Kas yra rūko skaičiavimas? Rūkas vs. Edge Computing paaiškinta

Key Takeaways

• Rūko skaičiavimas išplečia krašto skaičiavimo koncepciją, sukurdamas paskirstytą skaičiavimo infrastruktūrą, apimančią platesnę geografinę sritį.
• Rūko kompiuterija veikia arčiau duomenų šaltinio nei debesų kompiuterija, bet ne tiksliai šaltinyje, naudojant strategiškai išdėstytus rūko mazgus visame tinkle.
• Rūko skaičiavimas suteikia skaičiavimo išteklių hierarchiją nuo kraštinių įrenginių iki rūko mazgų iki debesies duomenų centrus, optimizuodami efektyvumą, sumažindami delsą ir pasiūlydami struktūrizuotą, tačiau lanksčią sistema.

Mūsų supratimas apie duomenų apdorojimo ir saugojimo paradigmas vystosi, nes skaitmeninis pasaulis greitai keičiasi. Sąvokos „debesis“, „kraštas“ ir „rūkas“ nėra tik meteorologiniai terminai; jie atstovauja tris unikalias skaičiavimo sistemas. Krašto ir miglos kompiuterija atsirado reaguojant į jų pirmtako apribojimus, tačiau kiekvienas iš jų turi skirtingų savybių ir privalumų.

Kas yra rūko skaičiavimas? Rūko skaičiavimas, paaiškinta

Pasigilinkime, kas yra rūko skaičiavimas, ir paaiškinkime, kaip jis veikia. Tačiau prieš žvelgiant į rūko skaičiavimą, pravartu suprasti, kas buvo prieš tai ir kaip mes atsidūrėme rūko skaičiavime.

Debesų kompiuterija atsirado kaip revoliucinis duomenų valdymo ir apdorojimo modelis. Siūlo centralizuotą duomenų saugojimą ir apdorojimą didžiuliuose duomenų centruose, dažnai esančiuose atokiau nuo žemynų duomenų šaltinis arba vartotojas – debesų kompiuterija užtikrina neprilygstamą mastelio keitimą, judrumą ir kainą efektyvumą.

Nors debesų kompiuterija turi daug privalumų, tai nėra be trūkumų. Perduodant duomenis dideliais atstumais į debesų centrus, juos apdorojant ir siunčiant atgal, atsiranda delsos. Atliekant užduotis, į kurias reikia nedelsiant atsakyti arba apdoroti duomenis realiuoju laiku, šis delsimas buvo nepriimtinas. Be to, didžiulis pralaidumas, reikalingas kiekvienam duomenų baitui siųsti į centrinius serverius, susietas Dėl galimos tinklo perkrovos grynai debesimis pagrįstas modelis tikrai neveiksmingas programos.

Įeikite krašto skaičiavimas ir jo tolesnis veiksmas, rūko skaičiavimas.

Kas yra Edge Computing?

Pripažįstant debesų kompiuterijos apribojimus, krašto kompiuterija buvo sukurta siekiant sumažinti delsą ir optimizuoti pralaidumą. The pagrindinis skirtumas tarp debesies ir krašto kompiuterijos yra tvarkomų duomenų kiekis; debesų kompiuterija apdoroja didžiulius kiekius, o Edge sutelkia dėmesį į daug mažesnius pogrupius.

Užuot viską nukreipę į centralizuotus serverius, duomenų procesai buvo perkelti arčiau duomenų šaltinio – galbūt apsaugos kameros, nešiojamo įrenginio ar gamyklinio jutiklio. Šis artumas reiškia, kad duomenis galima apdoroti vietoje, o tai padidina galimybes kurti reaguojančias programas realiuoju laiku. Lokalizuotas duomenų apdorojimas taip pat teigiamai veikia energijos vartojimo efektyvumą ir sumažina bendras duomenų perdavimo išlaidas.

Tačiau, nors krašto kompiuterija sprendė delsos ir pralaidumo problemas, ji taip pat sukėlė naujų rūpesčių. Saugumas tapo sudėtingesne problema, nes duomenys apdorojami daugelyje įrenginių. Daugeliui mažų prietaisų reikėjo daugiau skaičiavimo raumenų, kad būtų galima atlikti griežtas užduotis. Be to, valdant ir prižiūrint daugybę kraštinių įrenginių atsirado naujų sudėtingumo.

Kas yra rūko skaičiavimas?

Rūko skaičiavimas buvo naudojamas siekiant įveikti savo pirmtakų, debesų ir krašto, apribojimus. Jis išplečia krašto skaičiavimo koncepciją, sukurdamas paskirstytą skaičiavimo infrastruktūrą, apimančią platesnę geografinę sritį, o ne tik atskirus įrenginius.

Užuot apdoroti duomenis šaltinyje (kaip naudojant kraštą) arba tolimose centralizuotose vietose (kaip naudojant debesį), rūko skaičiavimas veikia arčiau šaltinio, bet ne tiksliai šaltinyje. Šiame skaičiavimo modelyje rūko mazgai yra strategiškai išdėstyti visame tinkle, įskaitant pakraščius ir tinklo infrastruktūrą. Šie mazgai turi didesnę skaičiavimo galią nei įprasti kraštiniai įrenginiai ir gali atlikti sudėtingesnį duomenų apdorojimą ir analizę.

