Edge Computing เบื้องหลังของ Technology ที่มี Privacy และ Smart ไปพร้อม ๆ กัน

เมื่อไม่กี่วันมานี้ Google เปิดตัว Google Pixel 6 มา แต่สิ่งที่ทำให้ว้าวกว่าคือตัว CPU ของมันอย่าง Tensor Chip ที่ในนั้นมี TPU (Tensor Processing Unit) ที่ทำเรื่องที่เป็นไปได้ยาก เช่นการทำ Tone Mapping บนวีดีโอ ให้กลายเป็นเรื่องง่ายโดยที่เรายังรักษา Privacy ได้อยู่ หรือจะเป็น Autopilot ของ Tesla เอง ที่ทำให้รถสามารถขับเคลื่อนเองได้ นี่เป็นการผสานเทคโนโลยีในเรื่องของ AI เข้ากับอีก Keyword ที่เรียกว่า Edge Computing วันนี้เรามาดูกันว่า คำ ๆ นี้มันคืออะไร และ การที่เรามีสิ่งนี้ มันทำให้ชีวิตเราดีขึ้นอย่างไร

Cloud Computing ไม่ใช่ทุกอย่าง !!!!

ถ้าเราพูดถึงการทำ Computing หลาย ๆ คนในเวลานี้ก็จะบอกว่า เอาขึ้น Cloud สิ นั่นนี่เต็มไปหมด หรือเราเดิน ๆ ไปตามงานเทคโนโลยีหลาย ๆ งาน Buzzword ที่ชอบพูดกันก็น่าจะเป็นคำว่า AI กับ Cloud ถ้ามีสองคำนี้ ขายออกทันทีแบบ งง ๆ ทั้ง ๆ ที่มันไม่ต้องใช้อะไรเกี่ยวกับสองอย่างนั้นเลย แต่ใส่มาเพื่อให้ Pitching มันดูดี ดาฟาคคคคคคคคคค นี่มันอะไรกันครับเนี่ย !!!!!!!!! ก็คือเปิดมาใส่ในเป็น If-Else และ Engineer ที่ทำก็คือด่าพร่องส์ไปพร้อม ๆ กันว่าไป Promise เ_ย อะไรมาครับเนี่ย ใช่แล้วครับ คำว่า Cloud Computing ไม่ใช่ทุกอย่างของโลกใบนี้ ไม่ใช่ทุกเทคโนโลยีที่จะทำงานได้ดีกับ Cloud Computing

Cloud Computing คืออะไร ? (ฉบับมนุษย์อ่านได้ Dev อ่านดี)

ทุกวันนี้เราคงปฏิเสธไม่ได้แล้วว่า เราอยู่ในยุคที่เราใช้ข้อมูลในการตัดสินใจสิ่งต่าง ๆ มากขึ้นจะเห็นได้ว่า ทุกวันนี้เราเสพข้อมูลมากแค่ไหน

ArnondoraArnon Puitrakul

เราเคยอธิบาย Cloud Computing แบบง่าย ๆ ไปแล้วในบทความเมื่อนานมาแล้ว ถ้าเอาสั้น ๆ คือ เรามีหน่วยประมวลผลอยู่ก้อนเมฆ เอ่อ ไม่ได้หมายความว่ามันอยู่บนก้อนเมฆจริง ๆ อะนะ มันเหมือนกับ ก้อนเมฆบนท้องฟ้าที่เรามองจากตรงไหน เราก็ยังเห็นเมฆอยู่ ก็คือ เราสามารถเข้าถึงหน่วยประมวลผลจากที่ไหน เมื่อไหร่ก็ได้เลย นั่นเอง

