I takt med at distribueret computing vinder popularitet, bliver termer som cloud computing og edge computing mere og mere almindelige. Disse er ikke kun meningsløse buzzwords til at vække interesse for en trend, men eksisterende teknologier, der driver innovation på tværs af brancher.

Cloud computing og edge computing er kritiske komponenter i det moderne it-system. Men hvad indebærer disse teknologier præcist? Og hvordan står de op imod hinanden? Lad os finde ud af det.

En introduktion til cloud computing

Vi har alle brugt Dropbox eller OneDrive til at sikkerhedskopiere vores vigtige filer og data. Dataene siges at være gemt på "skyen", men hvad betyder det?

Skyen^{(The Cloud)} er kort sagt en samling af computerressourcer, der er tilgængelige via internettet. Tanken er, at du kan bruge hardware i industriel skala, der er placeret overalt i verden, billigt og sikkert.

Traditionelt var virksomheder tvunget til at opsætte og vedligeholde store servere til deres interne computerbehov. Dette medfører høje omkostninger, for ikke at nævne manglen på fleksibilitet. Flytning af en applikation til skyen giver en virksomhed mulighed for at abstrahere hardware-backend og anmode om så mange ressourcer som nødvendigt.

Det er blevet rutine for websteder og andre applikationer, der udelukkende serveres fra skyen, hvilket i høj grad forenkler teknologistakken. Tjenester som Amazon AWS og Microsoft Azure er frontløbere på dette område og driver alle slags applikationer til virksomheder verden over.

Fordele^(Pros)

• Skalerbar: ^{(Scalable: )}Cloud -tjenester kan øges efter behov, hvilket giver fleksibilitet til applikationer uden hårde investeringer.
• Billig:^{(Cheap: )} Det er mere omkostningseffektivt for en tjenesteudbyder at køre store centraliserede serverfarme end for hver virksomhed at opsætte sine egne computere. Dette gør det muligt at gøre cloud-tjenester tilgængelige til en meget lavere pris end traditionelle opsætninger.
• Enkelt:^(Simple:) Opsætning og administration af en intern database og API - backend er ingen nem opgave. Det er nemmere at abstrahere hardwaren og anmode om computerressourcer efter behov.

Ulemper^(Cons)

• Netværksafhængig:^{(Network Dependent: )} Hovedproblemet med cloud-tjenester er fuldstændig netværksafhængighed. Cloud -tjenester er ikke en løsning til fjerntliggende områder med dårlig netværksforbindelse.
• Langsom:^{(Slow: )} Afhængigt af skyservernes placering kan kommunikation tage fra et par sekunder til flere minutter. Denne forsinkelse er for meget i applikationer, der kræver øjeblikkelige beslutninger (såsom industrielt udstyr).
• Båndbreddeintensiv:^{(Bandwidth Intensive: )} Da skyserverne er ansvarlige for beregning og lagring, skal en masse data overføres. Båndbreddekrav er dyre i scenarier, der genererer omfattende information (AI, videooptagelse osv.).

Edge Computing forklaret

Et problem med cloud computing er dens afhængighed af netværket. Dette er ikke et problem for de fleste opgaver, men nogle applikationer er ekstremt tidsfølsomme. Forsinkelsen i at overføre data, udføre behandlingen på skyen og modtage resultaterne er lille, men mærkbar.

Så er der spørgsmålet om båndbredden. Applikationer, der involverer videobehandling eller AI-algoritmer, arbejder med store mængder data, som kan være dyre at overføre til skyen. Mere så hvis dataindsamlingen finder sted på et fjerntliggende sted, hvor netværksforbindelsen er begrænset.

Edge computing giver et svar på disse problemer. I stedet for at sende dataene til en server halvvejs på tværs af verden, gemmes og behandles de på stedet eller i det mindste på et nærliggende sted.

Dette har den fordel, at det sparer omkostninger til datatransmission og fjerner faktoren for netværksforsinkelse. Beregningen kan finde sted med det samme, hvilket giver resultaterne i realtid, hvilket er afgørende for mange applikationer.

Fordele^(Pros)

• Ingen forsinkelse:^{(No Latency: )} Da edge-computeren er placeret ved datakilden, er der ingen netværksforsinkelse at kæmpe med. Dette giver øjeblikkelige resultater, hvilket er vigtigt for processer i realtid.
• Reduceret datatransmission:^{(Reduced Data Transmission: )} Edgecomputeren kan behandle hovedparten af ​​dataene på stedet og overfører kun resultaterne til skyen. Dette hjælper med at reducere den nødvendige mængde dataoverførsel.

