Obliczanie krawędzi vs. Przetwarzanie w chmurze i dlaczego ma to znaczenie

Dzięki rozproszonym obliczeniom zyskując popularność, terminy takie jak przetwarzanie w chmurze i obliczenia krawędzi stają się coraz bardziej powszechne. Nie są to nie tylko bez znaczenia modne słowa, aby wzbudzić zainteresowanie trendem, ale istniejące technologie napędzające innowacje w branżach.

Obliczanie w chmurze i przetwarzanie krawędzi są kluczowymi elementami nowoczesnego systemu informatycznego. Ale co dokładnie pociągają za sobą te technologie? I jak układają się ze sobą? Dowiedzmy Się.

Profesjonaliści

• Skalowalny: Usługi w chmurze można zwiększyć w razie potrzeby, zapewniając elastyczność aplikacji bez twardych inwestycji.
• Tani: Bardziej opłacalne jest, aby usługodawca prowadził duże scentralizowane gospodarstwa serwerowe niż dla każdej firmy, aby skonfigurować własne komputery. Umożliwia to udostępnianie usług w chmurze po znacznie niższych kosztach niż tradycyjne konfiguracje.
• Prosty: Konfigurowanie i zarządzanie wewnętrzną bazą danych i zaplecza API nie jest łatwe. Łatwiej jest wyodrębnić sprzęt i żądać zasobów obliczeniowych zgodnie z wymaganiami.

Cons

• Zależne od sieci: Głównym problemem związanym z usługami w chmurze jest kompletna zależność sieci. Usługi w chmurze nie są rozwiązaniem dla odległych obszarów o słabej łączności sieciowej.
• Powolny: W zależności od lokalizacji serwerów chmur komunikacja może potrwać od kilku sekund do kilku minut. Opóźnienie to jest zbyt duże w aplikacjach wymagających natychmiastowych decyzji (takich jak sprzęt przemysłowy).
• Intensywna przepustowość: Ponieważ serwery chmur są odpowiedzialne za obliczenia i przechowywanie, należy przesyłać wiele danych. Wymagania przepustowości są drogie w scenariuszach, które generują ogromne informacje (AI, nagrywanie wideo itp.).

Obliczono obliczenia krawędzi

Problemem z przetwarzaniem w chmurze jest jego zależność od sieci. Nie stanowi to problemu dla większości zadań, ale niektóre aplikacje są wyjątkowo wrażliwe na czas. Opóźnienie przesyłania danych, wykonywanie przetwarzania w chmurze i odbieranie wyników jest niewielkie, ale dostrzegalne.

Potem jest problem z przepustowością. Aplikacje obejmujące przetwarzanie wideo lub algorytmy AI działają z dużymi ilością danych, które mogą być drogie w przesyłaniu do chmury. Co więcej, jeśli gromadzenie danych występuje w zdalnej lokalizacji, gdzie łączność sieciowa jest ograniczona.

Obliczenie krawędzi zapewnia odpowiedź na te problemy. Zamiast wysyłać dane do serwera w połowie świata, jest przechowywany i przetworzony na miejscu, a przynajmniej w pobliskiej lokalizacji.

Ma to tę zaletę, że oszczędza koszty transmisji danych i usuwa współczynnik opóźnienia sieci. Obliczenia mogą odbyć się natychmiast, dając wyniki w czasie rzeczywistym, co jest niezbędne dla wielu aplikacji.

Profesjonaliści

• Bez opóźnienia: Ponieważ komputer Edge znajduje się u źródła danych, nie ma opóźnienia sieci. Daje to natychmiastowe wyniki, co jest ważne dla procesów w czasie rzeczywistym.
• Zmniejszona transmisja danych: Komputer krawędzi może przetwarzać większość danych w witrynie, przesyłając tylko wyniki do chmury. Pomaga to zmniejszyć wymaganą ilość transferu danych.

