Edge Computing vs Cloud Computing: różnica

Pojęcie przetwarzania brzegowego to nic innego jak przetwarzanie w bardzo rozproszonym środowisku. Składa się z pamięci i mocy obliczeniowej bliżej komputera, gdzie jest to dość istotne dla źródeł informacji. Jeśli chodzi o przetwarzanie w chmurze, dane są przesyłane przez rozproszone centra danych, ale dane nie są skanowane; raczej chmura przychodzi jako pomoc dla wszystkich. Istnieje znaczna oszczędność miejsca do przechowywania i czasu opóźnienia.

W porównaniu z technologią IOT, przetwarzanie brzegowe może być stosowane jako alternatywna metoda dla bractwa komputerowego. Chodzi o to, aby mieć dostęp do danych w czasie rzeczywistym, bardzo blisko źródła danych, które nazywamy „krawędzią” kanału. Zamiast posiadania skonsolidowanej chmury lub serwera bazodanowego lub do tego miejsca przechowywania danych, chodzi o to, aby maszyny wirtualne znajdowały się bliżej miejsca generowania danych.

Na przykład w przypadku pojazdu mierzącego zużycie paliwa istnieją czujniki dostarczające dane, a następnie czujniki zależne wyłącznie od dostarczonych danych. Maszyna, która wykonuje ten program, jest znana jako system przetwarzania brzegowego lub dosłownie – urządzenie brzegowe. Ponieważ możemy zaobserwować tę zmianę w pozyskiwaniu danych i zarządzaniu nimi, przyjrzymy się szczegółom tych dwóch technik obliczeniowych, a także zagłębimy się w niektóre zalety każdej z tych technik.

Co to jest przetwarzanie brzegowe?

Wykorzystując zunifikowaną infrastrukturę obliczeniową wraz z kanałem transmisji, można łatwo wdrożyć różne zasoby obliczeniowe i technologie komunikacyjne. Jest to możliwe tylko dzięki przetwarzaniu brzegowemu. Wykorzystując wykorzystanie przetwarzania brzegowego, przedsiębiorstwa mogą łatwo spełnić wymagania dotyczące przetwarzania.

Dzięki przetwarzaniu brzegowemu, gdy zachodzi potrzeba zebrania informacji lub wykonania określonej czynności przez konkretnego użytkownika, to samo można zrobić w czasie rzeczywistym. Jeśli chcemy poznać główne zalety przetwarzania brzegowego, to zwiększona wydajność i redukcja kosztów operacyjnych to dwa główne czynniki, które wiążą się z przetwarzaniem brzegowym. Przyjrzyjmy się jednak również niektórym innym zaletom przetwarzania brzegowego.

(Przeczytaj, aby dowiedzieć się więcej: Co to jest Edge Computing? – Wszystko, co musisz wiedzieć )

Zalety przetwarzania brzegowego

1. Bezpieczeństwo

   Chociaż pojawiły się różne urządzenia brzegowe oparte na technologii IoT oraz zwiększyła się liczba potencjalnych wektorów ataków sieciowych, istnieje wiele korzyści w zakresie bezpieczeństwa, które może wykazać przetwarzanie brzegowe. Jeśli spojrzymy na konwencjonalny model przetwarzania w chmurze, to jest on przede wszystkim scentralizowany. To sprawia, że ​​cała konfiguracja jest podatna na eksploatację. Dzięki różnorodnym urządzeniom i usługom w chmurze przetwarzanie brzegowe rozszerza możliwości obliczeniowe i pamięci masowej oraz różne aplikacje. To sprawia, że ​​bardzo trudno jest usunąć odosobnioną instancję.

2. Prędkość

   Jedną z istotnych zalet przetwarzania brzegowego jest możliwość zwiększenia wydajności sieci poprzez zmniejszenie wszelkiego rodzaju opóźnień. Gromadzone dane nie muszą pokonywać dużych odległości, w przeciwieństwie do tradycyjnego środowiska chmury. Dzieje się tak, ponieważ urządzenia brzegowe IoT mogą zarządzać prywatnymi danymi, uzyskując dostęp do pobliskich centrów danych brzegowych.

   Dla wielu przedsiębiorstw szybkość staje się bardzo krytyczna. Na przykład branża usług finansowych nie może mieć żadnych opóźnień. Nawet milisekundowe opóźnienie może mieć poważny wpływ na biznes. Inną sytuacją jest sektor opieki zdrowotnej. Nie można sobie wyobrazić poważnego wpływu na życie ludzi, jeśli jest szkopuł w maszynach i urządzeniach, które zarządzają sektorem. Organizacje pracujące w modelu zorientowanym na klienta mogą zmierzyć się z klientem, jeśli nie uzyskają pożądanego doświadczenia z powodu niskiej prędkości. W ten sposób szybkość staje się kluczowym czynnikiem dla firm.

3. Poprawki wydajności

   Edge computing to nie tylko zbieranie danych. Analizuje również i podejmuje niezbędne działania na gromadzonych danych lokalnych, poza danymi, które są wymagane do przesłania do chmury. Mimo że te zadania są wykonywane w ułamku sekundy, nadal jest to krytyczne, ponieważ ma bezpośredni wpływ na wydajność systemów.

