Edge Computing vs. Cloud Computing: Utforsk de viktigste forskjellene

Fremveksten av cloud computing har åpnet opp en verden av muligheter. Det er imidlertid ikke den eneste formen for ekstern databehandling. Cloud computing har en mindre kjent fetter kalt edge computing. Selv om det er likheter mellom de to konseptene, er det tydelige forskjeller i hvordan de fungerer og formålene de tjener.

Imidlertid transformerer disse to formene for ekstern databehandling hvordan vi jobber, kommuniserer, leker og samfunnets landskap generelt. La oss dykke inn i verden av ekstern databehandling mens vi sammenligner og kontrasterer sky- og kantdatabehandling.

Viktige forskjeller mellom Edge og Cloud Computing

Dette er begge former for ekstern databehandling. Så et nyttig utgangspunkt er å angi en enkel definisjon av konseptet ekstern databehandling. Ekstern databehandling refererer i sin kjerne til praksisen med å bruke dataressurser som ikke er fysisk til stede på brukerens plassering.

Enkelheten i denne definisjonen skjuler kompleksiteten til emnet. For eksempel vil eksterne arbeidere som trenger tilgang til forretningssystemer, kreve helt andre ressurser enn en Internet of Things (IoT)-enhet som trenger å behandle data i sanntid. Det er her de viktigste forskjellene mellom cloud og edge computing kommer inn i bildet.

Cloud computing er mer egnet for scenarier som behandler store mengder data. Derimot edge computing er mer egnet til å behandle mindre data, men i sanntid.

Dette er en forenklet beskrivelse av forskjellen mellom de to eksterne databehandlingsmodellene. La oss bryte det ned litt ved å undersøke noen av beregningene som hjelper til med å definere sky- og kantdatabehandling:

Disse forskjellene definerer fordelene med hver modell og dikterer deres brukstilfeller.

Edge og Cloud Computing i aksjon

De unike egenskapene til hver modell er det som gjør dem egnet for ulike brukstilfeller. Å forstå scenariene der hver modell utmerker seg, er den enkleste måten å forstå forskjellen mellom de to tilnærmingene til ekstern databehandling.

Det er gråsoner der de to metodene kolliderer. Men generelt tilbyr de helt forskjellige tjenester.

Cloud Computing-brukstilfeller

Det er mange fordeler med cloud computing. Den brukes først og fremst i situasjoner der enorme mengder data lagres, får tilgang til og administreres fra et sentralisert sted. Blant scenariene som disse attributtene gjør dette til det riktige valget er:

• Dataanalyse: Tiden for big data er over oss, og organisasjoner er ofte avhengige av cloud computing for å analysere enorme datasett.
• Fjernarbeid: Skybaserte tjenester er en kritisk komponent i overgangen til fjern- og hybridarbeid. Skyen lar arbeidere få tilgang til arbeidsressurser fra hvor som helst med en internettforbindelse. Dette kan være i form av grunnleggende tilgang til arbeidsfiler, eller det kan være i form av ekstern tilgang til arbeidsdatamaskiner og eksterne apper.
• Programvare som en tjeneste(SaaS): Fremveksten av SaaS-modellen for kjøp og bruk av programvare er i stor grad tilrettelagt av nettsky.
• Katastrofegjenoppretting og sikkerhetskopiering: Skysystemer brukes ofte som backup- og katastrofegjenopprettingsløsninger. Et eksempel de fleste kjenner til er bildene som er lagret på telefonen din. Disse er sikkerhetskopiert på et skybasert system som sikrer at de er trygge dersom du skulle miste eller bytte telefonen.

Den røde tråden som går gjennom disse bruksområdene er kravet om å administrere og behandle store datamengder. Selv om dette kan skje i sanntid, er dette ikke en kjernekarakteristikk ved cloud computing.

Brukstilfeller for Edge Computing

Edge computing er mer egnet til sanntidsbehandling av mindre datamengder. Den er rettet mot scenarier der ventetiden må minimeres og det kreves umiddelbare handlinger.

Blant vanlige bruksområder for edge computing er:

• Internet of Things (IoT): IoT-enheter blir stadig mer vanlige. Alt fra smarte hjem til smarte byer er avhengig av IoT-enheter. I sin tur krever disse ofte sanntidsdatabehandling, og edge computing gir dette.
• Gaming: Alle spillere har på et eller annet tidspunkt opplevd frustrasjonen av etterslep i spillet. Edge-databehandling med lav latens, "edge"-behandling og sanntidsdatabehandling gjør den til det perfekte valget for å lette frustrasjonen av lag. Et godt eksempel på hvor edge computing kommer til sin rett i spill er i spill som Pokemón Go der spillerdata i sanntid er en integrert komponent av spillet.
• Streaming av innhold: Dette er et annet felt der edge computing brukes for å lette bufring og etterslep problemer.
• Utvidet og virtuell virkelighet: Applikasjoner som bruker utvidet eller virtuell virkelighet krever tilgang til sanntidsbehandling av data for å levere oppslukende opplevelser jevnt.

Edge computing er den foretrukne løsningen der tilgang til data med lav latens er nødvendig.

Fremtiden til Cloud og Edge Computing

Det er vanskelig å forutsi den nøyaktige fremtiden til disse. Den raske innføringen av fjernarbeidspraksis, IoT og AI, kommer alle til å spille en nøkkelrolle i å diktere fremtiden til disse formene for fjerndatabehandling.

Disse gir imidlertid noen ledetråder om hvordan vi kan forvente at disse vil utvikle seg. Det er tre hovedaspekter å vurdere når man diskuterer fremtiden:

• Cloud computing: Etter hvert som flere organisasjoner går over til mer fjernarbeidspraksis og utnytter fordelene med "big data" skydatabehandling vil fortsette å vokse.
• Edge databehandling: Fremveksten av IoT og behovet for sanntidsdatabehandling driver veksten av edge computing. Etter hvert som flere enheter blir internettaktiverte og genererer data, vil behovet for edge computing for å behandle disse dataene raskt og effektivt bare øke.
• Hybride modeller: Til syvende og sist vil grensene mellom disse teknologiene viske ut, og hybridmodeller som kan dra nytte av begge vil sannsynligvis bli utbredt.

Å skildre fremtiden er alltid en hit-and-miss affære. Det er imidlertid liten tvil om at begge disse teknologiene vil fortsette å utvikle seg raskt.

Head in the Clouds eller Life on the Edge

Fremveksten av fjerndatabehandling i alle dens former betyr at disse teknologiene er her på lang sikt. Både cloud og edge computing har styrker og svakheter som i stor grad dikterer scenariene som bruker dem.

Fremtiden ligger imidlertid sannsynligvis i hybridmodeller som kombinerer styrken til begge modellene. Disse nettverkene vil kombinere skalerbarheten og databehandlingsmulighetene til cloud computing med lav latens- og sanntidsbehandlingsevnen til edge computing.