Với việc điện toán phân tán ngày càng phổ biến, các thuật ngữ như điện toán đám mây và điện toán biên ngày càng trở nên phổ biến. Đây không chỉ là những từ thông dụng vô nghĩa để khơi dậy sự quan tâm đến một xu hướng, mà còn là những công nghệ hiện có thúc đẩy sự đổi mới trong các ngành.

Điện toán đám^(Cloud) mây và điện toán biên là những thành phần quan trọng của hệ thống CNTT hiện đại. Nhưng chính xác thì những công nghệ này đòi hỏi điều gì? Và làm thế nào để chúng xếp chồng lên nhau? Hãy cùng tìm hiểu.

Giới thiệu về Điện toán đám mây

Tất cả chúng ta đã sử dụng Dropbox hoặc OneDrive để sao lưu các tệp và dữ liệu quan trọng của mình. Dữ liệu được cho là được lưu trữ trên “Đám mây”, nhưng nó có nghĩa là gì?

^{(The Cloud)}Nói một cách đơn giản, Đám mây là một tập hợp các tài nguyên máy tính có thể truy cập được qua internet. Ý tưởng là bạn có thể sử dụng phần cứng quy mô công nghiệp ở bất kỳ đâu trên thế giới với giá rẻ và an toàn.

Theo truyền thống, các công ty buộc phải thiết lập và duy trì các máy chủ lớn cho nhu cầu điện toán nội bộ của họ. Điều này phát sinh chi phí cao, chưa kể đến sự thiếu linh hoạt. Di chuyển một ứng dụng lên đám mây cho phép một công ty loại bỏ phần phụ trợ phần cứng, yêu cầu nhiều tài nguyên nếu cần.

Việc các trang web và các ứng dụng khác được phục vụ hoàn toàn từ đám mây đã trở thành thông lệ, giúp đơn giản hóa rất nhiều công nghệ. Các dịch vụ như Amazon AWS và Microsoft Azure là những người đi đầu trong lĩnh vực này, cung cấp năng lượng cho tất cả các loại ứng dụng cho các công ty trên toàn thế giới.

Ưu điểm^(Pros)

• Có thể mở rộng: Các dịch vụ ^{(Scalable: )}đám mây^(Cloud) có thể được tăng cường khi cần thiết, mang lại sự linh hoạt cho các ứng dụng mà không cần đầu tư nhiều.
• Giá rẻ:^{(Cheap: )} Nhà cung cấp dịch vụ vận hành các trang trại máy chủ tập trung lớn sẽ tiết kiệm chi phí hơn so với việc mỗi công ty tự thiết lập máy tính của mình. Điều này cho phép cung cấp các dịch vụ đám mây với chi phí thấp hơn nhiều so với các thiết lập truyền thống.
• Đơn giản:^(Simple:) Việc thiết lập và quản lý cơ sở dữ liệu nội bộ và chương trình phụ trợ API không phải là việc dễ dàng. Dễ dàng trừu tượng hóa phần cứng và yêu cầu tài nguyên máy tính theo yêu cầu.

Nhược điểm^(Cons)

• Phụ thuộc vào mạng:^{(Network Dependent: )} Vấn đề chính với các dịch vụ đám mây là sự phụ thuộc hoàn toàn vào mạng. Dịch vụ đám mây^(Cloud) không phải là giải pháp cho những vùng sâu vùng xa với kết nối mạng kém.
• Chậm:^{(Slow: )} Tùy thuộc vào vị trí của các máy chủ đám mây, quá trình giao tiếp có thể mất từ ​​vài giây đến vài phút. Sự chậm trễ đó là quá nhiều trong các ứng dụng yêu cầu quyết định tức thì (chẳng hạn như thiết bị công nghiệp).
• Chuyên sâu về băng thông:^{(Bandwidth Intensive: )} Do các máy chủ đám mây chịu trách nhiệm tính toán và lưu trữ, nên rất nhiều dữ liệu cần được truyền đi. Yêu cầu băng thông rất tốn kém trong các tình huống tạo ra nhiều thông tin (AI, quay video, v.v.).

