С ростом популярности распределенных вычислений такие термины, как облачные вычисления и граничные вычисления, становятся все более распространенными. Это не просто бессмысленные модные словечки, призванные вызвать интерес к тренду, а существующие технологии, стимулирующие инновации в разных отраслях.

Облачные^(Cloud) вычисления и граничные вычисления являются важнейшими компонентами современной ИТ-системы. Но что именно влекут за собой эти технологии? И как они складываются друг против друга? Давай выясним.

Введение в облачные вычисления

Мы все использовали Dropbox или OneDrive для резервного копирования важных файлов и данных. Говорят, что данные хранятся в «облаке», но что это значит?

^{(The Cloud)}Проще говоря, облако — это совокупность вычислительных ресурсов, доступных через Интернет. Идея состоит в том, что вы можете дешево и безопасно использовать оборудование промышленного масштаба, расположенное в любой точке мира.

Традиционно компании были вынуждены устанавливать и обслуживать большие серверы для собственных вычислительных нужд. Это требует больших затрат, не говоря уже об отсутствии гибкости. Перемещение приложения в облако позволяет компании абстрагироваться от серверной части оборудования, запрашивая столько ресурсов, сколько необходимо.

Стало обычным делом, когда веб-сайты и другие приложения полностью обслуживаются из облака, что значительно упрощает технологический стек. Такие сервисы, как Amazon AWS и Microsoft Azure , занимают лидирующие позиции в этой области и обеспечивают работу всех видов приложений для компаний по всему миру.

Плюсы^(Pros)

• Масштабируемость: ^{(Scalable: )}облачные^(Cloud) сервисы можно наращивать по мере необходимости, обеспечивая гибкость приложений без серьезных инвестиций.
• Дешево:^{(Cheap: )} для поставщика услуг более рентабельно содержать большие централизованные фермы серверов, чем для каждой фирмы устанавливать свои собственные компьютеры. Это позволяет предоставлять облачные услуги по гораздо более низкой цене, чем традиционные настройки.
• Простота:^(Simple:) настройка и управление внутренней базой данных и серверной частью API — непростая задача. Легче абстрагироваться от оборудования и запрашивать вычислительные ресурсы по мере необходимости.

Минусы^(Cons)

• Зависимость от сети^{(Network Dependent: )} . Основной проблемой облачных сервисов является полная зависимость от сети. Облачные^(Cloud) сервисы не подходят для удаленных районов с плохим сетевым подключением.
• Медленно:^{(Slow: )} в зависимости от расположения облачных серверов обмен данными может занять от нескольких секунд до нескольких минут. Эта задержка слишком велика для приложений, требующих мгновенных решений (таких как промышленное оборудование).
• Интенсивная полоса пропускания:^{(Bandwidth Intensive: )} поскольку облачные серверы отвечают за вычисления и хранение, необходимо передавать много данных. Требования к пропускной способности дороги в сценариях, которые генерируют обширную информацию (ИИ, видеозапись и т. д.).

Объяснение граничных вычислений

Проблема облачных вычислений заключается в их зависимости от сети. Это не проблема для большинства задач, но некоторые приложения чрезвычайно чувствительны ко времени. Задержка при передаче данных, выполнении обработки в облаке и получении результатов небольшая, но ощутимая.

Затем возникает проблема пропускной способности. Приложения, использующие алгоритмы обработки видео или ИИ, работают с большими объемами данных, передача которых в облако может быть дорогостоящей. Тем более, если сбор данных происходит в удаленном месте, где сетевое подключение ограничено.

Пограничные^(Edge) вычисления дают ответ на эти проблемы. Вместо того, чтобы отправлять данные на сервер на полпути по всему миру, они хранятся и обрабатываются на месте или, по крайней мере, в близлежащем месте.

Преимущество этого заключается в снижении затрат на передачу данных и устранении фактора задержки в сети. Вычисления могут выполняться немедленно, давая результаты в режиме реального времени, что жизненно важно для многих приложений.

Плюсы^(Pros)

• Отсутствие задержки:^{(No Latency: )} поскольку пограничный компьютер находится в источнике данных, с сетевой задержкой не приходится бороться. Это дает немедленные результаты, что важно для процессов в реальном времени.
• Сокращение передачи данных:^{(Reduced Data Transmission: )} пограничный компьютер может обрабатывать большую часть данных на сайте, передавая в облако только результаты. Это помогает уменьшить объем необходимой передачи данных.

Минусы^(Cons)

• Дороже, чем облако.^{(More Expensive than Cloud: )} В отличие от облачных вычислений, для граничных вычислений требуется выделенная система на каждом граничном узле. В зависимости от количества таких узлов в организации затраты могут быть намного выше, чем у облачных сервисов.
• Сложная настройка:^{(Complex Setup: )} при использовании облачных вычислений все, что нам нужно, — это запросить ресурсы и создать внешний интерфейс приложения. Основная работа по аппаратному обеспечению, выполняющему эти инструкции, возложена на поставщика облачных услуг. Однако в граничных вычислениях вам необходимо создать серверную часть с учетом потребностей приложения. В результате это гораздо более сложный процесс.

Облачные вычисления против^{(Cloud Computing Vs)} . Edge Computing : какой из них лучше?

Первое, что вы должны понять, это то, что облачные вычисления и граничные вычисления не являются конкурирующими технологиями. Это не разные решения одной и той же проблемы, а совершенно разные подходы к решению разных проблем.

Облачные^(Cloud) вычисления лучше всего подходят для масштабируемых приложений, которые необходимо наращивать или сокращать в зависимости от спроса. Веб-^(Web) серверы, например, могут запрашивать дополнительные ресурсы в периоды высокой нагрузки на сервер, обеспечивая непрерывное обслуживание без каких-либо постоянных затрат на оборудование.

Точно так же граничные вычисления подходят для приложений реального времени, которые генерируют много данных. Интернет вещей ( IoT ), например, имеет дело с интеллектуальными устройствами,^{(smart devices)} подключенными к локальной сети. Этим устройствам не хватает мощных компьютеров, и они должны полагаться на пограничный компьютер для своих вычислительных нужд. Делать то же самое с облаком было бы слишком медленно и невыполнимо из-за больших объемов задействованных данных.

Короче говоря, и облачные, и граничные вычисления имеют свои варианты использования и должны выбираться в соответствии с рассматриваемым приложением.

Гибридный подход

Как мы уже говорили ранее, облачные вычисления и граничные вычисления — это не конкуренты, а решения разных проблем. Это вызывает вопрос; их можно использовать вместе?

Ответ положительный. Многие приложения используют гибридный подход, объединяя обе технологии для максимальной эффективности. Например, оборудование промышленной автоматизации обычно подключается к локальному встроенному компьютеру.

Этот пограничный компьютер отвечает за работу устройства и безотлагательное выполнение сложных вычислений. Но в то же время этот компьютер также передает ограниченные данные в облако, которое запускает цифровую структуру, управляющую всей операцией.

Таким образом, приложение в полной мере использует сильные стороны обоих подходов, полагаясь на граничные вычисления для вычислений в реальном времени и используя облачные вычисления для всего остального.

Какая технология распределенных вычислений является ^{(Computing Technology)}лучшей^(Best) ?

Пограничные^(Edge) вычисления — это не обновленная версия облачных вычислений. Это другой подход к распределенным вычислениям, который удобен для срочных и ресурсоемких приложений.

Однако облачные вычисления по-прежнему остаются наиболее гибким и экономичным подходом для большинства других приложений. Перенеся хранение и обработку на выделенный сервер, компании могут сосредоточиться на своих операциях, не беспокоясь о внедрении серверной части.

Оба являются важными инструментами в арсенале подкованных ИТ-специалистов, и большинство передовых средств, будь то IoT или другие, используют комбинацию двух технологий для достижения наилучших результатов.

Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters

With distribυted computing gaining popυlarity, terms like сloud computing and edge computing are becoming increasingly cоmmon. These aren’t just meaninglеss buzzwords to spark interest in a trend, but existing technоlоgies driving innovation across industries.

Cloud computing and edge computing are critical components of the modern IT system. But what exactly do these technologies entail? And how do they stack up against each other? Let’s find out.

An Introduction to Cloud Computing

We have all used Dropbox or OneDrive to backup up our important files and data. The data is said to be stored on the “Cloud,” but what does it mean?

The Cloud, simply put, is a collection of computing resources accessible over the internet. The idea is that you can use industrial-scale hardware located anywhere in the world cheaply and securely.

Traditionally, companies were forced to set up and maintain large servers for their in-house computing needs. This incurs high costs, not to mention the lack of flexibility. Moving an application to the cloud allows a company to abstract away the hardware backend, requesting as many resources as needed.

It has become routine for websites and other applications to be served entirely from the cloud, greatly simplifying the technology stack. Services like Amazon AWS and Microsoft Azure are frontrunners in this space, powering all sorts of applications for companies worldwide.

Pros

• Scalable: Cloud services can be ramped up as and when required, providing flexibility to applications without hard investments.
• Cheap: It is more cost-effective for a service provider to run large centralized server farms than for each firm to set up its own computers. This allows cloud services to be made available at a much lower cost than traditional setups.
• Simple: Setting up and managing an in-house database and API backend is no easy undertaking. It is easier to abstract the hardware away and request computing resources as required.

Cons

• Network Dependent: The main issue with cloud services is complete network dependence. Cloud services are not a solution for remote areas with poor network connectivity.
• Slow: Depending on the location of the cloud servers, communication can take from a few seconds to several minutes. That delay is too much in applications requiring instant decisions (such as industrial equipment).
• Bandwidth Intensive: As the cloud servers are responsible for computation and storage, a lot of data needs to be transmitted. Bandwidth requirements are expensive in scenarios that generate vast information (AI, video recording, etc.).

