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E’ meglio il Cloud o l’Edge Computing e qual è la differenza

Cloud Versus Edge Computing – Qual è la differenza?

Ogni conversazione odierna sulla trasformazione digitale o sull’internet degli oggetti (IoT), a prescindere dall’industria, tende a includere una discussione su dove verranno ospitate le applicazioni. Il “cloud” viene spesso presentato come una buona opzione: “basta inviare tutti i dati al cloud per l’analisi”, alcuni potrebbero dire. Altri potrebbero suggerire un concetto più nuovo, “edge computing”, come un’importante svolta che alimenterà le applicazioni e fornirà risultati che il cloud computing non potrà mai raggiungere. Questo dialogo può spingere i responsabili delle decisioni a pensare di aver bisogno di scegliere un lato – cloud contro edge – e spero che scelgano il vincitore. Ma è così? Abbiamo bisogno di lavorare sodo su un’analisi e piazzare le scommesse?

La risposta è no. Queste architetture di calcolo sono complementari, entrambe con ruoli importanti da eseguire.

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Diamo un’occhiata a cosa significano prima. Il cloud computing è durato molto più a lungo e molte persone hanno un’idea di base di ciò che è: in poche parole, il cloud computing coinvolge data center remoti pieni di computer connessi via Internet che offrono potenza di elaborazione disponibile per un costo per unità e disponibile per chiunque.

D’altra parte, l’edge computing è diventato di recente un termine comune. È usato per evidenziare un approccio opposto al cloud, specialmente in termini di IoT. Fondamentalmente, l’edge computing è l’idea di far girare le applicazioni il più vicino possibile fisicamente al luogo in cui vengono generati i dati. Si consideri, ad esempio, un veicolo che calcola istantaneamente il consumo di carburante in base ai dati provenienti dai sensori di velocità e consumo di carburante. Il computer che esegue tale calcolo nel veicolo potrebbe essere correttamente etichettato come un dispositivo di calcolo del limite.

Tuttavia, il concetto di edge computing non è una nuova idea. In effetti, le aziende nello spazio di automazione in cui lavoro hanno eseguito il controllo e l’analisi a livello di apparecchiature, ovvero l’elaborazione “edge”, in impianti di processo, fabbriche, miniere, giacimenti petroliferi e molto altro ancora. Un esempio comune che la mia azienda offre è un sistema di controllo distribuito, una rete di computer speciali che operano sul posto e monitorano i dati da migliaia di sensori che misurano temperature, pressioni e flussi di processi e generano azioni per mantenerli operativi in ​​modo sicuro e in modo ottimale. Questo è essenzialmente l’edge computing prima che il termine diventasse comune.


Inserisci l’età dell’IoT. Le industrie al di fuori della produzione stanno ora installando sensori sui loro dispositivi o “processi” – dalle singole stanze degli edifici ai parchimetri e alle luci nelle città o ai dispositivi indossabili sulle persone – e esistono reti cellulari per spostare i dati. Quindi è sorta una nuova domanda: dove dovresti fare il calcolo per trasformare i dati in informazioni utili? Gli evangelisti del cloud dicono che dovrebbe essere tutto fatto nel cloud. Ma spesso, ci possono essere buoni motivi per eseguire localmente calcoli e analisi attraverso l’edge computing.

Credo che entrambi gli approcci abbiano punti di forza e di debolezza e, esaminandoli alla luce dell’applicazione a portata di mano, di solito si fa una scelta chiara.

Edge computing può essere l’opzione migliore in determinate condizioni, ad esempio nelle seguenti situazioni:

• Non c’è sufficiente o affidabile larghezza di banda della rete per inviare i dati al cloud.

• Sebbene l’industria abbia un’enorme attenzione alla sicurezza informatica, potrebbero esserci problemi di sicurezza e privacy circa l’invio dei dati su reti pubbliche o l’archiviazione nel cloud. Con l’edge computing, i dati vengono mantenuti localmente.

• La connessione della rete di comunicazione al cloud non è abbastanza robusta o affidabile per essere affidabile.

• Le applicazioni richiedono un campionamento rapido dei dati o devono calcolare i risultati con un ritardo minimo.

Diamo un’occhiata a un esempio di edge computing che la mia azienda fornisce per l’industria petrolifera e del gas. Nella zona petrolifera, le comunicazioni dai pozzi di petrolio possono essere wireless e possono essere intermittenti; I computer specializzati chiamati unità terminali remote (RTU) vengono utilizzati per importare i dati dei sensori ed eseguire funzioni di controllo locali sul pozzo. Quando le comunicazioni non sono disponibili, in genere memorizzano internamente i dati dei pozzetti; al ritorno delle comunicazioni, inviano i dati ai sistemi remoti per la segnalazione e l’analisi.

Al contrario, il cloud potrebbe essere un’opzione migliore a causa dei seguenti fattori:

• Ho scoperto che la potenza di elaborazione del cloud è quasi illimitata. Qualsiasi strumento di analisi può essere implementato in qualsiasi momento.

• Il fattore di forma ei limiti ambientali di alcune applicazioni potrebbero aumentare il costo dell’elaborazione dei bordi e rendere il cloud più conveniente.

• Il set di dati potrebbe essere grande. Un numero elevato di applicazioni nel cloud e la disponibilità a inserire altri dati possono consentire alle applicazioni di iniziare l’autoapprendimento, il che può portare a risultati migliori. Molti di noi hanno sentito parlare di “big data”.

• I risultati potrebbero dover essere ampiamente distribuiti e visualizzati su una varietà di piattaforme. È possibile accedere al cloud da qualsiasi posizione su più dispositivi.

Diamo un’occhiata all’esempio del veicolo. Il controllo automatico della velocità deve essere altamente affidabile, sicuro e reattivo, quindi funziona a bordo o all’interno del veicolo. Tuttavia, un’applicazione di monitoraggio per una flotta di veicoli che estrae dati sulle prestazioni per pianificare la manutenzione o le informazioni di navigazione per calcolare i percorsi dovrebbe essere eseguita nel cloud, dove è possibile accedere e analizzare vaste quantità di dati su più veicoli.

Allo stesso modo, nel settore del petrolio e del gas, ho visto che alcuni dei dati inviati tramite RTU intorno alle prestazioni o alle informazioni sulla salute delle attrezzature non possono essere utilizzati all’interno della RTU. Tuttavia, le applicazioni nel cloud o nei data center remoti potrebbero utilizzare i dati in applicazioni che modellano l’intero campo petrolifero e le azioni dirette per recuperare la quantità massima di olio dal campo.

Credo che sia edge che cloud computing continueranno ad avere ruoli importanti per il prossimo futuro. In effetti, mi aspetto che gli sforzi di sviluppo del software e gli sforzi di ricerca colleghino i due mondi in modo più uniforme. Quindi, non preoccuparti: ci saranno molte applicazioni per entrambi i gruppi di evangelisti in futuro.

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