Czy zastanawiasz się nad różnicami między przetwarzaniem danych w chmurze a przetwarzaniem brzegowym, zwanym też mgłą obliczeniową? Ten artykuł pomoże Ci zrozumieć te koncepcje.
Przetwarzanie w chmurze zyskało już dużą popularność wśród entuzjastów nowych technologii. Mgła obliczeniowa również zyskuje na znaczeniu w branży, choć obie te koncepcje są wykorzystywane w sektorach technologicznych i IoT już od pewnego czasu.
Szczególnie w kontekście architektury IoT, obydwa modele obliczeniowe mają kluczowe znaczenie. Wraz ze wzrostem ich popularności, zrozumienie różnic między nimi jest niezwykle ważne dla podejmowania świadomych decyzji biznesowych i wdrażania odpowiednich rozwiązań.
Czym jest przetwarzanie brzegowe (mgła obliczeniowa)?
Przetwarzanie brzegowe to koncepcja powiązana z chmurą obliczeniową. Wyobrażając sobie je na podobieństwo zjawisk pogodowych, mgła znajduje się bliżej ziemi niż chmury. Analogicznie, mgła obliczeniowa zbliża możliwości przetwarzania danych do użytkowników końcowych.
Termin ten i jego koncepcja zostały wprowadzone w 2014 roku przez firmę Cisco i są stosunkowo nowe dla szerokiego grona odbiorców. Mgła obliczeniowa wykorzystuje lokalne panele sieciowe do przetwarzania danych, zamiast scentralizowanych platform chmurowych. Pozwala to użytkownikom na przechowywanie, obliczanie, przesyłanie i przetwarzanie danych, z dostępem do różnych punktów wejścia oferowanych przez różnych usługodawców.
W przeciwieństwie do chmury, która potrzebuje więcej czasu na odpowiedź, przetwarzanie brzegowe znacząco przyspiesza ten proces. Jest to rozproszona i zdecentralizowana infrastruktura, która wykorzystuje węzły w sieci do realizacji swoich zadań.
Dodatkowo, pełni rolę mediatora, decydując, które informacje powinny być przetwarzane lokalnie, a które przesłane do chmury.
Zalety przetwarzania brzegowego
Szybkość reakcji
Dzięki przetwarzaniu brzegowemu, dane i moc obliczeniowa znajdują się bliżej użytkownika. To pozwala firmom na osiąganie niemal natychmiastowych rezultatów.
Efektywność kosztowa
Model ten pomaga także zmniejszyć koszty przetwarzania danych. Mgła obliczeniowa potrzebuje mniejszej przepustowości i nie wymaga drogiego, dedykowanego sprzętu na obrzeżach sieci. To wszystko przekłada się na bardziej opłacalny model.
Zredukowane opóźnienia
Wykorzystuje mniejszą liczbę przeskoków w transferze danych ze źródła do miejsca docelowego. W konsekwencji, pomaga to w zminimalizowaniu opóźnień.
Bezpieczeństwo i prywatność
Dane nie są przesyłane do serwera w chmurze. Dlatego firmy mogą obniżyć ryzyko wycieku danych.
Ulepszone wrażenia użytkownika
Mgła obliczeniowa zapewnia lepsze doświadczenia użytkownikom końcowym dzięki takim cechom jak natychmiastowe reakcje i brak przestojów.
Stabilna łączność
Stosowanie mgły obliczeniowej eliminuje problemy z utratą połączenia. Wykorzystuje wiele połączonych kanałów, aby zagwarantować najlepszą łączność dla każdej aktywności.
Co to jest przetwarzanie w chmurze?
Przetwarzanie w chmurze oferuje użytkownikom usługi hostowane w internecie, dostosowane do ich potrzeb. Umożliwia dostęp do informacji niezależnie od lokalizacji. Przetwarzanie i przechowywanie danych odbywa się na serwerach zdalnych.
W tym modelu, oprogramowanie i pliki nie są przechowywane na lokalnym dysku twardym. Zamiast tego, sieć połączonych serwerów służy do przechowywania i odpowiadania na różne zapytania. Dostępność usług z każdego miejsca i o dowolnej porze sprawia, że jest to popularna usługa w dynamicznie rozwijającym się świecie technologii.
Oprócz umożliwienia współpracy i komunikacji w czasie rzeczywistym, oferuje także szybki i łatwy dostęp do danych. Niezależnie od tego, czy wysyłasz duże pliki do znajomych, czy pracujesz z zespołem nad wspólnym dokumentem, elastyczność i wygoda chmury są nieocenione.
Korzyści z przetwarzania w chmurze
Dogodny model cenowy
Firmy korzystające z usług chmury obliczeniowej mogą wybierać opcję płatności zgodnie z faktycznym zużyciem. Płacą tylko za to, z czego korzystają.
Skalowalność i elastyczność
Dzięki chmurze obliczeniowej, można zwiększać i zmniejszać zasoby i infrastrukturę w zależności od aktualnych wymagań. Zapewnia to firmom niespotykaną dotąd elastyczność działania.
Współpraca w czasie rzeczywistym
Współpraca zespołu i klientów to kolejne korzyści z rozwiązań chmurowych. Ta funkcja jest niezwykle korzystna dla firm z zespołami pracującymi w trybie hybrydowym lub zdalnym.
Przyjazne dla środowiska
Decydując się na przetwarzanie w chmurze, zmniejszasz zużycie energii przez sprzęt. Jest to świetny sposób na redukcję śladu węglowego i wywieranie pozytywnego wpływu na środowisko.
Zwiększone bezpieczeństwo
W ostatnich latach bezpieczeństwo chmury znacznie wzrosło. Obecnie wszyscy czołowi dostawcy usług chmurowych oferują wysoki poziom zabezpieczeń.
Porównanie przetwarzania brzegowego i przetwarzania w chmurze
Zdolność przetwarzania danych
Przetwarzanie brzegowe ma mniejszą moc obliczeniową. Jest idealne dla aplikacji wymagających minimalnej przepustowości.
Z kolei przetwarzanie w chmurze oferuje ogromne możliwości przetwarzania. Jest odpowiednie do analizy dużych zbiorów danych i skomplikowanego modelowania.
Opóźnienie
Opóźnienie oznacza czas potrzebny na przesył danych z urządzenia do serwera/innego urządzenia. W przypadku przetwarzania brzegowego opóźnienie jest minimalne, gdyż dane nie muszą podróżować na duże odległości.
Przetwarzanie w chmurze wiąże się z większymi opóźnieniami, ponieważ dane muszą przemieszczać się do scentralizowanego serwera.
Szybkość reakcji
Przetwarzanie brzegowe w dużym stopniu zależy od lokalnego sprzętu. Czas reakcji może się różnić ze względu na ograniczenia przepustowości i opóźnienia.
W chmurze obliczeniowej użytkownicy końcowi korzystają z szybkiego czasu reakcji dzięki dedykowanym centrom danych.
Bezpieczeństwo
Przetwarzanie brzegowe, z uwagi na wykorzystanie zlokalizowanych lub rozproszonych sieci, jest bardzo bezpieczne. Chmura obliczeniowa również zapewnia wysoki poziom bezpieczeństwa poprzez szyfrowanie danych i inne metody. Mimo to jest bardziej podatna na cyberataki.
Lokalizacja centrum danych
Przetwarzanie brzegowe może być geograficznie rozproszone, jednak zazwyczaj jest bardziej zlokalizowane i może operować tylko w ramach jednej lokalizacji. Przetwarzanie w chmurze jest rozproszone na większą skalę, ponieważ korzysta z sieci serwerów chmurowych w wielu regionach geograficznych.
Sposób komunikacji
Mgła obliczeniowa wykorzystuje różne formy komunikacji bezprzewodowej (WLAN, WiFi, 3G, 4G) lub przewodowej. Przetwarzanie w chmurze opiera się na sieci IP.
Zależność od sieci rdzeniowej
W przetwarzaniu brzegowym widać zdecentralizowane podejście, które korzysta z obrzeży sieci do przechowywania i przetwarzania danych. Mogą to być pojedyncze urządzenia lub czujniki.
Przetwarzanie w chmurze opiera się na silnej i niezawodnej sieci rdzeniowej. Jeśli jakość sieci jest niska, dane mogą ulec uszkodzeniu lub zostać utracone.
Węzły serwera
Ze względu na swoją naturę, mgła obliczeniowa wymaga dużej liczby węzłów serwera do przetwarzania danych. Przetwarzanie w chmurze używa mniejszej ich liczby.
Kryteria | Przetwarzanie Brzegowe (Mgła) | Przetwarzanie w Chmurze
——— | ——– | ——–
Zdolność przetwarzania danych | Ograniczona pojemność | Wysoka pojemność
Opóźnienie | Niskie opóźnienia | Wysokie opóźnienia
Szybkość reakcji | Zależna od przepustowości | Wysoka responsywność
Bezpieczeństwo | Większe bezpieczeństwo | Duże bezpieczeństwo dzięki szyfrowaniu
Lokalizacja centrum danych | Zwykle działa z jednej lokalizacji | Rozproszone w wielu lokalizacjach
Sposób komunikacji | Wykorzystuje sieci bezprzewodowe lub przewodowe | Wykorzystuje sieć IP
Zależność od sieci rdzeniowej | Nie wymaga silnego rdzenia sieci | Silny rdzeń sieci jest niezbędny
Węzły serwera | Duża liczba węzłów | Mniejsza liczba węzłów
Przykłady zastosowania mgły obliczeniowej w IoT
#1. Nadzór wideo
Powszechnym zastosowaniem mgły obliczeniowej w IoT jest nadzór wideo, używany w centrach handlowych, na ulicach i innych dużych przestrzeniach publicznych. Węzły mogą szybko identyfikować anomalie w tłumie i automatycznie alarmować odpowiednie służby w przypadku oznak przemocy.
#2. Inteligentne domy
Dzięki przetwarzaniu brzegowemu można stworzyć spersonalizowany system alarmowy w domu. Umożliwia automatyzację różnych elementów inteligentnego domu, takich jak termostaty, zraszacze, domofony i alarmy.
#3. Opieka zdrowotna
Branża opieki zdrowotnej nieustannie potrzebuje technologii, która umożliwia szybkie wykrywanie i reagowanie w sytuacjach awaryjnych. Mgła obliczeniowa pozwala urządzeniom ubieralnym, monitorom poziomu glukozy i innym urządzeniom medycznym na wcześniejsze wykrywanie krytycznych sytuacji, takich jak udar.
#4. System sygnalizacji świetlnej
Inteligentny system sygnalizacji świetlnej może działać lokalnie dzięki przetwarzaniu brzegowemu. Potrafi wykrywać liczbę pieszych i pojazdów na drodze, mierzyć prędkość pojazdów, oraz wyświetlać odpowiednie sygnały ostrzegawcze.
#5. Gry 🎮
Gracze mogą korzystać z systemów mgły do gier online. Wykorzystuje lokalne centra gier, aby zapewnić niskie opóźnienia i lepsze wrażenia podczas gier wieloosobowych.
Przykłady zastosowania chmury obliczeniowej w IoT
#1. Opieka zdrowotna 🩺
Systemy chmurowe mogą udostępniać dane wszystkim zainteresowanym stronom, umożliwiając szybkie diagnozowanie i podejmowanie decyzji. Dzięki odpowiedniej technologii usługi medyczne mogą być świadczone w domu pacjenta.
#2. Nadzór
Systemy chmurowe odgrywają ważną rolę w analizie strumieni wideo i zapewnieniu bezpieczeństwa. Mogą analizować nagrania i przesyłać alerty o podejrzanych osobach lub zachowaniach.
#3. Logistyka
Przetwarzanie w chmurze może również uczynić system logistyczny bardziej inteligentnym. Może zbierać i udostępniać informacje o zapotrzebowaniu użytkowników w czasie rzeczywistym z danymi o stanie magazynu, umożliwiając szybką realizację zamówień.
#4. Inteligentne miasta
Inteligentne miasta potrzebują chmury obliczeniowej, aby zapewnić mieszkańcom interaktywne i efektywne doświadczenia. Chmura może wspierać bezpieczeństwo publiczne, turystykę, transport i konsumpcję miejską.
#5. Monitorowanie środowiska
Systemy chmurowe mogą być wykorzystywane w wrażliwych strefach, takich jak platformy wiertnicze i obiekty przemysłowe. Pozwalają udostępniać zainteresowanym stronom w czasie rzeczywistym informacje o jakości wody, zanieczyszczeniu, powietrzu, dymie i wilgotności gleby.
#6. Dystrybucja energii
Dystrybucja i zarządzanie energią to kolejny obszar, w którym można wykorzystać przetwarzanie w chmurze. Węzły czujnikowe mogą zbierać dane i analizować je, aby optymalizować wykorzystanie zasobów.
Czy przetwarzanie brzegowe i chmura mogą się uzupełniać? 🤝
Przetwarzanie w chmurze oferuje wydajność niezbędną we współczesnych aplikacjach. Ułatwia też komunikację w czasie rzeczywistym w celach osobistych i biznesowych. Jednak nie radzi sobie z wyzwaniami związanymi z dużą przepustowością i niskimi opóźnieniami.
Z kolei mgła obliczeniowa jest odpowiedzią na te wyzwania. Ma jednak swoje ograniczenia: lokalna kopia zapasowa, nadmiarowość i komunikacja są zazwyczaj ograniczone do urządzeń w określonym obszarze.
Dobrze dla użytkowników jest to, że przetwarzanie brzegowe i w chmurze mogą się uzupełniać. Łącząc te rozwiązania, można tworzyć nowe sposoby komunikacji i doświadczeń.
Wyobraźmy sobie na przykład sieć połączonych pojazdów. Samochody mogą przesyłać informacje o warunkach drogowych za pomocą przetwarzania brzegowego, aby ostrzegać pobliskich kierowców o potencjalnych zagrożeniach.
Jednocześnie, pojazdy mogą przesyłać dane do centralnego serwera w chmurze za pomocą sieci WAN, aby informować kierowców planujących podróż na danej trasie.
Chociaż te dwie usługi mogą się uzupełniać, żadna z nich nie może zastąpić drugiej. Korzystając z przetwarzania brzegowego i w chmurze można jeszcze bardziej zoptymalizować połączone urządzenia pod kątem zbierania, przechowywania i przetwarzania danych.
Podsumowanie
W tym artykule przedstawiliśmy podstawy przetwarzania brzegowego i w chmurze oraz omówiliśmy ich implementację w kontekście IoT.
Po przeczytaniu tego artykułu, łatwiej będzie Ci rozróżnić te dwie koncepcje. Możliwe jest także wdrożenie obu modeli jednocześnie.
Zachęcamy również do zapoznania się z innymi artykułami na temat technologii i ich zastosowań.
newsblog.pl
Maciej – redaktor, pasjonat technologii i samozwańczy pogromca błędów w systemie Windows. Zna Linuxa lepiej niż własną lodówkę, a kawa to jego główne źródło zasilania. Pisze, testuje, naprawia – i czasem nawet wyłącza i włącza ponownie. W wolnych chwilach udaje, że odpoczywa, ale i tak kończy z laptopem na kolanach.