Edge Computing vs. Cloud Computing und warum es wichtig ist

Mit der Beliebtheit verteilter Computer werden Begriffe wie Cloud Computing und Edge Computing immer häufiger. Dies sind nicht nur bedeutungslose Schlagworte, um das Interesse an einem Trend zu wecken, sondern auch vorhandene Technologien, die Innovationen in den Branchen führen.

Cloud Computing und Edge Computing sind kritische Komponenten des modernen IT -Systems. Aber was genau beinhaltet diese Technologien? Und wie stapeln sie sich gegeneinander?? Lass es uns herausfinden.

Profis

• Skalierbar: Cloud -Dienste können bei Bedarf erhöht werden, was Anwendungen ohne harte Investitionen Flexibilität bietet.
• Billig: Für einen Dienstleister ist es kostengünstiger, große zentralisierte Serverfarmen zu betreiben, als dass jedes Unternehmen seine eigenen Computer einrichten kann. Auf diese Weise können Cloud -Dienste zu viel niedrigeren Kosten als herkömmliche Setups zur Verfügung gestellt werden.
• Einfach: Das Einrichten und Verwalten einer internen Datenbank und API-Backend ist kein einfaches Unterfangen. Es ist einfacher, die Hardware abzubauen und nach Bedarf Computerressourcen anzufordern.

Nachteile

• Netzwerkabhängig: Das Hauptproblem bei Cloud Services ist die vollständige Netzwerkabhängigkeit. Cloud -Dienste sind keine Lösung für entfernte Bereiche mit schlechter Netzwerkkonnektivität.
• Langsam: Abhängig vom Ort der Cloud -Server kann die Kommunikation zwischen einigen Sekunden bis zu einigen Minuten dauern. Diese Verzögerung ist bei Anwendungen zu stark, die sofortige Entscheidungen erfordern (z. B. Industrieausrüstung).
• Bandbreite intensiv: Da die Cloud -Server für die Berechnung und den Speicher verantwortlich sind, müssen viele Daten übertragen werden. Bandbreitenanforderungen sind teuer in Szenarien, die große Informationen generieren (KI, Videoaufzeichnung usw.).

Edge Computing erklärt

Ein Problem mit Cloud Computing ist seine Abhängigkeit vom Netzwerk. Dies ist bei den meisten Aufgaben kein Problem, aber einige Anwendungen sind äußerst zeitlichempfindlich. Die Verzögerung bei der Übertragung von Daten, die Durchführung der Verarbeitung in der Cloud und das Empfangen der Ergebnisse ist gering, aber wahrnehmbar.

Dann gibt es die Ausgabe der Bandbreite. Anwendungen mit Videoverarbeitung oder KI -Algorithmen funktionieren mit großen Datenmengen, die teuer an die Cloud übertragen werden können. Mehr, wenn die Datenerfassung an einem entfernten Ort erfolgt, an dem die Netzwerkkonnektivität begrenzt ist.

Edge Computing liefert eine Antwort auf diese Probleme. Anstatt die Daten auf halbem Weg weltweit an einen Server zu senden, wird sie vor Ort oder zumindest an einem nahe gelegenen Ort gespeichert und verarbeitet.

Dies hat den Vorteil, dass Datenübertragungskosten sparen und den Faktor der Netzwerklatenz entfernt werden. Die Berechnung kann sofort stattfinden, was die Ergebnisse in Echtzeit ergibt, was für viele Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist.

Profis

• Keine Latenz: Da sich der Edge -Computer an der Datenquelle befindet, gibt es keine Netzwerklatenz, mit. Dies liefert unmittelbare Ergebnisse, was für Echtzeitprozesse wichtig ist.
• Reduzierte Datenübertragung: Der Edge -Computer kann den Großteil der Daten am Standort verarbeiten und nur die Ergebnisse an die Cloud übertragen. Dies hilft, das erforderliche Datenübertragungsvolumen zu verringern.

