Обработката в облака обработва данни в централизирани отдалечени центрове за данни, предлагайки огромна мащабируемост и изчислителна мощност. Обработката на периферни данни доближава изчисленията до мястото, където се генерират данните, намалявайки латентността и използването на честотна лента. И двата подхода обслужват различни нужди в съвременните разпределени системи.
Централизирани изчисления, които изпълняват натоварвания в отдалечени центрове за данни, достъпни през интернет.
Децентрализирани изчисления, които обработват данни близо до или на устройството, откъдето произхождат.
| Функция | Обработка в облака | Обработка на ръбове |
|---|---|---|
| Място за обработка | Централизирани отдалечени центрове за данни | Близо до източника на данни или на устройството |
| Латентност | По-висока (типично 50-200 ms) | Възможно е под 10ms |
| Мащабируемост | На практика неограничен | Ограничено от локалния хардуер |
| Използване на честотна лента | Високо (предадени сурови данни) | Ниско (само резултатите се изпращат нагоре по веригата) |
| Модел на разходите | Плащане при ползване, оперативни разходи | Наличен хардуер, по-ниски текущи разходи |
| Възможност за офлайн работа | Изисква интернет връзка | Може да функционира без свързаност |
| Поверителност на данните | Данните напускат локалната среда | Данните остават по-близо до източника |
| Най-добро за | Тежки анализи, обучение на модели с изкуствен интелект | Реакции в реално време, IoT устройства |
Обработката в облака следва централизиран модел, при който устройствата изпращат сурови данни до отдалечени сървъри за изчисление, след което получават резултати обратно. Обработката на периферни данни обръща този подход, като обработва данните локално на шлюзове, сървъри или самите устройства. Архитектурната разлика оформя всичко - от мрежовите изисквания до това колко бързо системата може да реагира на събития.
Когато милисекундите са от значение, обработката на данни на периферията има явно предимство. Преминаването на данни към облака може да отнеме от 50 до няколкостотин милисекунди, в зависимост от разстоянието и мрежовите условия. Крайните системи могат да реагират за по-малко от 10 милисекунди, което ги прави подходящи за автономни превозни средства, роботизирани системи за управление и приложения с добавена реалност, където всяко забележимо забавяне би нарушило цялостното преживяване.
Облачните платформи са перфектни, когато натоварванията нарастват непредсказуемо. Нуждаете се от хиляда графични процесора за седмица? Облакът може да ги осигури за минути. Крайните устройства са ограничени от физическия си хардуер, така че мащабирането означава разполагане на повече физически устройства. За обучение на големи модели за машинно обучение или за анализ на големи данни, еластичният капацитет на облака остава несравним.
Облачните технологии заменят капиталовите разходи с оперативни разходи, таксуване на изчислителен час, съхранен гигабайт или прехвърлени данни. Обработката на данни на периферията изисква първоначална инвестиция в хардуер, но може драстично да намали текущите сметки за трафик. Фабрика с хиляди сензори, които стриймват видео към облака, би се сблъскала с огромни разходи за трансфер, докато локалната обработка на това видео изпраща само предупреждения и обобщения.
Крайните системи продължават да работят, когато интернет връзките прекъснат, което е важно за отдалечени нефтени платформи, кораби в морето или критична инфраструктура. Те също така държат чувствителните данни по-близо до дома, намалявайки излагането им по време на предаване. Облачните платформи предлагат резервиране и сигурност от корпоративен клас, но изискват постоянна свързаност и доверие в практиките за обработка на данни на доставчика.
Повечето съвременни системи не избират едното или другото изключително. Умна камера може да изпълнява лицево разпознаване на периферията за незабавни известия, след което да изпраща анонимизирани метаданни към облака за дългосрочен анализ. Този хибриден модел използва силните страни и на двете: периферията за спестяване на скорост и трафик, облака за тежки изчисления и централизирана аналитика.
Обработката на данни на периферията ще замени изцяло облачните изчисления.
Edge и облакът изпълняват допълващи се роли, вместо да се конкурират директно. Edge обработва задачи, чувствителни към времето, докато облакът управлява тежки изчисления, съхранение и обучение. Повечето предприятия използват и двете заедно, вместо да избират едното пред другото.
Обработката в облака винаги е по-скъпа от обработката в периферията.
Сравнението на разходите зависи изцяло от натоварването. За приложения, генериращи масивни потоци от данни, обработката на данни на периферията може да спести значителни такси за трафик и трансфер. И обратно, изпълнението на малки натоварвания на специален хардуер на периферията може да бъде много по-скъпо от наемането на облачен капацитет.
Крайните устройства са несигурни, защото са физически достъпни.
Съвременните периферни системи използват хардуерни модули за сигурност, криптирано съхранение и защитени процеси на зареждане. В някои случаи, запазването на данните локално всъщност намалява повърхността за атака в сравнение с предаването им през мрежи към централизирани сървъри.
Обработката в облак не може да поддържа приложения в реално време.
Големите доставчици на облачни услуги вече предлагат специализирани услуги в реално време и са вградили разширения за периферни технологии в своите мрежи. Услуги като AWS Wavelength и Azure Edge Zones поставят изчислителните ресурси по-близо до потребителите, преодолявайки разликата между традиционните облачни и периферни архитектури.
Обработката на ръбове означава, че устройството върши цялата работа самостоятелно.
Крайните архитектури често включват йерархия от устройства, от сензори до локални шлюзове и регионални микро центрове за данни. „Край“ обхваща целия този разпределен слой, а не само отделни крайни точки.
Изберете облачна обработка, когато имате нужда от масивна изчислителна мощност, еластично мащабиране или централизиран анализ на данни, без да инвестирате в хардуер. Изберете обработка на данни на периферия, когато латентността, разходите за трафик или офлайн работата са критични проблеми. Много производствени системи се възползват от комбинирането и на двете, използвайки периферия за незабавни отговори и облак за по-задълбочен анализ.
Този сравнителен анализ разглежда Amazon Web Services и Google Cloud, като анализира техните предлагани услуги, ценови модели, глобална инфраструктура, производителност, опит за разработчици и идеални случаи на употреба, помагайки на организациите да изберат облачната платформа, която най-добре отговаря на техническите и бизнес изискванията им.
Този сравнителен анализ обяснява разликите между Docker контейнери и виртуални машини, като разглежда тяхната архитектура, използване на ресурси, производителност, изолация, мащабируемост и често срещани случаи на употреба, помагайки на екипите да решат кой подход на виртуализация най-добре отговаря на съвременните нужди за разработка и инфраструктура.
Периферните изчисления в превозните средства обработват данни локално в колата за незабавни отговори, докато облачната обработка изпраща информация до отдалечени центрове за данни за по-задълбочен анализ. Всеки подход предлага различни компромиси по отношение на латентност, надеждност и изчислителна мощност за съвременните автомобилни системи.
Този сравнителен анализ оценява Google Cloud и Microsoft Azure, като сравнява техните облачни услуги, подходи към ценообразуването, глобална инфраструктура, приемане от предприятията, опит за разработчици и силни страни в областта на данните, изкуствения интелект и хибридните среди, за да помогне на организациите да изберат най-подходящата облачна платформа.
Kafka и Flink формират разпределена екосистема за обработка на потоци за данни в реално време, докато обработката в паметта ускорява анализите, като съхранява данните изцяло в RAM паметта – всеки от които обслужва коренно различни архитектурни нужди за скорост, мащаб и устойчивост.