เบื้องหลังของมันจริง ๆ ก็คือเครื่องคอมพิวเตอร์ที่อยู่ตาม Data Centre ทั่วโลก ทำให้เราสามารถที่จะ Deploy Service หรือโปรแกรมของเรา ขึ้นไปอยู่ที่นั่นได้เลย และการที่ Data Centre เชื่อมต่อกันทั่วโลกนั่นหมายความว่า เราจะเข้าถึง Service ได้จากที่ไหนก็ได้เลย หรือแม้กระทั่ง เราจะ Deploy ไว้ใน Data Centre หลาย ๆ ที่ทั่วโลก เพื่อให้ผู้ใช้ที่อยู่ในแต่ละจุดของโลกสามารถใช้งานได้อย่างรวดเร็ว เอาจริง ๆ เรามองว่ามันเป็น Game Changer ตัวนึงเลย ที่ทำให้เราสามารถสร้าง ระบบ หรือ Application ระดับ Global Scale ได้ง่ายมาก ๆ เป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นมาก ๆ จนกลายเป็น Buzzword แบบงง ๆ

แต่แน่นอนว่า ไม่มีอะไรบนโลกที่จะเหมาะกับทุกอย่าง Cloud Computing ก็เช่นกัน ด้วย Model ที่เราจะต้องส่งข้อมูลไปที่ Cloud และรับกลับมา มันจะต้องมีเวลาในการ รับและส่งข้อมูลแน่นอน หรือแม้กระทั่ง สัญญาณในการเชื่อมต่อที่บางครั้ง เราอาจจะเข้าไปในพื้นที่ที่ไม่มีสัญญาณ Cloud Computing ก็จะกลายเป็นขยะเปียกไปเลยทันที เพราะมันไม่สามารถช่วยอะไรเราได้เลย จนกว่าเราจะกลับไปในจุดที่สัญญาณชัดเจนมากเพียงพอที่เราจะส่งข้อมูลได้ หรืออีกปัญหาคือ ความเป็นส่วนตัว (Privacy) ที่ ณ ปัจจุบันเราให้ความสำคัญมาก ๆ เราคงไม่อยากให้ใครรู้เนอะว่า เราทำอะไร เราชอบดูหนังโป๊แนวไหน เรามีรสนิยมแบบไหน มันเป็นเรื่องส่วนตัว แต่ถ้าข้อมูลทั้งหมดต้องขึ้น Cloud เพื่อประมวลผล ข้อมูลพวกนี้มันก็จะต้องออกไปที่ Cloud อะสิ แล้วความเป็นส่วนตัวอยู่ที่ไหนละ ??? ทำให้ Cloud Computing มีปัญหาอยู่ 3 เรื่องคือ Coverage, Latency และ Privacy

เราลองยกตัวอย่างละกัน ถ้าเราบอกว่า บนรถ Tesla ใช้ Cloud Computing ทั้งหมดเลย ไม่มีคอมพิวเตอร์สำหรับการคิดอยู่บนรถเลย ถ้าเกิดรถวิ่ง ๆ ไปสัญญาณขาด หรือ Data Rate น้อยในบางช่วง และเป็นทางโค้งนิด ๆ ที่มีรถสวนมาพอดี อะไม่ต้องคิดต่อละกันเนอะว่ามันน่าจะเป็นยังไง ตูมแน่ ๆ ใช่มั้ยฮ่ะ จะเห็นได้ว่า Cloud Computing ไม่ได้ทำได้ทุกอย่าง อย่างที่เราเข้าใจกัน เพราะปัญหาพวกนี้เอง ทำให้เกิดอีกคำขึ้นมาคือ Edge Computing

Edge Computing คืออะไร ?

แนวคิดของ Edge Computing คือการย้ายหน่วยประมวลผลมาให้ใกล้กับที่ ๆ เราต้องการมากที่สุด ถ้าเรามองว่า Cloud Computing คือศูนย์กลางของการประมวลผล ขยับออกไปก็จะเป็นเครื่องคอมพิวเตอร์ที่เข้ามาเชื่อมต่อ กันไปเรื่อย ๆ จนไปถึงปลายสุดที่เราเรียกว่า Edge ที่พวกนี้ อาจจะเป็นอุปกรณ์อะไรบางอย่างที่อยู่สุดท้ายเลย เช่น Sensor Array ต่าง ๆ ที่เชื่อมต่ออยู่

