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.
L'informatique en nuage ne peut pas répondre à l'explosion des besoins en matière de traitement des données massives. Avec l'intégration de l'internet et de diverses industries, en particulier après la popularité de la technologie de l'internet des objets, la demande informatique a explosé, et l'architecture traditionnelle de l'informatique en nuage ne sera pas en mesure de répondre à une demande informatique aussi importante.
L'informatique en nuage ne peut pas répondre à la demande de traitement des données en temps réel. Dans le modèle traditionnel de l'informatique en nuage, les données de l'IdO sont collectées par le terminal et transmises au centre d'informatique en nuage, puis renvoyées aux résultats par l'intermédiaire de l'informatique en grappe, ce qui se traduit nécessairement par un temps de réponse plus long, mais dans certains scénarios d'application émergents tels que la conduite sans pilote, l'exploitation minière intelligente, etc.
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.
Le 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
Faible latence : La puissance de calcul est déployée à proximité de l'appareil, ce qui permet de répondre en temps réel aux demandes de l'appareil ; par exemple : dans le domaine de la reconnaissance faciale, le temps de réponse est réduit de 900 ms à 169 ms ; si la fonction de reconnaissance vocale est traitée par le nuage, nous obtenons la latence de sortie sur le terminal qui peut être perçue, la vitesse est plus lente en raison de la transmission à longue distance des signaux du réseau. Si le traitement localisé est effectué sans transmission réseau, le délai sera considérablement réduit et l'expérience de l'utilisateur sera meilleure.
Fonctionnement à faible bande passante : La possibilité de rapprocher le travail de l'utilisateur ou du point final de collecte des données peut réduire l'impact des contraintes de bande passante du site. Cela est particulièrement vrai si le service de nœud périphérique réduit la nécessité d'envoyer de grandes quantités de demandes de traitement de données au concentrateur.
Réduction de la consommation d'énergie : 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.
Protection de la vie privée : Les données sont collectées localement, analysées localement et traitées localement, ce qui réduit efficacement les risques d'exposition des données au réseau public et protège la confidentialité des données. Par exemple, nous connaissons les caractéristiques de confidentialité et de sécurité des téléphones portables, qui peuvent être déverrouillés par la reconnaissance des empreintes digitales et la reconnaissance faciale, qui utilisent également l'informatique de pointe. Si ces données sont téléchargées dans le nuage, nous risquons d'être confrontés à la transparence des données, c'est pourquoi l'informatique en périphérie est préférable pour les utilisateurs afin de protéger leur vie privée et leur sécurité.
Edge Computing vs Cloud Computing: Which is Better?
| Edge Computing VS Cloud Computing | Informatique de pointe | Cloud Computing |
|---|---|---|
| Latency | Ultra-low (milliseconds) | Higher (depends on distance) |
| Largeur de bande | Minimal usage | High consumption |
| Évolutivité | Limited to local nodes | Virtually unlimited |
| Sécurité | Localized, more private | Centralized, higher risk |
| Use Cases | Real-time IoT, automation | Big data, enterprise apps |
Conclusion
Edge Computing VS Cloud Computing: While cloud computing remains essential for large-scale data processing, informatique de pointe 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.
