مقایسه رایانش لبه و ابری

مقایسه رایانش لبه و ابری | چگونه داده ها را پردازش می کنند؟

می‌توانید خلاصه‌ای کوتاه از محتوای مقاله را با استفاده از هوش مصنوعی دریافت نمایید.

فهرست مطالب

سرعت مهم‌تر است یا مقیاس پذیری؟ تا حالا شده به کسب و کار خود نگاه کنید و این سوال برای شما پیش بیاید که سرعت برای کسب و کار شما مهم‌تر است یا مقیاس پذیری و بعد به نتیجه‌ای نرسید؟ در این مقاله قصد داریم در مورد رایانش لبه و ابری صحبت کنیم. یعنی مقایسه سرعت و مقیاس پذیری برای رسیدن به یک جواب. 

رایانش لبه (Edge Computing) چیست؟

هدف از توسعه رایانش لبه، کاهش نیاز به منابع در مدیریت داده بود که این هدف محقق شده است. در این فناوری، با انتقال پردازش به نزدیک‌ترین محل تولید داده، مصرف منابع کاهش می‌یابد. به عنوان مثال فرض کنید که داده‌های شما در یک مرکز داده که کیلومترها از شما فاصله دارد پردازش می‌شوند، به همین دلیل شما با تاخیر زیاد در دسترسی مواجه هستید. حالا فرض کنید که داده‌ها روی خود دستگاه یا یک سرور محلی پردازش شوند که فاصله خیلی کمی با شما دارد، تاخیر به حداقل رسیده و منابع زیادی استفاده نمی‌شود.

برای آشنایی بیشتر با رایانش لبه، می‌توانید مقاله “پردازش لبه (Edge Computing)” را مطالعه کنید.

از ویژگی‌های پردازش لبه می‌توان به تاخیر کم و پاسخ‌های آنی، ارسال داده‌های مهم به شبکه و کاهش مصرف پهنای باند اشاره کرد. همچنین در صورت قطع اینترنت، سیستم همچنان به کار خود ادامه می‌دهد. رایانش لبه به دو شکل کلی «دستگاه‌های لبه» و «دیتاسنترهای لبه» ارائه می‌شود.

دستگاه لبه (Edge Devices)

هر نوع دستگاهی که مرز بین دو شبکه را مدیریت می‌کند، دستگاه لبه نام دارد. وظیفه کنترل و نگهبانی از انتقال داده بین ارائه دهنده و کاربر برعهده Edge Devices است. این دستگاه را می‌توان مانند یک نگهبان در نظر گرفت که برای محافظت از داده تلاش می‌کند.

دیتاسنترهای لبه (Edge Datacentres)

دیتاسنترهای کوچک که برای ارائه خدمات به دستگاه‌های لبه کاربرد دارند، دیتاسنتر لبه نامیده می‌شوند. البته این دیتاسنترها در توان پردازشی، فضای ذخیره سازی، مصرف انرژی و… نسبت به دیتاسنترهای دیگر محدودتر هستند.

رایانش لبه (Edge Computing) چیست؟

رایانش ابری (Cloud Computing) چیست؟

در رایانش ابری داده‌ها در مراکز داده بزرگ و دور از کاربر پردازش می‌شوند. در این نوع از پردازش توان پردازشی و منابع بسیار زیاد است و همین موضوع باعث شده مقیاس پذیری زیادی داشته باشد. با استفاده از رایانش ابری، با هزینه‌ای مناسب می‌توانید داده‌های زیادی را ذخیره کنید، داده‌ها را با سرعت بالا پردازش کنید، داشبوردهای مدیریتی سطح سازمان داشته باشید و… . در کنار تمام این ویژگی‌هایی که این نوع رایانش را بسیار کاربردی کرده، تاخیر در ارسال پاسخ و وابستگی به عملکرد شبکه از مهم‌ترین محدودیت‌های آن هستند. رایانش ابری به دو شکل وجود دارد:

خدمات ابری (Cloud Services)

در این نوع از رایانش ابری، ارائه دهنده نقش پررنگی دارد و ابزارها و نرم افزارهای مورد نیاز کسب و کارها را در اختیار آنها قرار می‌دهد. از این ابزارها می‌توان به شبکه‌ها، سرورهای ابری، پلتفرم‌ها و دیگر ابزارهایی که برای مدیریت داده‌ها نیاز است اشاره داشت.