การที่เราย้ายการประมวลผลเข้ามาใกล้ตัวเรามากขึ้น นั่นทำให้ลดปัญหาเรื่องของ Coverage, Latency และ Privacy ได้เป็นอย่างดีเลย นั่นเพราะถ้าเราย้ายให้มันมาอยู่กับเราเลย อยู่ในเครื่องของเราเลย Coverage และ Latency ไม่ต้องคิด เพราะมันอยู่ใน Chip หรือเครื่องข่ายของเราเลย เวลาในการวิ่งส่งอาจจะไม่เกิด 2-3 ms เท่านั้นเอง ส่วน Privacy ก็มันอยู่ในเครื่องของเราเลย ไม่ได้ไปไหนเลย ดังนั้นข้อมูลก็จะอยู่ที่เรา 100% ทำให้มี Privacy แน่นอน

แต่เอ๊ะ ถ้าเราบอกว่า เราย้ายหน่วยประมวลผลเข้ามาให้ใกล้ตัวเรามากขึ้น หรืออยู่กับเราเลย ถ้ามันทำได้ขนาดนั้น ทำไมเราจะต้องเอาหน่วยประมวลผลไปรวมกันอยู่บน Cloud แต่แรกละ ใช่แล้วฮ่ะ ปัญหาหนึ่งของ Edge Computing คือ ยังไง ๆ ความเร็ว และ ความสามารถในการประมวลผล ถือเป็นข้อจำกัดเลยก็ว่าได้ เพราะยังไง Cloud ที่อาศัย Data Centre เขาสามารถใส่เครื่องคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง ๆ มีหน่วยความจำเยอะ ๆ ลงไปในพื้นที่ที่ไม่จำกัดเลย แต่กลับกัน เมื่อหน่วยประมวลผลมันอยู่กับเรา เช่นบ้านเรา เราไม่ได้มีบ้านใหญ่เท่า Data Centre และใช้ไฟได้เท่า Data Centre หรือโทรศัพท์เราไม่ได้หนัก 100 ตันนิน่า ดังนั้น เราจึงสามารถใส่หน่วยประมวลผลที่มีความเร็วได้ในระดับนึงที่เทคโนโลยีเราไปถึงได้เท่านั้นเลยเป็นปัญหาของ Edge Computing

กลับมาที่ตัวอย่างของ Tesla เอง ในการที่รถ Tesla จะใช้ Autopilot หรือกระทั่ง FSD System (Full-Self Driving) เขาจะต้องมีการทำ Edge Computing โดยหน่วยประมวลผลอยู่บนรถเลย ทำให้ข้อมูล Sensor และกล้องทั้งหมด ถูกโยงเข้ากับตัว On-Board Computer โดยตรงเลย ทำให้เราไม่ต้องกลัวเรื่องสัญญาณ Internet และ เรื่อง Latency เลย นั่นทำให้รถสามารถที่จะตอบสนองต่อสิ่งเร้าได้อย่างรวดเร็วมาก ๆ เผลอ ๆ เร็วกว่าคนอีกด้วยซ้ำ ทำให้เคสที่เราเล่าไปก่อนหน้านี้จึงถูกแก้ไขไปนั่นเอง แต่ถามว่า จะให้ On-Board Computer มานั่ง ทำงานที่ใช้การประมวลผลหนัก ๆ อย่างการ Train Model ในการทำ FSD ได้เลยมั้ยก็แหม่ เปลืองไฟ และ มันก็จะหนักไปหน่อยสำหรับ Computer บนรถ

สำหรับ Maker เอง Google ก็จะมีพวก Edge Computing Device ที่ทำให้เราสามารถประมวลผลงานพวก Machine Learning ได้เร็วขึ้นผ่านอุปกรณ์จำพวก Edge TPU ที่ในนั้นจะมี TPU อยู่จำนวนนึง ทำให้เราสามารถทำงาน Machine Learning ได้เร็วกว่าอุปกรณ์ขนาดเล็กอย่าง ESP32 และ Raspberry Pi โดยที่ใช้พลังงานต่ำมาก ๆ ได้

Edge Computing + Cloud Computing = Best in class at both worlds!

