Përpunimi në cloud trajton të dhënat në qendra të centralizuara të të dhënave në distancë, duke ofruar shkallëzueshmëri masive dhe fuqi llogaritëse. Përpunimi i skajeve e sjell llogaritjen më afër vendit ku gjenerohen të dhënat, duke zvogëluar vonesën dhe përdorimin e bandwidth-it. Të dyja qasjet i shërbejnë nevojave të ndryshme në sistemet moderne të shpërndara.
Informatikë e centralizuar që ekzekuton ngarkesa pune në qendra të të dhënave të largëta të aksesueshme nëpërmjet internetit.
Informatikë e decentralizuar që përpunon të dhëna pranë ose në pajisjen nga e cila ato burojnë.
| Veçori | Përpunimi në renë kompjuterike | Përpunimi i skajeve |
|---|---|---|
| Vendndodhja e përpunimit | Qendra të të dhënave të centralizuara në distancë | Pranë burimit të të dhënave ose në pajisje |
| Latencia | Më i lartë (tipikisht 50-200ms) | Nën 10ms e mundur |
| Shkallëzueshmëria | Praktikisht i pakufizuar | I kufizuar nga hardueri lokal |
| Përdorimi i gjerësisë së bandës | I lartë (të dhëna të papërpunuara të transmetuara) | I ulët (vetëm rezultatet e dërguara në rrjedhën e sipërme) |
| Modeli i Kostos | Shpenzime operative me pagesë sipas përdorimit | Pajisje të gatshme, kosto më të ulëta të vazhdueshme |
| Mundësia e funksionimit jashtë linje | Kërkon lidhje interneti | Mund të funksionojë pa lidhje |
| Privatësia e të Dhënave | Të dhënat largohen nga mjedisi lokal | Të dhënat qëndrojnë më afër burimit |
| Më e mira për | Analitikë e rëndë, trajnim i modeleve të inteligjencës artificiale | Përgjigje në kohë reale, pajisje IoT |
Përpunimi në cloud ndjek një model të centralizuar ku pajisjet dërgojnë të dhëna të papërpunuara në servera të largët për llogaritje, pastaj marrin rezultatet mbrapsht. Përpunimi në skaje e kthen këtë qasje duke trajtuar të dhënat lokalisht në porta hyrëse, servera ose vetë pajisjet. Dallimi arkitektonik formëson gjithçka, nga kërkesat e rrjetit deri te shpejtësia me të cilën një sistem mund t'i përgjigjet ngjarjeve.
Kur milisekondat kanë rëndësi, përpunimi i skajeve ka një avantazh të qartë. Një udhëtim vajtje-ardhje në cloud mund të zgjasë nga 50 deri në disa qindra milisekonda në varësi të distancës dhe kushteve të rrjetit. Sistemet skaje mund të përgjigjen në më pak se 10 milisekonda, gjë që i bën ato të përshtatshme për automjete autonome, sisteme kontrolli robotik dhe aplikacione të realitetit të shtuar ku çdo vonesë e dukshme do të prishte përvojën.
Platformat cloud shkëlqejnë kur ngarkesat e punës rriten në mënyrë të paparashikueshme. Keni nevojë për një mijë GPU për një javë? Cloud mund ta sigurojë këtë brenda disa minutash. Pajisjet Edge janë të kufizuara nga hardueri i tyre fizik, kështu që shkallëzimi do të thotë vendosja e më shumë njësive fizike. Për trajnimin e modeleve të mëdha të të mësuarit automatik ose për ekzekutimin e analizave të të dhënave të mëdha, kapaciteti elastik i cloud mbetet i pakrahasueshëm.
Cloud computing shkëmben shpenzimet kapitale për kosto operative, duke ngarkuar për orë llogaritëse, gigabajt të ruajtur ose të dhëna të transferuara. Përpunimi në skaje kërkon investim paraprak në harduer, por mund të ulë ndjeshëm faturat e vazhdueshme të bandwidth-it. Një fabrikë me mijëra sensorë që transmetojnë video në cloud do të përballej me kosto të mëdha transferimi, ndërsa përpunimi i asaj videoje në nivel lokal dërgon vetëm njoftime dhe përmbledhje.
Sistemet Edge vazhdojnë të funksionojnë edhe kur lidhjet e internetit bien, gjë që ka rëndësi për platformat e largëta të naftës, anijet në det ose infrastrukturën kritike. Ato gjithashtu i mbajnë të dhënat e ndjeshme më afër shtëpisë, duke zvogëluar ekspozimin gjatë transmetimit. Platformat cloud ofrojnë redundancë dhe siguri të nivelit të ndërmarrjes, por kërkojnë lidhje të vazhdueshme dhe besim në praktikat e trajtimit të të dhënave të ofruesit.
Shumica e sistemeve moderne nuk zgjedhin vetëm njërën ose tjetrën. Një kamera inteligjente mund të përdorë njohjen e fytyrës në skajin e ekranit për njoftime të menjëhershme, pastaj të dërgojë meta të dhëna anonime në cloud për analiza afatgjata. Ky model hibrid shfrytëzon pikat e forta të të dyjave: skajin e ekranit për kursime shpejtësie dhe bandwidth, cloud për llogaritje të rënda dhe informacione të centralizuara.