Nachteile

• Teurer als Cloud: Im Gegensatz zum Cloud Computing erfordert Edge Computing ein dediziertes System an jedem Kantenknoten. Abhängig von der Anzahl solcher Knoten in einer Organisation können die Kosten viel höher sein als Cloud -Dienste.
• Komplexes Setup: Mit Cloud Computing müssen wir nur Ressourcen anfordern und das Anwendungsfrontend erstellen. Der mit dieser Anweisungen ausführende Hardware wird dem Cloud-Service-Anbieter überlassen. In Edge Computing müssen Sie jedoch das Backend erstellen, wobei die Anforderungen der Anwendung berücksichtigt werden. Infolgedessen ist es ein viel besserer Prozess.

Cloud Computing vs. Edge Computing: Welches ist besser?

Das erste, was Sie verstehen müssen, ist, dass Cloud Computing und Edge Computing keine konkurrierenden Technologien sind. Sie sind keine unterschiedlichen Lösungen für dasselbe Problem, sondern von getrennten Ansätzen, die unterschiedliche Probleme lösen.

Cloud Computing eignet sich am besten für skalierbare Anwendungen, die nach Bedarf erhöht oder abgewickelt werden müssen. Webserver können beispielsweise zusätzliche Ressourcen in Zeiten mit hoher Serverlast anfordern, um einen nahtlosen Service zu gewährleisten, ohne dauerhafte Hardwarekosten zu entstehen.

In ähnlicher Weise eignet sich Edge Computing für Echtzeitanwendungen, die viele Daten generieren. Das Internet-of-Things (IoT) befasst sich beispielsweise mit intelligenten Geräten, die mit einem lokalen Netzwerk verbunden sind. In diesen Geräten fehlen leistungsstarke Computer und müssen sich für ihre Rechenbedürfnisse auf einen Edge -Computer verlassen. Das Gleiche mit der Cloud zu tun wäre aufgrund der großen Datenmengen zu langsam und uneinheitlich.

Kurz gesagt, sowohl Cloud als auch Edge Computing haben ihre Anwendungsfälle und müssen gemäß der betreffenden Anwendung ausgewählt werden.

Der Hybridansatz

Wie wir bereits gesagt haben, sind Cloud Computing und Edge Computing keine Wettbewerber, sondern Lösungen für verschiedene Probleme. Das wirft die Frage auf; Können sie beide zusammen verwendet werden??

Die Antwort ist ja. Viele Anwendungen verfolgen einen hybriden Ansatz und integrieren beide Technologien für die endgültige Effizienz. Zum Beispiel wird die industrielle Automatisierungsmaschinerie normalerweise mit einem eingebetteten Computer vor Ort verbunden.

Dieser Edge -Computer ist für den Betrieb des Geräts und die ohne Verzögerung komplexe Berechnungen verantwortlich. Gleichzeitig überträgt dieser Computer auch begrenzte Daten in die Cloud, wodurch das digitale Framework ausgeführt wird, der den gesamten Betrieb selbst verwaltet.

Auf diese Weise nutzt die Anwendung die Stärken beider Ansätze voll und ganz und stützt sich auf Edge Computing für Echtzeitberechnung, während Cloud Computing für alles andere verwendet wird.

Das ist die beste verteilte Computertechnologie?

Edge Computing ist keine aktualisierte Version von Cloud Computing. Es ist ein anderer Ansatz für verteilte Computing, der für zeitkritische und datenintensive Anwendungen zur Verfügung steht.

Cloud Computing ist jedoch für die meisten anderen Anwendungen immer noch der flexibelste und kostengünstigste Ansatz. Durch das Ableiten von Speicher und Verarbeitung auf einen dedizierten Server können sich Unternehmen auf ihre Vorgänge konzentrieren, ohne sich um die Backend -Implementierung zu sorgen.

Beide sind wesentliche Werkzeuge im Repertoire eines versierten IT-Profis und der modernsten Einrichtungen, ob IoT oder anderweitig, nutzen eine Kombination der beiden Technologien, um die besten Ergebnisse zu erzielen.