14:I[5014,["/_next/static/chunks/11d1gk4m2o846.js","/_next/static/chunks/14mrh2-p_w84d.js","/_next/static/chunks/40y9lkvta2o_p.js"],"default"] 15:I[38392,["/_next/static/chunks/11d1gk4m2o846.js","/_next/static/chunks/14mrh2-p_w84d.js","/_next/static/chunks/40y9lkvta2o_p.js"],"PracticeCard"] 17:I[70570,["/_next/static/chunks/11d1gk4m2o846.js","/_next/static/chunks/14mrh2-p_w84d.js","/_next/static/chunks/40y9lkvta2o_p.js"],"ExamAppearanceBadge"] 16:Tb65,• Edge computing-এর প্রধান লক্ষ্য হলো ডেটার উৎসের কাছাকাছি কম্পিউটেশন আনা। এটি মূলত গ) Bring computation closer to the data source। এর মাধ্যমে ডেটা বিশ্লেষণ, প্রসেসিং এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণ দ্রুত সম্পন্ন করা যায়, কারণ ডেটা কেন্দ্র বা ক্লাউডে পাঠানোর প্রয়োজন পড়ে না। এতে করে latency কমে, রিয়েল-টাইম রেসপন্স সম্ভব হয় এবং ইন্টারনেট ব্যান্ডউথের ওপর চাপ কম পড়ে। যদিও ক্লাউড স্টোরেজ খরচ কমানো বা ব্যান্ডউথ উন্নত করার সুবিধা পাওয়া যায়, তবে এগুলো প্রাথমিক উদ্দেশ্য নয়। একইভাবে ডেটা সেন্টার বড় করা edge computing-এর লক্ষ্য নয়। মূল লক্ষ্য হলো সময়মতো দ্রুত ও কার্যকর তথ্য বিশ্লেষণ নিশ্চিত করা।

• Edge computing:
- Edge computing-এর মূল লক্ষ্য হলো ডেটা উৎস (যেমন সেন্সর, IoT ডিভাইস, স্মার্টফোন) এর কাছাকাছি কম্পিউটিং প্রসেসিং করা। এতে করে ডেটা ক্লাউড বা সেন্ট্রাল সার্ভারে পাঠানোর পূর্বেই প্রাথমিক প্রসেসিং সম্পন্ন করা যায়। এর ফলে:
- Latency কমে: ডেটা দ্রুত প্রসেস হওয়ায় রিয়েল-টাইম রেসপন্স সম্ভব হয়।
- Bandwidth খরচ কমে: সব ডেটা ক্লাউডে পাঠানোর দরকার হয় না, ফলে ইন্টারনেট ব্যান্ডউইথ কম ব্যবহার হয়।
- Security বাড়ে: লোকালি ডেটা প্রসেসিং-এর মাধ্যমে ডেটা ট্রান্সমিশনের সময় ঝুঁকি কমে।
- Cloud storage খরচ কমলেও, এটা প্রাথমিক উদ্দেশ্য নয়, বরং একটি পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া।

সূত্র: techtarget [লিংক]