Пограничные вычисления и облачные вычисления:основные различия

Термин «пограничные вычисления» относится к вычислениям как к распределенной парадигме. Он приближает хранилище данных и вычислительную мощность к устройству или источнику данных, где это больше всего необходимо. Информация не обрабатывается в облаке, фильтруется через удаленные центры обработки данных; вместо этого к вам приходит облако. Это распределение устраняет задержки и экономит трафик.

Edge Computing — это альтернативный подход к облачной среде в отличие от «Интернета вещей». Речь идет об обработке данных в реальном времени рядом с источником данных, который считается «краем» сети. Речь идет о запуске приложений как можно ближе к месту, где генерируются данные, а не к централизованному облаку, центру обработки данных или месту хранения данных.

Читайте дальше, чтобы узнать о различиях между периферийными и облачными вычислениями.

Что такое граничные вычисления?

Edge Computing позволяет распределять вычислительные ресурсы и службы приложений по пути связи через децентрализованную вычислительную инфраструктуру.

Вычислительные потребности более эффективно удовлетворяются при использовании граничных вычислений. Везде, где требуется сбор данных или когда пользователь выполняет определенное действие, оно может быть выполнено в режиме реального времени. Как правило, два основных преимущества, связанные с периферийными вычислениями, — это повышение производительности и снижение эксплуатационных расходов, которые кратко описаны ниже.

Преимущества использования граничных вычислений

Улучшенная производительность

Помимо сбора данных для передачи в облако, граничные вычисления также обрабатывают, анализируют и выполняют необходимые действия над собранными данными локально. Поскольку эти процессы выполняются за миллисекунды, становится необходимым оптимизировать технические данные, независимо от того, какие операции могут быть.
Передача больших объемов данных в режиме реального времени экономичным способом может быть сложной задачей, особенно если она осуществляется с удаленных промышленных площадок. Эта проблема решается добавлением интеллектуальных функций к устройствам, находящимся на границе сети. Пограничные вычисления приближают возможности аналитики к машине, исключая посредников. Эта настройка обеспечивает менее затратные варианты оптимизации эффективности активов.

Снижение эксплуатационных расходов

В модели облачных вычислений функции подключения, переноса данных, пропускной способности и задержки обходятся довольно дорого. Эта неэффективность устраняется граничными вычислениями, которые требуют значительно меньше пропускной способности и меньше задержек. Применяя граничные вычисления, создается ценный континуум от устройства до облака, который может обрабатывать огромные объемы генерируемых данных. Больше не требуется дорогостоящее увеличение пропускной способности, поскольку нет необходимости передавать гигабайты данных в облако. Он также анализирует конфиденциальные данные IoT в частной сети, тем самым защищая конфиденциальные данные. В настоящее время предприятия предпочитают граничные вычисления. Это связано с его оптимизированной производительностью, соответствием адресов и протоколами безопасности, а также более низкими затратами.

Пограничные вычисления может помочь снизить зависимость от облака и, как следствие, повысить скорость обработки данных. Кроме того, уже существует множество современных устройств IoT, обладающих вычислительной мощностью и доступной памятью. Переход к периферийным вычислительным мощностям позволяет использовать эти устройства в полной мере.

Примеры граничных вычислений

Лучший способ продемонстрировать использование этого метода — несколько ключевых примеров граничных вычислений. . Вот несколько сценариев, в которых граничные вычисления наиболее полезны:

Автономные транспортные средства

Автономным автомобилям или автомобилям с искусственным интеллектом и другим транспортным средствам требуется огромный объем данных из их окружения для правильной работы в режиме реального времени. При использовании облачных вычислений возникла бы задержка.

Потоковые сервисы

Такие сервисы, как Netflix, Hulu, Amazon Prime и грядущий Disney+, создают большую нагрузку на сетевую инфраструктуру. Пограничные вычисления помогают обеспечить более плавную работу с помощью пограничного кэширования. Это когда популярный контент кэшируется в объектах, расположенных ближе к конечным пользователям, для более легкого и быстрого доступа.

Умные дома

Как и в случае со стриминговыми сервисами, растущая популярность умных домов создает проблему. Сейчас слишком большая нагрузка на сеть, чтобы полагаться только на обычные облачные вычисления. Обработка информации ближе к источнику означает меньшую задержку и более быстрое время реагирования в экстренных сценариях. Примерами могут служить медицинские бригады, пожарные или полиция.

Обратите внимание, что организации могут потерять контроль над своими данными, если облако расположено в нескольких местах по всему миру. Эта настройка может создать проблему для определенных учреждений, таких как банки, которые по закону обязаны хранить данные только в своей стране. Несмотря на усилия по поиску решения, облачные вычисления имеют явные недостатки, когда речь идет о безопасности облачных данных.

Что такое облачные вычисления?

Облачные вычисления относятся к использованию различных сервисов, таких как платформы для разработки программного обеспечения, хранилища, серверы и другое программное обеспечение, через подключение к Интернету. Поставщики облачных вычислений обладают тремя общими характеристиками, которые перечислены ниже:

• Сервисы масштабируются
• Пользователь должен оплачивать расходы на используемые службы, которые могут включать память, время обработки и пропускную способность.
• Поставщики облачных услуг управляют серверной частью приложения.

