এজ কম্পিউটিং

এজ কম্পিউটিং ইংরেজি (Edge computing) একটি বিতরণকৃত কম্পিউটিং মডেল যা কম্পিউটেশন এবং ডেটা স্টোরেজকে ডেটার উৎসের কাছাকাছি নিয়ে আসে। এটি আরও ব্যাপকভাবে এমন কোনো ডিজাইনকে নির্দেশ করে যা কম্পিউটেশনকে ব্যবহারকারীর শারীরিকভাবে কাছাকাছি ঠেলে দেয়, যাতে একটি কেন্দ্রীভূত ডেটা সেন্টার এ চালানো একটি অ্যাপ্লিকেশনের তুলনায় লেটেন্সি কমানো যায়।
এ শব্দটি ১৯৯০-এর দশকে ব্যবহৃত হতে শুরু হয়েছিল কনটেন্ট ডেলিভারি নেটওয়ার্কগুলিকে বর্ণনা করতে—যেগুলি ব্যবহারকারীদের কাছাকাছি সার্ভার থেকে ওয়েবসাইট এবং ভিডিও কনটেন্ট সরবরাহ করতে ব্যবহৃত হত। ২০০০-এর দশকের শুরুর দিকে, এই সিস্টেমগুলি তাদের পরিধি বাড়িয়ে অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশন হোস্টিং করতে শুরু করেছিল, যা প্রাথমিক এজ কম্পিউটিং পরিষেবাগুলির দিকে নিয়ে গিয়েছিল। এই পরিষেবাগুলি যেমন ডিলার খোঁজা, শপিং কার্ট পরিচালনা, রিয়েল-টাইম ডেটা সংগ্রহ করা এবং বিজ্ঞাপন স্থাপন করার কাজ করতে পারত।
ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT), যেখানে ডিভাইসগুলি ইন্টারনেটের সাথে সংযুক্ত থাকে, প্রায়ই এজ কম্পিউটিংয়ের সাথে সম্পর্কিত হয়। তবে, এটি বোঝা গুরুত্বপূর্ণ যে এজ কম্পিউটিং এবং IoT একই জিনিস নয়।
এজ কম্পিউটিং হল এমন কম্পিউটার প্রোগ্রাম চালানো যা দ্রুত প্রতিক্রিয়া প্রদান করে যেখানে অনুরোধ করা হয় সেখানে কাছাকাছি। করিম আরাবি, IEEE DAC ২০১৪ কীনোটে এবং পরবর্তীতে ২০১৫ সালে MIT MTL সেমিনারে, এজ কম্পিউটিংকে এমন কম্পিউটিং হিসেবে বর্ণনা করেছেন যা ক্লাউড এর বাইরে, নেটওয়ার্কের প্রান্তে ঘটে, বিশেষ করে এমন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য যা তাত্ক্ষণিক ডেটা প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন। 
এজ কম্পিউটিং প্রায়ই ফগ কম্পিউটিং এর সাথে সমার্থক, বিশেষত ছোট সেটআপগুলির মধ্যে। তবে বড় স্থাপনার ক্ষেত্রে, যেমন স্মার্ট সিটি, ফগ কম্পিউটিং একটি আলাদা স্তর হিসেবে কাজ করে, যেখানে প্রতিটি স্তরের নিজস্ব দায়িত্ব থাকে। 
"দ্য স্টেট অফ দ্য এজ" রিপোর্ট ব্যাখ্যা করে যে এজ কম্পিউটিং সার্ভারগুলির দিকে মনোনিবেশ করে যা শেষ-ব্যবহারকারীদের কাছে কাছাকাছি অবস্থিত। অ্যালেক্স রেজনিক, ETSI MEC ISG স্ট্যান্ডার্ডস কমিটির চেয়ার, 'এজ' কে এক ধরনের ব্যাপকভাবে সংজ্ঞায়িত করেন যা কোনও ঐতিহ্যবাহী ডেটা সেন্টার নয়। 
ক্লাউড গেমিং এ, এজ নোডগুলি, যা "গেমলেট" নামে পরিচিত, সাধারণত ক্লায়েন্ট থেকে এক বা দুটি নেটওয়ার্ক হপের মধ্যে থাকে, যা রিয়েল-টাইম গেমের জন্য দ্রুত প্রতিক্রিয়া সময় নিশ্চিত করে। 
এজ কম্পিউটিং ভার্চুয়ালাইজেশন প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পারে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনকে এজ সার্ভারগুলিতে স্থাপন এবং পরিচালনা সহজ করার জন্য।
