رایانش لبه در مقابل رایانش ابری: بررسی تفاوت‌های کلیدی

همه محاسبات از راه دور محاسبات ابری نیستند.

ظهور محاسبات ابری دنیایی از فرصت‌ها را باز کرده است. با این حال، این تنها شکل محاسبات از راه دور نیست. رایانش ابری پسر عموی کمتر شناخته شده ای به نام محاسبات لبه دارد. در حالی که شباهت هایی بین این دو مفهوم وجود دارد، تفاوت های مشخصی در نحوه کار و اهداف آنها وجود دارد.

با این حال، این دو شکل از محاسبات از راه دور با هم، نحوه کار، ارتباط، بازی و به طور کلی چشم انداز جامعه را تغییر می دهند. بیایید با مقایسه و مقایسه محاسبات ابری و لبه‌ای، به دنیای محاسبات از راه دور بپردازیم.

تفاوت های کلیدی بین Edge و Cloud Computing

این هر دو شکل محاسبات از راه دور هستند. بنابراین، یک نقطه شروع مفید، ارائه یک تعریف ساده از مفهوم محاسبات از راه دور است. محاسبات از راه دور، در هسته خود، به تمرین استفاده از منابع محاسباتی اشاره دارد که به طور فیزیکی در مکان کاربر وجود ندارند.

سادگی این تعریف، پیچیدگی موضوع را پنهان می کند. به عنوان مثال، کارگران راه دور که نیاز به دسترسی به سیستم های تجاری دارند، به منابع کاملاً متفاوتی از دستگاه اینترنت اشیا (IoT) نیاز دارند که نیاز به پردازش داده ها در زمان واقعی دارد. اینجاست که تفاوت های کلیدی بین محاسبات ابری و لبه ای آشکار می شود.

رایانش ابری برای سناریوهایی که حجم زیادی از داده ها را پردازش می کنند مناسب تر است. در مقابل، محاسبات لبه برای پردازش داده های کمتر، اما در زمان واقعی، مناسب تر است.

این یک توضیح ساده از تفاوت بین دو مدل محاسبات از راه دور است. بیایید با بررسی برخی از معیارهایی که به تعریف محاسبات ابری و لبه‌ای کمک می‌کنند، آن را کمی تجزیه کنیم:

نوع تفاوت

محاسبات لبه

پردازش ابری

توزیع/ذخیره داده ها

داده ها را در چندین مکان توزیع می کند.

داده ها را در یک مکان متمرکز ذخیره می کند.

پردازش داده ها

داده ها را نزدیک به منبع پردازش می کند و تاخیر را به حداقل می رساند.

داده ها را در ابر پردازش می کند و امکان پردازش مقیاس پذیر و متمرکز را فراهم می کند.

امنیت

نیاز به مدیریت امنیت در مکان‌های مختلف، افزایش پیچیدگی دارد.

با داشتن یک مکان ذخیره سازی متمرکز، امنیت را ساده می کند، اگرچه یک نقطه شکست ایجاد می کند.

پهنای باند

نیاز به پهنای باند را با پردازش داده ها به صورت محلی کاهش می دهد و الزامات انتقال داده را به حداقل می رساند.

به پهنای باند قابل توجهی برای انتقال داده به و از ابر نیاز دارد که در مناطقی با اتصال محدود می تواند چالش برانگیز باشد.

هزینه

ممکن است نیاز به سرمایه گذاری اولیه بیشتری در زیرساخت داشته باشد، اما هزینه های جاری می تواند در مقایسه با رایانش ابری کمتر باشد.

مقرون به صرفه بودن را ارائه می دهد که با استفاده کاهش می یابد. همچنین هزینه های اولیه کمتری را شامل می شود که آن را برای ملاحظات مختلف بودجه مناسب می کند.

این تفاوت ها مزایای هر مدل را مشخص می کند و موارد استفاده آنها را دیکته می کند.

Edge و Cloud Computing در عمل

ویژگی های منحصر به فرد هر مدل آن چیزی است که آنها را برای موارد استفاده مختلف مناسب می کند. درک سناریوهایی که در آن هر مدل برتری دارد، ساده ترین راه برای درک تفاوت بین این دو رویکرد برای محاسبات از راه دور است.

مناطق خاکستری وجود دارد که این دو روش با هم برخورد می کنند. اما، به طور کلی، آنها خدمات متفاوتی را ارائه می دهند.

موارد استفاده از رایانش ابری

محاسبات ابری مزایای زیادی دارد. این در درجه اول در شرایطی استفاده می شود که حجم وسیعی از داده ها از یک مکان متمرکز ذخیره، دسترسی و مدیریت می شوند. از جمله سناریوهایی که این ویژگی ها باعث می شود این انتخاب صحیح باشد:

• تجزیه و تحلیل داده ها: عصر داده های بزرگ فرا رسیده است و سازمان ها اغلب برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های عظیم به رایانش ابری متکی هستند.
• کار از راه دور: خدمات مبتنی بر ابر جزء مهم تغییر به کار از راه دور و ترکیبی هستند. ابر به کارگران این امکان را می دهد تا با اتصال به اینترنت از هر کجا به منابع کاری دسترسی داشته باشند. این می تواند به شکل دسترسی اولیه به فایل های کاری باشد، یا می تواند به صورت دسترسی از راه دور به رایانه های کاری و برنامه های راه دور باشد.
• نرم افزار به عنوان سرویس (SaaS): ظهور مدل SaaS برای خرید و استفاده از نرم افزار تا حد زیادی توسط محاسبات ابری تسهیل می شود.
• بازیابی و پشتیبان گیری از بلایا: سیستم های ابری اغلب به عنوان راه حل های پشتیبان و بازیابی فاجعه استفاده می شوند. یکی از نمونه هایی که اکثر مردم از آن آگاه هستند، تصاویر ذخیره شده در گوشی شما است. این موارد در یک سیستم مبتنی بر فضای ابری پشتیبان‌گیری می‌شوند که در صورت گم شدن یا تعویض تلفن، از ایمن بودن آنها اطمینان می‌دهد.

موضوع مشترکی که از طریق این موارد استفاده می شود، نیاز به مدیریت و پردازش مقادیر زیادی داده است. در حالی که این می تواند در زمان واقعی رخ دهد، این یک ویژگی اصلی محاسبات ابری نیست.

موارد استفاده از محاسبات لبه

محاسبات لبه برای پردازش بلادرنگ مقادیر کمتر داده مناسب تر است. هدف آن سناریوهایی است که تاخیر باید به حداقل برسد و اقدامات فوری مورد نیاز است.

از جمله کاربردهای رایج برای محاسبات لبه ای عبارتند از:

• اینترنت اشیا (IoT): دستگاه های اینترنت اشیا به طور فزاینده ای رایج می شوند. همه چیز از خانه های هوشمند گرفته تا شهرهای هوشمند به دستگاه های اینترنت اشیا وابسته است. به نوبه خود، اینها اغلب نیاز به پردازش داده های بلادرنگ دارند و محاسبات لبه این را فراهم می کند.
• بازی: هر گیمری در مقطعی یا دیگری ناامیدی ناشی از تاخیر در بازی را تجربه کرده است. محاسبات لبه با تأخیر کم، پردازش «لبه» و پردازش داده‌های بلادرنگ، آن را به گزینه‌ای عالی برای کاهش ناامیدی تاخیر تبدیل می‌کند. یکی از نمونه‌های بارز جایی که رایانش لبه در بازی به خودی خود می‌آید، در بازی‌هایی مانند Pokemón Go است که داده‌های بلادرنگ بازیکن جزء جدایی‌ناپذیر بازی هستند.
• محتوای جریانی: این زمینه دیگری است که در آن از محاسبات لبه برای کاهش مشکلات بافر و تاخیر استفاده می شود.
• واقعیت افزوده و مجازی: برنامه‌هایی که از واقعیت افزوده یا مجازی استفاده می‌کنند، نیازمند دسترسی به پردازش هم‌زمان داده‌ها برای ارائه تجربیات همهجانبه هستند.

محاسبات لبه راه حل ترجیحی است که در آن دسترسی با تاخیر کم به داده ها مورد نیاز است.

آینده رایانش ابری و لبه

پیش بینی آینده دقیق اینها دشوار است. جذب سریع شیوه های کار از راه دور، اینترنت اشیا و هوش مصنوعی، همگی نقش کلیدی در دیکته کردن آینده این اشکال محاسبات از راه دور دارند.

با این حال، اینها سرنخ هایی را در مورد اینکه چگونه می توانیم انتظار تکامل آنها را داشته باشیم، ارائه می دهند. هنگام بحث در مورد آینده سه جنبه اصلی وجود دارد:

• رایانش ابری: با تغییر بیشتر سازمان‌ها به سمت شیوه‌های کار از راه دور و استفاده از مزایای محاسبات ابری «داده‌های بزرگ» به رشد خود ادامه خواهد داد.
• محاسبات لبه: ظهور اینترنت اشیا و نیاز به پردازش داده های بلادرنگ باعث رشد محاسبات لبه می شود. همانطور که دستگاه های بیشتری به اینترنت فعال می شوند و داده تولید می کنند، نیاز به محاسبات لبه برای پردازش سریع و کارآمد این داده ها افزایش می یابد.
• مدل‌های ترکیبی: در نهایت، مرزهای بین این فناوری‌ها محو می‌شود و مدل‌های ترکیبی که می‌توانند از هر دو مزیت استفاده کنند، احتمالاً رایج خواهند شد.

به تصویر کشیدن آینده همیشه یک امر مهم است. با این حال، تردیدی وجود ندارد که هر دو این فناوری ها به سرعت در حال توسعه هستند.

سر در ابرها یا زندگی در لبه

ظهور محاسبات از راه دور در تمام اشکال آن به این معنی است که این فناوری ها برای درازمدت اینجا هستند. هر دو رایانش ابری و لبه‌ای دارای نقاط قوت و ضعفی هستند که تا حد زیادی سناریوهایی را که آنها را به کار می‌گیرند دیکته می‌کنند.

با این حال، آینده احتمالاً در مدل های هیبریدی نهفته است که نقاط قوت هر دو مدل را ترکیب می کنند. این شبکه‌ها مقیاس‌پذیری و قابلیت‌های پردازش داده‌های رایانش ابری را با قابلیت‌های پردازش زمان کم و زمان واقعی محاسبات لبه ترکیب می‌کنند.

منبع مقاله