Ulemper^(Cons)

• Dyrere end cloud:^{(More Expensive than Cloud: )} I modsætning til cloud computing kræver edge computing et dedikeret system ved hver edge node. Afhængigt af antallet af sådanne noder i en organisation kan omkostningerne være meget højere end cloudtjenester.
• Kompleks opsætning:^{(Complex Setup: )} Med cloud computing er alt, hvad vi behøver, at anmode om ressourcer og bygge applikationens frontend. Den snævre hardware, der udfører disse instruktioner, overlades til cloud-tjenesteudbyderen. I edge computing skal du dog bygge backend'en under hensyntagen til applikationens behov. Som følge heraf er det en meget mere involveret proces.

Cloud Computing^{(Cloud Computing Vs)} vs. Edge Computing : Hvilken er bedre?

Den første ting, du skal forstå, er, at cloud computing og edge computing ikke er konkurrerende teknologier. De er ikke forskellige løsninger på det samme problem, men separate tilgange, der løser forskellige problemer.

Cloud computing er bedst til skalerbare applikationer, der skal rampes op eller afvikles i henhold til efterspørgslen. Webservere^(Web) kan for eksempel anmode om ekstra ressourcer i perioder med høj serverbelastning, hvilket sikrer problemfri service uden at pådrage sig permanente hardwareomkostninger.

Tilsvarende er edge computing velegnet til realtidsapplikationer, der genererer en masse data. Internet-of-Things ( IoT ) omhandler for eksempel smarte enheder,^{(smart devices)} der er forbundet til et lokalt netværk. Disse enheder mangler kraftfulde computere og skal stole på en kantcomputer til deres beregningsmæssige behov. At gøre det samme med skyen ville være for langsomt og umuligt på grund af de store mængder data, der er involveret.

Kort sagt, både cloud og edge computing har deres use-cases og skal vælges i henhold til den pågældende applikation.

Den hybride tilgang

Som vi har sagt tidligere, er cloud computing og edge computing ikke konkurrenter, men løsninger på forskellige problemer. Det rejser spørgsmålet; kan de begge bruges sammen?

Svaret er ja. Mange applikationer har en hybrid tilgang, der integrerer begge teknologier for ultimativ effektivitet. For eksempel er industriautomationsmaskiner normalt forbundet med en indlejret computer på stedet.

Denne kantcomputer er ansvarlig for at betjene enheden og udføre komplekse beregninger uden forsinkelse. Men samtidig overfører denne computer også begrænsede data til skyen, som kører den digitale ramme og administrerer hele driften selv.

På denne måde gør applikationen fuld brug af styrkerne ved begge tilgange, idet den er afhængig af edge computing til realtidsberegning, mens cloud computing bruges til alt muligt andet.

Hvilken er den bedste^(Best) distribuerede computerteknologi^{(Computing Technology)} ?

Edge computing er ikke en opgraderet version af cloud computing. Det er en anderledes tilgang til distribueret computing, der er praktisk til tidsfølsomme og dataintensive applikationer.

Cloud computing er dog stadig den mest fleksible og omkostningseffektive tilgang til de fleste andre applikationer. Ved at overføre lager og behandling til en dedikeret server kan virksomheder fokusere på deres operationer uden at bekymre sig om backend-implementering.

Begge er essentielle værktøjer i repertoiret for en erfaren it-professionel, og de fleste banebrydende faciliteter, uanset om IoT eller andet, udnytter en kombination af de to teknologier for at få de bedste resultater.

Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters

With distribυted computing gaining popularity, terms like cloud cоmputing and edge cоmputing are becoming increasingly common. Thеse aren’t just meaningless buzzwords to spark interest in а trend, but existing technologies driving innоvation across industries.

Cloud computing and edge computing are critical components of the modern IT system. But what exactly do these technologies entail? And how do they stack up against each other? Let’s find out.

An Introduction to Cloud Computing

We have all used Dropbox or OneDrive to backup up our important files and data. The data is said to be stored on the “Cloud,” but what does it mean?

The Cloud, simply put, is a collection of computing resources accessible over the internet. The idea is that you can use industrial-scale hardware located anywhere in the world cheaply and securely.

Traditionally, companies were forced to set up and maintain large servers for their in-house computing needs. This incurs high costs, not to mention the lack of flexibility. Moving an application to the cloud allows a company to abstract away the hardware backend, requesting as many resources as needed.

It has become routine for websites and other applications to be served entirely from the cloud, greatly simplifying the technology stack. Services like Amazon AWS and Microsoft Azure are frontrunners in this space, powering all sorts of applications for companies worldwide.

Pros

• Scalable: Cloud services can be ramped up as and when required, providing flexibility to applications without hard investments.
• Cheap: It is more cost-effective for a service provider to run large centralized server farms than for each firm to set up its own computers. This allows cloud services to be made available at a much lower cost than traditional setups.
• Simple: Setting up and managing an in-house database and API backend is no easy undertaking. It is easier to abstract the hardware away and request computing resources as required.

Cons

• Network Dependent: The main issue with cloud services is complete network dependence. Cloud services are not a solution for remote areas with poor network connectivity.
• Slow: Depending on the location of the cloud servers, communication can take from a few seconds to several minutes. That delay is too much in applications requiring instant decisions (such as industrial equipment).
• Bandwidth Intensive: As the cloud servers are responsible for computation and storage, a lot of data needs to be transmitted. Bandwidth requirements are expensive in scenarios that generate vast information (AI, video recording, etc.).

