分散コンピューティングの人気が高まるにつれ、クラウドコンピューティングやエッジコンピューティングなどの用語がますます一般的になりつつあります。これらは、トレンドへの関心を刺激する意味のない流行語であるだけでなく、業界全体でイノベーションを推進する既存のテクノロジーです。
クラウド(Cloud)コンピューティングとエッジコンピューティングは、最新のITシステムの重要なコンポーネントです。しかし、これらのテクノロジーは正確に何を伴うのでしょうか？そして、それらはどのように互いに積み重なるのでしょうか？確認してみましょう。
クラウドコンピューティング入門
私たちは皆、DropboxまたはOneDriveを使用して重要なファイルとデータをバックアップしました。データは「クラウド」に保存されていると言われていますが、どういう意味ですか？
クラウド(The Cloud)は、簡単に言えば、インターネット経由でアクセス可能なコンピューティングリソースのコレクションです。アイデアは、世界中のどこにでも安価で安全に配置された産業規模のハードウェアを使用できるということです。
従来、企業は社内のコンピューティングニーズに合わせて大規模なサーバーをセットアップして維持することを余儀なくされていました。これには、柔軟性の欠如は言うまでもなく、高いコストがかかります。アプリケーションをクラウドに移行することで、企業はハードウェアバックエンドを抽象化し、必要な数のリソースを要求できます。
Webサイトやその他のアプリケーションを完全にクラウドから提供することが日常的になり、テクノロジースタックが大幅に簡素化されています。AmazonAWSやMicrosoftAzureのようなサービスは、この分野の最前線であり、世界中の企業のあらゆる種類のアプリケーションを強化しています。
長所(Pros)
- スケーラブル：(Scalable: )クラウド(Cloud)サービスは必要に応じて立ち上げることができ、ハードな投資なしでアプリケーションに柔軟性を提供します。
- 安価：(Cheap: )サービスプロバイダーは、各企業が独自のコンピューターをセットアップするよりも、大規模な集中型サーバーファームを実行する方が費用効果が高くなります。これにより、従来のセットアップよりもはるかに低コストでクラウドサービスを利用できるようになります。
- シンプル：(Simple:)社内データベースとAPIバックエンドのセットアップと管理は簡単な作業ではありません。ハードウェアを抽象化し、必要に応じてコンピューティングリソースを要求する方が簡単です。
短所(Cons)
- ネットワーク依存：(Network Dependent: )クラウドサービスの主な問題は、完全なネットワーク依存です。クラウド(Cloud)サービスは、ネットワーク接続が不十分な遠隔地向けのソリューションではありません。
- 遅い：(Slow: )クラウドサーバーの場所によっては、通信に数秒から数分かかる場合があります。この遅延は、即時の決定を必要とするアプリケーション（産業機器など）では大きすぎます。
- 帯域幅集約型：(Bandwidth Intensive: )クラウドサーバーが計算とストレージを担当するため、大量のデータを送信する必要があります。膨大な情報（AI、ビデオ録画など）を生成するシナリオでは、帯域幅の要件は高くつきます。
エッジコンピューティングの説明
クラウドコンピューティングの問題は、ネットワークへの依存です。これはほとんどのタスクにとって問題ではありませんが、一部のアプリケーションは非常に時間に敏感です。データの送信、クラウドでの処理の実行、および結果の受信の遅延はわずかですが、知覚できます。
次に、帯域幅の問題があります。ビデオ処理またはAIアルゴリズムを含むアプリケーションは、クラウドへの送信にコストがかかる可能性のある大量のデータを処理します。ネットワーク接続が制限されている遠隔地でデータ収集が行われる場合はさらにそうです。
エッジ(Edge)コンピューティングは、これらの問題に対する答えを提供します。データを世界中のサーバーに送信する代わりに、オンサイトまたは少なくとも近くの場所に保存して処理します。
これには、データ転送コストを節約し、ネットワーク遅延の要因を取り除くという利点があります。計算はすぐに実行できるため、結果がリアルタイムで得られます。これは、多くのアプリケーションにとって不可欠です。
長所(Pros)
- 遅延なし：(No Latency: )エッジコンピューターはデータのソースに配置されているため、ネットワークの遅延に対処する必要はありません。これにより、即時の結果が得られます。これは、リアルタイムプロセスにとって重要です。
- データ送信の削減：(Reduced Data Transmission: )エッジコンピューターはサイトでデータの大部分を処理し、結果のみをクラウドに送信できます。これにより、必要なデータ転送の量を減らすことができます。
短所(Cons)
- クラウドよりも高価：(More Expensive than Cloud: )クラウドコンピューティングとは異なり、エッジコンピューティングでは、各エッジノードに専用のシステムが必要です。組織内のそのようなノードの数によっては、コストがクラウドサービスよりもはるかに高くなる可能性があります。
- 複雑なセットアップ：(Complex Setup: )クラウドコンピューティングでは、必要なのはリソースを要求してアプリケーションフロントエンドを構築することだけです。これらの命令を実行するハードウェアの要点は、クラウドサービスプロバイダーに任されています。ただし、エッジコンピューティングでは、アプリケーションのニーズを考慮してバックエンドを構築する必要があります。結果として、それははるかに複雑なプロセスです。
クラウドコンピューティング対(Cloud Computing Vs)。エッジコンピューティング(Edge Computing)：どちらが優れていますか？
