I takt med att distribuerad datoranvändning ökar i popularitet, blir termer som cloud computing och edge computing allt vanligare. Dessa är inte bara meningslösa modeord för att väcka intresse för en trend, utan befintlig teknik som driver innovation inom olika branscher.

Cloud computing och edge computing är viktiga komponenter i det moderna IT-systemet. Men vad exakt innebär dessa tekniker? Och hur står de sig mot varandra? Låt oss ta reda på.

En introduktion till cloud computing

Vi har alla använt Dropbox eller OneDrive för att säkerhetskopiera våra viktiga filer och data. Uppgifterna sägs vara lagrade på "molnet", men vad betyder det?

Molnet^{(The Cloud)} är, enkelt uttryckt, en samling datorresurser som är tillgängliga över internet. Tanken är att du kan använda hårdvara i industriell skala som finns var som helst i världen billigt och säkert.

Traditionellt har företag tvingats sätta upp och underhålla stora servrar för sina interna datorbehov. Detta medför höga kostnader, för att inte tala om bristen på flexibilitet. Att flytta en applikation till molnet gör att ett företag kan abstrahera bort hårdvarubackend och begära så många resurser som behövs.

Det har blivit rutin att webbplatser och andra applikationer serveras helt från molnet, vilket avsevärt förenklar teknikstacken. Tjänster som Amazon AWS och Microsoft Azure är föregångare på detta område och driver alla möjliga applikationer för företag över hela världen.

Fördelar^(Pros)

• Skalbar: ^{(Scalable: )}Molntjänster^(Cloud) kan utökas när och när det behövs, vilket ger flexibilitet till applikationer utan hårda investeringar.
• Billigt:^{(Cheap: )} ​​Det är mer kostnadseffektivt för en tjänsteleverantör att driva stora centraliserade serverfarmar än för varje företag att sätta upp sina egna datorer. Detta gör att molntjänster kan göras tillgängliga till en mycket lägre kostnad än traditionella inställningar.
• Enkelt:^(Simple:) Att sätta upp och hantera en intern databas och API - backend är ingen lätt uppgift. Det är lättare att ta bort hårdvaran och begära datorresurser efter behov.

Nackdelar^(Cons)

• Nätverksberoende:^{(Network Dependent: )} Huvudproblemet med molntjänster är fullständigt nätverksberoende. Molntjänster^(Cloud) är inte en lösning för avlägsna områden med dålig nätverksanslutning.
• Långsam:^{(Slow: )} Beroende på var molnservrarna befinner sig kan kommunikationen ta från några sekunder till flera minuter. Den fördröjningen är för stor i applikationer som kräver omedelbara beslut (som industriell utrustning).
• Bandbreddskrävande:^{(Bandwidth Intensive: )} Eftersom molnservrarna är ansvariga för beräkning och lagring måste mycket data överföras. Bandbreddskraven är dyra i scenarier som genererar enorm information (AI, videoinspelning, etc.).

Edge Computing förklaras

Ett problem med cloud computing är dess beroende av nätverket. Detta är inte ett problem för de flesta uppgifter, men vissa applikationer är extremt tidskänsliga. Förseningen i att överföra data, utföra bearbetningen på molnet och ta emot resultaten är liten men märkbar.

Sedan är det frågan om bandbredden. Applikationer som involverar videobearbetning eller AI-algoritmer fungerar med stora mängder data, vilket kan vara dyrt att överföra till molnet. Mer så om datainsamlingen sker på en avlägsen plats, där nätverksanslutningen är begränsad.

Edge computing ger ett svar på dessa problem. Istället för att skicka data till en server halvvägs över världen, lagras och bearbetas den på plats, eller åtminstone på en närliggande plats.

Detta har fördelen att spara dataöverföringskostnader och ta bort faktorn för nätverkslatens. Beräkningen kan ske omedelbart, vilket ger resultaten i realtid, vilket är avgörande för många applikationer.

Fördelar^(Pros)

• Ingen fördröjning:^{(No Latency: )} Eftersom kantdatorn är placerad vid datakällan finns det ingen nätverkslatens att kämpa med. Detta ger omedelbara resultat, vilket är viktigt för realtidsprocesser.
• Minskad dataöverföring:^{(Reduced Data Transmission: )} Edge-datorn kan bearbeta huvuddelen av data på platsen och bara överföra resultaten till molnet. Detta hjälper till att minska mängden dataöverföring som krävs.

Nackdelar^(Cons)

• Dyrare än moln:^{(More Expensive than Cloud: )} Till skillnad från cloud computing kräver edge computing ett dedikerat system vid varje kantnod. Beroende på antalet sådana noder i en organisation kan kostnaderna vara mycket högre än molntjänster.
• Komplex installation:^{(Complex Setup: )} Med cloud computing behöver vi bara begära resurser och bygga applikationens frontend. Hårdvaran som utför dessa instruktioner överlåts till molntjänstleverantören. Inom edge computing måste du dock bygga backend, med hänsyn till applikationens behov. Som ett resultat är det en mycket mer involverad process.

