In this article, we will discuss together, Edge Computing VS Cloud Computing. Cloud Computing is not new to everyone; many apps we use essentially rely on various cloud computing technologies. Edge computing is born out of cloud computing, close to the device side, with fast response capability, but can not cope with a large number of computing and storage tasks.
Understanding Cloud Computing
Cloud computing has revolutionized the way we store and process data. It offers:
Massive computing power – Handles complex computations efficiently.
Scalable storage – Provides virtually unlimited data storage capacity.
Versatile applications – Supports various software tools, enabling platforms like live streaming services, e-commerce sites, and SaaS solutions.
Most modern applications rely on cloud computing for backend operations. However, as IoT and real-time applications grow, traditional cloud computing faces challenges.
Key Challenges of Cloud Computing
The disadvantages of cloud computing in the face of the era of the explosion of the volume of IoT data have gradually come to the fore.
Das Cloud Computing kann die explodierenden Anforderungen an die massive Datenverarbeitung nicht erfüllen. Mit der Integration des Internets und verschiedener Branchen, vor allem nach der Popularität des Internets der Dinge, ist die Nachfrage nach Computern explodiert, und die traditionelle Cloud-Computing-Architektur wird nicht in der Lage sein, eine so große Nachfrage nach Computern zu decken.
Cloud Computing kann den Bedarf an Echtzeit-Datenverarbeitung nicht decken. Im Rahmen des traditionellen Cloud-Computing-Modells werden IoT-Daten vom Endgerät gesammelt und an das Cloud-Computing-Zentrum übertragen. Anschließend werden die Ergebnisse über das Cluster-Computing zurückgegeben, was zwangsläufig zu einer längeren Reaktionszeit führt, aber bei einigen aufkommenden Anwendungsszenarien wie unbemanntes Fahren, intelligenter Bergbau usw. sind die Anforderungen an die Reaktionszeit extrem hoch, so dass es nicht realistisch ist, sich auf Cloud-Computing zu verlassen.
The Rise of Edge Computing
Edge computing is an evolution of cloud computing, bringing processing power closer to data sources—such as IoT devices, sensors, and user endpoints. Unlike cloud computing, which centralizes data processing in remote data centers, edge computing enables real-time analysis at the network’s edge.
The concept of edge computing is relative to cloud computing, cloud computing processing is to upload all the data to the cloud data centre or server processing of the centralized computing resources, any need to access the information request must be uploaded to the cloud processing.
Die emergence of edge computing can, to a certain extent, solve these problems encountered in cloud computing. The data generated by the IOT terminal equipment does not need to be transmitted to a distant cloud data centre processing, but rather close to the edge side of the network to complete the data analysis and processing, compared with cloud computing is more efficient and secure.
Advantages of edge computing
Niedrige Latenzzeit: Die Rechenleistung wird in der Nähe des Geräts eingesetzt und reagiert in Echtzeit auf die Anfragen des Geräts. Beispiel: Im Bereich der Gesichtserkennung wird die Reaktionszeit von 900 ms auf 169 ms verkürzt; die Spracherkennungsfunktion, wenn sie von der Cloud verarbeitet wird, kann die Latenzzeit am Terminal wahrgenommen werden, die Geschwindigkeit ist aufgrund der Fernübertragung von Netzwerksignalen langsamer. Wenn die lokale Verarbeitung ohne Netzwerkübertragung erfolgt, wird die Verzögerung stark reduziert und die Benutzererfahrung verbessert.
Betrieb mit geringer Bandbreite: Die Möglichkeit, die Arbeit näher an den Benutzer oder den Endpunkt der Datenerfassung zu verlagern, kann die Auswirkungen von Bandbreitenbeschränkungen am Standort verringern. Dies gilt insbesondere dann, wenn der Edge-Node-Dienst die Notwendigkeit verringert, große Mengen von Datenverarbeitungsanforderungen an den Hub zu senden.
Geringerer Energieverbrauch: For a given task, a decision needs to be made as to whether it is more resource efficient to compute locally or to transmit the computation to other nodes. If the local area is idle, then of course it is the most resource-efficient to compute locally; if the local area is busy, then it is more appropriate to distribute the computation task to other nodes. It is important to weigh the energy consumed by computation against the energy consumed by network transmission.
Generally when the resources consumed by network transmission are much smaller than the energy consumed by computing locally, we will consider using edge computing to offload computing tasks to other idle nodes to help achieve load balancing and ensure high performance of each node.
Schutz der Privatsphäre: Die Daten werden lokal erfasst, lokal analysiert und lokal verarbeitet, wodurch die Gefahr, dass Daten in das öffentliche Netz gelangen, wirksam verringert und die Privatsphäre geschützt wird. Wir kennen zum Beispiel die Datenschutz- und Sicherheitsfunktionen von Mobiltelefonen, die durch Fingerabdruck- und Gesichtserkennung entsperrt werden können, die ebenfalls Edge Computing nutzen. Wenn diese Daten in die Cloud hochgeladen werden, besteht die Gefahr der Datentransparenz, so dass Edge Computing für die Nutzer besser geeignet ist, ihre Privatsphäre und Sicherheit zu schützen.
Edge Computing vs Cloud Computing: Which is Better?
| Edge Computing vs. Cloud Computing | Edge Computing | Cloud Computing |
|---|---|---|
| Latency | Ultra-low (milliseconds) | Higher (depends on distance) |
| Bandbreite | Minimal usage | High consumption |
| Skalierbarkeit | Limited to local nodes | Virtually unlimited |
| Sicherheit | Localized, more private | Centralized, higher risk |
| Use Cases | Real-time IoT, automation | Big data, enterprise apps |
Schlussfolgerung
Edge Computing VS Cloud Computing: While Cloud Computing remains essential for large-scale data processing, Edge-Computing excels in speed, efficiency, and security for real-time applications. The future lies in a hybrid approach, leveraging both technologies for optimal performance.
By integrating edge computing where low latency is critical and cloud computing for heavy data tasks, businesses can achieve a seamless, high-performance infrastructure.