最初に理解しなければならないのは、クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングは競合するテクノロジーではないということです。それらは同じ問題に対する異なる解決策ではありませんが、異なる問題を解決するために完全に別々のアプローチです。
クラウド(Cloud)コンピューティングは、需要に応じて立ち上げまたは縮小する必要があるスケーラブルなアプリケーションに最適です。たとえば、 Web(Web)サーバーは、サーバーの負荷が高いときに追加のリソースを要求できるため、永続的なハードウェアコストを発生させることなくシームレスなサービスを保証できます。
同様に、エッジコンピューティングは、大量のデータを生成するリアルタイムアプリケーションに適しています。たとえば、モノのインターネット（IoT ）は、ローカルネットワークに接続されたスマートデバイスを扱います。(smart devices)これらのデバイスには強力なコンピューターがなく、計算の必要性をエッジコンピューターに依存する必要があります。大量のデータが関係しているため、クラウドで同じことを行うのは遅すぎて実行不可能です。
つまり、クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングの両方にユースケースがあり、問題のアプリケーションに応じて選択する必要があります。
ハイブリッドアプローチ
先に述べたように、クラウドコンピューティングとエッジコンピューティングは競合他社ではなく、さまざまな問題の解決策です。それは論点先取です。両方を一緒に使用できますか？
答えはイエスです。多くのアプリケーションはハイブリッドアプローチを採用しており、両方のテクノロジーを統合して究極の効率を実現します。たとえば、産業用自動化機械は通常、オンサイトの組み込みコンピュータに接続されています。
このエッジコンピュータは、デバイスの操作と複雑な計算を遅滞なく実行する役割を果たします。しかし同時に、このコンピューターは限られたデータをクラウドに送信します。クラウドは、操作全体を管理するデジタルフレームワークを実行します。
このように、アプリケーションは両方のアプローチの長所を最大限に活用し、リアルタイム計算にはエッジコンピューティングを使用し、その他すべてにはクラウドコンピューティングを使用します。
最高(Best)の分散コンピューティングテクノロジー(Computing Technology)はどれですか？
エッジ(Edge)コンピューティングは、クラウドコンピューティングのアップグレードバージョンではありません。これは、分散コンピューティングに対する別のアプローチであり、時間に敏感でデータ集約型のアプリケーションに役立ちます。
ただし、クラウドコンピューティングは、他のほとんどのアプリケーションにとって依然として最も柔軟で費用効果の高いアプローチです。ストレージと処理を専用サーバーにオフロードすることで、企業はバックエンドの実装について心配することなく、運用に集中できます。
どちらも知識豊富なITプロフェッショナルのレパートリーに不可欠なツールであり、 IoT(IoT)であろうとなかろうと、ほとんどの最先端の施設は2つのテクノロジーの組み合わせを活用して最良の結果を取得します。
Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters
With dіstributed computing gaining popularity, terms like cloud computing and edge computing are becoming increasіngly common. These aren’t just mеaningless buzzwords to sрark interest in a trend, but existing technologies driving innovation across іnduѕtries.
Cloud computing and edge computing are critical components of the modern IT system. But what exactly do these technologies entail? And how do they stack up against each other? Let’s find out.
An Introduction to Cloud Computing
We have all used Dropbox or OneDrive to backup up our important files and data. The data is said to be stored on the “Cloud,” but what does it mean?
The Cloud, simply put, is a collection of computing resources accessible over the internet. The idea is that you can use industrial-scale hardware located anywhere in the world cheaply and securely.
Traditionally, companies were forced to set up and maintain large servers for their in-house computing needs. This incurs high costs, not to mention the lack of flexibility. Moving an application to the cloud allows a company to abstract away the hardware backend, requesting as many resources as needed.