Edge Computing Explained

A problem with cloud computing is its dependence on the network. This is not a problem for most tasks, but some applications are extremely time-sensitive. The delay in transmitting data, performing the processing on the cloud, and receiving the results is slight but perceptible.

Then there is the issue of the bandwidth. Applications involving video processing or AI algorithms work with large amounts of data, which can be expensive to transmit to the cloud. More so if the data collection occurs in a remote location, where network connectivity is limited.

Edge computing delivers an answer to these problems. Instead of sending the data to a server halfway across the world, it’s stored and processed on-site, or at least at a nearby location.

This has the advantage of saving data transmission costs and removing the factor of network latency. The computation can take place immediately, giving the results in real-time, which is vital for many applications.

Pros

• No Latency: As the edge computer is located at the source of data, there is no network latency to contend with. This gives immediate results, which is important for real-time processes.
• Reduced Data Transmission: The edge computer can process the bulk of the data at the site, transmitting only the results to the cloud. This helps reduce the volume of data transfer required.

Cons

• More Expensive than Cloud: Unlike cloud computing, edge computing requires a dedicated system at each edge node. Depending on the number of such nodes in an organization, the costs can be much higher than cloud services.
• Complex Setup: With cloud computing, all we need is to request resources and build the application frontend. The nitty-gritty of the hardware carrying out those instructions is left to the cloud service provider. In edge computing, however, you need to build the backend, taking into account the application’s needs. As a result, it is a much more involved process.

Cloud Computing Vs. Edge Computing: Which One Is Better?

The first thing that you must understand is that cloud computing and edge computing are not competing technologies. They are not different solutions to the same problem but separate approaches altogether, solving different problems.

Cloud computing is best for scalable applications that need to be ramped up or wound down according to demand. Web servers, for example, can request extra resources during periods of high server load, ensuring seamless service without incurring any permanent hardware costs.

Similarly, edge computing is suitable for real-time applications that generate a lot of data. Internet-of-Things (IoT), for example, deals with smart devices connected to a local network. These devices lack powerful computers and must rely on an edge computer for their computational needs. Doing the same thing with the cloud would be too slow and unfeasible owing to the large amounts of data involved.

In short, both cloud and edge computing have their use-cases and must be chosen according to the application in question.

The Hybrid Approach

As we have said earlier, cloud computing and edge computing are not competitors, but solutions to different problems. That begs the question; can they both be used together?

The answer is yes. Many applications take a hybrid approach, integrating both technologies for ultimate efficiency. For example, industrial automation machinery is usually connected to an on-site embedded computer.

This edge computer is responsible for operating the device and performing complex calculations without delay. But at the same time, this computer also transmits limited data to the cloud, which runs the digital framework managing the entire operation itself.

In this way, the application makes full use of the strengths of both approaches, relying on edge computing for real-time computation while using cloud computing for everything else.

Which Is the Best Distributed Computing Technology?

Edge computing is not an upgraded version of cloud computing. It is a different approach toward distributed computing that comes in handy for time-sensitive and data-intensive applications.

However, cloud computing is still the most flexible and cost-efficient approach for most other applications. By offloading storage and processing to a dedicated server, companies can focus on their operations without worrying about backend implementation.

Both are essential tools in the repertoire of a savvy IT professional, and most cutting-edge facilities, whether IoT or otherwise, leverage a combination of the two technologies to get the best results.

Related posts

• Cloud Computing-interviewspørgsmål og svar

• Hvad er Cloud og Cloud Computing? En introduktion for begyndere!

• Hvad er sikkerhedsrisiciene ved cloud computing?

• 10 typer cloud computing, du bør kende til

• Hvad er skyen, og hvordan du får mest muligt ud af den

• Access Point vs. Router: Hvad er forskellene?

• Sådan bruger du Xbox Networking i Windows 10 for at kontrollere din forbindelse til Xbox Live

• Tving Windows 7 til at bruge kablet forbindelse over trådløst

• Internet og sociale netværkssider afhængighed

• Hvad skal man gøre med en gammel router: 8 gode ideer

• 8 nemme måder at fejlfinde netværksforbindelse på

• Top 10 bedste cloud computing-tjenester

• Sådan opretter du forbindelse til en fjernregistrering i Windows 7 og 10

• Sådan simulerer du en langsom internetforbindelse til test

• Sådan opsætter du en NAS (netværkstilsluttet lager)

• Sådan rettes "Du har ikke tilladelse til at sende til denne modtager"

• Cloud Computing job og færdighedskrav

• Gratis værktøjer til trådløst netværk til Windows 10

• Sådan undgår og løser du DNS-udfald

• Hvad er NAT, hvordan virker det, og hvorfor bruges det?