Cloud Computing^{(Cloud Computing Vs)} vs. Edge Computing : Vilken är bättre?

Det första du måste förstå är att cloud computing och edge computing inte är konkurrerande teknologier. De är inte olika lösningar på samma problem utan separata tillvägagångssätt helt och hållet som löser olika problem.

Cloud computing är bäst för skalbara applikationer som behöver rampas upp eller avvecklas enligt efterfrågan. Webbservrar^(Web) , till exempel, kan begära extra resurser under perioder med hög serverbelastning, vilket säkerställer sömlös service utan att ådra sig några permanenta hårdvarukostnader.

På samma sätt är edge computing lämplig för realtidsapplikationer som genererar mycket data. Internet-of-Things ( IoT ) handlar till exempel om smarta enheter^{(smart devices)} anslutna till ett lokalt nätverk. Dessa enheter saknar kraftfulla datorer och måste förlita sig på en kantdator för sina beräkningsbehov. Att göra samma sak med molnet skulle vara för långsamt och omöjligt på grund av de stora mängderna data som är involverade.

Kort sagt, både moln och edge computing har sina användningsfall och måste väljas enligt applikationen i fråga.

Hybridmetoden

Som vi har sagt tidigare är cloud computing och edge computing inte konkurrenter, utan lösningar på olika problem. Det väcker frågan; kan de båda användas tillsammans?

Svaret är ja. Många applikationer har ett hybridt tillvägagångssätt, som integrerar båda teknologierna för ultimat effektivitet. Till exempel är industriautomationsmaskiner vanligtvis anslutna till en inbyggd dator på plats.

Denna kantdator är ansvarig för att använda enheten och utföra komplexa beräkningar utan fördröjning. Men samtidigt överför den här datorn också begränsad data till molnet, som driver det digitala ramverket och hanterar hela verksamheten själv.

På detta sätt utnyttjar applikationen till fullo styrkorna i båda tillvägagångssätten, och förlitar sig på edge computing för realtidsberäkning samtidigt som molnberäkning används för allt annat.

Vilken är den bästa^(Best) distribuerade datortekniken^{(Computing Technology)} ?

Edge computing är inte en uppgraderad version av cloud computing. Det är ett annat förhållningssätt till distribuerad datoranvändning som kommer väl till pass för tidskänsliga och dataintensiva applikationer.

Cloud computing är dock fortfarande den mest flexibla och kostnadseffektiva metoden för de flesta andra applikationer. Genom att ladda ner lagring och bearbetning till en dedikerad server kan företag fokusera på sin verksamhet utan att behöva oroa sig för implementering av backend.

Båda är viktiga verktyg i repertoaren för en kunnig IT-proffs, och de flesta banbrytande faciliteter, oavsett om IoT eller på annat sätt, utnyttjar en kombination av de två teknikerna för att få bästa resultat.

Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters

With distributed computing gaining popularity, terms like cloud computing and edge computing are becoming incrеasingly common. These aren’t just meaningless buzzwords to spark interest in а trend, but еxisting technologies driving innovation across industries.

Cloud computing and edge computing are critical components of the modern IT system. But what exactly do these technologies entail? And how do they stack up against each other? Let’s find out.

An Introduction to Cloud Computing

We have all used Dropbox or OneDrive to backup up our important files and data. The data is said to be stored on the “Cloud,” but what does it mean?

The Cloud, simply put, is a collection of computing resources accessible over the internet. The idea is that you can use industrial-scale hardware located anywhere in the world cheaply and securely.

Traditionally, companies were forced to set up and maintain large servers for their in-house computing needs. This incurs high costs, not to mention the lack of flexibility. Moving an application to the cloud allows a company to abstract away the hardware backend, requesting as many resources as needed.

It has become routine for websites and other applications to be served entirely from the cloud, greatly simplifying the technology stack. Services like Amazon AWS and Microsoft Azure are frontrunners in this space, powering all sorts of applications for companies worldwide.

Pros

• Scalable: Cloud services can be ramped up as and when required, providing flexibility to applications without hard investments.
• Cheap: It is more cost-effective for a service provider to run large centralized server farms than for each firm to set up its own computers. This allows cloud services to be made available at a much lower cost than traditional setups.
• Simple: Setting up and managing an in-house database and API backend is no easy undertaking. It is easier to abstract the hardware away and request computing resources as required.

Cons

• Network Dependent: The main issue with cloud services is complete network dependence. Cloud services are not a solution for remote areas with poor network connectivity.
• Slow: Depending on the location of the cloud servers, communication can take from a few seconds to several minutes. That delay is too much in applications requiring instant decisions (such as industrial equipment).
• Bandwidth Intensive: As the cloud servers are responsible for computation and storage, a lot of data needs to be transmitted. Bandwidth requirements are expensive in scenarios that generate vast information (AI, video recording, etc.).

