Edge-Computing vs. Cloud-Computing:Hauptunterschiede

Der Begriff „Edge Computing“ bezieht sich auf Computing als verteiltes Paradigma. Es bringt Datenspeicherung und Rechenleistung näher an das Gerät oder die Datenquelle, wo sie am dringendsten benötigt wird. Informationen werden nicht in der Cloud verarbeitet, die durch entfernte Rechenzentren gefiltert wird; Stattdessen kommt die Wolke zu Ihnen. Diese Verteilung eliminiert Verzögerungen und spart Bandbreite.

Edge Computing ist ein alternativer Ansatz zur Cloud-Umgebung im Gegensatz zum „Internet der Dinge“. Es geht um die Verarbeitung von Echtzeitdaten in der Nähe der Datenquelle, die als „Edge“ des Netzwerks gilt. Es geht darum, Anwendungen so physisch wie möglich in der Nähe des Standorts auszuführen, an dem die Daten generiert werden, anstelle einer zentralisierten Cloud, eines Rechenzentrums oder eines Datenspeicherorts.

Lesen Sie weiter, um mehr über die Unterschiede zwischen Edge-Computing und Cloud-Computing zu erfahren.

Was ist Edge-Computing?

Edge Computing ermöglicht die Verteilung von Rechenressourcen und Anwendungsdiensten entlang des Kommunikationspfads über eine dezentrale Recheninfrastruktur.

Rechenanforderungen werden durch den Einsatz von Edge-Computing effizienter erfüllt. Überall dort, wo Daten gesammelt werden müssen oder ein Benutzer eine bestimmte Aktion ausführt, kann diese in Echtzeit ausgeführt werden. Typischerweise sind die zwei Hauptvorteile im Zusammenhang mit Edge-Computing eine verbesserte Leistung und reduzierte Betriebskosten, die im Folgenden kurz beschrieben werden.

Vorteile der Verwendung von Edge Computing

Verbesserte Leistung

Neben dem Sammeln von Daten für die Übertragung in die Cloud verarbeitet, analysiert und führt Edge Computing die gesammelten Daten auch lokal durch. Da diese Prozesse in Millisekunden abgeschlossen sind, ist dies für die Optimierung technischer Daten unerlässlich geworden, unabhängig von den Vorgängen.
Die kostengünstige Übertragung großer Datenmengen in Echtzeit kann eine Herausforderung darstellen, vor allem, wenn sie von entfernten Industriestandorten aus durchgeführt wird. Dieses Problem wird behoben, indem den am Rand des Netzwerks vorhandenen Geräten Intelligenz hinzugefügt wird. Edge Computing bringt Analysefunktionen näher an die Maschine, wodurch der Mittelsmann überflüssig wird. Dieses Setup bietet kostengünstigere Optionen zur Optimierung der Asset-Performance.

Senkung der Betriebskosten

Beim Cloud-Computing-Modell sind Konnektivität, Datenmigration, Bandbreite und Latenzfunktionen ziemlich teuer. Diese Ineffizienz wird durch Edge Computing behoben, das einen deutlich geringeren Bandbreitenbedarf und eine geringere Latenz hat. Durch die Anwendung von Edge Computing wird ein wertvolles Kontinuum vom Gerät bis zur Cloud geschaffen, das die enormen erzeugten Datenmengen bewältigen kann. Teure Bandbreitenerweiterungen sind nicht mehr erforderlich, da keine Gigabytes an Daten in die Cloud übertragen werden müssen. Es analysiert auch sensible IoT-Daten innerhalb eines privaten Netzwerks und schützt so sensible Daten. Unternehmen bevorzugen heute tendenziell Edge Computing. Dies liegt an der optimierbaren Betriebsleistung, der Adresskonformität und den Sicherheitsprotokollen sowie an den niedrigeren Kosten.

Edge-Computing kann dazu beitragen, die Abhängigkeit von der Cloud zu verringern und dadurch die Geschwindigkeit der Datenverarbeitung zu verbessern. Außerdem gibt es bereits viele moderne IoT-Geräte, die über Rechenleistung und Speicher verfügen. Die Umstellung auf Edge-Rechenleistung macht es möglich, diese Geräte voll auszuschöpfen.

Edge-Computing-Beispiele

Am besten lässt sich die Verwendung dieser Methode anhand einiger wichtiger Edge-Computing-Beispiele demonstrieren . Hier sind einige Szenarien, in denen Edge-Computing am nützlichsten ist:

Autonome Fahrzeuge

Selbstfahrende oder KI-betriebene Autos und andere Fahrzeuge benötigen eine riesige Menge an Daten aus ihrer Umgebung, um in Echtzeit korrekt zu funktionieren. Bei Verwendung von Cloud Computing würde es zu Verzögerungen kommen.

Streaming-Dienste

Dienste wie Netflix, Hulu, Amazon Prime und das kommende Disney+ belasten die Netzwerkinfrastruktur stark. Edge Computing trägt durch Edge-Caching zu einem reibungsloseren Erlebnis bei. Dies ist der Fall, wenn beliebte Inhalte in Einrichtungen zwischengespeichert werden, die sich näher an den Endbenutzern befinden, um einen einfacheren und schnelleren Zugriff zu ermöglichen.

Intelligente Häuser

Ähnlich wie bei Streamingdiensten stellt die wachsende Popularität von Smart Homes ein Problem dar. Es ist mittlerweile zu viel Netzwerklast, sich allein auf herkömmliches Cloud-Computing zu verlassen. Die Verarbeitung von Informationen näher an der Quelle bedeutet weniger Latenz und schnellere Reaktionszeiten in Notfallszenarien. Beispiele sind medizinische Teams, Feuerwehr oder Polizeieinsatz.

Beachten Sie, dass Unternehmen die Kontrolle über ihre Daten verlieren können, wenn sich die Cloud an mehreren Standorten auf der ganzen Welt befindet. Dieses Setup kann für bestimmte Institutionen wie Banken, die gesetzlich verpflichtet sind, Daten nur in ihrem Heimatland zu speichern, ein Problem darstellen. Obwohl Anstrengungen unternommen werden, um eine Lösung zu finden, hat Cloud Computing klare Nachteile, wenn es um Cloud-Datensicherheit geht.

Was ist Cloud Computing?

Cloud Computing bezieht sich auf die Nutzung verschiedener Dienste wie Softwareentwicklungsplattformen, Speicher, Server und anderer Software über eine Internetverbindung. Anbieter von Cloud-Computing haben drei gemeinsame Merkmale, die im Folgenden erwähnt werden:

• Dienste sind skalierbar
• Ein Benutzer muss die Kosten für die genutzten Dienste bezahlen, die Speicher, Verarbeitungszeit und Bandbreite umfassen können.
• Cloud-Anbieter verwalten das Back-End der Anwendung.

Dienstmodelle des Cloud Computing

Cloud-Computing-Dienste können im Hinblick auf Geschäftsmodelle bereitgestellt werden, die sich je nach spezifischen Anforderungen unterscheiden können. Nachfolgend werden einige der gängigen Servicemodelle kurz beschrieben.

1. Platform as a Service oder PaaS: PaaS ermöglicht es Verbrauchern, Zugang zu Plattformen zu erwerben, sodass sie ihre Software und Anwendungen in der Cloud bereitstellen können. Der Konsument verwaltet nicht die Betriebssysteme oder den Netzwerkzugriff, was zu einigen Einschränkungen hinsichtlich der Art der Anwendungen führen kann, die bereitgestellt werden können. Amazon Web Services, Rackspace und Microsoft Azure sind Beispiele.
2. Software as a Service oder SaaS :Bei SaaS müssen Verbraucher die Möglichkeit erwerben, auf eine von der Cloud gehostete Anwendung oder einen Dienst zuzugreifen oder diese zu nutzen.
3. Infrastruktur als Service oder IaaS :Hier können Verbraucher die Betriebssysteme, Anwendungen, Netzwerkkonnektivität und Speicher steuern und verwalten, ohne die Cloud selbst zu steuern.

Bereitstellungsmodelle von Cloud Computing

Genau wie die Servicemodelle hängen auch die Cloud-Computing-Bereitstellungsmodelle von den Anforderungen ab. Es gibt vier Hauptbereitstellungsmodelle, von denen jedes seine eigenen Merkmale hat.

1. Community-Cloud :Community-Cloud-Infrastrukturen ermöglichen die gemeinsame Nutzung einer Cloud durch mehrere Organisationen mit gemeinsamen Interessen und ähnlichen Anforderungen. Infolgedessen begrenzt dies die Investitionskosten, da sie von den vielen Organisationen, die sie verwenden, geteilt werden. Diese Vorgänge können mit einem Dritten vor Ort oder zu 100 % intern durchgeführt werden.
2. Private Cloud :Private Clouds werden ausschließlich für bestimmte Organisationen bereitgestellt, gewartet und betrieben.
3. Öffentliche Cloud: Öffentliche Clouds können von der Öffentlichkeit auf kommerzieller Basis genutzt werden, gehören aber einem Cloud-Dienstanbieter. Ein Verbraucher kann somit einen Dienst ohne die erheblichen finanziellen Ressourcen entwickeln und bereitstellen, die für andere Bereitstellungsoptionen erforderlich sind.
4. Hybrid-Cloud :Diese Art von Cloud-Infrastruktur besteht aus mehreren verschiedenen Arten von Clouds. Diese Clouds können jedoch ermöglichen, dass Daten und Anwendungen von einer Cloud in eine andere verschoben werden. Hybrid Clouds können auch eine Kombination aus privaten und öffentlichen Clouds sein.

Vorteile der Verwendung von Cloud Computing

Trotz der vielen Herausforderungen, denen Cloud Computing gegenübersteht, bietet die Cloud auch viele Vorteile.

Skalierbarkeit/Flexibilität

Cloud Computing ermöglicht es Unternehmen, mit einer kleinen Bereitstellung von Clouds zu beginnen und relativ schnell und effizient zu expandieren. Auch eine Rückstufung ist schnell möglich, wenn es die Situation erfordert. Es ermöglicht Unternehmen außerdem, bei Bedarf zusätzliche Ressourcen hinzuzufügen, wodurch sie die wachsenden Kundenanforderungen erfüllen können.

Zuverlässigkeit

Dienste, die mehrere redundante Standorte verwenden, unterstützen die Geschäftskontinuität und Notfallwiederherstellung.

Wartung

Die Systemwartung wird von den Cloud-Dienstleistern selbst durchgeführt.

Mobile Zugänglichkeit

Cloud Computing unterstützt auch die mobile Zugänglichkeit in höherem Maße.

Kosteneinsparung

Durch den Einsatz von Cloud Computing können Unternehmen sowohl ihre Kapital- als auch ihre Betriebsausgaben erheblich reduzieren, wenn es um die Erweiterung ihrer Rechenkapazitäten geht.

Edge-Computing vs. Cloud-Computing:Unterschiede

Beachten Sie, dass das Aufkommen von Edge Computing nicht als vollständiger Ersatz für Cloud Computing empfohlen wird. Ihre Unterschiede lassen sich etwa mit denen zwischen einem SUV und einem Rennwagen vergleichen. Beide Fahrzeuge haben unterschiedliche Zwecke und Verwendungen. Um die Unterschiede besser zu verstehen, haben wir eine Vergleichstabelle erstellt.

Unterschiede	Edge-Computing	Cloud-Computing
Geeignete Unternehmen	Edge Computing gilt als ideal für Operationen mit extremen Latenzproblemen. Somit können mittelständische Unternehmen, die Budgetbeschränkungen haben, Edge Computing einsetzen, um finanzielle Ressourcen zu sparen.	Cloud Computing eignet sich eher für Projekte und Organisationen, die mit massiver Datenspeicherung zu tun haben.
Programmierung	Für die Programmierung können mehrere verschiedene Plattformen verwendet werden, die alle unterschiedliche Laufzeiten haben.	Eigene Programmierung ist in Clouds besser geeignet, da sie im Allgemeinen für eine Zielplattform gemacht sind und eine Programmiersprache verwenden.
Sicherheit	Edge Computing erfordert einen soliden Sicherheitsplan, einschließlich fortschrittlicher Authentifizierungsmethoden und proaktiver Abwehr von Angriffen.	Es erfordert weniger robusten Sicherheitsplan.

Blick in die Zukunft

Viele Unternehmen machen jetzt einen Schritt in Richtung Edge Computing. Edge Computing ist jedoch nicht die einzige Lösung. Für Computing-Herausforderungen, mit denen IT-Anbieter und Organisationen konfrontiert sind, bleibt Cloud Computing eine praktikable Lösung. In einigen Fällen verwenden sie es zusammen mit Edge-Computing für eine umfassendere Lösung. Es ist auch keine kluge Entscheidung, alle Daten an die Edge zu delegieren. Aus diesem Grund haben öffentliche Cloud-Anbieter damit begonnen, IoT-Strategien und Technologie-Stacks mit Edge-Computing zu kombinieren.

Edge-Computing vs. Cloud-Computing ist weder eine Entweder-Oder-Debatte, noch sind sie direkte Konkurrenten. Vielmehr bieten sie als Tandem mehr Rechenoptionen für die Anforderungen Ihres Unternehmens. Um diese Art von Hybridlösung zu implementieren, sollte die Identifizierung dieser Anforderungen und der Vergleich mit den Kosten der erste Schritt sein, um zu beurteilen, was für Sie am besten geeignet ist.