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.
A computação em nuvem não consegue satisfazer as necessidades crescentes de processamento de dados em massa. Com a integração da Internet e de várias indústrias, especialmente após a popularidade da tecnologia da Internet das Coisas, a procura de computação explodiu, a arquitetura tradicional de computação em nuvem não será capaz de satisfazer uma procura tão grande de computação.
A computação em nuvem não consegue satisfazer a procura de processamento de dados em tempo real. Segundo o modelo tradicional de computação em nuvem, os dados da IdC são recolhidos pelo terminal para serem transmitidos ao centro de computação em nuvem e, em seguida, devolvidos aos resultados através da computação em cluster, o que implica um tempo de resposta mais longo, mas alguns cenários de aplicação emergentes, como a condução não tripulada, a extração mineira inteligente, etc., exigem um tempo de resposta extremamente elevado, pelo que não é realista confiar na computação em nuvem.
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.
O 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
Baixa latência: O poder de computação é implantado perto do dispositivo, respondendo em tempo real aos pedidos do dispositivo; por exemplo: no domínio do reconhecimento facial, o tempo de resposta é reduzido de 900 ms para 169 ms; a função de reconhecimento de voz, se for processada pela nuvem, obtém-se a latência de saída no terminal, a velocidade é mais lenta devido à transmissão a longa distância dos sinais de rede. E se o processamento localizado for efectuado sem transmissão de rede, o atraso será muito reduzido e a experiência do utilizador será melhor.
Funcionamento com baixa largura de banda: A capacidade de migrar o trabalho para mais perto do utilizador ou do ponto final de recolha de dados pode reduzir o impacto das restrições de largura de banda do site. Isto é especialmente verdade se o serviço de nó de borda reduzir a necessidade de enviar grandes quantidades de pedidos de processamento de dados para o hub.
Redução do consumo de energia: 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.
Proteção da privacidade: Os dados são recolhidos localmente, analisados localmente e processados localmente, o que reduz efetivamente a possibilidade de os dados serem expostos à rede pública e protege a privacidade dos dados. Por exemplo, estamos familiarizados com as características de privacidade e segurança dos telemóveis, que podem ser desbloqueados através do reconhecimento de impressões digitais e do reconhecimento facial, que também utilizam a computação periférica. Se estes dados forem carregados para a nuvem, corremos o risco de ser confrontados com a transparência dos dados, pelo que a computação periférica é melhor para os utilizadores protegerem a sua privacidade e segurança.
Edge Computing vs Cloud Computing: Which is Better?
| Computação periférica VS Computação em nuvem | Computação de ponta | Cloud Computing |
|---|---|---|
| Latency | Ultra-low (milliseconds) | Higher (depends on distance) |
| Bandwidth | Minimal usage | High consumption |
| Escalabilidade | Limited to local nodes | Virtually unlimited |
| Segurança | Localized, more private | Centralized, higher risk |
| Use Cases | Real-time IoT, automation | Big data, enterprise apps |
Conclusão
Edge Computing VS Cloud Computing: While cloud computing remains essential for large-scale data processing, computação 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.
