Edge computing vs. Il cloud computing e perché è importante

Con la crescente popolarità del computing distribuito, termini come cloud computing ed edge computing stanno diventando sempre più comuni. Queste non sono solo parole d'ordine senza senso per suscitare interesse per una tendenza, ma tecnologie esistenti che guidano l'innovazione in tutti i settori.

Il cloud computing e l'edge computing sono componenti fondamentali del moderno sistema IT. Ma cosa comportano esattamente queste tecnologie? E come si confrontano l'uno con l'altro? Scopriamolo.

Un'introduzione al cloud computing

Abbiamo tutti utilizzato Dropbox o Una guida per eseguire il backup dei nostri file e dati importanti. Si dice che i dati siano archiviati sul "Cloud", ma cosa significa?

La nuvola, in poche parole, è una raccolta di risorse informatiche accessibili su Internet. L'idea è che sia possibile utilizzare hardware su scala industriale situato in qualsiasi parte del mondo in modo economico e sicuro.

Tradizionalmente, le aziende erano costrette a configurare e mantenere server di grandi dimensioni per le proprie esigenze informatiche interne. Ciò comporta costi elevati, per non parlare della mancanza di flessibilità. Lo spostamento di un'applicazione nel cloud consente a un'azienda di astrarre il backend hardware, richiedendo tutte le risorse necessarie.

È diventata una routine che i siti web e altre applicazioni siano gestiti interamente dal cloud, semplificando notevolmente lo stack tecnologico. Servizi come Amazon AWS e Microsoft Azure sono all'avanguardia in questo ambito, poiché supportano tutti i tipi di applicazioni per le aziende di tutto il mondo.

Pro

Scalabile: i servizi cloud possono essere potenziati come e quando necessario, fornendo flessibilità alle applicazioni senza investimenti impegnativi.

Economico: è più conveniente per un fornitore di servizi gestire grandi server farm centralizzate piuttosto che per ciascuna azienda installare i propri computer. Ciò consente di rendere disponibili i servizi cloud a un costo molto inferiore rispetto alle configurazioni tradizionali.

Semplice: impostare e gestire un database interno e un backend API non è un'impresa facile. È più semplice astrarre l'hardware e richiedere le risorse di elaborazione secondo necessità.

Contro

Dipendente dalla rete: il problema principale con i servizi cloud è la completa dipendenza dalla rete. I servizi cloud non sono una soluzione per le aree remote con scarsa connettività di rete..

Lento: a seconda della posizione dei server cloud, la comunicazione può richiedere da pochi secondi a diversi minuti. Questo ritardo è eccessivo nelle applicazioni che richiedono decisioni immediate (come le apparecchiature industriali).

Ad alta intensità di larghezza di banda: poiché i server cloud sono responsabili del calcolo e dell'archiviazione, è necessario trasmettere molti dati. I requisiti di larghezza di banda sono costosi in scenari che generano grandi informazioni (AI, registrazione video, ecc.).

Spiegazione dell'edge computing

Un problema del cloud computing è la sua dipendenza dalla rete. Questo non è un problema per la maggior parte delle attività, ma alcune applicazioni sono estremamente sensibili al tempo. Il ritardo nella trasmissione dei dati, nell'esecuzione dell'elaborazione sul cloud e nella ricezione dei risultati è leggero ma percepibile.

C'è poi il problema della larghezza di banda. Le applicazioni che coinvolgono l'elaborazione video o gli algoritmi di intelligenza artificiale funzionano con grandi quantità di dati, la cui trasmissione al cloud può essere costosa. A maggior ragione se la raccolta dei dati avviene in una posizione remota, dove la connettività di rete è limitata.

L'edge computing offre una risposta a questi problemi. Invece di inviare i dati a un server dall'altra parte del mondo, vengono archiviati ed elaborati in loco, o almeno in una posizione vicina.

Ciò ha il vantaggio di risparmiare sui costi di trasmissione dei dati ed eliminare il fattore di latenza della rete. Il calcolo può avvenire immediatamente, fornendo risultati in tempo reale, il che è vitale per molte applicazioni.

Pro

Nessuna latenza: poiché il computer periferico si trova all'origine dei dati, non c'è alcuna latenza di rete con cui confrontarsi. Ciò fornisce risultati immediati, il che è importante per i processi in tempo reale.

Trasmissione dati ridotta: il computer periferico può elaborare la maggior parte dei dati sul sito, trasmettendo solo i risultati al cloud. Ciò aiuta a ridurre il volume di trasferimento dati richiesto.

Contro

Più costoso del cloud: a differenza del cloud computing, l'edge computing richiede un sistema dedicato su ciascun nodo periferico. A seconda del numero di tali nodi in un'organizzazione, i costi possono essere molto più elevati rispetto ai servizi cloud..

Configurazione complessa: con il cloud computing, tutto ciò di cui abbiamo bisogno è richiedere risorse e creare il frontend dell'applicazione. Il nocciolo dell'hardware che esegue tali istruzioni è lasciato al fornitore di servizi cloud. Nell’edge computing, invece, è necessario costruire il backend, tenendo conto delle esigenze dell’applicazione. Di conseguenza, si tratta di un processo molto più complicato.

Cloud Computing vs. Edge computing: qual è il migliore?

La prima cosa che devi capire è che il cloud computing e l'edge computing non sono tecnologie concorrenti. Non si tratta di soluzioni diverse allo stesso problema ma di approcci completamente separati, che risolvono problemi diversi.

Il cloud computing è la soluzione migliore per le applicazioni scalabili che devono essere potenziate o ridotte in base alla domanda. I server Web, ad esempio, possono richiedere risorse aggiuntive durante i periodi di carico elevato del server, garantendo un servizio senza interruzioni senza incorrere in costi hardware permanenti.

Allo stesso modo, l'edge computing è adatto per applicazioni in tempo reale che generano molti dati. L'Internet delle cose (IoT), ad esempio, riguarda dispositivi intelligenti connessi a una rete locale. Questi dispositivi non dispongono di computer potenti e devono fare affidamento su un computer edge per le loro esigenze computazionali. Fare la stessa cosa con il cloud sarebbe troppo lento e irrealizzabile a causa delle grandi quantità di dati coinvolti.

In breve, sia il cloud che l'edge computing hanno i loro casi d'uso e devono essere scelti in base all'applicazione in questione.

L'approccio ibrido

Come abbiamo detto in precedenza, il cloud computing e l'edge computing non sono concorrenti, ma soluzioni a problemi diversi. Ciò solleva la domanda; possono essere usati entrambi insieme?

La risposta è sì. Molte applicazioni adottano un approccio ibrido, integrando entrambe le tecnologie per la massima efficienza. Ad esempio, i macchinari per l'automazione industriale sono solitamente collegati a un computer integrato in loco.

Questo computer edge è responsabile del funzionamento del dispositivo e dell'esecuzione di calcoli complessi senza ritardi. Ma allo stesso tempo, questo computer trasmette anche dati limitati al cloud, che gestisce la struttura digitale gestendo l'intera operazione stessa..

In questo modo, l'applicazione sfrutta appieno i punti di forza di entrambi gli approcci, affidandosi all'edge computing per i calcoli in tempo reale e utilizzando il cloud computing per tutto il resto.

Qual ​​è la migliore tecnologia informatica distribuita?

L'edge computing non è una versione aggiornata del cloud computing. Si tratta di un approccio diverso al calcolo distribuito che risulta utile per le applicazioni sensibili al fattore tempo e ad uso intensivo di dati.

Tuttavia, il cloud computing rappresenta ancora l'approccio più flessibile ed economicamente vantaggioso per la maggior parte delle altre applicazioni. Scaricando l'archiviazione e l'elaborazione su un server dedicato, le aziende possono concentrarsi sulle proprie operazioni senza preoccuparsi dell'implementazione del backend.

Entrambi sono strumenti essenziali nel repertorio di un professionista IT esperto e la maggior parte delle strutture all'avanguardia, che si tratti di IoT o meno, sfruttano una combinazione delle due tecnologie per ottenere i migliori risultati.

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