาหกรรม การรอผลลัพธ์จาก Cloud หรือ Data Center กลางอาจช้าเกินไป เช่น

• ระบบ POS และร้านค้าหลายสาขา
• โรงงานอุตสาหกรรม (OT / IIoT)
• ระบบ Smart City และบริหาการจราจร
• ระบบสุขภาพ สาธารณสุข และอุปกรณ์แพทย์

Edge Computing จะช่วยให้

• ประมวลผลข้อมูลภายในตัวเอง หรือตัวเครื่องเอง
• ลด latency จากระดับหลายร้อย ms เหลือเพียงไม่กี่ ms เพราะทำใน local
• รองรับการตัดสินใจแบบ real-time

2. ปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล
อุปกรณ์ IoT, Sensor, กล้อง, เครื่องจักร กำลังสร้างข้อมูลจำนวนมากตลอดเวลา และ ปัจจุบันมันเป็นส่วนหนึ่งของความต้องการทางธุรกิจ หรือแม้แต่ส่วนบุคคลไปแล้ว หากส่งข้อมูลทั้งหมดไปยังศูนย์กลาง อาจจะมีข้อเสียดังนี้

• ใช้ bandwidth สูง
• ค่าใช้จ่ายด้าน network และ cloud เพิ่มขึ้น
• ระบบอาจไม่รองรับการขยาย scalable

Edge Computing จะช่วยให้

• กรอง (filter) และประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นที่ปลายทางก่อนเท่าที่เป็นไปได้
• ส่งเฉพาะข้อมูลที่ “จำเป็น” กลับไปยัง Cloud หรือใน data center ที่กำหนด
• ลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ

3. ความต่อเนื่องของระบบ (Offline / Intermittent Connectivity) เพราะในโลกแห่งความเป็นจริงนั้นเราปฏิเสธไม่ได้เลยว่า การเชื่อมต่อนั้น ไม่สามารถจะอยู่ที่ระดับ 100% ได้

• สาขาอาจเน็ตล่ม ด้วยเหตุผล ร้อยแปด
• โรงงานหรือไซต์งานอยู่พื้นที่ห่างไกล อาจมีเน็ตที่ช้า
• การเชื่อมต่อไม่เสถียรด้วยเหตุผลอื่นๆ

Edge Computing จะช่วยให้

• ระบบยังทำงานได้แม้ offline เพราะส่วนใหญ่ทำงานแบบ Offline First
• เก็บและประมวลผลข้อมูลในโลคอลหรือภายในเครื่องก่อน
• ซิงค์ข้อมูลกลับเมื่อเครือข่ายพร้อม

4. ความต้องการด้านความมั่นคงและอธิปไตยข้อมูล (Data Sovereignty) ซึ่งตอนนี้ในหลายประเทศและหลายองค์กร จะมีนโยบายว่า

• ไม่อนุญาตให้นำข้อมูลออกนอกพื้นที่ หรืออาณาจักร
• ต้องเก็บข้อมูลลูกค้าไว้ในประเทศหรือในองค์กร

Edge Computing จะช่วยให้

• ประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลภายในพื้นที่
• ลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
• ปฏิบัติตามกฎหมายของประเทศนั้นๆ และนโยบายองค์กรได้อย่างดี

5. ความยืดหยุ่นและความทนทานของระบบ (Resilience) โดยระบบที่พึ่งพาศูนย์กลางเพียงจุดเดียว

• เสี่ยงต่อ single point of failure เพราะมีข้อมูลกระจายหลายที่
• หาก Cloud หรือ Data Center ล่ม ระบบทั้งหมดอาจหยุดไปเลย

Edge Computing จะช่วยให้

• กระจายความสามารถไปหลาย node
• แต่ละ node ทำงานได้อย่างอิสระ
• ระบบโดยรวมทนทานมากขึ้น รวมถึง availability จะเพิ่มขึ้น

6. รองรับรูปแบบธุรกิจยุคใหม่ Edge Computing เป็นตัวเร่งให้เกิด

• ระบบ Smart Retail (เช่นระบบ โปรโมชั่นแบบ real-time ที่สาขา)
• ระบบ Predictive Maintenance เป็นไปได้
• Real-time Analytics หรือวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
• AI/ML inference ที่หน้างาน
• ระบบที่ต้องอยากมี “ข้อมูลอยู่ทุกที่” หรือ Data Everywhere

สรุปภาพรวม

• Edge Computing ไม่ได้มาแทน Cloud แต่เป็นการทำงานที่เกื้อกูลกัน ขยาย Cloud ไปยังปลายทาง (Cloud-to-Edge)
• ในยุคที่ข้อมูลต้องรวดเร็ว กระจาย และไม่หยุดชะงัก มี Availability สูง
• Edge Computing คือรากฐานของระบบดิจิทัลสมัยใหม่

และเมื่อ Edge มีบทบาทมากขึ้น เทคโนโลยีอย่าง Multimaster Synchronization และ Change Data Capture (CDC) จึงกลายเป็นกลไกสำคัญในการทำให้ข้อมูล ถูกต้อง สอดคล้อง และพร้อมใช้งานทุกที่

Change Data Capture (CDC) คือเทคโนโลยีที่ใช้สำหรับ ตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลในฐานข้อมูล โดยไม่ต้องอ่านข้อมูลทั้งตารางซ้ำ ๆ และเป็นกลไกสำคัญของระบบสมัยใหม่ เช่น Replication, Multimaster Synchronization และ Edge Computing

แนวความคิดของ CDC คือ

เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงข้อมุลไม่ว่าจะเป็น

• INSERT
• UPDATE
• DELETE

ระบบ CDC จะทำการจับว่ามีอะไรที่เปลี่ยนไปบ้าง โดยเราจะเรียกมันว่า Change Event และ จะทำการส่งต่อความเปลี่ยนแปลงนั้นไปยังปลายทาง

สนใจจะทำให้ application ของท่านทันสมัยขึ้น โดยสนับสนุนทั้ง Multimaster Synchronization และ CDC พูดคุยกับเราวันนี้ผ่าน Line OA : @avesta.co.th หรืออีเมล์ [email protected]

• Facebook
• Twitter
• Line