Pilvepõhine töötlemine haldab andmeid tsentraliseeritud kaugandmekeskustes, pakkudes tohutut skaleeritavust ja arvutusvõimsust. Äärepõhine töötlemine toob arvutused andmete genereerimise kohale lähemale, vähendades latentsust ja ribalaiuse kasutamist. Mõlemad lähenemisviisid vastavad tänapäevastes hajutatud süsteemides erinevatele vajadustele.
Tsentraliseeritud andmetöötlus, mis käitab töökoormusi interneti kaudu ligipääsetavates kaugandmekeskustes.
Detsentraliseeritud andmetöötlus, mis töötleb andmeid seadmes või selle lähedal, kust need pärinevad.
| Funktsioon | Pilvetöötlus | Servade töötlemine |
|---|---|---|
| Töötlemiskoht | Tsentraliseeritud kaugandmekeskused | Andmeallika lähedal või seadmes |
| Latentsusaeg | Kõrgem (tüüpiliselt 50–200 ms) | Alla 10 ms võimalik |
| Skaleeritavus | Praktiliselt piiramatu | Piiratud kohaliku riistvara poolt |
| Ribalaiuse kasutus | Kõrge (edastatud toorandmed) | Madal (ainult tulemused saadetakse ülesvoolu) |
| Kulumudel | Maksa vastavalt kasutusele, tegevuskulud | Eelnev riistvara, madalamad jooksvad kulud |
| Võrguühenduseta võimalus | Nõuab internetiühendust | Saab toimida ilma ühenduseta |
| Andmete privaatsus | Andmed lahkuvad kohalikust keskkonnast | Andmed jäävad allikale lähemale |
| Parima jaoks | Raske analüüs, tehisintellekti mudelite treenimine | Reaalajas vastused, IoT-seadmed |
Pilvepõhine töötlemine järgib tsentraliseeritud mudelit, kus seadmed saadavad töötlemata andmeid arvutamiseks kaugematesse serveritesse ja saavad seejärel tulemused tagasi. Ääreservtöötlus muudab seda lähenemisviisi, käsitledes andmeid lokaalselt lüüsides, serverites või seadmetes endis. Arhitektuuriline erinevus kujundab kõike alates võrgunõuetest kuni selleni, kui kiiresti süsteem suudab sündmustele reageerida.
Kui millisekundid loevad, on serval töötlemisel selge eelis. Pilve edasi-tagasi reis võib võtta aega 50 kuni mitu sada millisekundit, olenevalt kaugusest ja võrgutingimustest. Servasüsteemid suudavad reageerida alla 10 millisekundi, mis teeb need sobivaks autonoomsete sõidukite, robotjuhtimissüsteemide ja liitreaalsuse rakenduste jaoks, kus iga märgatav viivitus rikuks kogemuse.
Pilveplatvormid säravad siis, kui töökoormus kasvab ettearvamatult. Kas vajate tuhandet graafikaprotsessorit nädalaks? Pilv suudab selle minutitega pakkuda. Äärevõrgu seadmeid piirab nende füüsiline riistvara, seega tähendab skaleerimine rohkemate füüsiliste üksuste juurutamist. Suurte masinõppemudelite treenimiseks või suurandmete analüüsi käitamiseks on pilve elastne võimsus võrratu.
Pilvandmetöötlus asendab kapitalikulud tegevuskuludega, milleks on arvutustunni, salvestatud gigabaidi või edastatud andmete eest tasumine. Ääreservtöötlus nõuab esialgseid investeeringuid riistvarasse, kuid võib oluliselt vähendada käimasolevaid ribalaiuse arveid. Tehas, kus tuhanded andurid voogesitavad videot pilve, seisaks silmitsi tohutute edastuskuludega, samas kui video lokaalne töötlemine saadab ainult teateid ja kokkuvõtteid.
Äärevõrgu süsteemid jätkavad tööd ka internetiühenduse katkemise korral, mis on oluline kaugetes naftapuurplatvormides, merel asuvatel laevadel või kriitilise tähtsusega infrastruktuuril. Samuti hoiavad need tundlikke andmeid kodule lähemal, vähendades edastamise ajal ohtu. Pilveplatvormid pakuvad ettevõtte tasemel koondamist ja turvalisust, kuid nõuavad pidevat ühenduvust ja usaldust pakkuja andmetöötlustavade vastu.
Enamik tänapäevaseid süsteeme ei vali ainult ühte või teist. Nutikas kaamera võib käivitada näotuvastuse servas koheste teadete saamiseks ja seejärel saata anonüümsed metaandmed pilve pikaajaliseks analüüsiks. See hübriidmudel kasutab ära mõlema tugevusi: servas kiiruse ja ribalaiuse kokkuhoiuks ning pilves mahuka arvutusvõimsuse ja tsentraliseeritud ülevaate saamiseks.
