Cloud Computing a Edge Computing: Różnica między Cloud Computing a Edge Computing

Wzrost popularności internetu umożliwił także wielu usługom związanym z internetem uwypuklenie swojej wagi. Jednym z nich jest Internet Rzeczy (lub IoT) . Przypuszcza się, że do końca tej dekady prawie każde urządzenie będzie podłączone do Internetu.

W świecie, w którym każde urządzenie wymaga połączenia z Internetem i w oparciu o połączenie, wykonuje zadania, które zostały mu przydzielone, opóźnienie staje się wszystkim. Przeczytaj, jak przetwarzanie brzegowe jest jedną z popularnych technologii Big Data, której nie możesz zignorować.

Opóźnienie jest często nazywane pingiem lub opóźnieniem między czasem upływającym od momentu wydania instrukcji wykonania akcji a czasem jej rzeczywistego rozpoczęcia. Jeśli mamy postępować zgodnie z paradygmatem przetwarzania w chmurze, zapotrzebowanie na przepustowość będzie ogromne.

Ponieważ wszystkie zasoby są zasadniczo kontrolowane przez jeden główny serwer, a komunikacja między serwerem a klientem jest kluczem do przetwarzania w chmurze, albo czas potrzebny na wykonanie zadania będzie ogromny, albo wymagana przepustowość będzie, jeśli użyjemy przetwarzania w chmurze dla urządzeń IoT. Aby rozwiązać ten problem, pojawia się przetwarzanie brzegowe, a tutaj jest zdecydowanie najbardziej zauważalna różnica między przetwarzaniem brzegowym a przetwarzaniem w chmurze.

Edge computing to kolejny sposób na podejście do całej idei ekosystemu chmury. Przetwarzanie brzegowe umożliwia wykonywanie obliczeń w czasie rzeczywistym, skutecznie zmniejszając w ten sposób problemy z opóźnieniami lub opóźnieniami. W przypadku przetwarzania brzegowego wszystkie obliczenia są wykonywane jak najbliżej urządzenia, które generuje dane, w przeciwieństwie do systemu centralnego najpierw zbierającego dane, a następnie przetwarzającego dane.

Aby spojrzeć na to z innej perspektywy, weźmy przykład pojazdu. Jeśli samochód ma automatycznie obliczać ilość zużywanego paliwa na podstawie danych, które otrzymuje z wielu czujników na pokładzie, komputer odpowiedzialny za tę całą operację zostanie uznany za urządzenie brzegowe.

Tak więc, aby poprawić wydajność tych urządzeń brzegowych, zmniejszyć ogólne opóźnienia w operacjach i zmniejszyć przepustowość wymaganą do wykonania obliczeń, opracowano koncepcję przetwarzania brzegowego.

Ponieważ zarówno przetwarzanie brzegowe, jak i przetwarzanie w chmurze ma na celu dostarczanie wymaganych zasobów przez Internet, znalezienie podstawowych różnic i wybranie jednego z nich może okazać się skomplikowane. Najpierw wyjaśnijmy te dwa terminy, aby złagodzić presję, a następnie zmierzmy się z nimi w przypadku przetwarzania na brzegu sieci w porównaniu z przetwarzaniem w chmurze.

Ucz się online kursów oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Obliczenia brzegowe

Aby naprawdę zrozumieć definicję edge computing i docenić powód jej istnienia, musimy najpierw przyjrzeć się potrzebie; dlaczego potrzebowaliśmy alternatywy dla cloud computing? Zaczęło się od rozwoju „inteligentnych urządzeń domowych” z obsługą Internetu lub, jak wiemy, jako IoT. Dowiedz się więcej o przetwarzaniu brzegowym.

Aby umożliwić, a raczej zapewnić możliwości obliczeniowe „głupim urządzeniom”, musieliśmy podłączyć je do Internetu i zainstalować na nich szereg czujników w celu zbierania danych.