منابع فناوری اطلاعات (IT Resources)

در رایانش ابری، سازمان‌ها می‌توانند از طریق اینترنت و با بهره گیری از فناوری مجازی سازی، به منابع و زیرساخت‌های فنی مورد نیاز خود به صورت انعطاف پذیر و مقیاس پذیر دسترسی داشته باشند. زیر ساخت‌های فناوری اطلاعات مانند تجهیزات، نرم افزارها، شبکه‌ها و… هستند که برای همه سازمان‌ها نیاز است.

رایانش ابری (Cloud Computing) چیست؟

مقایسه رایانش لبه و ابری

نقطه ضعف رایانش ابری، نقطه قوت رایانش لبه است و برعکس. برای درک بهتر این جمله همراه ما باشید.

  • سرعت پاسخ

در رایانش ابری برای این که داده‌ها به یک دیتاسنتر دور از کاربر ارسال می‌شوند، سرعت پاسخ طولانی است. این موضوع در رایانش لبه دیده نمی‌شود، چرا که با پردازش داده در نزدیک‌ترین نقطه به کاربر سرعت پاسخ را افزایش داده است. سرعت محدودیت رایانش ابری است و مزیت رایانش لبه.

  • مقیاس پذیری

در رایانش لبه محدودیت در منابع وجود دارد. با توجه به این که پردازش‌ها نزدیک به کاربر انجام می‌شوند نه در دیتاسنترهای بزرگ، نمی‌توان حجم داده زیادی را پردازش کرد. در مقابل، در رایانش ابری مقیاس پذیری نامحدود است. حجم منابع و زیر ساخت‌ها به شکلی است که به طور آنی می‌توانید منابع را افزایش یا کاهش دهید. در این قسمت هم مشاهده کردید که مزیت رایانش ابری یکی از محدودیت‌های رایانش لبه است.

  • پایداری

در هر دو مورد پایداری دیده می‌شود، اما به شکل‌های مختلف. در صورت خرابی و اختلال در سرور یکی از سرورها، رایانش ابری همچنان به کار خود ادامه می‌دهد و مشکلی برای داده‌ها ایجاد نمی‌شود، همین موضوع پایداری را افزایش می‌دهد. در صورت نبود اینترنت و مشکل در شبکه، در رایانش ابری دسترسی کاربر قطع خواهد شد، اما در رایانش لبه همچنان بدون مشکل پردازش‌ها انجام می‌شوند. 

ویژگیرایانش لبه (Edge Computing)رایانش ابری (Cloud Computing)
محل پردازش دادهروی دستگاه، گیت‌وی یا سرور محلی نزدیک منبع دادهدر مراکز داده راه دور (Cloud Data Centers)
سرعت پاسخ گویی (Latency)بسیار سریع و تقریبا آنیبیشتر به دلیل انتقال داده از طریق شبکه
وابستگی به اینترنتکم؛ حتی در صورت قطع شبکه نیز می‌تواند به کار ادامه دهد.زیاد؛ برای پردازش به اتصال شبکه نیاز دارد.
توان پردازشیمحدود و مناسب پردازش‌های محلیبسیار بالا و مقیاس پذیر
فضای ذخیره سازیمحدودتقریبا نامحدود
پهنای باندمصرف کمتر؛ فقط داده‌های ضروری ارسال می‌شوند.مصرف بیشتر در صورت ارسال داده‌های خام
مناسب برایکنترل بلادرنگ، واکنش سریع، پردازش محلیتحلیل داده‌های حجیم، ذخیره سازی بلند مدت و یادگیری ماشین
امنیت و حریم دادهداده‌های حساس در محل باقی می‌مانند.داده‌ها به مراکز داده منتقل می‌شوند.
مقیاس پذیریمحدود به منابع سخت افزار محلیبسیار بالا و قابل افزایش بر اساس نیاز
نمونه کاربردهاکنترل ماشین آلات، سیستم‌های صنعتی، خودروهای هوشمند، IoTداشبوردهای مدیریتی، تحلیل کلان داده، آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، ذخیره سازی داده‌ها
مهم‌ترین مزیتسرعت بالا، تاخیر کم و پایداری در زمان قطع شبکهقدرت پردازش بالا، تحلیل پیشرفته و ذخیره سازی گسترده
مهم‌ترین محدودیتمنابع پردازشی و ذخیره سازی محدودوابستگی به شبکه و تاخیر بیشتر

رایانش لبه یا ابری، کدام بهتر است؟

انتخاب بین این دو مورد به نیاز کسب و کار ما بسیار وابسته است. با توجه به محدودیت‌ها و مزیت‌های هر مورد باید بسنجید که کدام مورد می‌تواند نیازهای کسب و کار شما را رفع کند. هر چند که می‌توانید از هر دو آنها استفاده کنید.