Përpunimi i skajeve do të zëvendësojë tërësisht cloud computing.
Edge dhe cloud shërbejnë role plotësuese në vend që të konkurrojnë drejtpërdrejt. Edge trajton detyra që kërkojnë shumë kohë, ndërsa cloud menaxhon llogaritjet, ruajtjen dhe trajnimin e rëndë. Shumica e ndërmarrjeve i përdorin të dyja së bashku në vend që të zgjedhin njërën mbi tjetrën.
Përpunimi në cloud është gjithmonë më i shtrenjtë se ai në edge.
Krahasimi i kostos varet tërësisht nga ngarkesa e punës. Për aplikacionet që gjenerojnë rrjedha masive të të dhënave, përpunimi i të dhënave në skaje mund të kursejë ndjeshëm bandwidth dhe tarifa transferimi. Anasjelltas, ekzekutimi i ngarkesave të vogla në harduer të dedikuar në skaje mund të jetë shumë më i kushtueshëm sesa marrja me qira e kapacitetit në cloud.
Pajisjet Edge janë të pasigurta sepse janë fizikisht të arritshme.
Sistemet moderne në skaje përdorin module sigurie harduerike, ruajtje të enkriptuar dhe procese të sigurta nisjeje. Në disa raste, mbajtja e të dhënave lokale në fakt zvogëlon sipërfaqen e sulmit krahasuar me transmetimin e tyre nëpër rrjete në servera të centralizuar.
Përpunimi në cloud nuk mund të mbështesë aplikacione në kohë reale.
Ofruesit kryesorë të cloud-it tani ofrojnë shërbime të specializuara në kohë reale dhe kanë ndërtuar zgjerime të skajeve në rrjetet e tyre. Shërbime si AWS Wavelength dhe Azure Edge Zones i vendosin burimet llogaritëse më afër përdoruesve, duke kapërcyer hendekun midis arkitekturave tradicionale të cloud-it dhe atyre të skajeve.
Përpunimi i skajeve do të thotë që pajisja e bën të gjithë punën vetë.
Arkitekturat Edge shpesh përfshijnë një hierarki pajisjesh, nga sensorët te portat lokale e deri te qendrat rajonale të mikro të dhënave. 'Edge' përfshin të gjithë këtë shtresë të shpërndarë, jo vetëm pikat fundore individuale.
Zgjidhni përpunimin në cloud kur keni nevojë për fuqi të madhe llogaritëse, shkallëzim elastik ose analiza të centralizuara të të dhënave pa investuar në harduer. Zgjidhni përpunimin në skaje kur vonesa, kostot e bandwidth-it ose funksionimi jashtë linje janë shqetësime kritike. Shumë sisteme prodhimi përfitojnë nga kombinimi i të dyjave, duke përdorur skajin për përgjigje të menjëhershme dhe cloud-in për analiza më të thella.
Agregimi i telemetrisë konsolidon metrikat, regjistrat dhe gjurmët nga shumë burime në një tubacion të unifikuar, ndërsa regjistrimi i të dhënave me një burim të vetëm përqendrohet në kapjen dhe analizimin e të dhënave nga një origjinë specifike. Zgjedhja e duhur varet nga kompleksiteti i sistemit, objektivat e vëzhgueshmërisë dhe shkalla operacionale.
Ky krahasim shqyrton Amazon Web Services dhe Google Cloud duke analizuar ofertat e shërbimeve të tyre, modelet e çmimeve, infrastrukturën globale, performancën, përvojën e zhvilluesve dhe rastet ideale të përdorimit, duke ndihmuar organizatat të zgjedhin platformën cloud që përshtatet më së miri kërkesave të tyre teknike dhe të biznesit.
Balancimi i ngarkesës në sistemet ML menaxhon ngarkesat e punës së nxjerrjes së përfundimeve dhe trajnimit me shumë GPU në të gjithë harduerin e specializuar, ndërsa trajtimi i thjeshtë i kërkesave API shpërndan trafik të lehtë HTTP nëpër serverat me qëllim të përgjithshëm. Ato ndryshojnë në mënyrë dramatike në kompleksitet, kërkesa për burime dhe inteligjencë rrugëzimi.
Bazat e të dhënave vektoriale specializohen në ruajtjen dhe kërkimin e ngulitjeve me dimensione të larta për detyra të inteligjencës artificiale dhe ngjashmërisë, ndërsa bazat e të dhënave tradicionale relacionale shkëlqejnë në të dhënat e strukturuara me pyetje të sakta dhe transaksione ACID. Zgjedhja midis tyre varet nëse ngarkesa juaj e punës përqendrohet në kërkimin semantik apo në integritetin transaksional.
Bllokimet e transferimit të të dhënave ngadalësojnë kanalet e të mësuarit automatik duke kufizuar shpejtësinë e lëvizjes së informacionit midis ruajtjes, kujtesës dhe burimeve llogaritëse, ndërsa bllokimet e llogaritjes së modelit lindin kur fuqia e përpunimit të GPU-së ose CPU-së bëhet faktori kufizues. Të kuptuarit e ndryshimit i ndihmon ekipet të optimizojnë shpenzimet e infrastrukturës dhe efikasitetin e trajnimit.
