Hajautetun tietojenkäsittelyn yleistyessä termit kuten pilvilaskenta ja reunalaskenta yleistyvät. Nämä eivät ole vain merkityksettömiä muotisanoja, jotka herättävät kiinnostusta trendiä kohtaan, vaan olemassa olevat teknologiat, jotka edistävät innovaatioita eri toimialoilla.

Pilvilaskenta^(Cloud) ja reunalaskenta ovat kriittisiä komponentteja nykyaikaisessa IT-järjestelmässä. Mutta mitä nämä tekniikat tarkalleen ottaen sisältävät? Ja miten ne asettuvat toisiaan vastaan? Otetaan selvää.

Johdatus pilvipalveluun

Olemme kaikki käyttäneet Dropboxia tai OneDrivea^(OneDrive) tärkeiden tiedostojemme ja tietojemme varmuuskopiointiin. Tietojen sanotaan olevan tallennettu "pilveen", mutta mitä se tarkoittaa?

Pilvi^{(The Cloud)} yksinkertaisesti sanottuna on kokoelma laskentaresursseja, jotka ovat käytettävissä Internetin kautta. Ajatuksena on, että voit käyttää teollisen mittakaavan laitteita kaikkialla maailmassa edullisesti ja turvallisesti.

Perinteisesti yritykset joutuivat perustamaan ja ylläpitämään suuria palvelimia sisäisten tietojenkäsittelytarpeidensa vuoksi. Tästä aiheutuu korkeita kustannuksia, puhumattakaan joustavuuden puutteesta. Sovelluksen siirtäminen pilveen antaa yritykselle mahdollisuuden ottaa pois laitteiston taustajärjestelmästä ja pyytää niin paljon resursseja kuin tarvitaan.

On tullut rutiinia, että verkkosivustoja ja muita sovelluksia palvellaan kokonaan pilvestä, mikä yksinkertaistaa huomattavasti teknologiapinoa. Palvelut, kuten Amazon AWS ja Microsoft Azure , ovat edelläkävijöitä tällä alalla, ja ne tarjoavat voiman kaikenlaisille sovelluksille yrityksille maailmanlaajuisesti.

Plussat^(Pros)

• Skaalautuva: ^{(Scalable: )}Pilvipalveluita^(Cloud) voidaan lisätä tarpeen mukaan, mikä tarjoaa joustavuutta sovelluksille ilman kovia investointeja.
• Halpa:^{(Cheap: )} Palveluntarjoajan on kustannustehokkaampaa ylläpitää suuria keskitettyjä palvelinfarmia kuin jokaisen yrityksen perustaa omia tietokoneitaan. Tämä mahdollistaa pilvipalvelujen saatavuuden paljon halvemmalla kuin perinteiset asennukset.
• Yksinkertaista:^(Simple:) Oman tietokannan ja API - taustajärjestelmän määrittäminen ja hallinta ei ole helppoa. Laitteisto on helpompi ottaa pois ja pyytää laskentaresursseja tarpeen mukaan.

Haittoja^(Cons)

• Verkkoriippuvainen:^{(Network Dependent: )} Pilvipalveluiden pääongelma on täydellinen verkkoriippuvuus. Pilvipalvelut^(Cloud) eivät ole ratkaisu syrjäisille alueille, joilla on huono verkkoyhteys.
• Hidas:^{(Slow: )} Pilvipalvelinten sijainnista riippuen viestintä voi kestää muutamasta sekunnista useisiin minuutteihin. Tämä viive on liian pitkä sovelluksissa, jotka vaativat välittömiä päätöksiä (kuten teollisuuslaitteet).
• Kaistanleveysintensiivinen:^{(Bandwidth Intensive: )} Koska pilvipalvelimet ovat vastuussa laskennasta ja tallentamisesta, paljon dataa on siirrettävä. Kaistanleveysvaatimukset ovat kalliita skenaarioissa, jotka tuottavat valtavasti tietoa (AI, videotallennus jne.).

Edge Computing selitetty

Pilvipalveluiden ongelmana on sen riippuvuus verkosta. Tämä ei ole ongelma useimmissa tehtävissä, mutta jotkut sovellukset ovat erittäin aikaherkkiä. Viive tiedon lähettämisessä, pilvessä tapahtuvan käsittelyn suorittamisessa ja tulosten vastaanottamisessa on pieni, mutta havaittavissa.

Sitten on kysymys kaistanleveydestä. Videonkäsittelyä tai tekoälyalgoritmeja käyttävät sovellukset käyttävät suuria tietomääriä, joiden siirtäminen pilveen voi olla kallista. Varsinkin, jos tiedonkeruu tapahtuu etäpaikassa, jossa verkkoyhteys on rajoitettu.

Edge computing tarjoaa vastauksen näihin ongelmiin. Sen sijaan, että tiedot lähetettäisiin palvelimelle puolivälissä maailmaa, ne tallennetaan ja käsitellään paikan päällä tai ainakin lähellä olevassa paikassa.

Tämän etuna on tiedonsiirtokustannusten säästö ja verkon latenssitekijän poistaminen. Laskenta voi tapahtua välittömästi, jolloin tulokset saadaan reaaliajassa, mikä on elintärkeää monille sovelluksille.

Plussat^(Pros)

• Ei latenssia:^{(No Latency: )} Koska reunatietokone sijaitsee tietolähteessä, verkkoviiveellä ei ole kamppailua. Tämä antaa välittömiä tuloksia, mikä on tärkeää reaaliaikaisissa prosesseissa.
• Vähentynyt tiedonsiirto:^{(Reduced Data Transmission: )} Reunatietokone voi käsitellä suurimman osan tiedoista sivustolla ja välittää vain tulokset pilveen. Tämä auttaa vähentämään tarvittavan tiedonsiirron määrää.

Haittoja^(Cons)

• Kalliimpi kuin pilvi:^{(More Expensive than Cloud: )} Toisin kuin pilvilaskenta, reunalaskenta vaatii erillisen järjestelmän jokaisessa reunasolmussa. Riippuen tällaisten solmujen määrästä organisaatiossa, kustannukset voivat olla paljon korkeammat kuin pilvipalvelut.
• Monimutkainen asennus:^{(Complex Setup: )} Pilvilaskentaa käytettäessä tarvitsemme vain resurssien pyytämistä ja sovelluksen käyttöliittymän rakentamista. Nämä ohjeet suorittavan laitteiston karkeus jätetään pilvipalveluntarjoajalle. Reunalaskennassa sinun on kuitenkin rakennettava taustaosa sovelluksen tarpeet huomioiden. Tämän seurauksena se on paljon osallistuvampi prosessi.

Cloud Computing^{(Cloud Computing Vs)} vs. Edge Computing : kumpi on parempi?

Ensimmäinen asia, joka sinun on ymmärrettävä, on, että pilvilaskenta ja reunalaskenta eivät ole kilpailevia teknologioita. Ne eivät ole erilaisia ​​ratkaisuja samaan ongelmaan, vaan erillisiä lähestymistapoja, jotka ratkaisevat erilaisia ​​ongelmia.

Pilvilaskenta^(Cloud) sopii parhaiten skaalautuville sovelluksille, joita on nostettava tai kevennettävä kysynnän mukaan. Web -palvelimet voivat esimerkiksi pyytää lisäresursseja korkean palvelinkuormituksen aikana, mikä varmistaa saumattoman palvelun ilman pysyviä laitteistokustannuksia.

Samoin reunalaskenta soveltuu reaaliaikaisiin sovelluksiin, jotka tuottavat paljon dataa. Esimerkiksi Internet-of-Things ( IoT ) käsittelee paikalliseen verkkoon kytkettyjä älylaitteita . ^{(smart devices)}Näistä laitteista puuttuu tehokkaita tietokoneita, ja niiden laskennalliset tarpeet on luotettava reunatietokoneeseen. Saman tekeminen pilven kanssa olisi liian hidasta ja mahdotonta suuren datamäärän vuoksi.

Lyhyesti sanottuna sekä pilvi- että reunalaskentalla on omat käyttötapansa ja ne on valittava kyseessä olevan sovelluksen mukaan.

Hybridilähestymistapa

Kuten olemme aiemmin todenneet, pilvilaskenta ja reunalaskenta eivät ole kilpailijoita, vaan ratkaisuja erilaisiin ongelmiin. Tämä herättää kysymyksen; voiko molempia käyttää yhdessä?

Vastaus on kyllä. Monet sovellukset käyttävät hybridilähestymistapaa ja yhdistävät molemmat tekniikat äärimmäisen tehokkuuden saavuttamiseksi. Esimerkiksi teollisuusautomaatiokoneet liitetään yleensä paikan päällä olevaan sulautettuun tietokoneeseen.

Tämä reunatietokone on vastuussa laitteen käytöstä ja monimutkaisten laskelmien suorittamisesta viipymättä. Mutta samaan aikaan tämä tietokone lähettää myös rajoitettua dataa pilveen, joka käyttää digitaalista kehystä, joka hallitsee koko toimintoa itse.

Tällä tavalla sovellus hyödyntää täysimääräisesti molempien lähestymistapojen vahvuuksia, luottaen reunalaskentaan reaaliaikaisessa laskennassa ja pilvilaskentaa kaikkeen muuhun.

Mikä on paras^(Best) hajautettu tietotekniikka^{(Computing Technology)} ?

Edge computing ei ole pilvipalvelun päivitetty versio. Se on erilainen lähestymistapa hajautettuun tietojenkäsittelyyn, joka on kätevä aikaherkissä ja dataintensiivisissä sovelluksissa.

Pilvilaskenta on kuitenkin edelleen joustavin ja kustannustehokkain tapa useimmille muille sovelluksille. Siirtämällä tallennustilaa ja käsittelyä omistetulle palvelimelle yritykset voivat keskittyä toimintoihinsa huolehtimatta taustajärjestelmän toteutuksesta.

Molemmat ovat olennaisia ​​työkaluja taitavan IT-ammattilaisen ohjelmistossa, ja useimmat huippuluokan laitteet, olipa kyseessä IoT tai muu, hyödyntävät näiden kahden teknologian yhdistelmää parhaan tuloksen saavuttamiseksi.

Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters

With distributed computing gaining popularity, terms like cloud computing and edgе computing are becoming increasingly common. These aren’t just meaningless buzzwords to spark interеst in a trend, but exiѕting technologies 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 -haastattelun kysymykset ja vastaukset

• Mitä on pilvi ja pilvilaskenta? Johdatus aloittelijoille!

• Mitkä ovat pilvipalveluiden tietoturvariskit?

• 10 pilvipalvelun tyyppiä, joista sinun tulisi tietää

• Mikä on pilvi ja kuinka saada siitä kaikki irti

• 10 parasta pilvipalvelua

• Pakota Windows 7 käyttämään langallista yhteyttä langattomasti

• Kuinka automaattinen HDMI-vaihto toimii

• Xbox-verkkoyhteyden käyttäminen Windows 10:ssä Xbox Live -yhteytesi tarkistamiseksi

• Kuinka muodostaa yhteys etärekisteriin Windows 7:ssä ja 10:ssä

• Kuinka korjata "IP-osoitetta ei voi uusia" Windowsissa

• Kirja-arvostelu - Langaton kotiverkko tuteille

• Mikä Localhost on ja kuinka voit käyttää sitä?

• 8 helppoa tapaa tehdä verkkoyhteyden vianmääritys

• Pilvipalvelutyöt ja taitovaatimukset

• HDG selittää: Mikä on RFID ja mihin sitä voidaan käyttää?

• NAS-muistin (Network Attached Storage) määrittäminen

• Mikä on NAT, miten se toimii ja miksi sitä käytetään?

• Cisco Packet Tracer Networking Simulation Tool ja sen ilmaiset vaihtoehdot

• Kuinka löytää paras Wi-Fi-kanava Windowsissa, Macissa ja Linuxissa