محاسبات لبه در مقابل. رایانش ابری و چرا اهمیت دارد

با محبوبیت محاسبات توزیع شده، اصطلاحاتی مانند محاسبات ابری و محاسبات لبه به طور فزاینده ای رایج می شوند. اینها فقط کلمات بی‌معنی برای برانگیختن علاقه به یک روند نیستند، بلکه فن‌آوری‌های موجود نوآوری را در سراسر صنایع هدایت می‌کنند.

محاسبات ابری و محاسبات لبه اجزای حیاتی سیستم فناوری اطلاعات مدرن هستند. اما این فناوری ها دقیقاً چه چیزی را شامل می شوند؟ و چگونه آنها در مقابل یکدیگر قرار می گیرند؟ بیایید پیدا کنیم.

مقدمه ای بر رایانش ابری

همه ما از Dropbox یا یک درایو برای پشتیبان‌گیری از فایل‌ها و داده‌های مهم خود استفاده کرده‌ایم. گفته می شود که داده ها در "ابر" ذخیره می شوند، اما به چه معناست؟

ابر ، به زبان ساده، مجموعه ای از منابع محاسباتی قابل دسترسی از طریق اینترنت است. ایده این است که می‌توانید از سخت‌افزار در مقیاس صنعتی که در هر نقطه‌ای از جهان قرار دارد، ارزان و ایمن استفاده کنید.

به‌طور سنتی، شرکت‌ها مجبور بودند سرورهای بزرگی را برای نیازهای محاسباتی داخلی خود راه‌اندازی و نگهداری کنند. این امر هزینه های زیادی را به همراه دارد، البته به عدم انعطاف پذیری اشاره نمی کنیم. انتقال یک برنامه به فضای ابری به یک شرکت اجازه می‌دهد تا پس‌زمینه سخت‌افزاری را انتزاعی کند و هر تعداد منابع را که لازم است درخواست کند.

سرویس وب‌سایت‌ها و سایر برنامه‌ها به طور کامل از فضای ابری به یک امر عادی تبدیل شده است که پشته فناوری را بسیار ساده می‌کند. خدماتی مانند آمازون AWS و Microsoft Azure در این فضا پیشتاز هستند و انواع برنامه‌ها را برای شرکت‌ها در سراسر جهان تامین می‌کنند.

طرفداران

مقیاس‌پذیر: سرویس‌های ابری را می‌توان در صورت لزوم و در صورت لزوم افزایش داد و انعطاف‌پذیری را برای برنامه‌ها بدون سرمایه‌گذاری سخت فراهم کرد.

ارزان: برای ارائه‌دهنده خدمات، راه‌اندازی مزارع سرور متمرکز بزرگ نسبت به راه‌اندازی رایانه‌های خود برای هر شرکتی مقرون به صرفه‌تر است. این اجازه می دهد تا خدمات ابری با هزینه بسیار کمتری نسبت به تنظیمات سنتی در دسترس قرار گیرند.

ساده: راه‌اندازی و مدیریت یک پایگاه داده داخلی و باطن API کار آسانی نیست. انتزاع سخت افزار و درخواست منابع محاسباتی در صورت نیاز آسان تر است.

معایب

وابسته به شبکه: مشکل اصلی سرویس های ابری وابستگی کامل به شبکه است. خدمات ابری راه حلی برای مناطق دوردست با اتصال شبکه ضعیف نیست..

آهسته: بسته به محل سرورهای ابری، ارتباط می تواند از چند ثانیه تا چند دقیقه طول بکشد. این تاخیر در برنامه هایی که نیاز به تصمیم گیری فوری دارند (مانند تجهیزات صنعتی) بسیار زیاد است.

پهنای باند فشرده: از آنجایی که سرورهای ابری مسئول محاسبات و ذخیره سازی هستند، داده های زیادی باید منتقل شوند. پهنای باند مورد نیاز در سناریوهایی که اطلاعات گسترده ای تولید می کنند (هوش مصنوعی، ضبط ویدئو و غیره) گران است.

Edge Computing توضیح داده شد

یک مشکل رایانش ابری وابستگی آن به شبکه است. این مشکل برای اکثر وظایف نیست، اما برخی از برنامه ها به شدت به زمان حساس هستند. تأخیر در انتقال داده ها، انجام پردازش در فضای ابری و دریافت نتایج، اندک اما محسوس است.

سپس مسئله پهنای باند وجود دارد. برنامه‌های کاربردی شامل پردازش ویدیو یا الگوریتم‌های هوش مصنوعی با مقادیر زیادی داده کار می‌کنند، که ممکن است انتقال آن به ابر گران تمام شود. اگر جمع‌آوری داده‌ها در یک مکان راه دور، جایی که اتصال شبکه محدود است، اتفاق بیفتد.

محاسبات لبه پاسخی برای این مشکلات ارائه می دهد. به جای ارسال داده ها به یک سرور در نیمه راه در سراسر جهان، در محل ذخیره و پردازش می شود، یا حداقل در یک مکان نزدیک.

این مزیت صرفه جویی در هزینه های انتقال داده و حذف عامل تأخیر شبکه را دارد. محاسبات می تواند بلافاصله انجام شود و نتایج را در زمان واقعی ارائه دهد، که برای بسیاری از برنامه ها حیاتی است.