Edge Computing Explained

A problem with cloud computing is its dependence on the network. This is not a problem for most tasks, but some applications are extremely time-sensitive. The delay in transmitting data, performing the processing on the cloud, and receiving the results is slight but perceptible.

Then there is the issue of the bandwidth. Applications involving video processing or AI algorithms work with large amounts of data, which can be expensive to transmit to the cloud. More so if the data collection occurs in a remote location, where network connectivity is limited.

Edge computing delivers an answer to these problems. Instead of sending the data to a server halfway across the world, it’s stored and processed on-site, or at least at a nearby location.

This has the advantage of saving data transmission costs and removing the factor of network latency. The computation can take place immediately, giving the results in real-time, which is vital for many applications.

Pros

• No Latency: As the edge computer is located at the source of data, there is no network latency to contend with. This gives immediate results, which is important for real-time processes.
• Reduced Data Transmission: The edge computer can process the bulk of the data at the site, transmitting only the results to the cloud. This helps reduce the volume of data transfer required.

Cons

• More Expensive than Cloud: Unlike cloud computing, edge computing requires a dedicated system at each edge node. Depending on the number of such nodes in an organization, the costs can be much higher than cloud services.
• Complex Setup: With cloud computing, all we need is to request resources and build the application frontend. The nitty-gritty of the hardware carrying out those instructions is left to the cloud service provider. In edge computing, however, you need to build the backend, taking into account the application’s needs. As a result, it is a much more involved process.

Cloud Computing Vs. Edge Computing: Which One Is Better?

The first thing that you must understand is that cloud computing and edge computing are not competing technologies. They are not different solutions to the same problem but separate approaches altogether, solving different problems.

Cloud computing is best for scalable applications that need to be ramped up or wound down according to demand. Web servers, for example, can request extra resources during periods of high server load, ensuring seamless service without incurring any permanent hardware costs.

Similarly, edge computing is suitable for real-time applications that generate a lot of data. Internet-of-Things (IoT), for example, deals with smart devices connected to a local network. These devices lack powerful computers and must rely on an edge computer for their computational needs. Doing the same thing with the cloud would be too slow and unfeasible owing to the large amounts of data involved.

In short, both cloud and edge computing have their use-cases and must be chosen according to the application in question.

The Hybrid Approach

As we have said earlier, cloud computing and edge computing are not competitors, but solutions to different problems. That begs the question; can they both be used together?

The answer is yes. Many applications take a hybrid approach, integrating both technologies for ultimate efficiency. For example, industrial automation machinery is usually connected to an on-site embedded computer.

This edge computer is responsible for operating the device and performing complex calculations without delay. But at the same time, this computer also transmits limited data to the cloud, which runs the digital framework managing the entire operation itself.

In this way, the application makes full use of the strengths of both approaches, relying on edge computing for real-time computation while using cloud computing for everything else.

Which Is the Best Distributed Computing Technology?

Edge computing is not an upgraded version of cloud computing. It is a different approach toward distributed computing that comes in handy for time-sensitive and data-intensive applications.

However, cloud computing is still the most flexible and cost-efficient approach for most other applications. By offloading storage and processing to a dedicated server, companies can focus on their operations without worrying about backend implementation.

Both are essential tools in the repertoire of a savvy IT professional, and most cutting-edge facilities, whether IoT or otherwise, leverage a combination of the two technologies to get the best results.

Related posts

• Cloud Computing-intervjufrågor och svar

• Vad är Cloud och Cloud Computing? En introduktion för nybörjare!

• Vilka är säkerhetsriskerna med cloud computing?

• 10 typer av cloud computing du bör känna till

• Vad är molnet och hur du får ut det mesta av det

• Hur man undviker och löser DNS-avbrott

• Hur man hittar den bästa Wi-Fi-kanalen på Windows, Mac och Linux

• 8 enkla Raspberry Pi-projekt för nybörjare

• Hur man styr en Windows-dator med Remote Desktop för Mac

• Gratis verktyg för trådlöst nätverk för Windows 10

• Hur man simulerar en långsam internetanslutning för testning

• Bästa WiFi-kryptering för hastighet och varför

• HDG förklarar: Vad är RFID och vad kan det användas till?

• Vad man ska göra med en gammal router: 8 bra idéer

• Nätverksåterställning: Installera om nätverksadaptrar och nätverkskomponenter

• Cloud Computing jobb och kompetenskrav

• Bokrecension - Nätverk i första hand

• Nätverksadaptern fungerar inte? 12 saker att prova

• Hur automatisk HDMI-växling fungerar

• Hur man vitlistar specifika enheter i ditt hemnätverk för att stoppa hackare