Пограничные вычисления vs Облачные вычисления: ключевые различия

Термин «Пограничные вычисления» (Edge computing) относится к вычислениям как распределенной парадигме. Он приближает хранение данных и вычислительную мощность ближе к устройству или источнику данных, где они наиболее нужны. Информация не обрабатывается в облаке, фильтруясь через далекие центры обработки данных; вместо этого облако приходит к вам. Это распределение устраняет задержки и экономит пропускную способность.

Пограничные вычисления — это альтернативный подход к облачной среде, а не «Интернету вещей». Речь идет об обработке данных в реальном времени рядом с источником данных, который считается «краем» сети. Речь идет о запуске приложений максимально близко физически к месту, где данные генерируются, вместо централизованного облака или центра обработки данных или хранилища данных.

Читайте дальше, чтобы узнать различия между пограничными и облачными вычислениями.

Что такое пограничные вычисления (Edge Computing)?

Пограничные вычисления позволяют распределять вычислительные ресурсы и сервисы приложений вдоль коммуникационного пути через децентрализованную вычислительную инфраструктуру.

Вычислительные потребности эффективнее удовлетворяются при использовании пограничных вычислений. Везде, где есть требование собирать данные или где пользователь выполняет определенное действие, это может быть завершено в реальном времени. Обычно два основных преимущества, связанных с пограничными вычислениями — улучшенная производительность и снижение операционных затрат, которые описаны кратко ниже.

Улучшенная производительность

Помимо сбора данных для передачи в облако, пограничные вычисления также обрабатывают, анализируют и выполняют необходимые действия над собранными данными локально. Поскольку эти процессы завершаются за миллисекунды, они стали необходимыми для оптимизации технических данных, какими бы ни были операции.
Передача больших объемов данных в реальном времени в экономически эффективном способе может быть проблемой, в основном при проведении с удаленных промышленных объектов. Эта проблема решается добавлением интеллекта к устройствам, присутствующим на краю сети. Пограничные вычисления приближают аналитические возможности к машине, что исключает посредника. Эта настройка обеспечивает менее дорогие варианты для оптимизации производительности активов.

Снижение операционных затрат

В модели облачных вычислений соединение, миграция данных, пропускная способность и функции задержки довольно дороги. Эта неэффективность устраняется пограничными вычислениями, которые имеют значительно меньшие требования к пропускной способности и меньшую задержку. Применяя пограничные вычисления, создается ценная непрерывность от устройства к облаку, которая может обрабатывать массивные объемы генерируемых данных. Дорогие добавления пропускной способности больше не требуются, так как нет необходимости передавать гигабайты данных в облако. Оно также анализирует конфиденциальные данные IoT внутри частной сети, тем самым защищая чувствительные данные. Предприятия теперь склоняются к предпочтению пограничных вычислений. Это из-за их оптимизируемой операционной производительности, соблюдения требований соответствия и протоколов безопасности, вместе с более низкими затратами.

Пограничные вычисления могут помочь снизить зависимость от облака и улучшить скорость обработки данных в результате. Кроме того, уже есть многие современные IoT-устройства, имеющие вычислительную мощность и хранилище. Переход к пограничной обработке делает возможным использовать эти устройства в их полном потенциале.

Примеры пограничных вычислений

Лучший способ продемонстрировать использование этого метода — через некоторые ключевые примеры пограничных вычислений. Вот несколько сценариев, где пограничные вычисления наиболее полезны:

Автономные транспортные средства

Самоуправляемые или ИИ-управляемые автомобили и другие транспортные средства требуют массивный объем данных от своего окружения для правильной работы в реальном времени. Задержка произошла бы, если использовались облачные вычисления.

Стриминговые сервисы

Сервисы вроде Netflix, Hulu, Amazon Prime и предстоящий Disney+ создают тяжелую нагрузку на сетевую инфраструктуру. Пограничные вычисления помогают создать более плавный опыт через кэширование на краю (edge caching). Это когда популярный контент кэшируется в объектах, расположенных ближе к конечным пользователям для более легкого и быстрого доступа.

Умные дома

Подобно стриминговым сервисам, растущая популярность умных домов создает проблему. Теперь это слишком большая нагрузка на сеть для зависимости только от конвенциональных облачных вычислений. Обработка информации ближе к источнику означает меньшую задержку и более быстрые времена реакции в экстренных сценариях. Примеры включают медицинские бригады, пожарную или полицейскую охрану.

Обратите внимание, что организации могут потерять контроль над своими данными, если облако расположено в нескольких локациях по всему миру. Эта настройка может создать проблему для определенных институтов, таких как банки, которые законом обязаны хранить данные только в своей стране. Хотя усилия предпринимаются для придумывания решения, облачные вычисления имеют явные недостатки, когда речь идет о безопасности данных в облаке.

Что такое облачные вычисления (Cloud Computing)?

Облачные вычисления относятся к использованию различных сервисов, таких как платформы разработки ПО, хранилища, серверы и другое ПО через интернет-соединение. Поставщики облачных вычислений имеют три общие характеристики, упомянутые ниже:

• Сервисы масштабируемы
• Пользователь должен платить за расходы используемых сервисов, которые могут включать память, время обработки и пропускную способность.
• Поставщики облака управляют бэкендом приложения.