Ääreservtöötlus asendab pilvandmetöötluse täielikult.
Serv- ja pilvteenused täiendavad teineteist, mitte ei konkureeri otseselt. Servteenused tegelevad ajatundlike ülesannetega, pilv aga mahuka arvutusvõimsuse, salvestusruumi ja koolituse haldamisega. Enamik ettevõtteid kasutab mõlemat koos, selle asemel et valida üks teisele.
Pilvetöötlus on alati kallim kui servas töötlemine.
Kulude võrdlus sõltub täielikult töökoormusest. Massiliste andmevoogude genereerivate rakenduste puhul võib servatöötlus oluliselt vähendada ribalaiust ja edastuskulusid. Seevastu väikeste töökoormuste käitamine spetsiaalsel servariistvaral võib olla palju kallim kui pilvemahu rentimine.
Ääreseadmed on ebaturvalised, kuna need on füüsiliselt ligipääsetavad.
Kaasaegsed servasüsteemid kasutavad riistvaralisi turvamooduleid, krüpteeritud salvestusruumi ja turvalisi käivitusprotsesse. Mõnel juhul vähendab andmete lokaalne hoidmine rünnakupinda võrreldes nende edastamisega võrkude kaudu tsentraliseeritud serveritesse.
Pilvetöötlus ei toeta reaalajas rakendusi.
Suured pilveteenuse pakkujad pakuvad nüüd spetsiaalseid reaalajas teenuseid ja on oma võrkudesse ehitanud servalaiendusi. Teenused nagu AWS Wavelength ja Azure Edge Zones paigutavad arvutusressursid kasutajatele lähemale, ületades lõhe traditsiooniliste pilve- ja servaarhitektuuride vahel.
Äärte töötlemine tähendab, et seade teeb kogu töö ise ära.
Äärarhitektuurid hõlmavad sageli seadmete hierarhiat, alates anduritest kuni kohalike lüüside ja piirkondlike mikroandmekeskusteni. „Äär” hõlmab kogu seda hajutatud kihti, mitte ainult üksikuid lõpp-punkte.
Valige pilvetöötlus, kui vajate tohutut arvutusvõimsust, elastset skaleerimist või tsentraliseeritud andmeanalüüsi ilma riistvarasse investeerimata. Valige servatöötlus, kui latentsus, ribalaiuse kulud või võrguühenduseta töötamine on kriitilise tähtsusega. Paljud tootmissüsteemid saavad kasu mõlema kombineerimisest, kasutades serva koheseks reageerimiseks ja pilve sügavamaks analüüsiks.
Adaptiivne infrastruktuur kohandub dünaamiliselt muutuvate töökoormustega automatiseerimise ja reaalajas skaleerimise abil, samas kui staatiline infrastruktuuri disain tugineb fikseeritud, eelkonfigureeritud ressurssidele. Nende vahel valik sõltub töökoormuse varieeruvusest, eelarve prognoositavusest ja teie pilvekeskkonna tegevusküpsusest.
Andmeedastuse kitsaskohad aeglustavad masinõppe protsesse, piirates teabe liikumiskiirust salvestus-, mälu- ja arvutusressursside vahel, samas kui mudelarvutuse kitsaskohad tekivad siis, kui piiravaks teguriks saab graafikaprotsessori või protsessori töötlemisvõimsus. Erinevuse mõistmine aitab meeskondadel optimeerida taristukulusid ja koolituse tõhusust.
Andmeinfrastruktuuri kiht tegeleb toorandmete torujuhtmete salvestamise, töötlemise ja haldamisega, samas kui mudelitreeningu kiht keskendub algoritmide käitamisele masinõppe mudelite treenimiseks. Mõlemad on tehisintellekti süsteemides olulised, kuid täidavad arendustsüklis põhimõtteliselt erinevaid rolle.
Kasutaja ID alusel andmete killustamine jaotab kirjed unikaalsete kasutajaidentifikaatorite alusel prognoositavate juurdepääsumustrite jaoks, samas kui geograafilise asukoha killustamine jaotab andmed piirkondade kaupa, et minimeerida latentsust ja järgida andmete suveräänsuse seadusi. Mõlemad strateegiad lahendavad mastaabiprobleeme, kuid optimeerivad põhimõtteliselt erinevate prioriteetide jaoks.
Andmekanali optimeerimine keskendub toorandmete tõhusale liigutamisele ja teisendamisele analüüsi jaoks, samas kui mudelikanali optimeerimine lihtsustab masinõppemudelite koolitamist, valideerimist ja juurutamist. Mõlemad on skaleeritavate tehisintellekti süsteemide jaoks kriitilise tähtsusega, kuid on suunatud masinõppe elutsükli erinevatele etappidele.