It has become routine for websites and other applications to be served entirely from the cloud, greatly simplifying the technology stack. Services like Amazon AWS and Microsoft Azure are frontrunners in this space, powering all sorts of applications for companies worldwide.
Pros
- Scalable: Cloud services can be ramped up as and when required, providing flexibility to applications without hard investments.
- Cheap: It is more cost-effective for a service provider to run large centralized server farms than for each firm to set up its own computers. This allows cloud services to be made available at a much lower cost than traditional setups.
- Simple: Setting up and managing an in-house database and API backend is no easy undertaking. It is easier to abstract the hardware away and request computing resources as required.
Cons
- Network Dependent: The main issue with cloud services is complete network dependence. Cloud services are not a solution for remote areas with poor network connectivity.
- Slow: Depending on the location of the cloud servers, communication can take from a few seconds to several minutes. That delay is too much in applications requiring instant decisions (such as industrial equipment).
- Bandwidth Intensive: As the cloud servers are responsible for computation and storage, a lot of data needs to be transmitted. Bandwidth requirements are expensive in scenarios that generate vast information (AI, video recording, etc.).
Edge Computing Explained
A problem with cloud computing is its dependence on the network. This is not a problem for most tasks, but some applications are extremely time-sensitive. The delay in transmitting data, performing the processing on the cloud, and receiving the results is slight but perceptible.
Then there is the issue of the bandwidth. Applications involving video processing or AI algorithms work with large amounts of data, which can be expensive to transmit to the cloud. More so if the data collection occurs in a remote location, where network connectivity is limited.
Edge computing delivers an answer to these problems. Instead of sending the data to a server halfway across the world, it’s stored and processed on-site, or at least at a nearby location.
This has the advantage of saving data transmission costs and removing the factor of network latency. The computation can take place immediately, giving the results in real-time, which is vital for many applications.
Pros
- No Latency: As the edge computer is located at the source of data, there is no network latency to contend with. This gives immediate results, which is important for real-time processes.
- Reduced Data Transmission: The edge computer can process the bulk of the data at the site, transmitting only the results to the cloud. This helps reduce the volume of data transfer required.
Cons
- More Expensive than Cloud: Unlike cloud computing, edge computing requires a dedicated system at each edge node. Depending on the number of such nodes in an organization, the costs can be much higher than cloud services.
- Complex Setup: With cloud computing, all we need is to request resources and build the application frontend. The nitty-gritty of the hardware carrying out those instructions is left to the cloud service provider. In edge computing, however, you need to build the backend, taking into account the application’s needs. As a result, it is a much more involved process.
Cloud Computing Vs. Edge Computing: Which One Is Better?
The first thing that you must understand is that cloud computing and edge computing are not competing technologies. They are not different solutions to the same problem but separate approaches altogether, solving different problems.
Cloud computing is best for scalable applications that need to be ramped up or wound down according to demand. Web servers, for example, can request extra resources during periods of high server load, ensuring seamless service without incurring any permanent hardware costs.
Similarly, edge computing is suitable for real-time applications that generate a lot of data. Internet-of-Things (IoT), for example, deals with smart devices connected to a local network. These devices lack powerful computers and must rely on an edge computer for their computational needs. Doing the same thing with the cloud would be too slow and unfeasible owing to the large amounts of data involved.
In short, both cloud and edge computing have their use-cases and must be chosen according to the application in question.
The Hybrid Approach
As we have said earlier, cloud computing and edge computing are not competitors, but solutions to different problems. That begs the question; can they both be used together?
The answer is yes. Many applications take a hybrid approach, integrating both technologies for ultimate efficiency. For example, industrial automation machinery is usually connected to an on-site embedded computer.
This edge computer is responsible for operating the device and performing complex calculations without delay. But at the same time, this computer also transmits limited data to the cloud, which runs the digital framework managing the entire operation itself.
In this way, the application makes full use of the strengths of both approaches, relying on edge computing for real-time computation while using cloud computing for everything else.
Which Is the Best Distributed Computing Technology?
Edge computing is not an upgraded version of cloud computing. It is a different approach toward distributed computing that comes in handy for time-sensitive and data-intensive applications.
However, cloud computing is still the most flexible and cost-efficient approach for most other applications. By offloading storage and processing to a dedicated server, companies can focus on their operations without worrying about backend implementation.
Both are essential tools in the repertoire of a savvy IT professional, and most cutting-edge facilities, whether IoT or otherwise, leverage a combination of the two technologies to get the best results.