Сервисные модели облачных вычислений

Сервисы облачных вычислений могут быть развернуты в терминах бизнес-моделей, которые могут отличаться в зависимости от конкретных требований. Некоторые из конвенциональных сервисных моделей, используемых, описаны кратко ниже.

1. Platform as a Service (PaaS): PaaS позволяет потребителям приобретать доступ к платформам, позволяя им развертывать свое ПО и приложения в облаке. Потребитель не управляет операционными системами или сетевым доступом, что может создавать некоторые ограничения на природу приложений, которые могут быть развернуты. Amazon Web Services, Rackspace и Microsoft Azure — примеры.
2. Software as a Service (SaaS): В SaaS потребители должны приобретать возможность доступа или использования приложения или сервиса, размещенного в облаке.
3. Infrastructure as a Service (IaaS): Здесь потребители могут контролировать и управлять операционными системами, приложениями, сетевым соединением и хранилищем, не контролируя само облако.

Модели развертывания облачных вычислений

Как и сервисные модели, модели развертывания облачных вычислений также зависят от требований. Есть четыре основные модели развертывания, каждая со своими характеристиками.

1. Community Cloud (Общественное облако): Инфраструктуры Community Cloud позволяют облаку быть общим среди нескольких организаций с общими интересами и похожими требованиями. В результате это ограничивает капитальные затраты, так как они распределяются среди множества организаций, использующих их. Эти операции могут проводиться с третьей стороной на помещениях или на 100% in-house.
2. Private Cloud (Частное облако): Частные облака развертываются, поддерживаются и эксплуатируются исключительно для конкретных организаций.
3. Public Cloud (Публичное облако): Публичные облака могут использоваться публично на коммерческой основе, но принадлежат поставщику облачных сервисов. Потребитель может таким образом разрабатывать и развертывать сервис без существенных финансовых ресурсов, требуемых в других вариантах развертывания.
4. Hybrid Cloud (Гибридное облако): Этот тип облачной инфраструктуры состоит из нескольких разных типов облаков. Однако эти облака имеют способность позволять данным и приложениям перемещаться из одного облака в другое. Гибридные облака могут быть комбинацией частных и публичных облаков.

Преимущества использования облачных вычислений

Несмотря на множество вызовов, с которыми сталкиваются облачные вычисления, есть многие преимущества облака также.

Масштабируемость/Гибкость

Облачные вычисления позволяют компаниям начинать с небольшого развертывания облаков и расширяться достаточно быстро и эффективно. Масштабирование вниз также может быть сделано быстро, если ситуация требует. Это также позволяет компаниям добавлять дополнительные ресурсы когда нужно, что позволяет им удовлетворять растущие требования клиентов.

Надежность

Сервисы, использующие множественные избыточные сайты, поддерживают непрерывность бизнеса и аварийное восстановление.

Обслуживание

Поставщики облачных сервисов сами проводят системное обслуживание.

Мобильная доступность

Облачные вычисления также поддерживают мобильную доступность в более высокой степени.

Экономия затрат

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

Пограничные вычисления vs Облачные вычисления: различия

Обратите внимание, что появление пограничных вычислений не рекомендуется как полная замена облачным вычислениям. Их различия можно сравнить с различиями между внедорожником и гоночным автомобилем, например. У обоих транспортных средств разные цели и использование. Для лучшего понимания различий мы создали таблицу сравнений.

Пункты различия	Пограничные вычисления	Облачные вычисления
Подходящие компании	Пограничные вычисления считаются идеальными для операций с экстремальными проблемами задержки. Таким образом, средние компании с бюджетными ограничениями могут использовать пограничные вычисления для экономии финансовых ресурсов.	Облачные вычисления более подходят для проектов и организаций, которые имеют дело с массивным хранилищем данных.
Программирование	Несколько разных платформ могут использоваться для программирования, все имеющие разные среды выполнения (runtimes).	Фактическое программирование лучше подходит в облаках, так как они обычно сделаны для одной целевой платформы и используют один язык программирования.
Безопасность	Пограничные вычисления требуют надежный план безопасности, включая передовые методы аутентификации и проактивное борьбу с атаками.	Требует менее надежного плана безопасности.

Взгляд в будущее

Многие компании сейчас делают переход к пограничным вычислениям. Однако пограничные вычисления не единственное решение. Для вычислительных вызовов, сталкивающихся IT-поставщиками и организациям, облачные вычисления остаются жизнеспособным решением. В некоторых случаях они используют их в тандеме с пограничными вычислениями для более комплексного решения. Делегирование всех данных на край также не мудрое решение. Именно поэтому публичные облачные провайдеры начали комбинировать IoT-стратегии и технологические стеки с пограничными вычислениями.

Пограничные вычисления vs облачные вычисления — это не дилемма «или-или», и они не прямые конкуренты. Скорее, они предоставляют больше вычислительных вариантов для потребностей вашей организации в тандеме. Для реализации такого гибридного решения, выявление этих потребностей и сравнение их с затратами должно быть первым шагом в оценке того, что бы работало лучше для вас.