Mis on uduarvuti? Udu vs. Edge Computing selgitatud

Võtmed kaasavõtmiseks

• Uduarvutus laiendab servaarvutuse kontseptsiooni, luues hajutatud andmetöötluse infrastruktuuri, mis hõlmab laiemat geograafilist piirkonda.
• Uduandmetöötlus töötab andmeallikale lähemal kui pilvandmetöötlus, kuid mitte täpselt allikas, kasutades kogu võrgus strateegiliselt paigutatud udusõlmi.
• Uduarvutus pakub arvutusressursside hierarhiat servaseadmetest udusõlmedeni pilveni andmekeskused, optimeerides tõhusust, vähendades latentsust ja pakkudes struktureeritud, kuid paindlikku süsteem.

Meie arusaam andmetöötluse ja -salvestuse paradigmadest areneb, kui digitaalmaailm läbib kiireid muutusi. Mõisted "pilv", "serv" ja "udu" ei ole ainult meteoroloogilised terminid; need esindavad kolme ainulaadset arvutisüsteemi. Ääre- ja uduarvutus tekkis vastusena nende eelkäija piirangutele, kuid neil kõigil on erinevad funktsioonid ja eelised.

Mis on uduarvuti? Udu arvutamine selgitatud

Süveneme sellesse, mis on uduarvutus ja selgitame, kuidas see töötab. Kuid enne uduarvutite vaatamist on kasulik mõista, mis oli enne seda ja kuidas me uduarvutuseni jõudsime.

Pilvandmetöötlus kujunes revolutsiooniliseks andmehalduse ja -töötluse mudeliks. Pakub tsentraliseeritud andmesalvestust ja -töötlust suurtes andmekeskustes, mis asuvad sageli mandritest eemal andmeallikas või kasutaja – pilvandmetöötlus võimaldas võrreldamatut mastaapsust, paindlikkust ja kulusid tõhusust.

Kuigi pilvandmetöötlusel on palju eeliseid, pole sellel ka puudusi. Andmete edastamine suurte vahemaade tagant pilvekeskustesse, nende töötlemine ja seejärel tagasisaatmine põhjustab latentsust. Kiiret reageerimist või reaalajas andmetöötlust nõudvate ülesannete puhul oli see viivitus vastuvõetamatu. Lisaks on ühendatud tohutu ribalaius, mis on vajalik iga andmebaidi keskserveritesse saatmiseks võimaliku võrgu ülekoormuse tõttu muutis puhtalt pilvepõhise mudeli kindlasti ebaefektiivseks rakendusi.

Sisenema äärearvutus ja selle järeltegevus, uduarvutus.

Mis on Edge Computing?

Tunnistades pilvandmetöötluse piiranguid, loodi servaandmetöötlus latentsuse minimeerimiseks ja ribalaiuse optimeerimiseks. The Peamine erinevus pilve- ja servaandmetöötluse vahel on töödeldavate andmete hulk; pilvandmetöötlus tegeleb tohutute kogustega, samas kui edge keskendub palju väiksematele alamhulkadele.

Selle asemel, et kõik tsentraliseeritud serveritesse suunata, viidi andmeprotsessid andmeallikale lähemale – võib-olla turvakaamerale, kantavale seadmele või tehasesensorile. See lähedus tähendab, et andmeid saab kohapeal töödelda, mis suurendab reaalajas reageerivate rakenduste tegemise teostatavust. Lokaliseeritud andmetöötlus soodustab ka energiatõhusust ja alandab üldisi andmeedastuskulusid.

Kuid kuigi äärearvutus käsitles latentsus- ja ribalaiusega seotud probleeme, tekitas see ka uusi probleeme. Turvalisus on muutunud keerukamaks probleemiks, kuna andmeid töödeldakse paljudes seadmetes. Paljud väikesed seadmed vajasid rangete ülesannete täitmiseks rohkem arvutuslikku jõudu. Lisaks tõi arvukate servaseadmete haldamine ja hooldamine kaasa uusi keerulisi.

Mis on uduarvuti?

Uduandmetöötlus tuli mängu, et ületada selle andmetöötluse eelkäijate, pilve ja serva piirangud. See laiendab servade arvutuskontseptsiooni, luues hajutatud andmetöötluse infrastruktuuri, mis hõlmab laiemat geograafilist piirkonda, mitte ainult üksikuid seadmeid.

Selle asemel, et töödelda andmeid allikas (nagu serva puhul) või kaugetes tsentraliseeritud asukohtades (nagu pilve puhul), töötab uduandmetöötlus allikale lähemal, kuid mitte täpselt allikas. Selles arvutusmudelis on udusõlmed strateegiliselt paigutatud kogu võrgus, sealhulgas võrgu infrastruktuuri servades ja sees. Nendel sõlmedel on suurem arvutusvõimsus kui tüüpilistel servaseadmetel ning need võivad teostada keerukamat andmetöötlust ja analüüsi.