২০১৮ সালে, বিশ্বব্যাপী ডেটা ২০২৫ সালের মধ্যে ১৭৫ জেটাবাইট এ পৌঁছানোর পূর্বাভাস ছিল। গবেষণা প্রতিষ্ঠান গার্টনার মতে, প্রায় ১০ শতাংশ এন্টারপ্রাইজ-উৎপন্ন ডেটা একটি ঐতিহ্যবাহী কেন্দ্রীভূত ডেটা সেন্টার বা ক্লাউডের বাইরে তৈরি এবং প্রক্রিয়া হয়। ২০২৫ সালের মধ্যে, প্রতিষ্ঠানটি পূর্বাভাস দেয় যে এই পরিমাণ ৭৫ শতাংশে পৌঁছাবে। নেটওয়ার্কের প্রান্তে IoT ডিভাইসগুলির বৃদ্ধি বিপুল পরিমাণ ডেটা তৈরি করছে — সমস্ত ডেটা ক্লাউড ডেটা সেন্টার এ সংরক্ষণ এবং ব্যবহার করার ফলে নেটওয়ার্ক ব্যান্ডউইথের প্রয়োজনীয়তা সীমাতে পৌঁছাচ্ছে। টেলিযোগাযোগ নেটওয়ার্ক প্রযুক্তিতে উন্নতির পরেও, ডেটা সেন্টারগুলি গ্রহণযোগ্য ট্রান্সফার রেট এবং প্রতিক্রিয়া সময় গ্যারান্টি দিতে পারে না, যা অনেক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রয়োজনীয়তা। তদুপরি, প্রান্তে থাকা ডিভাইসগুলি নিয়মিতভাবে ক্লাউড থেকে ডেটা খায়, যা কোম্পানিগুলিকে ডেটা স্টোরেজ এবং পরিষেবা প্রদান কেন্দ্রীভূত করতে বাধ্য করে, শেষ-ব্যবহারকারীর শারীরিক নিকটতাকে কাজে লাগিয়ে।
একইভাবে, এজ কম্পিউটিংয়ের লক্ষ্য হল গণনাকে ডাটা সেন্টার থেকে নেটওয়ার্কের প্রান্তের দিকে স্থানান্তর করা, যেখানে স্মার্ট অবজেক্ট, মোবাইল ফোন বা নেটওয়ার্ক গেটওয়ে ব্যবহার করে ক্লাউডের পক্ষ থেকে কাজ সম্পাদন ও সেবা প্রদান করা হয়। 
পরিসেবা নেটওয়ার্কের প্রান্তে স্থানান্তর করার মাধ্যমে ক্যাশিং, সেবা প্রদান, স্থায়ী তথ্য সংরক্ষণ এবং আইওটি ব্যবস্থাপনা সম্ভব হয়, যা উন্নত প্রতিক্রিয়া সময় ও ডাটা স্থানান্তর হার নিশ্চিত করে। তবে, বিভিন্ন নেটওয়ার্ক নোডে যুক্তিবিজ্ঞানের বিতরণ নতুন চ্যালেঞ্জ ও সমস্যা সৃষ্টি করতে পারে।
এই বিতরণকৃত কাঠামো ক্লাউড কম্পিউটিংয়ে ব্যবহৃত নিরাপত্তা ব্যবস্থার ক্ষেত্রে পরিবর্তন নিয়ে আসে। এজ কম্পিউটিংয়ে, তথ্য বিভিন্ন বিতরণকৃত নোডের মধ্যে ইন্টারনেটের মাধ্যমে স্থানান্তরিত হতে পারে, তাই এটি ক্লাউড-নির্ভর নয় এমন বিশেষ এনক্রিপশন পদ্ধতি প্রয়োজন। এজ নোডগুলোর অনেক সময় সীমিত সম্পদ থাকে, যা নিরাপত্তা পদ্ধতির বিকল্পগুলোকে সীমাবদ্ধ করে। পাশাপাশি, কেন্দ্রীয় নিয়ন্ত্রণাধীন অবকাঠামো থেকে বিকেন্দ্রীভূত আস্থাভিত্তিক মডেলে পরিবর্তন প্রয়োজন। 
অন্যদিকে, তথ্য প্রান্তেই সংরক্ষণ ও প্রক্রিয়াকরণ করলে সংবেদনশীল তথ্য ক্লাউডে স্থানান্তর হ্রাস করে গোপনীয়তা বাড়ানো সম্ভব হয়। এছাড়া, সংগৃহীত তথ্যের মালিকানা সেবা প্রদানকারীর পরিবর্তে শেষ ব্যবহারকারীদের হাতে চলে যায়।
বিতরণকৃত নেটওয়ার্কে প্রসারণযোগ্যতা বিভিন্ন চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়। প্রথমত, এটি ডিভাইসগুলোর বৈচিত্র্যকে বিবেচনায় নিতে হবে, যেখানে বিভিন্ন কর্মক্ষমতা ও শক্তি সীমাবদ্ধতা বিদ্যমান, অত্যন্ত গতিশীল অবস্থা এবং সংযোগগুলোর নির্ভরযোগ্যতা ক্লাউড ডাটা সেন্টারের তুলনায় কম হতে পারে। তদ্ব্যতীত, নিরাপত্তা সংক্রান্ত প্রয়োজনীয়তাগুলো নোডগুলোর মধ্যে যোগাযোগে অতিরিক্ত বিলম্ব সৃষ্টি করতে পারে, যা প্রসারণ প্রক্রিয়াকে ধীর করতে পারে।
আধুনিক সময়ের সময়সূচি প্রক্রিয়া এজ সম্পদের কার্যকর ব্যবহারের উন্নতি ঘটাতে পারে এবং ন্যূনতম এজ সম্পদ বরাদ্দ করে অফলোড করা কাজগুলোর মাধ্যমে এজ সার্ভারকে প্রসারিত করতে পারে।
ফেইলওভার ব্যবস্থাপনা একটি পরিষেবাকে সচল রাখার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। যদি একটি একক নোড বিকল হয়ে যায় এবং অনুপস্থিত থাকে, তবে ব্যবহারকারীরা যেন বাধাহীনভাবে পরিষেবাটি অ্যাক্সেস করতে পারেন, তা নিশ্চিত করা দরকার। তদুপরি, এজ কম্পিউটিং সিস্টেমগুলোর অবশ্যই ব্যর্থতা থেকে পুনরুদ্ধারের ব্যবস্থা থাকতে হবে এবং ব্যবহারকারীকে সমস্যাটি সম্পর্কে সতর্ক করতে হবে। এই লক্ষ্য অর্জনের জন্য, প্রতিটি ডিভাইসকে সম্পূর্ণ বিতরণকৃত সিস্টেমের নেটওয়ার্ক টোপোলজি বজায় রাখতে হবে, যাতে ত্রুটি সনাক্তকরণ এবং পুনরুদ্ধার প্রক্রিয়া সহজ হয়।
এই বিষয়ের ওপর প্রভাব ফেলতে পারে ব্যবহৃত সংযোগ প্রযুক্তি, যা বিভিন্ন মাত্রার নির্ভরযোগ্যতা প্রদান করতে পারে, এবং এজ ডিভাইস দ্বারা উৎপন্ন ডেটার নির্ভুলতা, যা নির্দিষ্ট পরিবেশগত অবস্থার কারণে অবিশ্বস্ত হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি এজ কম্পিউটিং ডিভাইস, যেমন একটি ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট, স্থানীয় ব্যবহারকারীদের জন্য পরিষেবা প্রদান চালিয়ে যেতে পারে, এমনকি যদি ক্লাউড পরিষেবা বা ইন্টারনেট সংযোগ বিচ্ছিন্ন হয়ে যায়।
এজ কম্পিউটিং বিশ্লেষণাত্মক কম্পিউটেশনাল সম্পদগুলো ব্যবহারকারীদের কাছে নিয়ে আসে এবং তাই এটি অ্যাপ্লিকেশনের প্রতিক্রিয়া ক্ষমতা ও থ্রুপুট বৃদ্ধি করতে সহায়ক। একটি সুষ্ঠু পরিকল্পিত এজ প্ল্যাটফর্ম একটি ঐতিহ্যবাহী ক্লাউড-ভিত্তিক সিস্টেমের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে ভালো কার্যকারিতা দেখাতে পারে। কিছু অ্যাপ্লিকেশন সংক্ষিপ্ত প্রতিক্রিয়া সময়ের উপর নির্ভর করে, যা এজ কম্পিউটিংকে ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের তুলনায় একটি অনেক বেশি বাস্তবসম্মত বিকল্পে পরিণত করে। উদাহরণস্বরূপ, আইওটি থেকে শুরু করে অটোনোমাস ড্রাইভিং, যেকোনো স্বাস্থ্য বা মানব / জনসাধারণের নিরাপত্তার সাথে সম্পর্কিত, অথবা মানব উপলব্ধি সম্পর্কিত যেমন মুখমণ্ডল শনাক্তকরণ, যেটি সাধারণত একজন মানুষের জন্য ৩৭০-৬২০ মিলিসেকেন্ড সময় নেয়। এজ কম্পিউটিং আরো বেশি সম্ভবত একই ধরনের উপলব্ধি গতি অনুকরণ করতে সক্ষম, যা অ্যাপ্লিকেশনগুলো যেমন বাড়ানো বাস্তবতা (অগমেন্টেড রিয়ালিটি) এর ক্ষেত্রে সহায়ক, যেখানে হেডসেটটি সম্ভবত ব্যক্তি চিহ্নিত করতে হবে ঠিক যেমনটি পরিধানকারী ব্যক্তি তা শনাক্ত করে।
