In questo articolo discuteremo insieme di Edge Computing e Cloud Computing. Il cloud computing non è una novità per tutti; molte applicazioni che utilizziamo si basano essenzialmente su varie tecnologie di cloud computing. L'edge computing nasce dal cloud computing, è vicino al lato del dispositivo e ha una capacità di risposta rapida, ma non è in grado di gestire un gran numero di attività di elaborazione e archiviazione.
Capire il cloud computing
Il cloud computing ha rivoluzionato il modo di archiviare ed elaborare i dati. Offre:
Grande potenza di calcolo - Gestisce in modo efficiente calcoli complessi.
Storage scalabile - Offre una capacità di archiviazione dei dati virtualmente illimitata.
Applicazioni versatili - Supporta vari strumenti software, consentendo piattaforme come servizi di live streaming, siti di e-commerce e soluzioni SaaS.
La maggior parte delle applicazioni moderne si affida al cloud computing per le operazioni di backend. Tuttavia, con la crescita delle applicazioni IoT e in tempo reale, il cloud computing tradizionale si trova ad affrontare delle sfide.
Le principali sfide del cloud computing
Gli svantaggi del cloud computing di fronte all'era dell'esplosione del volume di dati IoT sono gradualmente venuti alla ribalta.
Il cloud computing non è in grado di soddisfare l'esplosione dei requisiti di elaborazione massiva dei dati. Con l'integrazione di Internet e di vari settori industriali, soprattutto dopo la popolarità della tecnologia Internet of Things, la domanda di elaborazione è esplosa, e l'architettura tradizionale del cloud computing non sarà in grado di soddisfare una tale domanda di elaborazione.
Il cloud computing non può soddisfare la domanda di elaborazione dei dati in tempo reale. Secondo il modello tradizionale di cloud computing, i dati IoT vengono raccolti dal terminale per essere trasmessi al centro di cloud computing e quindi restituiti ai risultati attraverso il cluster computing, che è destinato ad apparire più lungo tempo di risposta, ma alcuni scenari applicativi emergenti come la guida senza pilota, l'estrazione mineraria intelligente, ecc, il tempo di risposta ha requisiti estremamente elevati, affidandosi al cloud computing non è realistico.
L'ascesa dell'Edge Computing
L'edge computing è un'evoluzione del cloud computing, che avvicina la potenza di elaborazione alle fonti di dati, come i dispositivi IoT, i sensori e gli endpoint degli utenti. A differenza del cloud computing, che centralizza l'elaborazione dei dati in centri dati remoti, l'edge computing consente l'analisi in tempo reale ai margini della rete.
Il concetto di edge computing è relativo al cloud computing, l'elaborazione del cloud computing consiste nel caricare tutti i dati nel centro dati cloud o nell'elaborazione del server delle risorse informatiche centralizzate, qualsiasi necessità di accedere alla richiesta di informazioni deve essere caricata nell'elaborazione del cloud.
Il l'emergere dell'edge computing può, in una certa misura, risolvere i problemi riscontrati nel cloud computing. I dati generati dalle apparecchiature terminali IOT non devono essere trasmessi a un centro dati cloud distante, ma piuttosto vicino al lato edge della rete per completare l'analisi e l'elaborazione dei dati, rispetto al cloud computing è più efficiente e sicuro.
Vantaggi dell'edge computing
Bassa latenza: La potenza di calcolo viene distribuita in prossimità del dispositivo, rispondendo in tempo reale alle sue richieste; ad esempio, nel campo del riconoscimento facciale, il tempo di risposta si riduce da 900 ms a 169 ms; la funzione di riconoscimento vocale, se elaborata dal cloud, consente di percepire la latenza di uscita sul terminale, la cui velocità è inferiore a causa della trasmissione a lunga distanza dei segnali di rete. Se invece l'elaborazione localizzata viene effettuata senza trasmissione di rete, il ritardo sarà notevolmente ridotto e l'esperienza dell'utente sarà migliore.
Funzionamento a bassa larghezza di banda: La possibilità di migrare il lavoro più vicino all'utente o all'endpoint di raccolta dei dati può ridurre l'impatto dei vincoli di larghezza di banda del sito. Ciò è particolarmente vero se il servizio di edge node riduce la necessità di inviare grandi quantità di richieste di elaborazione dati all'hub.
Riduzione del consumo energetico: Per un determinato compito, è necessario decidere se è più efficiente dal punto di vista delle risorse calcolare localmente o trasmettere il calcolo ad altri nodi. Se l'area locale è inattiva, è ovviamente più efficiente dal punto di vista delle risorse calcolare localmente; se l'area locale è occupata, è più appropriato distribuire il compito di calcolo ad altri nodi. È importante soppesare l'energia consumata dal calcolo con quella consumata dalla trasmissione in rete.
In genere, quando le risorse consumate dalla trasmissione in rete sono molto inferiori all'energia consumata dall'elaborazione a livello locale, si prenderà in considerazione l'utilizzo dell'edge computing per scaricare le attività di elaborazione su altri nodi inattivi, in modo da contribuire al bilanciamento del carico e garantire prestazioni elevate di ciascun nodo.
Protezione della privacy: I dati vengono raccolti localmente, analizzati localmente ed elaborati localmente, il che riduce efficacemente le possibilità di esposizione dei dati alla rete pubblica e protegge la privacy dei dati. Ad esempio, conosciamo bene le funzioni di privacy e sicurezza dei telefoni cellulari, che possono essere sbloccati tramite il riconoscimento delle impronte digitali e il riconoscimento facciale, che utilizzano anche l'edge computing. Se questi dati vengono caricati sul cloud, si rischia di incorrere nella trasparenza dei dati, quindi l'edge computing è più adatto agli utenti per proteggere la loro privacy e sicurezza.
Edge Computing vs Cloud Computing: Qual è la soluzione migliore?
| Edge Computing VS Cloud Computing | Edge Computing | Cloud Computing |
|---|---|---|
| Latenza | Ultra-basso (millisecondi) | Più alto (dipende dalla distanza) |
| Larghezza di banda | Utilizzo minimo | Consumi elevati |
| Scalabilità | Limitato ai nodi locali | Virtualmente illimitato |
| Sicurezza | Localizzato, più privato | Centralizzato, rischio più elevato |
| Casi d'uso | IoT in tempo reale, automazione | Big data, applicazioni aziendali |
Conclusione
Edge Computing VS Cloud Computing: Mentre cloud computing rimane essenziale per l'elaborazione di dati su larga scala, edge computing eccelle in velocità, efficienza e sicurezza per le applicazioni in tempo reale. Il futuro è in un approccio ibrido, sfruttando entrambe le tecnologie per ottenere prestazioni ottimali.
Integrando l'edge computing, dove la bassa latenza è fondamentale, e il cloud computing per le attività di dati pesanti, le aziende possono ottenere un'infrastruttura senza soluzione di continuità e ad alte prestazioni.