Giải thích về tính toán cạnh

Một vấn đề với điện toán đám mây là sự phụ thuộc của nó vào mạng. Đây không phải là vấn đề đối với hầu hết các tác vụ, nhưng một số ứng dụng cực kỳ nhạy cảm về thời gian. Sự chậm trễ trong việc truyền dữ liệu, thực hiện xử lý trên đám mây và nhận kết quả là nhẹ nhưng có thể nhận thấy được.

Sau đó, có vấn đề về băng thông. Các ứng dụng liên quan đến xử lý video hoặc thuật toán AI hoạt động với lượng lớn dữ liệu, có thể tốn kém khi truyền lên đám mây. Còn hơn thế nữa nếu việc thu thập dữ liệu diễn ra ở một vị trí từ xa, nơi kết nối mạng bị hạn chế.

Điện^(Edge) toán biên mang lại câu trả lời cho những vấn đề này. Thay vì gửi dữ liệu tới một máy chủ cách xa nửa vòng trái đất, nó được lưu trữ và xử lý tại chỗ, hoặc ít nhất là ở một vị trí gần đó.

Điều này có ưu điểm là tiết kiệm chi phí truyền dữ liệu và loại bỏ yếu tố độ trễ mạng. Việc tính toán có thể diễn ra ngay lập tức, cho kết quả theo thời gian thực, điều này rất quan trọng đối với nhiều ứng dụng.

Ưu điểm^(Pros)

• Không có độ trễ:^{(No Latency: )} Vì máy tính biên được đặt tại nguồn dữ liệu nên không có độ trễ mạng nào phải đối mặt. Điều này mang lại kết quả ngay lập tức, điều này rất quan trọng đối với các quy trình thời gian thực.
• Giảm truyền dữ liệu:^{(Reduced Data Transmission: )} Máy tính biên có thể xử lý phần lớn dữ liệu tại trang web, chỉ truyền kết quả lên đám mây. Điều này giúp giảm khối lượng truyền dữ liệu cần thiết.

Nhược điểm^(Cons)

• Đắt hơn đám mây:^{(More Expensive than Cloud: )} Không giống như điện toán đám mây, điện toán biên yêu cầu một hệ thống chuyên dụng tại mỗi nút biên. Tùy thuộc vào số lượng các nút như vậy trong một tổ chức, chi phí có thể cao hơn nhiều so với các dịch vụ đám mây.
• Thiết lập phức tạp:^{(Complex Setup: )} Với điện toán đám mây, tất cả những gì chúng ta cần là yêu cầu tài nguyên và xây dựng giao diện ứng dụng. Thực tế của phần cứng thực hiện các hướng dẫn đó được để lại cho nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Tuy nhiên, trong tính toán biên, bạn cần xây dựng chương trình phụ trợ, có tính đến nhu cầu của ứng dụng. Kết quả là, nó là một quá trình liên quan nhiều hơn.

^{(Cloud Computing Vs)}Điện toán đám mây Vs. Edge Computing : Cái nào tốt hơn?

Điều đầu tiên bạn phải hiểu là điện toán đám mây và điện toán biên không phải là công nghệ cạnh tranh. Chúng không phải là những giải pháp khác nhau cho cùng một vấn đề mà là những cách tiếp cận hoàn toàn riêng biệt, giải quyết những vấn đề khác nhau.

Điện toán đám^(Cloud) mây là tốt nhất cho các ứng dụng có thể mở rộng cần được tăng cường hoặc cắt giảm theo nhu cầu. Ví dụ: máy chủ web có thể yêu cầu thêm tài nguyên trong thời gian máy chủ tải cao, đảm bảo dịch vụ thông suốt mà không phải chịu bất kỳ chi phí phần cứng vĩnh viễn nào.^(Web)

Tương tự, tính toán biên phù hợp với các ứng dụng thời gian thực tạo ra nhiều dữ liệu. Ví dụ: Internet-of-Things ( IoT ), giao dịch với các thiết bị thông minh^{(smart devices)} được kết nối với mạng cục bộ. Các thiết bị này thiếu máy tính mạnh và phải dựa vào máy tính tối tân cho nhu cầu tính toán của chúng. Làm điều tương tự với đám mây sẽ quá chậm và không khả thi do có lượng lớn dữ liệu liên quan.

