Technologien wie CDNs und Edge Computing sind zu einem wichtigen Bestandteil bei der Erfüllung der Anforderungen der Video-Streaming-Branche geworden. Viele Menschen sind jedoch verwirrt, wenn sie von CDNs und Edge Computing hören und sich fragen, ob es sich um dasselbe oder um etwas völlig anderes handelt!
Von zentralisierten Servern zu CDNs und Edge Computing
Zentralisierte Server: Traditionell haben Anbieter von Datendiensten zentrale Server für die Verwaltung von Daten und deren Verteilung an Kunden verwendet. Bei diesem Modell müssen die Anfragen unabhängig vom Standort des Kunden an den zentralen Server zurückgesandt werden, was zu Latenzzeiten und geringeren Ladezeiten führen kann.
CDNs oder Content Delivery Networks: CDNs wurden nach den 1990er Jahren als Antwort auf diese Herausforderungen eingeführt. Ihre Hauptaufgabe bestand darin, beliebte Inhalte auf Servern an strategischen Standorten in der ganzen Welt zwischenzuspeichern. Statt einen zentralen Server abzufragen, kann heute ein Netz von Cache-Servern den Kunden Inhalte schnell zur Verfügung stellen, egal wo sie sich befinden, indem sie ein CDN abfragen.
Edge Computing: Allerdings sind CDNs nur ein reaktionsschneller Speicher für die Cloud und können keine wertvollen Berechnungen durchführen. Um mit dem Internet der Dinge (IoT) zurechtzukommen, ist diese Messanforderung aufgrund des Anstiegs der Geräte und der Notwendigkeit der parallelen Verarbeitung, Edge Computing ist die prominenteste in der Welt.
Ein detaillierter Blick auf Content Delivery Networks (CDNs)
CDNs arbeiten, indem sie strategisch ein Netzwerk von Servern an verschiedenen geografischen Standorten platzieren, um die Last der Bereitstellung von Inhalten zu verteilen. Wenn ein Kunde bestimmte Inhalte anfordert, wird die Anfrage an den nächstgelegenen CDN-Server weitergeleitet, anstatt an einen zentralen Server (der mehr als 1.000 Kilometer entfernt sein kann). Die lokale Kopie verfügt über den gewünschten Inhalt, und diese Zwischenspeicherung ermöglicht eine schnelle Antwort, was die Zeit für den Abruf des Inhalts verkürzt und die Kundenerfahrung insgesamt verbessert.
CDN Jeder Server repliziert die Inhalte vom Quellserver. Durch diese Replikation wird sichergestellt, dass die Inhalte auch bei Ausfall eines Servers von einem anderen Server aus abgerufen werden können.
CDNs sind besonders vorteilhaft für Websites mit hohem Datenverkehr oder einer weltweiten Nutzerbasis. Sie erhöhen nicht nur die Geschwindigkeit, sondern auch die Sicherheit. Viele CDNs bieten Distributed Denial of Service (DDoS), indem sie den Datenverkehr dezentralisieren und bösartige Anfragen identifizieren und absorbieren.
Edge Computing: Die Grenzen der zentralisierten Cloud verschieben
Das herkömmliche Cloud-Computing-Modell beruht darauf, dass Daten von Geräten zur Verarbeitung an einen zentralen Cloud-Host gesendet werden. Nach der Verarbeitung werden die Daten an das Gerät zurückgeschickt. Dies ist zwar im Hinblick auf die Recheneffizienz effektiv, aber das Hin- und Herschicken kann zu Latenzzeiten führen. Edge Computing hingegen bringt die Berechnung näher an die Datenbank heran - in der Regel direkt vom Gerät und den lokalen Servern.
Beachten Sie die Feinheiten der Systemarchitektur. Edge-Computing-Konfigurationen bestehen in der Regel aus einem Edge-Gerät (z. B. einem IoT-Gerät, einem Sensor oder einem benutzerseitigen Gerät) und einen Edge-Server oder ein Gateway. Diese Edge-Server können sich in lokalen oder umliegenden Rechenzentren befinden, aber sie sind deutlich näher an der Quelle der Datenerzeugung. Es können schnellere Antwortzeiten erreicht werden, wodurch die Belastung der zentralen Server und der Netzbandbreite verringert wird.