   Na przykład w przypadku zakładów przemysłowych, jeśli zadania te są realizowane z wydzielonych zakładów, może to stanowić przeszkodę w przesyłaniu dużych ilości danych w trybie czasu rzeczywistego. Jednak ten problem rozwiązano, oznaczając narzędzia i aplikacje do analizy przy użyciu krawędzi sieci. Wykorzystując przetwarzanie brzegowe, narzędzia analityczne można zbliżyć do maszyny, eliminując w ten sposób pośredników.

4. Redukcja kosztów operacyjnych

   Gdy weźmiemy pod uwagę takie elementy, jak wydajność, przepustowość, zarządzanie danymi i komunikacja, przetwarzanie w chmurze okazuje się bardzo kosztowną opcją. Jednak przetwarzanie brzegowe ma bardzo niskie wymagania dotyczące przepustowości i bardzo mniejsze zużycie przepustowości, co czyni je wyjątkowo opłacalną opcją.

5. Skalowalność

   Firmom nie jest łatwo prognozować wymagania dotyczące infrastruktury IT, a inwestycja w dedykowaną instancję chmury prywatnej będzie wygórowana. Dlatego przetwarzanie brzegowe zapewnia elastyczną opcję skalowania.

5. Niezawodność

   Posiadanie urządzeń brzegowych IoT wraz z infrastrukturą sieci w chmurze, która znajduje się blisko i jest dostępna dla użytkowników końcowych, zmniejsza ryzyko awarii sieci lub problemów z siecią w odległej lokalizacji.

Przypadki użycia Edge Computing

Istnieje wiele przykładów, w których stosuje się przetwarzanie brzegowe, jednak trzy główne obszary, w których powszechnie stosuje się przetwarzanie brzegowe, to:

• Nadawanie/OTT
• Pojazdy z napędem samochodowym/AI
• Inteligentne domy

Co to jest przetwarzanie w chmurze?

Prostą definicją przetwarzania w chmurze jest wykorzystanie różnych użytkowników za pośrednictwem Internetu. Zasoby te obejmują również frameworki do tworzenia aplikacji, systemy pamięci masowej, serwery i inne oprogramowanie.

Istnieją trzy główne funkcje, które dostarczy każdy dostawca usług w chmurze.

1. Elastyczne usługi
2. Koszt różnych usług obejmujących pamięć, przygotowanie i przepustowość ponosi użytkownik
3. Cały back-end oprogramowania jest zarządzany i administrowany przez dostawców usług w chmurze

(Przeczytaj, aby dowiedzieć się więcej: Cloud Computing | Najlepszy przewodnik dla początkujących )

Modele usługowe przetwarzania w chmurze

Z punktu widzenia rynku modele przetwarzania w chmurze mogą być wdrażane w różnych typach, w zależności od wymagań. Różne modele usług przetwarzania w chmurze to:

1. Platforma jako usługa (PaaS): klienci PaaS mogą uzyskać dostęp do platformy, a tym samym wdrożyć oprogramowanie i aplikacje w chmurze. Rzeczy takie jak łączność internetowa i systemy operacyjne nie są pod kontrolą użytkownika. Może to spowodować pewne ograniczenia zakresu oprogramowania. Niektóre z tych przykładów to Amazon Web Services, Rackspace, Microsoft Azure
2. Software-as-a-service (SaaS): SaaS ten model, prawo dostępu lub korzystania z usługi w chmurze, znanej również jako aplikacja hostowana w chmurze, musi zostać nabyte przez użytkownika.
3. Infrastructure-as-a-service (IaaS): IaaS, klient może administrować i monitorować systemy operacyjne, oprogramowanie, dostęp do sieci i pamięć masową bez zarządzania chmurą per se.

Modele wdrażania w chmurze obliczeniowej

Podobnie jak techniki wirtualizacji, przetwarzanie w chmurze ma również zestaw warunków wstępnych niezbędnych do pomyślnego wdrożenia. W chmurze obliczeniowej istnieją cztery typy modeli wdrażania.

1. Chmura społeczności
2. Prywatna chmura
3. Chmura publiczna
4. Chmura hybrydowa

Zalety przetwarzania w chmurze

Chociaż rozmawialiśmy o niektórych wyzwaniach związanych z przetwarzaniem w chmurze, we wcześniejszej części tego artykułu istnieje kilka kluczowych korzyści, jakie zapewnia ten model.

1. Elastyczność
   Model jest elastyczny, ponieważ umożliwia organizacjom rozpoczęcie działalności na małą skalę, a następnie szybszy rozwój. Najlepsze jest to, że skalowanie w górę i w dół jest bardzo łatwe, dzięki czemu cały model jest łatwy w obsłudze
2. Spójność
   Dostawcy usług w chmurze są odpowiedzialni za zapewnienie bezpieczeństwa systemu i procesu odzyskiwania danych
3. Dostęp mobilny
   Usługa w chmurze zapewnia bezproblemowe połączenie użytkowników za pośrednictwem aplikacji mobilnych
4. Konserwacja
   W modelu cloud computing dostawcy usług w chmurze zapewniają utrzymanie wszystkich aplikacji i usług, które dostarczają

Różnica między Edge Computing a Cloud Computing

Teraz, gdy widzieliśmy, co te dwie metodologie obliczeniowe mają do zaoferowania, zróbmy szybkie sprawdzenie porównawcze, aby zobaczyć różnice między nimi.