Mākoņdatošana apstrādā datus centralizētos attālos datu centros, piedāvājot milzīgu mērogojamību un skaitļošanas jaudu. Perifērijas apstrāde tuvina skaitļošanu datu ģenerēšanas vietai, samazinot latentumu un joslas platuma izmantošanu. Abas pieejas apmierina dažādas vajadzības mūsdienu izkliedētajās sistēmās.
Centralizēta skaitļošana, kas veic darba slodzes attālos datu centros, kuriem piekļūst, izmantojot internetu.
Decentralizēta skaitļošana, kas apstrādā datus ierīcē vai tās tuvumā, no kuras tie iegūti.
| Funkcija | Mākoņapstrāde | Malu apstrāde |
|---|---|---|
| Apstrādes vieta | Centralizēti attālināti datu centri | Datu avota tuvumā vai ierīcē |
| Latentums | Augstāks (parasti 50–200 ms) | Iespējama mazāk nekā 10 ms |
| Mērogojamība | Gandrīz neierobežots | Ierobežots ar vietējo aparatūru |
| Joslas platuma izmantošana | Augsts (pārsūtītie neapstrādātie dati) | Zems (augšup nosūtīti tikai rezultāti) |
| Izmaksu modelis | Priekšapmaksas, darbības izdevumi | Sākotnēji iegādāta aparatūra, zemākas pastāvīgās izmaksas |
| Bezsaistes iespējas | Nepieciešams interneta savienojums | Var darboties bez savienojuma |
| Datu privātums | Dati atstāj lokālo vidi | Dati paliek tuvāk avotam |
| Vislabāk piemērots | Intensīva analītika, mākslīgā intelekta modeļu apmācība | Reāllaika atbildes, lietu interneta (IoT) ierīces |
Mākoņdatošanas apstrāde notiek centralizēti, jo ierīces nosūta neapstrādātus datus uz attāliem serveriem aprēķināšanai un pēc tam saņem rezultātus atpakaļ. Perifērijas apstrāde maina šo pieeju, apstrādājot datus lokāli vārtejās, serveros vai pašās ierīcēs. Arhitektūras atšķirības ietekmē visu, sākot no tīkla prasībām līdz tam, cik ātri sistēma var reaģēt uz notikumiem.
Kad milisekundes ir svarīgas, perifērijas apstrādei ir nepārprotama priekšrocība. Pāreja mākonī un atpakaļ var ilgt no 50 līdz vairākiem simtiem milisekundēm atkarībā no attāluma un tīkla apstākļiem. Perifērijas sistēmas var reaģēt mazāk nekā 10 milisekundēs, kas padara tās piemērotas autonomiem transportlīdzekļiem, robotu vadības sistēmām un paplašinātās realitātes lietojumprogrammām, kur jebkura ievērojama aizkave traucētu pieredzi.
Mākoņplatformas izceļas, kad darba slodze neparedzami pieaug. Vai nepieciešams tūkstoš GPU nedēļai? Mākonis to var nodrošināt dažu minūšu laikā. Perifērijas ierīces ierobežo to fiziskā aparatūra, tāpēc mērogošana nozīmē vairāk fizisko vienību izvietošanu. Lielu mašīnmācīšanās modeļu apmācībai vai lielo datu analīzes veikšanai mākoņa elastīgā kapacitāte joprojām ir nepārspējama.
Mākoņdatošana apmaina kapitālieguldījumus ar ekspluatācijas izmaksām, iekasējot maksu par katru skaitļošanas stundu, saglabāto gigabaitu vai pārsūtītajiem datiem. Perifērijas apstrāde prasa sākotnējas investīcijas aparatūrā, taču tā var ievērojami samazināt pastāvīgos joslas platuma rēķinus. Rūpnīcai ar tūkstošiem sensoru, kas straumē video uz mākoni, būtu milzīgas pārsūtīšanas izmaksas, savukārt, apstrādājot šo video lokāli, tiktu nosūtīti tikai brīdinājumi un kopsavilkumi.
Perifērijas sistēmas turpina darboties, kad interneta savienojums pārtrūkst, kas ir svarīgi attālām naftas platformām, kuģiem jūrā vai kritiskai infrastruktūrai. Tās arī glabā sensitīvus datus tuvāk mājām, samazinot pakļaušanu datu pārraides laikā. Mākoņplatformas piedāvā uzņēmuma līmeņa redundanci un drošību, taču tām ir nepieciešama pastāvīga savienojamība un uzticēšanās pakalpojumu sniedzēja datu apstrādes praksei.
Lielākā daļa mūsdienu sistēmu neizvēlas tikai vienu vai otru. Viedā kamera varētu veikt sejas atpazīšanu perifērijā, lai saņemtu tūlītējus brīdinājumus, un pēc tam nosūtīt anonimizētus metadatus uz mākoņdatošanu ilgtermiņa analīzei. Šis hibrīdais modelis izmanto abu šo sistēmu stiprās puses: perifērija ātruma un joslas platuma ietaupīšanai, mākonis apjomīgu aprēķinu veikšanai un centralizētai ieskatu iegūšanai.
