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.
Облачные вычисления не могут удовлетворить растущие требования к обработке массивных данных. С интеграцией Интернета и различных отраслей промышленности, особенно после популярности технологии Интернета вещей, спрос на вычисления резко возрос, и традиционная архитектура облачных вычислений не сможет удовлетворить такой огромный спрос на вычисления.
Облачные вычисления не могут удовлетворить спрос на обработку данных в реальном времени. В рамках традиционной модели облачных вычислений данные IoT собираются терминалом и передаются в облачный вычислительный центр, а затем возвращаются к результатам через кластерные вычисления, что приводит к увеличению времени отклика, но в некоторых новых сценариях применения, таких как беспилотное вождение, интеллектуальная добыча полезных ископаемых и т. д., время отклика имеет чрезвычайно высокие требования, поэтому полагаться на облачные вычисления нереально.
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.
Сайт 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
Низкая задержка: Вычислительные мощности развернуты рядом с устройством, в реальном времени отвечают на запросы устройства; например: в области распознавания лиц время отклика сокращается с 900 мс до 169 мс; функция распознавания голоса, если обрабатывается облаком, получается на выходе задержка на терминале может быть ощутимой, скорость медленнее из-за передачи сетевых сигналов на большие расстояния. Если же локализованная обработка выполняется без передачи сигнала по сети, задержка значительно сокращается, а пользовательский опыт становится лучше.
Работа с низкой пропускной способностью: Возможность переноса работы ближе к пользователю или конечной точке сбора данных может уменьшить влияние ограничений пропускной способности сайта. Это особенно актуально, если служба пограничных узлов снижает необходимость отправки большого количества запросов на обработку данных в концентратор.
Снижение энергопотребления: 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.
Защита конфиденциальности: Данные собираются локально, анализируются локально и обрабатываются локально, что эффективно снижает вероятность попадания данных в публичную сеть и защищает конфиденциальность данных. Например, мы знакомы с функциями конфиденциальности и безопасности на мобильных телефонах, которые можно разблокировать с помощью распознавания отпечатков пальцев и лиц, где также используются граничные вычисления. Если эти данные будут загружены в облако, мы рискуем столкнуться с прозрачностью данных, поэтому вычисления на границе лучше использовать для защиты конфиденциальности и безопасности пользователей.
Edge Computing vs Cloud Computing: Which is Better?
| Пограничные вычисления VS облачные вычисления | Пограничные вычисления | Cloud Computing |
|---|---|---|
| Latency | Ultra-low (milliseconds) | Higher (depends on distance) |
| Bandwidth | Minimal usage | High consumption |
| Масштабируемость | Limited to local nodes | Virtually unlimited |
| Безопасность | Localized, more private | Centralized, higher risk |
| Use Cases | Real-time IoT, automation | Big data, enterprise apps |
Заключение
Edge Computing VS Cloud Computing: While облачные вычисления remains essential for large-scale data processing, граничные вычисления 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.
