Периферийные вычисления против. Облачные вычисления: ключевые различия (издание 2024 г.)

Ключевые выводы:

• Периферийные и облачные вычисления: разные, но дополняющие друг друга: эти технологии предлагают уникальные возможности для удовлетворения разнообразных потребностей в инфраструктурах обработки данных и управления.
• Оперативность в режиме реального времени или масштабируемость. Периферийные вычисления отдают приоритет обработке с малой задержкой для немедленных действий, в то время как облачные вычисления превосходны в масштабируемом, централизованном управлении ресурсами.
• Повышенная конфиденциальность данных по сравнению с централизованной безопасностью: периферийные вычисления повышают конфиденциальность данных за счет локальной обработки, а облачные вычисления предлагают централизованные меры безопасности для данных, хранящихся в удаленных центрах обработки данных.
• Интеграция для оптимальной производительности. Организации могут достичь оптимальной производительности за счет интеграции периферийных и облачных вычислений, эффективного балансирования локальной обработки и централизованного управления.

В эпоху цифровых технологий, когда данные являются источником инноваций и конкурентоспособности, выбор, который мы делаем в отношении их хранения, обработки и управления, может существенно повлиять на эффективность и гибкость наших систем. Введите две преобразующие парадигмы: периферийные вычисления и облачные вычисления. Эти технологии представляют собой не просто альтернативные подходы, а, скорее, дополняющие друг друга аспекты современной ИТ-инфраструктуры, каждая из которых предлагает уникальные возможности для удовлетворения разнообразных требований современных приложений и услуг.

Периферийные вычисления приближают вычислительную мощность к источнику данных, позволяя получать ценную информацию и выполнять действия в режиме реального времени на границе сети. Децентрализуя ресурсы вычислений и хранения, Edge Computing минимизирует задержку, повышает конфиденциальность данных и сохраняет пропускную способность, что делает их идеальными для приложений, требующих мгновенного времени отклика или работающих в удаленных средах или средах с ограниченной пропускной способностью.

С другой стороны, облачные вычисления произвели революцию в способах развертывания и управления своими ИТ-ресурсами в организациях, предоставив доступ по требованию к общему пулу настраиваемых вычислительных ресурсов через Интернет. Благодаря своей масштабируемости, гибкости и экономической эффективности облачные вычисления стали основой современной цифровой инфраструктуры, позволяя предприятиям быстро внедрять инновации, масштабироваться и адаптироваться к динамичным рыночным условиям.

Хотя периферийные вычисления и облачные вычисления имеют общую цель — предоставить предприятиям надежные вычислительные возможности, они различаются по своим архитектурным принципам, моделям развертывания и вариантам использования. Понимание этих различий имеет решающее значение для предприятий, стремящихся создать отказоустойчивые, быстро реагирующие и эффективные ИТ-инфраструктуры, которые смогут легко интегрировать периферийные и облачные ресурсы для удовлетворения потребностей мира, управляемого данными.

В этом всестороннем исследовании мы отправляемся в путешествие, чтобы раскрыть ключевые различия между периферийными вычислениями и облачными вычислениями. От их базовой архитектуры до практических приложений в различных отраслях, мы раскрываем тонкости этих технологий, предоставляя читателям знания, необходимые для принятия обоснованных решений о том, когда и как использовать периферийные и облачные вычисления для стимулирования инноваций и получения конкурентных преимуществ. Независимо от того, являетесь ли вы ИТ-специалистом, которому поручена оптимизация инфраструктуры вашей организации, или бизнес-лидером, стремящимся использовать весь потенциал новых технологий, эта статья служит исчерпывающим руководством по навигации в сложной среде периферийных и облачных вычислений.

Посмотреть видеозапись беседы у камина можно здесь.

Периферийные вычисления: приближая обработку

Edge Computing представляет собой децентрализованный подход к обработке данных, при котором вычисления выполняются ближе к источнику данных, часто на «границе» сети. Такая близость минимизирует задержку и обеспечивает оперативность реагирования в режиме реального времени, что делает его идеальным для приложений, требующих быстрого принятия решений или работающих в удаленных местах с ограниченными возможностями подключения.

В основе периферийных вычислений лежит концепция приближения вычислительных возможностей к местам, где генерируются данные, например, к устройствам Интернета вещей, датчикам или локальным серверам. Таким образом, Edge Computing снижает необходимость передачи данных туда и обратно в централизованные центры обработки данных, тем самым сохраняя пропускную способность и снижая зависимость от облачной инфраструктуры.

Облачные вычисления: централизованные мощные центры

В отличие от этого, облачные вычисления централизуют вычислительные ресурсы в удаленных центрах обработки данных, доступных пользователям через Интернет. Эта модель обеспечивает масштабируемость, гибкость и экономическую эффективность, позволяя организациям получать доступ к огромным вычислительным ресурсам по требованию без необходимости первоначальных инвестиций в инфраструктуру.

Услуги облачных вычислений охватывают широкий спектр предложений, включая инфраструктуру как услугу (IaaS), платформу как услугу (PaaS) и программное обеспечение как услугу (SaaS). От виртуальных машин и решений для хранения данных до баз данных и платформ разработки — облачные вычисления предоставляют комплексный набор инструментов для поддержки разнообразных потребностей бизнеса.

Периферийные вычисления против. Облачные вычисления: ключевые различия и варианты использования

Основное различие между Edge Computing и Cloud Computing заключается в их архитектурных принципах и моделях развертывания. Edge Computing отдает приоритет обработке с малой задержкой на границе сети, что делает его хорошо подходящим для таких приложений, как беспилотные транспортные средства, промышленная автоматизация и аналитика в реальном времени. С другой стороны, облачные вычисления превосходны в сценариях, требующих масштабируемой инфраструктуры, инструментов для совместной работы и рабочих нагрузок с интенсивным использованием данных, таких как анализ больших данных и машинное обучение.

Соображения безопасности и конфиденциальности

Безопасность является критически важным фактором как для периферийных, так и для облачных вычислений. Edge Computing обеспечивает повышенную конфиденциальность данных за счет локальной обработки конфиденциальной информации, снижая подверженность потенциальным угрозам безопасности во время передачи. Однако управление безопасностью на периферии требует надежных механизмов шифрования, аутентификации и контроля доступа для защиты от уязвимостей.

Поставщики облачных вычислений вкладывают значительные средства в меры безопасности для защиты данных, хранящихся в централизованных центрах обработки данных, предлагая расширенное шифрование, многофакторную аутентификацию и сертификаты соответствия для обеспечения целостности и конфиденциальности данных. Хотя облачные сервисы предлагают централизованное управление безопасностью, организациям по-прежнему необходимо внедрять передовые методы защиты данных, к которым осуществляется доступ и которые передаются через Интернет.

Интеграция и гибридные подходы

Признавая взаимодополняющую природу периферийных и облачных вычислений, многие организации применяют гибридные архитектуры, сочетающие в себе сильные стороны обеих парадигм. Интегрируя Edge-устройства с облачными сервисами, компании могут достичь баланса между локальной обработкой и централизованным управлением, оптимизируя распределение ресурсов на основе характеристик рабочей нагрузки и эксплуатационных требований.

Как выглядит будущее ИТ-сектора?

Хотя многие компании внедряют периферийные вычисления и предсказывают конец облачных вычислений, Бернард отмечает, что это необоснованно, поскольку в настоящее время не существует аналитической основы, подтверждающей это. Периферийные вычисления — не единственное решение проблем, с которыми сталкиваются ИТ-поставщики и организации, и не поддерживают все приложения в каждой среде, поэтому облачные вычисления по-прежнему останутся важной частью ИТ-инфраструктуры организации. Чтобы продемонстрировать это, Бернард приводит пример устройства Интернета вещей с подключенной к нему вычислительной мощностью и функциональностью Azure. Развернутый на устройстве код реагирует в режиме реального времени, отключая машину Интернета вещей в случае критического сбоя, в то время как остальная часть приложения выполняется в Azure. Машина стоимостью в миллион долларов больше не зависит от облачного цикла для экстренного реагирования благодаря использованию периферийных вычислений и по-прежнему работает в гармонии с облачными вычислениями для удаленного запуска, развертывания и управления устройствами Интернета вещей. Это подтверждает, что облачные вычисления останутся актуальными и будут работать вместе с периферийными вычислениями, обеспечивая организациям анализ данных и решения в режиме реального времени.

На этом мы подошли к концу противостояния периферийных вычислений и облачных вычислений.

Заключение

Периферийные вычисления и облачные вычисления представляют собой два разных, но взаимодополняющих подхода к обработке данных и управлению ими. В то время как Edge Computing обеспечивает обработку с малой задержкой и оперативность реагирования в режиме реального времени на границе сети, Cloud Computing обеспечивает масштабируемость, гибкость и централизованное управление вычислительными ресурсами. Понимая ключевые различия между этими двумя парадигмами и их сильные стороны, компании могут принимать обоснованные решения по созданию устойчивых и эффективных ИТ-инфраструктур, отвечающих требованиям современного мира, ориентированного на данные.

Если вы хотите еще больше улучшить свои навыки облачных вычислений, мы настоятельно рекомендуем вам проверить программу последипломного образования Simplilearn в области облачных вычислений. Этот курс поможет вам приобрести необходимые навыки и в кратчайшие сроки подготовиться к работе.

Если у вас есть какие-либо вопросы о периферийных вычислениях и облачных вычислениях, на которые нет ответа в этой статье, поделитесь ими в разделе комментариев ниже.