Поделиться
Облачные и граничные вычисления: в чем разница?
Облачные и граничные вычисления — одни из самых популярных тем в последнее время в сфере ИТ. О том, что такое облачные и граничные вычисления и какова между ними разница, читателям CNews рассказывает Шон Да, генеральный директор YI Technology.
Термин «граничные вычисления» (или Edge Computing) означает хранение данных и вычислительной мощности ближе к устройству или источнику данных, где это наиболее необходимо. Информация не обрабатывается в облаке, отфильтрованном через удаленные центры обработки данных — вместо этого облако «приходит к вам». Это распределение устраняет время задержки и экономит пропускную способность.
Edge Computing — это альтернативный подход к облачной среде, в отличие от интернета вещей. Он касается обработки данных в реальном времени рядом с источником данных, который считается «краем» сети. Речь идет о запуске приложений как можно ближе к сайту, на котором создаются данные, а не к централизованному облаку, центру обработки данных или месту хранения данных.
Например, если транспортное средство автоматически рассчитывает расход топлива, датчики на основе данных, полученных непосредственно от этих же датчиков, называется граничным вычислительным устройством или просто «граничным устройством». Из-за этого изменения в поиске и управлении данными мы сравним две технологии и рассмотрим преимущества, которые может предложить каждая из них.
Что такое граничные вычисления? Чтобы выяснить это, нам сначала нужно взглянуть на рост интернета вещей и устройств IoT. Облачные вычисления вращаются вокруг больших централизованных серверов, хранящихся в центре обработки данных. После создания данных на конечном устройстве эти данные отправляются на центральный сервер для обработки. Эта архитектура становится громоздкой для процессов, которые требуют интенсивных вычислений. Задержка становится главной проблемой.
Определение граничных вычислений является универсальным термином для устройств, которые принимают некоторые из своих ключевых процессов и перемещают их на край сети (рядом с устройством). Эти процессы включают в себя вычисления, хранение и сетевое взаимодействие.
Что такое Edge Computing
Edge Computing позволяет распределять вычислительные ресурсы и сервисы приложений по каналу связи через децентрализованную вычислительную инфраструктуру.
Вычислительные потребности более эффективно удовлетворяются при использовании граничных вычислений. Везде, где есть необходимость сбора данных или когда пользователь выполняет определенное действие, оно может быть выполнено в режиме реального времени. Как правило, два основных преимущества, связанных с граничными вычислениями, — это улучшенная производительность и сниженные эксплуатационные расходы, которые кратко описаны ниже.
Преимущества использования Edge Computing
- Улучшенная производительность
Помимо сбора данных для передачи в облако, граничные вычисления также обрабатывают, анализируют и выполняют необходимые действия с собранными данными локально. Поскольку эти процессы завершаются за миллисекунды, это становится необходимым для оптимизации технических данных, независимо от того, какие операции могут быть.
Передача больших объемов данных в режиме реального времени экономически эффективным способом может быть проблемой, в первую очередь, когда они осуществляются с удаленных промышленных объектов. Эта проблема устраняется путем добавления интеллектуальных данных к устройствам, расположенным на границе сети. Граничные вычисления приближают аналитические возможности к машине, которая исключает посредников. Эта настройка обеспечивает менее дорогие варианты оптимизации производительности активов.
- Сокращение эксплуатационных расходов
В модели облачных вычислений возможности подключения, миграции данных, пропускной способности и задержки довольно дороги. В случае применения граничных вычислений требуется значительно меньшая пропускная способность и меньшие задержки. Применяя граничные вычисления, создается ценный континуум от устройства к облаку, который может обрабатывать огромные объемы данных. Более дорогостоящие добавления полосы пропускания больше не требуются, поскольку нет необходимости передавать гигабайты данных в облако. Он также анализирует конфиденциальные данные ИВ в локальной сети, тем самым защищая конфиденциальные данные. В настоящее время предприятия предпочитают современные вычисления. Это связано с их оптимизируемой производительностью, соответствием требованиям и протоколами безопасности, а также более низкими затратами.
Граничные вычисления помогают снизить зависимость от облака и, как следствие, повысить скорость обработки данных. Кроме того, уже есть много современных устройств ИВ, которые имеют вычислительную мощность и доступную память. Переход к передовой вычислительной мощности позволяет использовать эти устройства в полной мере.
Примеры Edge Computing
Лучший способ продемонстрировать использование метода Edge Computing — через несколько ключевых примеров. Вот несколько сценариев, где граничные вычисления наиболее полезны:
- Автономные транспортные средства
Автомобили с автономным приводом или интеграцией искусственного интеллекта и другие транспортные средства нуждаются в огромном объеме данных из своего окружения для правильной работы в реальном времени. Задержка произойдет, если будут использоваться облачные вычисления.
- Потоковые сервисы
Такие сервисы, как Netflix, Hulu, Amazon Prime и Disney+, создают большую нагрузку на сетевую инфраструктуру. Граничные вычисления помогают создать более оптимальный опыт с помощью пограничного кэширования: популярный контент кэшируется на объектах, расположенных ближе к конечным пользователям для более быстрого доступа.
- Умные дома
Подобно потоковым услугам, растущая популярность умных домов создает определенные проблемы. Существует слишком большая нагрузка на сеть, что не позволяет полагаться только на облачные вычисления. Обработка информации ближе к источнику означает меньшую задержку и более быстрое время отклика в аварийных ситуациях. Примерами могут служить медицинские бригады, пожарные или полиция.