Ogromna ilość danych generowanych przez każde z tych urządzeń również musi zostać przetworzona, aby uzyskać sensowny wgląd i naprawdę uczynić te urządzenia IoT z dostępem do Internetu inteligentnymi. Aby wykonać zadania na danych, w chmurze obliczeniowej dane zostałyby zebrane, a ponieważ obracają się one głównie wokół centralnego serwera, wystąpiłoby opóźnienie czasowe po obu stronach.

Potrzebny byłby czas, aby dane gromadzone przez te urządzenia dotarły do ​​serwera centralnego w celu przetworzenia, a przetworzone dane wymagałyby również czasu na powrót do tych urządzeń, co spowodowałoby opóźnienie.

Inną krytyczną rzeczą jest to, że jeśli zbierane dane są ogromne, to do wykonania tego zadania wymagane jest dobre połączenie internetowe lub odpowiednia przepustowość. W ten sposób przetwarzanie brzegowe staje się terminem obejmującym wszystko, który obejmuje niektóre z wymaganych obliczeń krytycznych i przesuwa je bliżej urządzenia lub krawędzi.

Podążając zdecentralizowaną ścieżką, przetwarzanie brzegowe umożliwia dystrybucję wymaganych zasobów między wszystkie podłączone urządzenia. Jeśli istnieje jakakolwiek potrzeba zbierania danych i wykonywania obliczeń na danych w czasie rzeczywistym, preferowane jest przetwarzanie brzegowe. Dwie główne zalety, jakie wnosi do stołu edge computing, to zwiększona wydajność i niski koszt operacji.

Korzyści z używania Edge Computing

1. Poprawiona wydajność

Zbieranie danych do przesłania do chmury, przetwarzanie brzegowe również pobiera dane, dodaje do nich trochę przetwarzania, następnie analizuje informacje, znajduje niezbędne działania, które należy wykonać na danych, a na końcu kończy działanie, które uzna za stosowne. Wszystko to oczywiście dzieje się lokalnie iw ułamkach sekund (milisekund), poprawiając w ten sposób wydajność.

2. Obniżenie kosztów operacji

Główne problemy, jakie społeczność technologiczna ma z całym modelem przetwarzania w chmurze, to dodatkowe koszty związane z poprawą łączności, migracją danych, poprawą wymagań dotyczących przepustowości i zmniejszeniem opóźnień. Model przetwarzania brzegowego może z łatwością przeciwdziałać wszystkim tym. Kiedy model przetwarzania brzegowego wykorzystuje kontinuum, które przechodzi od urządzenia do serwera, powstaje.

To kontinuum jest bardzo cenne, ponieważ jest w stanie obsłużyć ogromne ilości danych. Nie musiałbyś mieć kosztownego połączenia gigabitowego, aby zapewnić, że dane generowane z tych urządzeń są rzeczywiście przetwarzane i osiągają swój cel końcowy. Większość firm i organizacji preferuje model przetwarzania brzegowego ze względu na lepszą wydajność i niższe koszty operacyjne.

Chmura obliczeniowa

Przetwarzanie w chmurze to zasadniczo usługa, która umożliwia użytkownikowi korzystanie z wielu usług, takich jak oprogramowanie, zintegrowane środowisko programistyczne (IDE) , pamięć masowa, serwery, a nawet sprzęt, taki jak jednostka przetwarzania grafiki (GPU) , a nawet jednostki centralne (CPU) przez ponad internet. Istnieją trzy główne cechy każdego dostawcy, który zajmuje się przetwarzaniem w chmurze:

1. Usługi lub dostarczane przez nie zasoby muszą być skalowalne.
2. Płaci się tylko za to, czego potrzebujesz, co oznacza, że ​​użytkownik musi wyłożyć pieniądze tylko na zasoby, których w danym momencie potrzebuje.
3. Dostawcy ci muszą opracować zaplecze dla świadczonych przez siebie usług i zarządzać nim.