Lassen Sie uns dies anhand einiger Beispiele aus der Industrie erläutern:
1.Medizinisch: Medizinische Geräte erfordern eine sofortige Datenverarbeitung, vor allem in kritischen Überwachungsumgebungen. Denken Sie an ein Herzfrequenzmessgerät oder eine Insulinpumpe, die man am Körper tragen kann. Mit Edge Computing können diese Geräte Daten parallel verarbeiten und in kürzester Zeit potenziell lebensrettende Entscheidungen treffen. Würden diese Daten zur Verarbeitung an eine zentrale Cloud gesendet, könnte dies zu Verzögerungen im Leben führen.
2. Herstellung: In intelligenten Fabriken sind die Geräte ausgestattet mit vielen Sensoren, die Daten sammeln über alles, vom physischen Zustand der Maschine bis zur Produktivität. Edge Computing ermöglicht die sofortige Datenanalyse für eine optimale Produktion, für die vorausschauende Wartung (Erkennung von Maschinenausfällen, bevor sie auftreten) oder für die dynamische Verwaltung von Maschinenparametern.
3. Fahrzeuge: Moderne Autos, insbesondere fahrerlose Autos, erzeugen jede Sekunde eine riesige Menge an Daten. Die parallele Verarbeitung dieser Informationen ist besonders wichtig für Funktionen wie die Kollisionsvermeidung. Mit Edge Computing können Daten von Kameras, Sensoren und LiDAR direkt im Fahrzeug verarbeitet werden, um eine sofortige Reaktion auf die Straßenverhältnisse zu gewährleisten.
Unterschied zwischen CDNs und Edge Computing
Abschließend werden die Unterschiede zwischen CDNs und Edge Computing anhand verschiedener Parameter und Anwendungsfälle erörtert. Die Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen CDNs und Edge Computing.
| Aspekt | CDN-Netzwerk | Edge Computing |
| Hauptziel | Beschleunigen Sie die Bereitstellung von Webinhalten durch Verringerung der Latenzzeit. | Verarbeiten Sie Daten näher an der Quelle, um die Latenzzeit zu verringern. |
| Architektur | Geografisch verteiltes Servernetz. | Lokale Verarbeitung auf Edge-Servern oder in der Nähe von Geräten. |
| Anwendungsfälle | Bereitstellung von Webinhalten, Videostreaming, Beschleunigung von Webanwendungen. | Echtzeitverarbeitung für IoT, medizinische Geräte, autonome Fahrzeuge usw. |
| Datenverarbeitung | Inhalte zwischenspeichern und bereitstellen. | Daten verarbeiten und möglicherweise speichern. |
| Vorteile | Verkürzte Ladezeiten, DDoS-Schutz, globale Verteilung von Inhalten. | Verkürzte Ladezeiten, DDoS-Schutz, globale Verteilung von Inhalten. |
| Skalierbarkeit | Erweitern Sie das Netzwerk durch Hinzufügen weiterer Serverknoten. | Erweitern Sie Ihr Angebot durch zusätzliche Verarbeitungsfunktionen am Netzwerkrand. |
| Sicherheit | Bieten Sie Sicherheit durch Verkehrsverteilung, DDoS-Schutz und Inhaltsverschlüsselung. | Erhöhen Sie die Sicherheit, indem Sie sensible Daten lokal verarbeiten und so die Risiken verringern. |
| Beispiele | Es können Kosten für Edge-Geräte, lokale Server und Datenübertragung anfallen. | Wearable Health Devices, intelligente Fabriken, autonome Fahrzeuge. |
| Latenzzeit | Geringere Latenzzeit bei der Bereitstellung von Inhalten. | Geringere Latenzzeit bei der Datenverarbeitung. |
| Cloud-Integration | In der Regel integriert mit Cloud-Diensten für die Beschaffung und Aktualisierung von Inhalten. | Erhöhen Sie die Sicherheit, indem Sie sensible Daten lokal verarbeiten und so die Risiken verringern. |
| Kostenmodell | In der Regel auf der Grundlage der Bandbreitennutzung und der Anzahl der Anfragen. | Datenverarbeitung in Echtzeit, Reduzierung des Datenverkehrs in der Cloud, Verbesserung der Bandbreiteneffizienz. |
Schlussfolgerung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass CDNs und Edge Computing darauf abzielen, Latenzzeiten zu verringern, aber sie gehen auf die Unterschiede in der digitalen Landschaft ein. CDNs verbessern die Bereitstellung von Inhalten für ein besseres Kundenerlebnis, und Edge Computing verändert, wo und wie Daten verarbeitet werden.
