Edge Computing VS Cloud Computing

Nous connaissons tous l'informatique en nuage, qui présente de nombreuses caractéristiques : puissance de calcul énorme, capacité de stockage massive, grâce à différents outils logiciels, vous pouvez créer une variété d'applications, nous utilisons beaucoup d'APP, qui s'appuient essentiellement sur une variété de technologies d'informatique en nuage, telles que les plateformes de vidéo en direct, les plateformes de commerce électronique. L'informatique en périphérie est issue de l'informatique en nuage, elle est proche de l'appareil, elle a des capacités de réponse rapide, mais elle ne peut pas faire face à un grand nombre d'occasions de calcul et de stockage.

Le concept d'edge computing est relatif à l'informatique en nuage, le traitement de l'informatique en nuage consiste à télécharger toutes les données vers le centre de données en nuage ou le serveur de traitement des ressources informatiques centralisées, tout besoin d'accéder à la demande d'information doit être téléchargé vers le traitement en nuage. Par conséquent, les inconvénients de l'informatique en nuage à l'ère de l'explosion du volume des données de l'IdO sont progressivement apparus au grand jour :

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.

L'émergence de l'informatique en périphérie peut, dans une certaine mesure, résoudre les problèmes rencontrés dans l'informatique en nuage. Comme le montre la figure ci-dessous, les données générées par l'équipement terminal IOT n'ont pas besoin d'être transmises à un centre de données distant, mais plutôt d'être proches de la périphérie du réseau pour compléter l'analyse et le traitement des données, ce qui, comparé à l'informatique en nuage, est plus efficace et plus sûr.

Ceci étant dit, résumez les avantages de l'informatique de pointe :

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 : Pour une tâche donnée, il faut décider s'il est plus efficace en termes de ressources de calculer localement ou de transmettre le calcul à d'autres nœuds. Si la zone locale est inactive, il va de soi que le calcul local est le plus efficace en termes de ressources ; si la zone locale est occupée, il est plus approprié de distribuer la tâche de calcul à d'autres nœuds. Il est important de mettre en balance l'énergie consommée par le calcul et l'énergie consommée par la transmission sur le réseau. En général, lorsque les ressources consommées par la transmission réseau sont beaucoup moins importantes que l'énergie consommée par le calcul local, nous envisagerons d'utiliser l'informatique de périphérie pour décharger les tâches de calcul sur d'autres nœuds inactifs afin d'équilibrer la charge et d'assurer des performances élevées pour chaque nœud.

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.

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