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.
Cloud computing kan niet voldoen aan de explosief groeiende eisen op het gebied van massale gegevensverwerking. Met de integratie van het internet en verschillende industrieën, vooral na de populariteit van het internet der dingen, is de vraag naar computers explosief gestegen. De traditionele cloud computing-architectuur zal niet in staat zijn om aan zo'n enorme vraag naar computers te voldoen.
Cloud computing kan niet voldoen aan de vraag naar real-time gegevensverwerking. Onder de traditionele cloud computing-model, is IoT-gegevens worden verzameld door de terminal te worden doorgegeven aan de cloud computing-centrum, en vervolgens terug naar de resultaten door de cluster computing, die gebonden is aan een langere responstijd verschijnen, maar sommige opkomende toepassing scenario's, zoals onbemand rijden, intelligente mijnbouw, etc., de responstijd heeft extreem hoge eisen, een beroep op cloud computing is niet realistisch.
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.
De 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
Lage latentie: Rekenkracht wordt ingezet in de buurt van het apparaat kant, real-time reactie op verzoeken van het apparaat, bijvoorbeeld: op het gebied van gezichtsherkenning, is de responstijd teruggebracht van 900ms tot 169ms; spraakherkenning functie als verwerkt door de wolk, krijgen we de output latentie op de terminal kan worden waargenomen, de snelheid is langzamer vanwege de lange afstand transmissie van netwerksignalen. En als gelokaliseerde verwerking wordt uitgevoerd zonder netwerktransmissie, wordt de vertraging sterk verminderd en is de gebruikerservaring beter.
Werking met lage bandbreedte: De mogelijkheid om werk dichter naar de gebruiker of het eindpunt van de gegevensverzameling te migreren kan de impact van bandbreedtebeperkingen op de site verminderen. Dit is vooral waar als de service van de edge node de noodzaak vermindert om grote hoeveelheden verzoeken voor gegevensverwerking naar de hub te sturen.
Lager energieverbruik: 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.
Privacybescherming: Gegevens worden lokaal verzameld, lokaal geanalyseerd en lokaal verwerkt, waardoor de kans dat gegevens worden blootgesteld aan het openbare netwerk effectief wordt verkleind en de privacy van gegevens wordt beschermd. We zijn bijvoorbeeld bekend met de privacy- en beveiligingsfuncties op mobiele telefoons, die ontgrendeld kunnen worden door middel van vingerafdrukherkenning en gezichtsherkenning, die ook gebruik maken van edge computing. Als deze gegevens naar de cloud worden geüpload, lopen we het risico op gegevenstransparantie, dus is edge computing beter voor gebruikers om hun privacy en veiligheid te beschermen.
Edge Computing vs Cloud Computing: Which is Better?
| Edgecomputing VS cloudcomputing | Randcomputing | Cloud Computing |
|---|---|---|
| Latency | Ultra-low (milliseconds) | Higher (depends on distance) |
| Bandwidth | Minimal usage | High consumption |
| Schaalbaarheid | Limited to local nodes | Virtually unlimited |
| Beveiliging | Localized, more private | Centralized, higher risk |
| Use Cases | Real-time IoT, automation | Big data, enterprise apps |
Conclusie
Edge Computing VS Cloud Computing: While cloud computing remains essential for large-scale data processing, randverwerking 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.