Taip efektyviai sukuriamas „arčiau esantis debesis“ arba „paskirstytas debesis“, kuris suteikia geriausią iš abiejų pasaulių, kuriuos siūlo ankstesni skaičiavimo modeliai. Rūko skaičiavimo tikslas yra pateikti skaičiavimo išteklių hierarchiją, pradedant kraštiniais įrenginiais, baigiant rūko mazgais ir baigiant debesų duomenų centrais. Tai optimizuoja efektyvumą, sumažina delsą ir siūlo labiau struktūrizuotą, tačiau lanksčią sistemą nei grynas krašto ar debesies modelis.

Debesis vs. Kraštas. Rūko skaičiavimas: palygintos funkcijos

Ši evoliucija nuo debesies iki krašto ir galiausiai iki rūko piešia ryškų mūsų nenumaldomo siekio optimizuoti duomenis vaizdą. apdorojimas, užtikrinant, kad būtų įdiegtos efektyviausios, labiausiai reaguojančios ir ekonomiškiausios sistemos, atitinkančios įvairius poreikius.

Be to, reikia suprasti debesų, kraštų ar rūko skaičiavimo našumą ir efektyvumą sprendimus gali labai paveikti vietinių įrenginių galimybės ir funkcijos dalyvauja. Apribojantys veiksniai apima įrenginio apdorojimo galią, atmintį ir saugojimo galimybes; vietos ir delsos svarstymai; duomenų perdavimo pajėgumas; ir mastelio keitimą bei bendrą tinkamumą atliekamai užduočiai.

Realūs debesų, kraštų ir rūko skaičiavimo pavyzdžiai

Kiekvienas skaičiavimo modelis – debesis, kraštas ir rūkas – turėjo įtakos sprendžiant konkrečius technologijų pramonės iššūkius. Kiekvieno iš jų praktinio pritaikymo supratimas turi pranašumų tiek vartotojams, tiek verslo vartotojams.

Debesų kompiuterija

Nesuskaičiuojamų šiuolaikinių skaitmeninių paslaugų pagrindas, debesų kompiuterijos didelės saugyklos ir apdorojimo galimybės iš naujo apibrėžė prieinamumą. Šiandien debesų kompiuterijos pavyzdžiai yra giliai įsišakniję mūsų kasdieniame gyvenime, nesvarbu, ar tai suprantame, ar ne.

Srautinio perdavimo paslaugos, tokios kaip „Netflix“ ir „Spotify“, yra klasikiniai pavyzdžiai. Užuot naudotojai savo įrenginiuose saugoję dideles filmų ar muzikos bibliotekas, abonentai gali srautiniu būdu transliuoti turinį, priglobtą didžiuliuose debesų duomenų centruose.

Pavyzdžiui, kai „Netflix“ paskelbė apie funkciją pristabdyti ir atnaujinti filmus ir TV laidas bet kuriame įrenginyje bet kurioje namo patalpoje srautinio perdavimo paslauga buvo ir naudojasi debesų kompiuterija išteklių. Šis centralizavimas reiškia, kad galite pradėti žiūrėti filmą viename įrenginyje, jį pristabdyti ir tęsti turinio peržiūrą kitame įrenginyje – visa tai dėka duomenų centralizuoto pobūdžio debesyje.

Edge Computing

Įrenginiams tampant išmanesniais ir labiau integruojantis į mūsų kasdienę veiklą, greitų sprendimų priėmimo galimybių poreikis auga eksponentiškai. Pavyzdžiui, išmanieji telefonai naudoja kraštų skaičiavimą kalbos atpažinimui, vaizdo apdorojimui ir kitoms užduotims atlikti. Taip pat žinoma, kad išmaniosios kameros ir kiti išmaniųjų namų įrenginiai išnaudoja pažangiausius skaičiavimus.

Ir, galiausiai, savarankiškai važiuojančių automobilių priimdami sprendimus realiuoju laiku, labai pasikliaukite krašto kompiuterija. Jutikliai ir borto kompiuteriai analizuoja duomenis iš kamerų, LiDAR, radaro ir kitų jutiklių, kad galėtų naršyti ir reaguoti į aplinką, nereikalaujant tolimo debesies serverio.

Rūko skaičiavimas

Suderinus geriausias debesies ir krašto savybes, rūko skaičiavimas puikiai tinka scenarijuose, kuriuose reikia suderintų vietinių sprendimų, neperkraunant atskirų įrenginių. Puikus pavyzdys – išmaniųjų miestų iniciatyvos.

Įsivaizduokite išmaniąją eismo sistemą mieste: vietoj to, kad kiekvienas šviesoforas savarankiškai priimtų sprendimus (kaip ir krašto atveju) arba pasikliauja tik toli. centrinė sistema (kaip ir debesyje), tam tikro regiono šviesoforai gali susisiekti su vietiniu rūko mazgu, kad priimtų labiau suderintus sprendimus.

Pavyzdžiui, jei vienoje vietoje susidaro eismo spūstis, sistema gali reguliuoti apšvietimo laiką aplinkinėse zonose, kad sumažintų spūstis, nesiunčiant duomenų į centrinį debesį ir atgal.

Debesų žargonas demistifikuotas

Nors kiekvienas turi savo vietą, debesų, kraštų ir miglos kompiuterija atlieka optimizuotos, efektyvios ir reaguojančios skaičiavimo ekosistemos vaidmenį. Vartotojai ir įmonės gauna naudos, kai išsklaido žargoną ir suvokia jo praktinius pritaikymus. Kadangi ir toliau naudosime duomenų galią, užtikrindami, kad jie būtų tvarkomi efektyviai, saugiai ir greitai, išliksime technologinės pažangos priešakyje.