طرفداران

بدون تأخیر: از آنجایی که رایانه لبه در منبع داده قرار دارد، هیچ تأخیر شبکه ای برای مقابله با آن وجود ندارد. این نتایج فوری می دهد، که برای فرآیندهای بلادرنگ مهم است.

کاهش انتقال داده: کامپیوتر لبه می‌تواند بخش عمده داده‌ها را در سایت پردازش کند و فقط نتایج را به ابر منتقل کند. این به کاهش حجم انتقال داده مورد نیاز کمک می کند.

معایب

گرانتر از ابر: برخلاف محاسبات ابری، محاسبات لبه به یک سیستم اختصاصی در هر گره لبه نیاز دارد. بسته به تعداد چنین گره هایی در یک سازمان، هزینه ها می تواند بسیار بیشتر از خدمات ابری باشد..

راه‌اندازی پیچیده: با محاسبات ابری، تنها چیزی که ما نیاز داریم درخواست منابع و ساختن پیش‌فرض برنامه است. سخت‌افزاری که این دستورالعمل‌ها را انجام می‌دهد به ارائه‌دهنده خدمات ابری واگذار می‌شود. با این حال، در محاسبات لبه، شما باید با در نظر گرفتن نیازهای برنامه، Backend را بسازید. در نتیجه، این فرآیند بسیار درگیرتر است.

رایانش ابری در مقابل. Edge Computing: کدام یک بهتر است؟

اولین چیزی که باید درک کنید این است که رایانش ابری و محاسبات لبه فناوری‌های رقیب نیستند. آنها راه‌حل‌های متفاوتی برای یک مشکل نیستند، بلکه رویکردهای جداگانه‌ای هستند که مشکلات متفاوتی را حل می‌کنند.

محاسبات ابری برای برنامه‌های مقیاس‌پذیری که نیاز به افزایش یا کاهش بر اساس تقاضا دارند، بهترین است. برای مثال، سرورهای وب می‌توانند در طول دوره‌های بارگذاری بالای سرور، منابع اضافی درخواست کنند و از خدمات یکپارچه بدون متحمل شدن هزینه‌های سخت‌افزاری دائمی اطمینان حاصل کنند.

به طور مشابه، محاسبات لبه برای برنامه های بلادرنگ که داده های زیادی تولید می کنند مناسب است. برای مثال، اینترنت اشیا (IoT)، با دستگاه های هوشمند متصل به یک شبکه محلی سروکار دارد. این دستگاه ها فاقد کامپیوترهای قدرتمند هستند و باید برای نیازهای محاسباتی خود به یک کامپیوتر لبه تکیه کنند. انجام همین کار با ابر بسیار آهسته و غیرممکن خواهد بود زیرا حجم زیادی از داده درگیر است.

به طور خلاصه، محاسبات ابری و لبه هر دو موارد کاربرد خود را دارند و باید بر اساس برنامه مورد نظر انتخاب شوند.

رویکرد ترکیبی

همانطور که قبلاً گفتیم، رایانش ابری و محاسبات لبه رقیب نیستند، بلکه راه حلی برای مشکلات مختلف هستند. این سوال پیش می آید؛ آیا می توان از هر دو با هم استفاده کرد؟

پاسخ بله است. بسیاری از برنامه ها یک رویکرد ترکیبی دارند و هر دو فناوری را برای بهره وری نهایی یکپارچه می کنند. برای مثال، ماشین‌های اتوماسیون صنعتی معمولاً به یک رایانه جاسازی شده در محل متصل می‌شوند.

این رایانه لبه مسئول کارکرد دستگاه و انجام محاسبات پیچیده بدون تأخیر است. اما در عین حال، این رایانه همچنین داده‌های محدودی را به ابر منتقل می‌کند، که چارچوب دیجیتالی را اجرا می‌کند و خود کل عملیات را مدیریت می‌کند..

به این ترتیب، برنامه به طور کامل از نقاط قوت هر دو روش استفاده می‌کند، در حالی که از محاسبات ابری برای هر چیز دیگری استفاده می‌کند.

بهترین فناوری محاسبات توزیع شده کدام است؟

رایانش لبه نسخه ارتقا یافته محاسبات ابری نیست. این یک رویکرد متفاوت نسبت به محاسبات توزیع‌شده است که برای برنامه‌های حساس به زمان و داده‌های فشرده مفید است.

با این حال، رایانش ابری هنوز هم انعطاف پذیرترین و مقرون به صرفه ترین رویکرد برای اکثر برنامه های کاربردی دیگر است. با بارگذاری فضای ذخیره‌سازی و پردازش در یک سرور اختصاصی، شرکت‌ها می‌توانند بدون نگرانی در مورد اجرای backend، روی عملیات خود تمرکز کنند.

هر دو ابزار ضروری در کارنامه یک متخصص IT باهوش هستند، و اکثر امکانات پیشرفته، چه اینترنت اشیا یا موارد دیگر، از ترکیبی از این دو فناوری برای دریافت بهترین نتایج استفاده می‌کنند.

.

پست های مرتبط: