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.
Il cloud computing non è in grado di soddisfare l'esplosione dei requisiti di elaborazione massiva dei dati. Con l'integrazione di Internet e di vari settori industriali, soprattutto dopo la popolarità della tecnologia Internet of Things, la domanda di elaborazione è esplosa, e l'architettura tradizionale del cloud computing non sarà in grado di soddisfare una tale domanda di elaborazione.
Il cloud computing non può soddisfare la domanda di elaborazione dei dati in tempo reale. Secondo il modello tradizionale di cloud computing, i dati IoT vengono raccolti dal terminale per essere trasmessi al centro di cloud computing e quindi restituiti ai risultati attraverso il cluster computing, che è destinato ad apparire più lungo tempo di risposta, ma alcuni scenari applicativi emergenti come la guida senza pilota, l'estrazione mineraria intelligente, ecc, il tempo di risposta ha requisiti estremamente elevati, affidandosi al cloud computing non è realistico.
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.
Il 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
Bassa latenza: La potenza di calcolo viene distribuita in prossimità del dispositivo, rispondendo in tempo reale alle sue richieste; ad esempio, nel campo del riconoscimento facciale, il tempo di risposta si riduce da 900 ms a 169 ms; la funzione di riconoscimento vocale, se elaborata dal cloud, consente di percepire la latenza di uscita sul terminale, la cui velocità è inferiore a causa della trasmissione a lunga distanza dei segnali di rete. Se invece l'elaborazione localizzata viene effettuata senza trasmissione di rete, il ritardo sarà notevolmente ridotto e l'esperienza dell'utente sarà migliore.
Funzionamento a bassa larghezza di banda: La possibilità di migrare il lavoro più vicino all'utente o all'endpoint di raccolta dei dati può ridurre l'impatto dei vincoli di larghezza di banda del sito. Ciò è particolarmente vero se il servizio di edge node riduce la necessità di inviare grandi quantità di richieste di elaborazione dati all'hub.
Riduzione del consumo energetico: 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.
Protezione della privacy: I dati vengono raccolti localmente, analizzati localmente ed elaborati localmente, il che riduce efficacemente le possibilità di esposizione dei dati alla rete pubblica e protegge la privacy dei dati. Ad esempio, conosciamo bene le funzioni di privacy e sicurezza dei telefoni cellulari, che possono essere sbloccati tramite il riconoscimento delle impronte digitali e il riconoscimento facciale, che utilizzano anche l'edge computing. Se questi dati vengono caricati sul cloud, si rischia di incorrere nella trasparenza dei dati, quindi l'edge computing è più adatto agli utenti per proteggere la loro privacy e sicurezza.
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) |
| Bandwidth | Minimal usage | High consumption |
| Scalabilità | Limited to local nodes | Virtually unlimited |
| Sicurezza | Localized, more private | Centralized, higher risk |
| Use Cases | Real-time IoT, automation | Big data, enterprise apps |
Conclusione
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.