Edge Computing มักจะประมวลผล และตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว แต่ ไม่สามารถทำงานหนัก ๆ ได้เมื่อเทียบกับ Cloud Computing ที่สามารถประมวลผลงานหนัก ๆ ได้สบาย ๆ แต่ตอบสนองได้ช้า เห็นอะไรมั้ยครับ ใช่แล้วมันคือของที่อยู่คนละขั้วเลย แต่เราสามารถเอาของทั้ง 2 อย่างนี้มาใช้เป็น Combination ด้วยกันได้เลย

ตัวอย่างเช่น รถ Tesla อีกแล้ว ส่วนที่ประมวลผลเวลารถมันวิ่งก็คือ On-Board Computer แต่เมื่อเรากลับถึงบ้าน ตัวรถมันจะ Upload Telemetry ต่าง ๆ กลับขึ้นไปที่ Tesla เพื่อเป็นข้อมูลให้ Tesla เอาไปปรับปรุง Model ในการใช้งานให้ดีขึ้น และปล่อยกลับมาเป็น OTA Update ให้ ดังนั้นงานที่หนัก และต้องรวบรวมข้อมูลมหาศาล จะถูกทำบน Cloud ของ Tesla เอง ทำให้เราไม่ต้องมานั่งเสียค่าไฟ และ Data ในการรวบรวมและประมวลผลข้อมูลเลย เราแค่รับ Update กลับมาเท่านั้นเอง จะเห็นได้เลยว่ามันแยกหน้าที่กันอย่างชัดเจน

หรืออีกตัวอย่างในแง่ของ Cyber Security ก็มีพวก Next-Generation Firewall ที่จะต้องมีการวิเคราะห์ข้อมูลที่วิ่งผ่านต่อวินาทีมหาศาลมาก ๆ ทำให้การใช้ Cloud Computing อย่างเดียวเลยอาจจะไม่ตอบโจทย์เท่าไหร่ การใช้งาน Edge Computing ผ่าน Specialised Hardware เข้ามาช่วยเลยทำให้งานพวกนี้สามารถทำได้อย่างรวดเร็วมาก ๆ แต่ภัยคุกคามมันก็อาจจะไม่ได้เกิดกับเรา แต่เกิดกับคนอื่นก่อน ทำให้ การรวมรวมข้อมูลภัยคุกคาม และวิเคราะห์ Malware ต่าง ๆ เป็นเรื่องที่จำเป็น และ ต้องใช้กำลังมหาศาลมาก ๆ ทำให้พวกอุปกรณ์และ Software ทางด้าน Security สมัยใหม่ ๆ หน่อย จะใช้ Edge Computing ในการตรวจจับภัยคุกคามได้ในระดับหนึ่ง ผสานกับ Cloud Computing ที่มีพลังมากพอที่จะวิเคราะห์ และ ตรวจสอบภัยคุกคามได้ละเอียด ให้ข้อมูลเชิงลึกได้ดีกว่า ทำให้ระบบของเราปลอดภัยมากขึ้น

จะเห็นได้เลยว่า เมื่อเรานำ 2 Technology เข้ามารวมกัน มันก็จะเป็นการกลบจุดอ่อน และดึงจุดแข็งของทั้ง 2 ฝ่ายออกมา ทำให้เราสามารถพัฒนา Technology ที่ทำงานได้ดีขึ้นอย่างไม่น่าเชื่อ เหมือนเป็นการพบกันระหว่างทาง

Edge Computing ทำให้เกิดภัยคุกคามมากมาย !

อ่านมาแล้ว Edge Computing มันดีมาก ๆ เลยใช่มั้ย เรามารับบทนางขวางโลกอีกหนึ่งละกัน ไหน ๆ ช่วงนี้ก็เขียน Content Savage เยอะ ๆ อยู่ เมื่อเราเพิ่มอุปกรณ์ลงไปในระบบ นั่นก็ทำให้มีช่องที่จะทำให้เกิดภัยคุกคามได้มากขึ้นเช่นกัน จากเดิมที่เราอาจจะต้องเจาะเข้าไปใน Data Centre ที่แทบจะเป็นไปไม่ได้เลย กลายเป็นเจาะ Microcontroller ที่ควบคุมประตูหน้าบ้านเรา คือง่ายกว่ากันเยอะเลยใช่มั้ย