Cons

• Droższe niż chmura: W przeciwieństwie do przetwarzania w chmurze obliczenia krawędzi wymaga dedykowanego systemu w każdym węźle krawędziowym. W zależności od liczby takich węzłów w organizacji koszty mogą być znacznie wyższe niż usługi w chmurze.
• Złożona konfiguracja: Dzięki przetwarzaniu w chmurze wszystko, czego potrzebujemy, to żądać zasobów i zbudować frontend aplikacji. NITTY BRITTY STARWETUJEGO DOPODALNICY TEGO INSTRUKCJE ZOSTAŁ SIĘ DOSTĘPNOŚCI. W obliczeniach krawędzi musisz jednak zbudować backend, biorąc pod uwagę potrzeby aplikacji. W rezultacie jest to znacznie bardziej zaangażowany proces.

Przetwarzanie w chmurze vs. Obliczanie krawędzi: który jest lepszy?

Pierwszą rzeczą, którą musisz zrozumieć, jest to, że przetwarzanie w chmurze i przetwarzanie krawędzi nie są konkurencyjnymi technologiami. Nie są to różne rozwiązania tego samego problemu, ale całkowicie oddzielne podejścia, rozwiązywanie różnych problemów.

Obliczanie w chmurze jest najlepsze w przypadku skalowalnych aplikacji, które należy zwiększyć lub zlikwidować według popytu. Na przykład serwery internetowe mogą żądać dodatkowych zasobów w okresach wysokiego obciążenia serwera, zapewniając bezproblemową usługę bez ponoszenia jakichkolwiek stałych kosztów sprzętu.

Podobnie obliczenia krawędzi są odpowiednie dla aplikacji w czasie rzeczywistym, które generują wiele danych. Na przykład Internet of Things (IoT) zajmuje się inteligentnymi urządzeniami podłączonymi z siecią lokalną. Urządzenia te nie mają potężnych komputerów i muszą polegać na komputerze krawędziowym dla ich potrzeb obliczeniowych. Robienie tego samego z chmurą byłoby zbyt powolne i niewykonalne ze względu na duże ilości danych.

Krótko.

Podejście hybrydowe

Jak powiedzieliśmy wcześniej, przetwarzanie w chmurze i przetwarzanie krawędzi nie są konkurentami, ale rozwiązania różnych problemów. To nasuwa pytanie; Czy oba mogą być używane razem?

Odpowiedź brzmi tak. Wiele aplikacji przyjmuje podejście hybrydowe, integrując obie technologie w celu uzyskania najwyższej wydajności. Na przykład maszyny do automatyzacji przemysłowej są zwykle podłączone do komputera wbudowanego na miejscu.

Ten komputer Edge jest odpowiedzialny za obsługę urządzenia i wykonywanie złożonych obliczeń. Ale jednocześnie ten komputer przesyła również ograniczone dane do chmury, która uruchamia framework cyfrowy, zarządzając całą operacją.

W ten sposób aplikacja w pełni wykorzystuje mocne strony obu podejść, polegając na obliczeniach krawędziowych do obliczeń w czasie rzeczywistym, jednocześnie korzystania z przetwarzania w chmurze dla wszystkiego innego.

Która jest najlepiej rozpowszechnioną technologią obliczeniową?

Obliczanie krawędzi nie jest ulepszoną wersją przetwarzania w chmurze. Jest to inne podejście do obliczeń rozproszonych, które przydaje się do aplikacji wrażliwych na czas i dostępu do danych.

Jednak przetwarzanie w chmurze jest nadal najbardziej elastycznym i opłacalnym podejściem dla większości innych aplikacji. Rozładowując pamięć i przetwarzanie na dedykowany serwer, firmy mogą skupić się na swoich operacjach, nie martwiąc się o wdrożenie zaplecza.

Oba są niezbędnymi narzędziami w repertuarze doświadczonego profesjonalisty IT i najbardziej najnowocześniejszymi udogodnieniami, czy to IoT, czy w inny sposób, wykorzystują kombinację dwóch technologii, aby uzyskać najlepsze wyniki.