Сервисные модели облачных вычислений

Услуги облачных вычислений могут быть развернуты с точки зрения бизнес-моделей, которые могут различаться в зависимости от конкретных требований. Некоторые из используемых традиционных моделей обслуживания кратко описаны ниже.

1. Платформа как услуга или PaaS: PaaS позволяет потребителям приобретать доступ к платформам, что позволяет им развертывать свое программное обеспечение и приложения в облаке. Потребитель не управляет операционными системами или доступом к сети, что может создавать некоторые ограничения на природу развертываемых приложений. Например, Amazon Web Services, Rackspace и Microsoft Azure.
2. Программное обеспечение как услуга или SaaS :в SaaS потребители должны приобрести возможность доступа или использования приложения или службы, размещенной в облаке.
3. Инфраструктура как услуга или IaaS :здесь потребители могут контролировать и управлять операционными системами, приложениями, сетевым подключением и хранилищем, не контролируя само облако.

Модели развертывания облачных вычислений

Как и модели услуг, модели развертывания облачных вычислений также зависят от требований. Существует четыре основные модели развертывания, каждая из которых имеет свои характеристики.

1. Облако сообщества :Инфраструктуры Community Cloud позволяют совместно использовать облако нескольким организациям с общими интересами и схожими требованиями. В результате это ограничивает капитальные затраты, поскольку они распределяются между многими организациями, использующими их. Эти операции могут выполняться третьей стороной в помещении или на 100 % собственными силами.
2. Частное облако :Частные облака развертываются, обслуживаются и эксплуатируются исключительно для определенных организаций.
3. Публичное облако: Общедоступные облака могут использоваться на коммерческой основе, но принадлежат поставщику облачных услуг. Таким образом, потребитель может разработать и развернуть службу без значительных финансовых ресурсов, необходимых для других вариантов развертывания.
4. Гибридное облако :этот тип облачной инфраструктуры состоит из нескольких различных типов облаков. Однако эти облака позволяют перемещать данные и приложения из одного облака в другое. Гибридные облака также могут представлять собой комбинацию частных и общедоступных облаков.

Преимущества использования облачных вычислений

Несмотря на множество проблем, с которыми сталкиваются облачные вычисления, у облака есть и много преимуществ.

Масштабируемость/гибкость

Облачные вычисления позволяют компаниям начать с небольшого развертывания облаков и расширять их достаточно быстро и эффективно. Сокращение также может быть выполнено быстро, если этого требует ситуация. Это также позволяет компаниям при необходимости добавлять дополнительные ресурсы, что позволяет им удовлетворять растущие потребности клиентов.

Надежность

Службы, использующие несколько резервных площадок, обеспечивают непрерывность бизнеса и аварийное восстановление.

Техническое обслуживание

Поставщики облачных услуг сами проводят техническое обслуживание системы.

Доступность для мобильных устройств

Облачные вычисления также в большей степени поддерживают мобильную доступность.

Экономия затрат

Используя облачные вычисления, компании могут значительно сократить свои капитальные и операционные расходы, когда речь идет о расширении вычислительных возможностей.

Пограничные вычисления и облачные вычисления:различия

Обратите внимание, что появление граничных вычислений не рекомендуется для полной замены облачных вычислений. Их различия можно сравнить, например, с различиями между внедорожником и гоночным автомобилем. Оба транспортных средства имеют разные цели и области применения. Чтобы лучше понять различия, мы создали сравнительную таблицу.

Различия	Пограничные вычисления	Облачные вычисления
Подходящие компании	Edge Computing считается идеальным решением для операций с экстремальными задержками. Таким образом, средние компании с ограниченным бюджетом могут использовать периферийные вычисления для экономии финансовых ресурсов.	Облачные вычисления больше подходят для проектов и организаций, которые имеют дело с большими объемами хранения данных.
Программирование	Для программирования можно использовать несколько разных платформ, каждая из которых имеет разное время выполнения.	Настоящее программирование лучше подходит для облачных сред, поскольку они обычно создаются для одной целевой платформы и используют один язык программирования.
Безопасность	Для периферийных вычислений требуется надежный план обеспечения безопасности, включающий расширенные методы проверки подлинности и упреждающее противодействие атакам.	Для этого требуется менее надежный план обеспечения безопасности.

Взгляд в будущее

Сейчас многие компании делают шаг в сторону граничных вычислений. Однако граничные вычисления — не единственное решение. Для вычислительных задач, с которыми сталкиваются ИТ-поставщики и организации, облачные вычисления остаются жизнеспособным решением. В некоторых случаях они используют его в тандеме с граничными вычислениями для более комплексного решения. Делегирование всех данных на периферию также не является мудрым решением. Именно поэтому поставщики общедоступных облачных сервисов начали сочетать стратегии и технологические стеки Интернета вещей с периферийными вычислениями.

Пограничные вычисления и облачные вычисления это не дискуссия «или-или», и они не являются прямыми конкурентами. Скорее, они предоставляют больше вычислительных возможностей для нужд вашей организации в качестве тандема. Чтобы внедрить гибридное решение такого типа, определение этих потребностей и сравнение их с затратами должно быть первым шагом в оценке того, что лучше всего подходит для вас.