ส่วนหนึ่งเป็นเพราะระบบ Network ของบ้านเราส่วนใหญ่ ก็ไม่ได้ Enforce Policy ในเรื่องของ Cyber Security กันมากเท่าไหร่นัก การป้องกันจะอ่อนแอกว่าฝั่งของ Enterprise และ Data Centre เยอะ ใครแมร่งบ้าจะมี Hardware Firewall ในบ้านฟร๊ะ !!! (อ่อ ตรูเอง..... ท่ด ๆ) หรือกระทั่งใน Edge Compute Device อย่าง Microcontroller เอง ก็ไม่ได้มีหน่วยประมวลผลที่แรงมาก ลำพังแค่มันรับส่งข้อมูลจาก Sensor และควบคุมอุปกรณ์มันก็จะไม่รอดแล้ว ทำให้เราเขียนส่วนที่เป็น Security เช่นการเข้ารหัสที่ยาก ๆ ก็คงจะยาก ทำให้มันเป็นเหยื่อของการโจมตีได้ง่ายมาก ๆ ตัวนึงเลย

ถ้าเรานึกภาพโรงงานที่อาจจะมี Microcontroller ต่ออยู่หลายพันตัวละ ใช่แล้วฮ่ะ ช่องโหว่เป็นพันเรื่อง ไหนจะช่องโหว่ของตัวมันเองเอย หรือ ส่วนที่มันคุยกับ Main Server เองก็ตาม มีอยู่เต็มไปหมดเลย นั่นทำให้การจัดการ Security บน Edge Computing เป็นสิ่งที่จำเป็น เป็นอย่างมาก

ซึ่งแน่นอนว่า ผู้เชี่ยวชาญและนายทุน ก็ไม่ได้นิ่งนอนใจ เห็นปัญหาเหล่านี้ เลยออกพวก Software และ Hardware เพื่อแก้ปัญหานี้กันเป็นแถว ถ้าเป็น Home Use ตามบ้าน ที่มีการใช้งานพวก IoT ใน Home Router บางรุ่นก็จะมีการใส่พวก Software ในการ Monitor Traffic และ Anomaly Detection เข้ามาเพื่อช่วยตรวจสอบเบื้องต้นมาให้ หรืออาจจะมีกล่องพิเศษเลย อย่าง Bitdefender Box ที่มี Software ในการป้องกันเราจากภัยคุกคามหลาย ๆ รูปแบบเลย ทำให้ผู้ใช้ทั่ว ๆ ไปเหมือนมีเกราะที่แข็งแกร่งขึ้นในการป้องกันภัยคุกคาม (แต่ก็ยังแพ้การกด Allow ของ User อยู่ดี ฮ่า ๆๆๆ)

สรุป

Edge Computing เป็นแนวคิดที่เราขยับหน่วยประมวลผลมาให้ใกล้กับจุดที่เราต้องการใช้งานให้มากที่สุด เพื่อลด Latency ในการเชื่อมต่อ นอกจากนั้นยังทำให้เรายังคงรักษา Privacy ได้ โดยที่อุปกรณ์ของเรายังสามารถคิด และ มี Feature หลาย ๆ อย่างได้อยู่คล้ายกับเราทำงานบน Cloud Computing เลย เป็นแนวคิดที่ถูกนำมาใช้จริงแล้วกับกลาย ๆ อุปกรณ์ที่เราอาจจะไม่ได้สังเกตด้วยซ้ำอย่างตู้เย็นเอย หลอดไฟ และอื่น ๆ อีกมากมายที่ใกล้ตัวเรา หรือแม้กระทั่งรถที่เราขับเองจริง ๆ มันก็มีคอมพิวเตอร์อยู่ด้วยเหมือนกัน ดังนั้นเราคงจะปฏิเสธการมาของมันไม่ทันแล้วละ เพราะทุกวันนี้เราก็อยู่ร่วมกับมันตลอดเวลาโดยที่เราแทบไม่รู้ตัวเลย เมื่อใช้งานร่วมกับ Cloud Computing มันก็เปิดประตูสู่ความเป็นไปได้อีกมากมายในการพัฒนาเทคโนโลยีที่ทำให้ชีวิตเราดีขึ้นอย่างไม่น่าเชื่อ