شما مجبور به انتخاب یک مورد از این رایانش‌ها نیستید. اگر فکر می‌کنید که هر دو آنها برای کسب و کار شما نیاز است، معماری ترکیبی (Hybrid) راهکاری مناسب برای شما است. با معماری ترکیبی شما از هر دو رایانش استفاده می‌کنید. پردازش‌های سریع و محلی با رایانش لبه انجام می‌شوند و پردازش‌های بزرگ، تحلیلی و با نیاز به منابع زیاد با رایانش ابری انجام می‌شوند. 

به عنوان مثال یکی از الگوهایی که امروزه بسیار دیده می‌شود، مدل‌های یادگیری ماشین هستند که از معماری ترکیبی برای آنها استفاده می‌شود. مدل‌های یادگیری ماشین ابتدا در فضای ابری ایجاد شده و با استفاده از داده‌های تاریخی آموزش می‌بینند، بعد به رایانش لبه ارسال شده پیش بینی‌ها را به صورت بلادرنگ انجام می‌دهند.

“اگر همچنان در انتخاب نوع میزبانی مناسب برای کسب و کار خود تردید دارید، کارشناسان پویان آی تی آماده‌اند تا به صورت رایگان شما را راهنمایی کنند و در انتخاب بهترین گزینه متناسب با نیازهای کسب و کارتان همراهتان باشند.”

در نهایت: آینده رایانش لبه به چه شکل است؟

آینده این فناوری بسیار روشن است و از آنجایی که اینترنت هر روز در حال پیشرفت است و نیاز به پاسخ‌های سریع در حال افزایش است، کاربرد این فناوری نیز در حال افزایش است. 

در سال‌های پیش رو، رایانش لبه به یکی از فناوری‌های کلیدی در پیشبرد هوش مصنوعی (AI) و شبکه‌های نسل پنجم (5G) تبدیل خواهد شد و با فراهم کردن پردازش سریع‌تر، امنیت بیشتر و بهره وری بالاتر، نقش مهمی در توسعه این حوزه‌ها ایفا خواهد کرد. همچنین، معماری‌های فناوری اطلاعات به تدریج به سمت ساختارهای غیرمتمرکز حرکت خواهند کرد؛ به گونه‌ای که فرایندهای جمع آوری، پردازش و تحلیل داده‌ها به صورت توزیع شده و نزدیک به محل تولید داده انجام می‌شوند.

سوالات متداول

رایانش لبه برای کاربردهایی که نیاز به پاسخ آنی دارند، مانند اینترنت اشیا (IoT)، خودروهای هوشمند، سیستم‌های صنعتی، کنترل ماشین آلات و تجهیزات پزشکی، گزینه مناسبی است.

کسب و کارهایی که با حجم زیادی از داده سر و کار دارند یا به تحلیل داده، ذخیره سازی گسترده، یادگیری ماشین و داشبوردهای مدیریتی نیاز دارند، معمولا از رایانش ابری بهره بیشتری می‌برند.

در بسیاری از موارد بله؛ زیرا داده‌های حساس در محل باقی می‌مانند و نیازی به انتقال آن‌ها به مراکز داده وجود ندارد. با این حال، امنیت هر دو فناوری به نحوه پیاده سازی و مدیریت زیرساخت بستگی دارد.

منابع

  • https://www.fabrico.io/blog/edge-computing-vs-cloud-computing/
  • https://www.ovhcloud.com/en/learn/edge-vs-cloud-computing/
  • https://blogs.nvidia.com/blog/difference-between-cloud-and-edge-computing/

به این مقاله امتیاز دهید!

میانگین امتیاز 0 / 5. تعداد رأی ها : 0

هنوز هیچ رأیی داده نشده. اولین نفر باشید!

و در ادامه بخوانید

اولین دیدگاه را اضافه کنید.

    برچسب ها

    رایانش ابری