বিশ্লেষণাত্মক সম্পদগুলি যখন শেষ ব্যবহারকারীর কাছে নিকটবর্তী থাকে, তখন উন্নত বিশ্লেষণাত্মক এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা টুলগুলো সিস্টেমের এজে চলতে পারে। এভাবে এজে অবস্থানটি অপারেশনাল দক্ষতা বাড়াতে সহায়তা করে এবং সিস্টেমের জন্য একাধিক সুবিধা প্রদান করে।
এছাড়া, ক্লায়েন্ট ডিভাইস এবং বৃহত্তর ইন্টারনেটের মধ্যে মধ্যবর্তী স্তর হিসেবে এজ কম্পিউটিং ব্যবহারের ফলে দক্ষতার সঞ্চয় ঘটে, যা এই উদাহরণে দেখা যায়: একটি ক্লায়েন্ট ডিভাইসকে ভিডিও ফাইলের উপর গণনামূলকভাবে তীব্র প্রক্রিয়াকরণ করতে হলে, সেগুলি বাহ্যিক সার্ভারে প্রক্রিয়া করতে হয়। কিন্তু যদি স্থানীয় এজ নেটওয়ার্কে সার্ভার ব্যবহার করা হয়, তবে ভিডিও ফাইলগুলো শুধুমাত্র স্থানীয় নেটওয়ার্কে প্রেরণ করতে হবে। ইন্টারনেটের মাধ্যমে ডেটা ট্রান্সমিট না করার ফলে ব্যান্ডউইথের সাশ্রয় হয় এবং দক্ষতা বৃদ্ধি পায়। অন্য একটি উদাহরণ হলো ভয়েস রেকগনিশন। যদি এটি স্থানীয়ভাবে সম্পন্ন হয়, তবে অডিও রেকর্ডিং পাঠানোর বদলে শুধুমাত্র টেক্সট ক্লাউডে পাঠানো যায়, যা ব্যান্ডউইথের ব্যবহার উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয়।
এজ অ্যাপ্লিকেশন সেবাগুলি সেই তথ্যের পরিমাণ কমিয়ে দেয় যা স্থানান্তর করতে হয়, এর ফলে ট্রাফিক এবং তথ্যের গন্তব্যে পৌঁছানোর দূরত্ব কমে যায়। এটি কম লেটেন্সি প্রদান করে এবং ট্রান্সমিশন খরচ কমায়। বাস্তবসময়ে প্রক্রিয়া করার জন্য যেমন মুখের সনাক্তকরণ অ্যালগরিদমে কম্পিউটেশন অফলোডিংর মাধ্যমে সময়ের উত্তরদানের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য উন্নতি দেখা গিয়েছিল, যেমনটি প্রথমিক গবেষণায় দেখানো হয়েছে। আরও গবেষণা দেখিয়েছে যে মোবাইল ব্যবহারকারীদের কাছে মেঘ ভিত্তিক সেবা প্রদানকারী সম্পদে সমৃদ্ধ মেশিনগুলিকে ক্লাউডলেট বা মাইক্রো ডেটা সেন্টার হিসেবে ব্যবহার করে কিছু কাজ এজ নোডে অফলোড করা হলে কার্যকারিতা সময়ের ক্ষেত্রে উন্নতি হয়েছে। অন্যদিকে, প্রতিটি কাজ অফলোড করা মানে হতে পারে ডিভাইস এবং নোডের মধ্যে ট্রান্সফার টাইমের কারণে স্লোডাউন, তাই কাজের উপর নির্ভর করে একটি আদর্শ কনফিগারেশন নির্ধারণ করা যেতে পারে।
আইওটি-ভিত্তিক পাওয়ার গ্রিড সিস্টেম বিদ্যুৎ এবং তথ্যের যোগাযোগ সক্ষম করে যা পাওয়ার গ্রিড মনিটর ও কন্ট্রোল করতে সাহায্য করে, যা এনার্জি ম্যানেজমেন্ট আরও কার্যকরী করে।
অন্যান্য উল্লেখযোগ্য আবেদনসমূহের মধ্যে রয়েছে কানেক্টেড কারস, অটোনমাস কারস, স্মার্ট সিটি ইন্ডাস্ট্রি ৪.০, হোম অটোমেশন, মিসাইল এবং স্যাটেলাইট সিস্টেমস। নবাগত এজ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (এজ এআই) আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স-কে এজ কম্পিউটিং পরিবেশে, ডিভাইসে বা যেখানে তথ্য সংগ্রহ করা হচ্ছে তার কাছাকাছি প্রয়োগ করে।
এজ কম্পিউটিং বিভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়, যেমন: