تُعالج الحوسبة السحابية البيانات في مراكز بيانات مركزية بعيدة، مما يوفر قابلية توسع هائلة وقدرة حاسوبية فائقة. أما الحوسبة الطرفية، فتُقرّب الحوسبة من مكان توليد البيانات، مما يقلل زمن الاستجابة واستهلاك النطاق الترددي. ويلبي كلا النهجين احتياجات مختلفة في الأنظمة الموزعة الحديثة.
الحوسبة المركزية التي تشغل أحمال العمل في مراكز بيانات بعيدة يتم الوصول إليها عبر الإنترنت.
الحوسبة اللامركزية التي تعالج البيانات بالقرب من الجهاز الذي نشأت منه أو عليه.
| الميزة | معالجة البيانات السحابية | معالجة الحواف |
|---|---|---|
| موقع المعالجة | مراكز بيانات مركزية بعيدة | بالقرب من مصدر البيانات أو على الجهاز |
| كمون | أعلى (عادةً من 50 إلى 200 مللي ثانية) | من الممكن تحقيق زمن أقل من 10 مللي ثانية |
| قابلية التوسع | غير محدود تقريبًا | محدودية الإمكانيات المتاحة محليًا |
| استخدام النطاق الترددي | عالي (تم نقل البيانات الخام) | منخفض (يتم إرسال النتائج فقط إلى المصدر) |
| نموذج التكلفة | مصروفات تشغيلية بنظام الدفع حسب الاستخدام | أجهزة مقدمة، تكاليف تشغيلية أقل |
| إمكانية العمل دون اتصال بالإنترنت | يتطلب اتصالاً بالإنترنت | يمكن تشغيله بدون اتصال بالإنترنت |
| خصوصية البيانات | البيانات تغادر البيئة المحلية | تبقى البيانات أقرب إلى مصدرها |
| الأفضل لـ | تحليلات مكثفة، وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي | الاستجابات في الوقت الفعلي، أجهزة إنترنت الأشياء |
تعتمد المعالجة السحابية على نموذج مركزي، حيث ترسل الأجهزة البيانات الأولية إلى خوادم بعيدة لإجراء العمليات الحسابية، ثم تستقبل النتائج. أما المعالجة الطرفية فتقلب هذا النهج، إذ تعالج البيانات محليًا على البوابات أو الخوادم أو الأجهزة نفسها. ويؤثر هذا الاختلاف في البنية على كل شيء، بدءًا من متطلبات الشبكة وصولًا إلى سرعة استجابة النظام للأحداث.
عندما يكون للأجزاء من الثانية أهمية بالغة، تتفوق المعالجة الطرفية بشكل واضح. قد تستغرق عملية نقل البيانات ذهابًا وإيابًا من السحابة ما بين 50 إلى عدة مئات من الأجزاء من الثانية، وذلك تبعًا للمسافة وظروف الشبكة. بينما تستطيع الأنظمة الطرفية الاستجابة في أقل من 10 أجزاء من الثانية، مما يجعلها مناسبة للمركبات ذاتية القيادة، وأنظمة التحكم الروبوتية، وتطبيقات الواقع المعزز، حيث أن أي تأخير ملحوظ قد يُفسد تجربة المستخدم.
تتألق منصات الحوسبة السحابية عندما تنمو أحمال العمل بشكل غير متوقع. هل تحتاج إلى ألف وحدة معالجة رسومية (GPU) لمدة أسبوع؟ يمكن للحوسبة السحابية توفير ذلك في دقائق. تُقيّد أجهزة الحافة بمواصفاتها المادية، لذا فإن التوسع يعني نشر المزيد من الوحدات المادية. بالنسبة لتدريب نماذج التعلم الآلي الضخمة أو تشغيل تحليلات البيانات الكبيرة، تظل سعة الحوسبة السحابية المرنة لا مثيل لها.
تُقلل الحوسبة السحابية من النفقات الرأسمالية لصالح التكاليف التشغيلية، حيث تُحتسب الرسوم بناءً على ساعة المعالجة، أو حجم البيانات المخزنة، أو البيانات المنقولة. تتطلب المعالجة الطرفية استثمارًا أوليًا في الأجهزة، لكنها تُقلل بشكل كبير من فواتير النطاق الترددي المستمرة. على سبيل المثال، سيواجه مصنعٌ مزودٌ بآلاف أجهزة الاستشعار التي تبث الفيديو إلى السحابة تكاليف نقل باهظة، بينما لا تُرسل معالجة هذا الفيديو محليًا سوى التنبيهات والملخصات.
تستمر أنظمة الحوسبة الطرفية في العمل حتى عند انقطاع الاتصال بالإنترنت، وهو أمر بالغ الأهمية لمنصات النفط البعيدة، والسفن في عرض البحر، والبنية التحتية الحيوية. كما أنها تحافظ على البيانات الحساسة قريبة من مركز البيانات، مما يقلل من تعرضها للخطر أثناء النقل. توفر منصات الحوسبة السحابية مستويات أمان وتكرار بيانات عالية المستوى، ولكنها تتطلب اتصالاً مستمراً وثقة في ممارسات مزود الخدمة في التعامل مع البيانات.
لا تقتصر معظم الأنظمة الحديثة على أحد الخيارين بشكل حصري. فقد تقوم كاميرا ذكية بتشغيل تقنية التعرف على الوجوه على مستوى الشبكة الطرفية لإرسال تنبيهات فورية، ثم ترسل بيانات وصفية مجهولة المصدر إلى السحابة لتحليلها على المدى الطويل. يستفيد هذا النموذج الهجين من مزايا كليهما: السرعة على مستوى الشبكة الطرفية لتوفير السرعة واستهلاك النطاق الترددي، والسحابة لإجراء عمليات حسابية مكثفة والحصول على رؤى مركزية.
ستحل المعالجة الطرفية محل الحوسبة السحابية بالكامل.
تُكمّل الحوسبة الطرفية والحوسبة السحابية بعضهما بعضاً بدلاً من التنافس المباشر. تتولى الحوسبة الطرفية المهام الحساسة للوقت، بينما تتولى الحوسبة السحابية إدارة العمليات الحسابية والتخزين والتدريب المكثفة. وتستخدم معظم المؤسسات كلا النوعين معاً بدلاً من تفضيل أحدهما على الآخر.
تُعتبر المعالجة السحابية دائمًا أغلى من المعالجة الطرفية.
تعتمد مقارنة التكاليف كلياً على حجم العمل. بالنسبة للتطبيقات التي تولد تدفقات بيانات ضخمة، يمكن للمعالجة الطرفية توفير نطاق ترددي كبير وتكاليف نقل بيانات أقل. في المقابل، قد يكون تشغيل أحمال العمل الصغيرة على أجهزة طرفية مخصصة أكثر تكلفة بكثير من استئجار سعة سحابية.
تعتبر الأجهزة الطرفية غير آمنة لأنها قابلة للوصول المادي.
تستخدم أنظمة الحوسبة الطرفية الحديثة وحدات أمان مادية، وتخزينًا مشفرًا، وعمليات تشغيل آمنة. في بعض الحالات، يقلل الاحتفاظ بالبيانات محليًا من مساحة الهجوم مقارنةً بنقلها عبر الشبكات إلى خوادم مركزية.
لا تدعم المعالجة السحابية التطبيقات التي تعمل في الوقت الفعلي.
توفر كبرى شركات الحوسبة السحابية الآن خدمات متخصصة تعمل في الوقت الفعلي، وقد قامت بدمج امتدادات الحوسبة الطرفية في شبكاتها. تعمل خدمات مثل AWS Wavelength وAzure Edge Zones على تقريب موارد الحوسبة من المستخدمين، مما يسد الفجوة بين بنية الحوسبة السحابية التقليدية وبنية الحوسبة الطرفية.
تعني المعالجة الطرفية أن الجهاز يقوم بكل العمل بمفرده.
غالباً ما تتضمن بنى الحوسبة الطرفية تسلسلاً هرمياً من الأجهزة، بدءاً من أجهزة الاستشعار وصولاً إلى البوابات المحلية وانتهاءً بمراكز البيانات المصغرة الإقليمية. ويشمل مصطلح "الحافة" هذه الطبقة الموزعة بأكملها، وليس مجرد نقاط نهاية فردية.
اختر المعالجة السحابية عندما تحتاج إلى قوة حاسوبية هائلة، أو قابلية توسع مرنة، أو تحليلات بيانات مركزية دون الحاجة إلى استثمار في الأجهزة. واعتمد على المعالجة الطرفية عندما تكون زمن الاستجابة، أو تكاليف النطاق الترددي، أو إمكانية التشغيل دون اتصال بالإنترنت من الأمور بالغة الأهمية. تستفيد العديد من أنظمة الإنتاج من الجمع بين الاثنين، حيث تُستخدم المعالجة الطرفية للاستجابات الفورية، والسحابية لإجراء تحليلات معمقة.
هذا المقارنة تتناول خدمات أمازون ويب وسيرفيس وجوجل كلاود من خلال تحليل عروض الخدمات لديهما، ونماذج التسعير، والبنية التحتية العالمية، والأداء، وتجربة المطورين، وحالات الاستخدام المثالية، لمساعدة المؤسسات في اختيار منصة الحوسبة السحابية التي تناسب متطلباتها التقنية والتجارية على أفضل وجه.
تُشغّل أنظمة الاستدلال القابلة للتوسع نماذج الذكاء الاصطناعي على بنية تحتية سحابية موزعة تنمو مع الطلب، بينما تعالج أنظمة الاستدلال المحلية البيانات على أجهزة قريبة أو على الجهاز نفسه لتقليل زمن الاستجابة وزيادة التحكم. ويعتمد الاختيار بينهما على حجم عبء العمل، واحتياجات الخصوصية، ومتطلبات الأداء في الوقت الفعلي.
تعالج أنظمة التعلم الآلي في الوقت الفعلي البيانات وتقدم التنبؤات في غضون أجزاء من الثانية إلى ثوانٍ، مما يجعلها مثالية لكشف الاحتيال وأنظمة التوصية. أما أنظمة التعلم الآلي الدفعية فتتعامل مع مجموعات البيانات الضخمة بشكل دوري، وتتفوق في تدريب النماذج المعقدة وإنشاء التقارير الدورية حيث لا تكون الاستجابات الفورية ضرورية.
تُعطي أنظمة التعلم الآلي الإنتاجية الأولوية للموثوقية وقابلية التوسع والتوافر المستمر للمستخدمين في العالم الحقيقي، بينما تركز أنظمة التعلم الآلي البحثية على التجريب والهياكل المبتكرة وتوسيع حدود قدرات النموذج. ويختلف هذان النوعان من البيئات اختلافًا كبيرًا في البنية التحتية والمراقبة وأولويات الهندسة.
تُنسق أنظمة إدارة الذكاء الاصطناعي نماذج وأدوات وخطوط بيانات متعددة من خلال إطار عمل موحد، بينما يتضمن استخدام النموذج المستقل استدعاء نموذج ذكاء اصطناعي واحد مباشرةً لكل مهمة. وعادةً ما تختار المؤسسات بين هذين النهجين بناءً على التعقيد والحجم والحاجة إلى أتمتة متعددة الخطوات.