Tóm lại, cả điện toán đám mây và điện toán biên đều có các trường hợp sử dụng của chúng và phải được lựa chọn tùy theo ứng dụng được đề cập.

Phương pháp Tiếp cận Kết hợp

Như chúng ta đã nói trước đó, điện toán đám mây và điện toán cạnh không phải là đối thủ cạnh tranh mà là giải pháp cho các vấn đề khác nhau. Điều đó đặt ra câu hỏi; cả hai có thể được sử dụng cùng nhau?

Câu trả lời là có. Nhiều ứng dụng sử dụng phương pháp kết hợp, tích hợp cả hai công nghệ để đạt hiệu quả cao nhất. Ví dụ, máy móc tự động hóa công nghiệp thường được kết nối với một máy tính nhúng tại chỗ.

Máy tính cạnh này chịu trách nhiệm vận hành thiết bị và thực hiện các phép tính phức tạp mà không bị chậm trễ. Nhưng đồng thời, máy tính này cũng truyền dữ liệu giới hạn lên đám mây, nơi chạy khung kỹ thuật số tự quản lý toàn bộ hoạt động.

Bằng cách này, ứng dụng tận dụng tối đa thế mạnh của cả hai cách tiếp cận, dựa vào điện toán biên để tính toán thời gian thực trong khi sử dụng điện toán đám mây cho mọi thứ khác.

Công nghệ máy tính^{(Computing Technology)} phân tán nào là tốt nhất^(Best) ?

Điện^(Edge) toán biên không phải là phiên bản nâng cấp của điện toán đám mây. Đó là một cách tiếp cận khác đối với tính toán phân tán, có ích cho các ứng dụng đòi hỏi nhiều dữ liệu và nhạy cảm về thời gian.

Tuy nhiên, điện toán đám mây vẫn là cách tiếp cận linh hoạt và tiết kiệm chi phí nhất cho hầu hết các ứng dụng khác. Bằng cách giảm tải bộ nhớ và xử lý cho một máy chủ chuyên dụng, các công ty có thể tập trung vào hoạt động của họ mà không cần lo lắng về việc triển khai chương trình phụ trợ.

Cả hai đều là những công cụ cần thiết trong công việc của một chuyên gia CNTT am hiểu và hầu hết các phương tiện tiên tiến, cho dù là IoT hay cách khác, đều tận dụng sự kết hợp của hai công nghệ để có được kết quả tốt nhất.

Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters

With distributed compυting gaіning popularity, terms like cloud computing and edge сomputing are becoming increasingly common. These аrеn’t just meaningless buzzwords to spark interest in a trend, but existing tеchnologies driving innovatiоn acroѕs industries.

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.

Related posts

• Cloud Computing interview câu hỏi và câu trả lời

• Cloud and Cloud Computing là gì? Giới thiệu cho người mới bắt đầu!

• Rủi ro bảo mật của Điện toán đám mây là gì?

• 10 loại máy tính đám mây bạn nên biết

• Đám mây là gì và cách khai thác tối đa nó

• Top 10 dịch vụ Cloud Computing tốt nhất

• Cách sử dụng ứng dụng Mọi người để quản lý tài khoản mạng xã hội

• Cách bảo vệ theo dõi nâng cao của Firefox ngăn chặn các trang web theo dõi bạn

• Đánh giá sách - Mạng gia đình không dây cho người giả

• Làm thế nào để bắt đầu Windows 10 trong Safe Mode với Networking

• HDG Giải thích: Tên miền trỏ hướng là gì và Ưu điểm của nó là gì?

• Cách mô phỏng kết nối Internet chậm để kiểm tra

• HDG Giải thích: Cổng máy tính là gì và chúng được sử dụng để làm gì?

• Cách vô hiệu hóa Networking bằng Windows Sandbox trong Windows 10

• Cách thiết lập NAS (Bộ nhớ đính kèm mạng)

• Cách khắc phục “Bạn không có quyền gửi cho người nhận này”

• Cisco Packet Tracer Networking Simulation Tool và lựa chọn thay thế miễn phí của nó

• 8 dự án Raspberry Pi dễ dàng cho người mới bắt đầu

• Đánh giá sách - Head First Networking

• Cách tránh và giải quyết tình trạng ngừng hoạt động DNS