W oparciu o świadczone przez nich usługi istnieją trzy różne modele przetwarzania w chmurze, które są niezbędne do prawidłowego zrozumienia paradygmatu przetwarzania w chmurze. Znajdziesz wszystkie trzy modele wymienione poniżej:

1. Platforma jako usługa lub PaaS

Platforma jako usługa pozwala użytkownikom wykupić sobie dostęp do różnych platform, z których mogą korzystać w celu wdrożenia zwycięskiego oprogramowania lub opracowanej aplikacji w chmurze. Dostęp do sieci, a nawet system operacyjny, nie jest pod kontrolą użytkownika, a zatem może to powodować straszne ograniczenia dotyczące charakteru pracy, którą możesz wykonać.

2. Oprogramowanie jako usługa lub SaaS

W tym modelu klient płaci tylko za dostęp do oprogramowania, które jest już hostowane w chmurze.

3. Infrastruktura jako usługa lub IaaS

W tym modelu najwięcej swobody daje użytkownikowi. Możesz zapłacić, aby uzyskać pełną kontrolę nad systemem operacyjnym, aplikacjami hostowanymi w chmurze i pamięcią masową w chmurze. Wszystko to można łatwo osiągnąć bez faktycznego przekazywania przez usługodawcę klucza do swojej chmury.

Przeczytaj: Pomysły na projekty Cloud Computing

Korzyści z korzystania z Cloud Computing

Przetwarzanie w chmurze stoi przed wieloma wyzwaniami, ale to nie znaczy, że przetwarzanie w chmurze nie ma do zaoferowania żadnych korzyści we współczesnym otoczeniu. Poniżej znajdziesz wszystkie istotne korzyści wynikające z korzystania z chmury obliczeniowej:

1. Elastyczność i skalowalność świadczonych usług

Stos technologiczny chmury obliczeniowej pozwala użytkownikom zacząć od niewielkich rozmiarów, dzięki czemu przetwarzanie w chmurze jest na początku bardzo opłacalne. Nie będziesz również ograniczał się do małego startu, który miałeś; możesz rozbudować i dodać więcej funkcji w dowolnym momencie. Podobnie możesz również bardzo szybko usunąć komponenty, które Twoim zdaniem nie są już potrzebne (lub zmniejszają skalę).

2. Przetwarzanie w chmurze jest bardzo niezawodne

Usługi korzystające z wielu stron internetowych są odporne na awarie w przypadku każdej katastrofy. Dzięki temu przetwarzanie w chmurze jest bardzo stabilne.

3. Utrzymanie usług przetwarzania w chmurze

Te, które zapewniają usługi oparte na chmurze, zajmują się tylko całą swoją opieką w chmurze.

Zamówienie: Najpopularniejsze technologie 2020

Różnica między przetwarzaniem brzegowym a przetwarzaniem w chmurze

Jedną z najważniejszych rzeczy, o których należy pamiętać podczas omawiania różnicy między przetwarzaniem brzegowym a przetwarzaniem w chmurze, jest to, że przetwarzanie brzegowe nie ma na celu całkowitego zastąpienia przetwarzania w chmurze i nie będzie w stanie tego zrobić. Porównanie obu jest jak porównywanie SUV-a z wyścigowymi samochodami sportowymi. Oznacza to, że oba są bardzo dobre w swoich działach, ale porównanie przetwarzania brzegowego z przetwarzaniem w chmurze jest niesprawiedliwe. Mając to na uwadze, w poniższej tabeli znajdziesz wszystkie znaczące różnice:

Przeczytaj także: Wynagrodzenie inżyniera chmury w Indiach

Wniosek

W upGrad oferujemy program Executive PG w specjalizacji programistycznej w programie Cloud Computing. Trwa tylko 13 miesięcy i jest całkowicie online, więc możesz go ukończyć bez przerywania pracy.

Nasz kurs nauczy Cię podstawowych i zaawansowanych koncepcji przetwarzania w chmurze wraz z zastosowaniami tych koncepcji. Będziesz uczyć się od ekspertów branżowych poprzez filmy, wykłady na żywo i zadania. Co więcej, uzyskasz dostęp do ekskluzywnego przygotowania do kariery w upGrad, informacji zwrotnych dotyczących CV i wielu innych korzyści. Koniecznie sprawdź to.