Edge apstrāde pilnībā aizstās mākoņdatošanu.
Perifērijas un mākoņtehnoloģijas pilda papildinošas lomas, nevis tieši konkurē. Perifērijas tehnoloģijas apstrādā laika ziņā sensitīvus uzdevumus, savukārt mākonis pārvalda apjomīgus aprēķinus, krātuvi un apmācību. Lielākā daļa uzņēmumu izmanto abus kopā, nevis izvēlas vienu, nevis otru.
Mākoņdatošana vienmēr ir dārgāka nekā perifērijas datu apstrāde.
Izmaksu salīdzinājums ir pilnībā atkarīgs no darba slodzes. Lietojumprogrammām, kas ģenerē milzīgas datu plūsmas, perifērijas apstrāde var ietaupīt ievērojamu joslas platumu un samazināt pārsūtīšanas izmaksas. Turpretī nelielu darba slodžu palaišana uz īpašas perifērijas aparatūras var būt daudz dārgāka nekā mākoņa jaudas noma.
Edge ierīces ir nedrošas, jo tās ir fiziski pieejamas.
Mūsdienu perifērijas sistēmas izmanto aparatūras drošības moduļus, šifrētu krātuvi un drošus sāknēšanas procesus. Dažos gadījumos datu glabāšana lokāli faktiski samazina uzbrukuma virsmu, salīdzinot ar to pārsūtīšanu tīklos uz centralizētiem serveriem.
Mākoņdatošana nevar atbalstīt reāllaika lietojumprogrammas.
Lielākie mākoņpakalpojumu sniedzēji tagad piedāvā specializētus reāllaika pakalpojumus un savos tīklos ir iebūvējuši perifērijas paplašinājumus. Tādi pakalpojumi kā AWS Wavelength un Azure Edge Zones novieto skaitļošanas resursus tuvāk lietotājiem, tādējādi samazinot plaisu starp tradicionālajām mākoņpakalpojumu un perifērijas arhitektūrām.
Malu apstrāde nozīmē, ka ierīce visu darbu veic pati.
Perifērijas arhitektūras bieži ietver ierīču hierarhiju, sākot no sensoriem līdz lokāliem vārtejām un reģionāliem mikro datu centriem. "Perifērija" aptver visu šo izkliedēto slāni, ne tikai atsevišķus galapunktus.
Izvēlieties mākoņapstrādi, ja nepieciešama milzīga skaitļošanas jauda, elastīga mērogošana vai centralizēta datu analīze, neieguldot aparatūrā. Izvēlieties perifērijas apstrādi, ja kritiski svarīgi ir latentums, joslas platuma izmaksas vai darbība bezsaistē. Daudzas ražošanas sistēmas gūst labumu no abu apvienošanas, izmantojot perifērijas apstrādi tūlītējai reaģēšanai un mākoņpakalpojumus padziļinātai analīzei.
Adaptīvā infrastruktūra dinamiski pielāgojas mainīgajām darba slodzēm, izmantojot automatizāciju un mērogošanu reāllaikā, savukārt statiskās infrastruktūras dizains balstās uz fiksētiem, iepriekš konfigurētiem resursiem. Izvēle starp tiem ir atkarīga no darba slodzes mainīguma, budžeta paredzamības un darbības brieduma jūsu mākoņvidē.
Augstas caurlaidspējas apkalpošanas sistēmas apstrādā milzīgu pieprasījumu apjomu ar milisekundes līmeņa latentumu, nodrošinot ieteikumu dzinēju un reklāmu platformu darbību. API ar mazu datplūsmu apkalpo mazākas lietotāju bāzes, kur vienkāršība, izmaksu efektivitāte un uzturēšanas vieglums ir svarīgāki par neapstrādātu mērogu.
Augstas caurlaidspējas ieteikumu apkalpošana koncentrējas uz miljonu vienumu ranžēšanu katrā pieprasījumā plašā mērogā, savukārt zemas latentuma API sistēmas piešķir prioritāti ātram, paredzamam atbildes laikam vispārējas nozīmes vaicājumiem. Abas pieprasa veiktspēju zem 100 ms, bet risina fundamentāli atšķirīgas inženiertehniskās problēmas mūsdienu mākoņinfrastruktūrā.
Šis salīdzinājums izvērtē Amazon Web Services un Google Cloud, analizējot to pakalpojumu piedāvājumus, cenu modeļus, globālo infrastruktūru, veiktspēju, izstrādātāju pieredzi un optimālos lietošanas gadījumus, palīdzot organizācijām izvēlēties mākoņplatformu, kas vislabāk atbilst to tehniskajām un biznesa prasībām.
Baitu nobīdes kontrolpunkti un bezstāvokļa atkopšana ir principiāli atšķirīgas pieejas kļūdu tolerancei izkliedētās sistēmās, kur pirmā saglabā precīzas straumes pozīcijas precīzai atsākšanas iespējai, bet otrā atjauno stāvokli no nulles, izmantojot nemainīgus datu avotus, aizstājot krātuves pieskaitāmās izmaksas rekonstrukcijas vienkāršības labad.
