Периферийные вычисления против. Облачные вычисления и почему это важно

По мере того, как распределенные вычисления набирают популярность, такие термины, как облачные вычисления и периферийные вычисления, становятся все более распространенными. Это не просто бессмысленные модные словечки, призванные вызвать интерес к какой-либо тенденции, а существующие технологии, способствующие инновациям во всех отраслях.

Облачные и периферийные вычисления являются важнейшими компонентами современной ИТ-системы. Но что именно влекут за собой эти технологии? И как они сочетаются друг с другом? Давайте выясним.

Введение в облачные вычисления

Мы все использовали Dropbox или Один диск для резервного копирования важных файлов и данных. Говорят, что данные хранятся в «облаке», но что это значит?

Проще говоря,

Облако — это совокупность вычислительных ресурсов, доступных через Интернет. Идея состоит в том, что вы можете дешево и безопасно использовать оборудование промышленного масштаба, расположенное в любой точке мира.

Традиционно компании были вынуждены устанавливать и обслуживать большие серверы для своих внутренних вычислительных нужд. Это влечет за собой высокие затраты, не говоря уже об отсутствии гибкости. Перемещение приложения в облако позволяет компании абстрагироваться от аппаратного обеспечения и запрашивать столько ресурсов, сколько необходимо.

Уже стало обычным делом, что веб-сайты и другие приложения полностью обслуживаются из облака, что значительно упрощает стек технологий. Такие сервисы, как Амазон АВС и Microsoft Azure, являются лидерами в этой области, обеспечивая работу самых разных приложений для компаний по всему миру.

Плюсы

Масштабируемость. Облачные сервисы можно расширять по мере необходимости, обеспечивая гибкость приложений без серьезных инвестиций.

Дешево. Для поставщика услуг более рентабельно управлять большими централизованными фермами серверов, чем для каждой фирмы устанавливать свои собственные компьютеры. Это позволяет предоставлять облачные услуги по гораздо более низкой цене, чем традиционные установки.

Простота. Настройка и управление собственной базой данных и серверной частью API — непростая задача. Легче абстрагировать оборудование и запрашивать вычислительные ресурсы по мере необходимости.

Минусы

Зависимость от сети. Основная проблема облачных сервисов — полная зависимость от сети. Облачные сервисы не подходят для удаленных районов с плохим подключением к сети..

Медленно. В зависимости от местоположения облачных серверов связь может занять от нескольких секунд до нескольких минут. Эта задержка слишком велика для приложений, требующих мгновенных решений (например, промышленного оборудования).

Интенсивная пропускная способность. Поскольку облачные серверы отвечают за вычисления и хранение, необходимо передавать большой объем данных. Требования к пропускной способности высоки в сценариях, которые генерируют обширную информацию (ИИ, видеозапись и т. д.).

Описание периферийных вычислений

Проблема облачных вычислений заключается в их зависимости от сети. Для большинства задач это не проблема, но некоторые приложения чрезвычайно чувствительны ко времени. Задержка в передаче данных, выполнении обработки в облаке и получении результатов небольшая, но ощутимая.

Тогда возникает проблема с пропускной способностью. Приложения, использующие обработку видео или алгоритмы искусственного интеллекта, работают с большими объемами данных, передача которых в облако может оказаться дорогостоящей. Тем более, если сбор данных происходит в удаленном месте, где подключение к сети ограничено.

Периферийные вычисления дают ответ на эти проблемы. Вместо того, чтобы отправлять данные на сервер, расположенный на другом конце света, они хранятся и обрабатываются на месте или, по крайней мере, в ближайшем месте.

Преимущество этого решения заключается в экономии затрат на передачу данных и устранении фактора задержки в сети. Вычисления могут выполняться немедленно, предоставляя результаты в режиме реального времени, что жизненно важно для многих приложений.

Плюсы

Нет задержки. Поскольку пограничный компьютер расположен в источнике данных, нет задержки в сети, с которой нужно было бы бороться. Это дает немедленные результаты, что важно для процессов реального времени.

Сокращение передачи данных. Периферийный компьютер может обрабатывать большую часть данных на площадке, передавая в облако только результаты. Это помогает сократить необходимый объем передачи данных.

Минусы

Дороже, чем облако. В отличие от облачных вычислений, для периферийных вычислений требуется выделенная система на каждом граничном узле. В зависимости от количества таких узлов в организации затраты могут быть намного выше, чем у облачных сервисов..

Сложная настройка. При использовании облачных вычислений все, что нам нужно, — это запросить ресурсы и создать интерфейс приложения. Детальная работа оборудования, выполняющего эти инструкции, остается на усмотрение поставщика облачных услуг. Однако в периферийных вычислениях вам необходимо создавать серверную часть с учетом потребностей приложения. В результате это гораздо более сложный процесс.

Облачные вычисления против. Периферийные вычисления: какой из них лучше?

Первое, что вы должны понять, это то, что облачные вычисления и периферийные вычисления не являются конкурирующими технологиями. Это не разные решения одной и той же проблемы, а совершенно разные подходы, решающие разные проблемы.

Облачные вычисления лучше всего подходят для масштабируемых приложений, которые необходимо наращивать или сокращать в зависимости от спроса. Веб-серверы, например, могут запрашивать дополнительные ресурсы в периоды высокой нагрузки на сервер, обеспечивая бесперебойную работу без каких-либо постоянных затрат на оборудование.

Аналогично, периферийные вычисления подходят для приложений реального времени, генерирующих большой объем данных. Например, Интернет вещей (IoT) имеет дело с умные устройства, подключенным к локальной сети. Этим устройствам не хватает мощных компьютеров, и для выполнения своих вычислительных задач им приходится полагаться на периферийный компьютер. Проделать то же самое с облаком было бы слишком медленно и невозможно из-за больших объемов данных.

Короче говоря, и облачные, и периферийные вычисления имеют свои варианты использования, и их следует выбирать в соответствии с рассматриваемым приложением.

Гибридный подход

Как мы уже говорили ранее, облачные вычисления и периферийные вычисления — это не конкуренты, а решения разных проблем. Возникает вопрос; можно ли их использовать вместе?

Ответ — да. Многие приложения используют гибридный подход, интегрируя обе технологии для достижения максимальной эффективности. Например, оборудование для промышленной автоматизации обычно подключается к встроенному компьютеру на объекте.

Этот периферийный компьютер отвечает за работу устройства и оперативное выполнение сложных вычислений. Но в то же время этот компьютер также передает ограниченные данные в облако, которое запускает цифровую структуру, управляющую всей операцией..

Таким образом, приложение в полной мере использует преимущества обоих подходов, полагаясь на периферийные вычисления для вычислений в реальном времени и используя облачные вычисления для всего остального.

Какая технология распределенных вычислений является лучшей?

Периферийные вычисления не являются обновленной версией облачных вычислений. Это другой подход к распределенным вычислениям, который пригодится для приложений, чувствительных ко времени и интенсивному использованию данных.

Однако облачные вычисления по-прежнему остаются наиболее гибким и экономичным подходом для большинства других приложений. Перенеся хранение и обработку данных на выделенный сервер, компании могут сосредоточиться на своей работе, не беспокоясь о внутренней реализации.

Оба являются важными инструментами в арсенале опытного ИТ-специалиста, и большинство передовых объектов, будь то Интернет вещей или другие, используют комбинацию этих двух технологий для достижения наилучших результатов.

.

Похожие сообщения: