Computação periférica VS Computação em nuvem

Todos nós estamos familiarizados com a computação em nuvem, que tem muitas características: Enorme poder de computação, enorme capacidade de armazenamento, através de diferentes ferramentas de software, é possível construir uma variedade de aplicações, estamos a utilizar muitas APP, que dependem essencialmente de uma variedade de tecnologias de computação em nuvem, tais como plataformas de vídeo em direto, plataformas de comércio eletrónico. A computação periférica nasce da computação em nuvem, próxima do dispositivo, com capacidades de resposta rápida, mas não consegue lidar com um grande número de ocasiões de computação e armazenamento.

O conceito de computação periférica é relativo à computação em nuvem, o processamento da computação em nuvem consiste em carregar todos os dados para o centro de dados em nuvem ou o processamento do servidor dos recursos de computação centralizados, qualquer necessidade de aceder ao pedido de informação deve ser carregada para o processamento em nuvem. Por conseguinte, as desvantagens da computação em nuvem face à era da explosão do volume de dados IoT têm vindo gradualmente a manifestar-se:

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.

O aparecimento da computação periférica pode, em certa medida, resolver estes problemas encontrados na computação em nuvem. Como se pode ver na figura abaixo, os dados gerados pelo equipamento terminal IOT não precisam de ser transmitidos para um centro de processamento de dados na nuvem distante, mas sim perto da extremidade da rede para completar a análise e o processamento dos dados, em comparação com a computação na nuvem, que é mais eficiente e segura.

Dito isto, sintetize as vantagens da computação periférica:

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: Para uma determinada tarefa, é necessário decidir se é mais eficiente em termos de recursos computar localmente ou transmitir o cálculo a outros nós. Se a área local estiver inativa, é claro que é mais eficiente em termos de recursos computar localmente; se a área local estiver ocupada, é mais adequado distribuir a tarefa de computação a outros nós. É importante ponderar a energia consumida pela computação em relação à energia consumida pela transmissão na rede. Geralmente, quando os recursos consumidos pela transmissão da rede são muito inferiores à energia consumida pela computação local, consideramos a possibilidade de utilizar a computação periférica para distribuir as tarefas de computação por outros nós inactivos, a fim de ajudar a equilibrar a carga e garantir um elevado desempenho de cada nó.

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.