Edge Computing Explained

A problem with cloud computing is its dependence on the network. This is not a problem for most tasks, but some applications are extremely time-sensitive. The delay in transmitting data, performing the processing on the cloud, and receiving the results is slight but perceptible.

Then there is the issue of the bandwidth. Applications involving video processing or AI algorithms work with large amounts of data, which can be expensive to transmit to the cloud. More so if the data collection occurs in a remote location, where network connectivity is limited.

Edge computing delivers an answer to these problems. Instead of sending the data to a server halfway across the world, it’s stored and processed on-site, or at least at a nearby location.

This has the advantage of saving data transmission costs and removing the factor of network latency. The computation can take place immediately, giving the results in real-time, which is vital for many applications.

Pros

• No Latency: As the edge computer is located at the source of data, there is no network latency to contend with. This gives immediate results, which is important for real-time processes.
• Reduced Data Transmission: The edge computer can process the bulk of the data at the site, transmitting only the results to the cloud. This helps reduce the volume of data transfer required.

Cons

• More Expensive than Cloud: Unlike cloud computing, edge computing requires a dedicated system at each edge node. Depending on the number of such nodes in an organization, the costs can be much higher than cloud services.
• Complex Setup: With cloud computing, all we need is to request resources and build the application frontend. The nitty-gritty of the hardware carrying out those instructions is left to the cloud service provider. In edge computing, however, you need to build the backend, taking into account the application’s needs. As a result, it is a much more involved process.

Cloud Computing Vs. Edge Computing: Which One Is Better?

The first thing that you must understand is that cloud computing and edge computing are not competing technologies. They are not different solutions to the same problem but separate approaches altogether, solving different problems.

Cloud computing is best for scalable applications that need to be ramped up or wound down according to demand. Web servers, for example, can request extra resources during periods of high server load, ensuring seamless service without incurring any permanent hardware costs.

Similarly, edge computing is suitable for real-time applications that generate a lot of data. Internet-of-Things (IoT), for example, deals with smart devices connected to a local network. These devices lack powerful computers and must rely on an edge computer for their computational needs. Doing the same thing with the cloud would be too slow and unfeasible owing to the large amounts of data involved.

In short, both cloud and edge computing have their use-cases and must be chosen according to the application in question.

The Hybrid Approach

As we have said earlier, cloud computing and edge computing are not competitors, but solutions to different problems. That begs the question; can they both be used together?

The answer is yes. Many applications take a hybrid approach, integrating both technologies for ultimate efficiency. For example, industrial automation machinery is usually connected to an on-site embedded computer.

This edge computer is responsible for operating the device and performing complex calculations without delay. But at the same time, this computer also transmits limited data to the cloud, which runs the digital framework managing the entire operation itself.

In this way, the application makes full use of the strengths of both approaches, relying on edge computing for real-time computation while using cloud computing for everything else.

Which Is the Best Distributed Computing Technology?

Edge computing is not an upgraded version of cloud computing. It is a different approach toward distributed computing that comes in handy for time-sensitive and data-intensive applications.

However, cloud computing is still the most flexible and cost-efficient approach for most other applications. By offloading storage and processing to a dedicated server, companies can focus on their operations without worrying about backend implementation.

Both are essential tools in the repertoire of a savvy IT professional, and most cutting-edge facilities, whether IoT or otherwise, leverage a combination of the two technologies to get the best results.

Related posts

• Cloud Computing interview Вопросы и ответы

• Что такое Cloud and Cloud Computing? Введение для начинающих!

• Каковы риски безопасности облачных вычислений?

• 10 типов облачных вычислений, о которых вы должны знать

• Что такое облако и как извлечь из него максимальную пользу

• 8 простых способов устранения неполадок сетевого подключения

• Как расширенная защита от отслеживания в Firefox не позволяет веб-сайтам шпионить за вами

• 8 простых проектов Raspberry Pi для начинающих

• HDG объясняет: что такое компьютерный порт и для чего он используется?

• Что такое CDN и почему он необходим, если у вас есть домен?

• Точка доступа и маршрутизатор: в чем разница?

• Cisco Packet Tracer Networking Simulation Tool и его бесплатные альтернативы

• 8 Best Social Networking Sites для Business Professionals Besides LinkedIn

• Как исправить «Не удается обновить IP-адрес» в Windows

• Бесплатный Wireless Networking Tools для Windows 10

• Что делать со старым роутером: 8 отличных идей

• Как работает автоматическое переключение HDMI

• Обзор книги - Справочник по домашней сети «Все в одном» для чайников

• Как начать Windows 10 в Safe Mode с Networking

• Что такое NAT, как он работает и для чего используется?