Обратите внимание, что организации могут потерять контроль над своими данными, если облако расположено в нескольких местах по всему миру. Эта настройка может создавать проблемы для определенных учреждений, таких как банки, которые по закону обязаны хранить данные только в своей стране. Хотя предпринимаются усилия, чтобы найти решение, облачные вычисления имеют явные недостатки, когда речь идет о безопасности облачных данных.
Определение облачных вычислений
Под облачными вычислениями понимается использование различных сервисов, таких как платформы разработки программного обеспечения, системы хранения, серверы и другое программное обеспечение через интернет-соединение. Производители облачных вычислений имеют три общих характеристики, которые указаны ниже:
Услуги масштабируемы
Пользователь должен оплатить расходы на используемые услуги, которые могут включать память, время обработки и пропускную способность. Облачные поставщики управляют серверной частью приложения.
Сервисные модели облачных вычислений
Сервисы облачных вычислений могут быть развернуты с точки зрения бизнес-моделей, которые могут различаться в зависимости от конкретных требований. Некоторые из используемых стандартных моделей обслуживания кратко описаны ниже.
Платформа как услуга, или PaaS. PaaS позволяет потребителям приобретать доступ к платформам, позволяя им развертывать свое программное обеспечение и приложения в облаке. Потребитель не управляет операционными системами или сетевым доступом, что может создавать некоторые ограничения для характера приложений, которые могут быть развернуты.
Программное обеспечение как услуга или SaaS. В SaaS потребители должны приобретать возможность доступа или использования приложения или услуги, размещенных в облаке.
Инфраструктура как услуга или IaaS. Потребители могут контролировать и управлять операционными системами, приложениями, сетевыми подключениями и хранилищами, не управляя самим облаком.
Модели облачных вычислений
Существует четыре основных модели развертывания, каждая из которых имеет свои характеристики.
Облако сообщества. Инфраструктура облака сообщества позволяет разделять облако между несколькими организациями с общими интересами и схожими требованиями. В результате это ограничивает затраты на капитальные затраты, поскольку они распределяются между многими организациями, их использующими. Эти операции могут проводиться с третьей стороной на месте или 100% на месте.
Частное облако. Частные облака обслуживаются и эксплуатируются исключительно для конкретных организаций.
Публичное облако. Публичные облака могут использоваться публикой на коммерческой основе, но принадлежать поставщику облачных услуг. Таким образом, потребитель может разрабатывать сервис без существенных финансовых ресурсов, необходимых для других моделей облаков.
Гибридное облако. Этот тип облачной инфраструктуры состоит из нескольких различных типов облаков. Тем не менее, эти облака позволяют перемещать данные и приложения из одного облака в другое. Гибридные облака также могут быть комбинацией частных и публичных облаков.
Преимущества использования облачных вычислений
Несмотря на многочисленные недостатки, с которыми сталкиваются облачные вычисления, облачные технологии также имеют много преимуществ.
- Масштабируемость / Гибкость
Облачные вычисления позволяют компаниям начать с небольшого объема облачных вычислений и расширяться достаточно быстро и эффективно. Сокращение может также быть произведено быстро, если ситуация этого потребует. Это также позволяет компаниям добавлять дополнительные ресурсы при необходимости, что позволяет им удовлетворять растущие потребности клиентов.
- Надежность
Сервисы, использующие несколько избыточных сайтов, поддерживают непрерывность бизнеса и аварийное восстановление.
- Обслуживание
Поставщики облачных услуг сами проводят обслуживание системы.
- Мобильная доступность
Облачные вычисления также поддерживают мобильную доступность в большей степени.
- Экономия затрат
Используя облачные вычисления, компании могут значительно сократить как свои капитальные, так и эксплуатационные расходы, когда речь идет о расширении их вычислительных возможностей.
Сравнение Edge Computing и Cloud Computing
Обратите внимание, что при появлении граничных вычислений, полная замена облачных вычислений не рекомендуется. Их различия можно сравнить на примере внедорожника и гоночного автомобиля. Оба транспортных средства имеют различное назначение и использование.
| Граничные вычисления | Облачные вычисления | |
|---|---|---|
| Сценарии использования | Edge Computing считается идеальным решением для операций с очень большой задержкой. Таким образом, компании среднего размера, имеющие бюджетные ограничения, могут использовать современные вычисления для экономии финансовых ресурсов. | Облачные вычисления больше подходят для проектов и организаций, которые занимаются массовым хранением данных. |
| Программирование | Для программирования может использоваться несколько разных платформ, каждая из которых имеет разное время выполнения. | Фактическое программирование лучше подходит для облачных вычислений, так как они обычно предназначены для одной целевой платформы и используют один язык программирования. |
| Безопасность | Для граничных вычислений требуется надежный план безопасности, включающий расширенные методы аутентификации и активную защиту от атак. | Облачные вычисления предоставляют надежную безопасность. |
Чего стоит ожидать в будущем
Многие компании сейчас делают шаги в сторону современных вычислений. Однако граничные вычисления — не единственное решение. Для решения вычислительных задач, с которыми сталкиваются ИТ-поставщики и организации, облачные вычисления остаются подходящим решением. В некоторых случаях они используют облачные вычисления в сочетании с граничными вычислениями для более комплексного решения.
Граничные вычисления не являются прямым конкурентом облачным вычислениям. Скорее, они предоставляют больше вычислительных возможностей для нужд вашей организации как тандем. Для реализации гибридного решения этого типа, определение этих потребностей и сравнение их с затратами должно быть первым шагом в оценке того, что будет работать лучше для вас и вашей организации.
Поделиться
Короткая ссылка