See loob tõhusalt "lähema pilve" või "hajutatud pilve", mis pakub mõlemast maailmast parimat, mida varasemad andmetöötlusmudelid pakuvad. Uduandmetöötluse eesmärk on pakkuda arvutusressursside hierarhiat, mis ulatub servaseadmetest udusõlmedeni pilvandmekeskusteni. See optimeerib tõhusust, vähendab latentsust ja pakub struktureeritumat, kuid paindlikumat süsteemi kui puhas serva- või pilvimudel.

Pilv vs. Edge. Uduarvuti: funktsioonid võrreldud

See areng pilvest servani ja lõpuks uduni maalib ereda pildi meie järeleandmatust püüdest optimeerida andmeid töötlemine, tagades, et kõige tõhusamad, reageerimisvõimelisemad ja kulutõhusamad süsteemid on paigas, et vastata erinevatele nõudmistele.

Nagu öeldud, tuleb mõista pilve-, serva- või uduandmetöötluse jõudlust ja tõhusust lahendusi võivad oluliselt mõjutada kohalike seadmete võimalused ja funktsioonid kaasatud. Piiravate tegurite hulka kuuluvad seadme töötlemisvõimsus, mälu ja salvestusvõimalused; asukoha ja latentsuse kaalutlused; andmeedastusvõimsus; ning skaleeritavus ja üldine sobivus käsiloleva ülesande jaoks.

Pilve-, serva- ja uduandmetöötluse näited tegelikust maailmast

Iga arvutusmudel – pilv, serv ja udu – on olnud mõjukas tehnoloogiatööstuse spetsiifiliste väljakutsete lahendamisel. Iga praktiliste rakenduste mõistmisel on oma eelised nii tarbija- kui ka ärikasutajatele.

Pilvandmetöötlus

Lugematute kaasaegsete digiteenuste selgroog, pilvandmetöötluse laialdased salvestus- ja töötlemisvõimalused on juurdepääsetavuse uuesti määratlenud. Tänapäeval on pilvandmetöötluse näited meie igapäevaelus sügavalt juurdunud, olenemata sellest, kas me mõistame seda või mitte.

Voogesitusteenused, nagu Netflix ja Spotify, on klassikalised näited. Selle asemel, et kasutajad salvestaksid oma seadmetesse ulatuslikke filmi- või muusikakogusid, saavad abonendid voogesitada tohututes pilvandmekeskustes hostitud sisu.

Näiteks kui Netflix teatas funktsioonist filmide ja telesaadete peatamiseks ja jätkamiseks mis tahes seadmes maja igas ruumis kasutas ja kasutab voogedastusteenus pilvandmetöötlust ressursse. See tsentraliseerimine tähendab, et saate alustada filmi vaatamist ühes seadmes, selle peatada ja jätkata sisu vaatamist teises seadmes – seda kõike tänu andmete tsentraliseeritud olemusele pilves.

Edge Computing

Kuna seadmed muutuvad nutikamaks ja integreeruvad paremini meie igapäevaste rutiinidega, kasvab plahvatuslikult vajadus kiire otsustusvõime järele. Näiteks kasutavad nutitelefonid kõnetuvastuse, pilditöötluse ja muude ülesannete täitmiseks servaarvutust. Nutikad kaamerad ja muud nutikodu seadmed on samuti teadaolevalt võimendanud andmetöötlust.

Ja lõpuks, isejuhtivad autod Toetuvad reaalajas otsuste tegemisel suuresti äärearvutitele. Andurid ja pardaarvutid analüüsivad kaamerate, LiDARi, radari ja muude andurite andmeid, et navigeerida ja reageerida oma keskkonnas, ilma et oleks vaja kauget pilveserverit.

Udu arvutamine

Seoses pilve ja serva parimate omadustega paistab uduarvutus stsenaariumides, mis nõuavad kooskõlastatud kohalikke otsuseid ilma üksikuid seadmeid üle koormamata. Eeskujuks on targa linna algatused.

Kujutage ette nutikat liiklussüsteemi linnas: selle asemel, et iga valgusfoor langetaks iseseisvalt otsuseid (nagu serva puhul) või tugineks ainult kaugele. kesksüsteem (nagu pilve puhul), võivad teatud piirkonna foorid suhelda kohaliku udusõlmega, et teha koordineeritumaid otsuseid.

Näiteks kui ühes piirkonnas tekib liiklusummik, saab süsteem reguleerida valguse ajastust ümbritsevates tsoonides, et leevendada ummikuid, ilma et saadaks andmeid kesksesse pilve ja tagasi.

Pilve žargoon Demüstifitseeritud

Kuigi igal neist on oma koht, mängivad pilve-, serva- ja uduandmetöötlus optimeeritud, tõhusas ja reageerivas andmetöötluse ökosüsteemis oma osa. Kasutajad ja ettevõtted saavad kasu žargooni demüstifitseerimisest ja selle praktiliste rakenduste mõistmisest. Kuna kasutame jätkuvalt andmete jõudu, on nende tõhusa, turvalise ja kiire töötlemise tagamine jätkuvalt tehnoloogilise arengu esirinnas.