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.
La computación en nube no puede satisfacer las crecientes necesidades de procesamiento masivo de datos. Con la integración de Internet y diversas industrias, especialmente tras la popularidad de la tecnología del Internet de las Cosas, la demanda de computación se ha disparado, la arquitectura tradicional de computación en nube no podrá satisfacer una demanda de computación tan enorme.
La computación en nube no puede satisfacer la demanda de procesamiento de datos en tiempo real. Bajo el modelo tradicional de computación en nube, los datos IoT son recogidos por el terminal para ser transmitidos al centro de computación en nube, y luego devueltos a los resultados a través de la computación en clúster, lo que está destinado a aparecer un tiempo de respuesta más largo, pero algunos escenarios de aplicación emergentes, como la conducción no tripulada, la minería inteligente, etc., el tiempo de respuesta tiene requisitos extremadamente altos, confiar en la computación en nube no es realista.
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.
En 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
Baja latencia: La potencia de cálculo se despliega cerca del lado del dispositivo, respuesta en tiempo real a las solicitudes del dispositivo; por ejemplo: en el campo del reconocimiento facial, el tiempo de respuesta se reduce de 900 ms a 169 ms; la función de reconocimiento de voz si se procesa por la nube, se obtiene la latencia de salida en el terminal se puede percibir, la velocidad es más lenta debido a la transmisión a larga distancia de señales de red. Y si el procesamiento localizado se realiza sin transmisión de red, el retardo se reducirá considerablemente y la experiencia del usuario será mejor.
Funcionamiento con poco ancho de banda: La capacidad de migrar el trabajo más cerca del usuario o del punto final de recogida de datos puede reducir el impacto de las limitaciones de ancho de banda del sitio. Esto es especialmente cierto si el servicio de nodo de borde reduce la necesidad de enviar grandes cantidades de solicitudes de procesamiento de datos al concentrador.
Reducción del consumo de energía: 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.
Protección de la intimidad: Los datos se recogen localmente, se analizan localmente y se procesan localmente, lo que reduce eficazmente las posibilidades de que los datos queden expuestos a la red pública y protege la privacidad de los datos. Por ejemplo, estamos familiarizados con las funciones de privacidad y seguridad de los teléfonos móviles, que pueden desbloquearse mediante el reconocimiento de huellas dactilares y el reconocimiento facial, que también utilizan la computación de borde. Si estos datos se suben a la nube, corremos el riesgo de enfrentarnos a la transparencia de los datos, por lo que la computación de borde es mejor para que los usuarios protejan su privacidad y seguridad.
Edge Computing vs Cloud Computing: Which is Better?
| Edge Computing VS Cloud Computing | Computación de borde | Cloud Computing |
|---|---|---|
| Latency | Ultra-low (milliseconds) | Higher (depends on distance) |
| Bandwidth | Minimal usage | High consumption |
| Escalabilidad | Limited to local nodes | Virtually unlimited |
| Seguridad | Localized, more private | Centralized, higher risk |
| Use Cases | Real-time IoT, automation | Big data, enterprise apps |
Conclusión
Edge Computing VS Cloud Computing: While cloud computing remains essential for large-scale data processing, computación periférica 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.
