Edge Computing לעומת מחשוב ענן: חקר ההבדלים העיקריים

עליית מחשוב הענן פתחה עולם של הזדמנויות. עם זאת, זה לא הצורה היחידה של מחשוב מרחוק. למחשוב ענן יש בן דוד פחות מוכר בשם מחשוב קצה. אמנם יש קווי דמיון בין שני המושגים, אבל יש הבדלים ברורים באופן שבו הם פועלים ובמטרות שהם משרתים.

עם זאת, יחד שתי צורות מחשוב מרחוק אלו משנות את האופן שבו אנו עובדים, מתקשרים, משחקים ואת הנוף של החברה בכלל. בואו נצלול לעולם המחשוב המרוחק תוך כדי השוואה וניגוד בין מחשוב ענן וקצה.

ההבדלים העיקריים בין Edge למחשוב ענן

אלו הן שתי צורות של מחשוב מרחוק. לכן, נקודת התחלה שימושית היא להגדיר הגדרה פשוטה למושג מחשוב מרחוק. מחשוב מרחוק, בבסיסו, מתייחס לתרגול של שימוש במשאבי מחשוב שאינם נמצאים פיזית במיקום המשתמש.

הפשטות של הגדרה זו מסתירה את מורכבות הנושא. לדוגמה, עובדים מרוחקים הזקוקים לגישה למערכות עסקיות ידרשו משאבים שונים לחלוטין ממכשיר אינטרנט של הדברים (IoT) שצריך לעבד נתונים בזמן אמת. כאן נכנסים לתמונה ההבדלים העיקריים בין ענן למחשוב קצה.

מחשוב ענן מתאים יותר לתרחישים המעבדים כמויות גדולות של נתונים. בניגוד, מחשוב קצה מתאים יותר לעיבוד פחות נתונים, אבל בזמן אמת.

זהו תיאור פשטני של ההבדל בין שני דגמי המחשוב המרוחק. בואו נפרק את זה קצת על ידי בחינת כמה מהמדדים שעוזרים להגדיר מחשוב ענן וקצה:

הבדלים אלו מגדירים את היתרונות של כל דגם ומכתיבים את מקרי השימוש שלהם.

מחשוב קצה וענן בפעולה

המאפיינים הייחודיים של כל דגם הם שהופכים אותם למתאימים למקרי שימוש שונים. הבנת התרחישים שבהם כל מודל מצטיין, היא הדרך הפשוטה ביותר להבין את ההבדל בין שתי הגישות למחשוב מרחוק.

ישנם אזורים אפורים שבהם שתי המתודולוגיות מתנגשות. אבל, באופן כללי, הם מספקים שירותים שונים באופן מובהק.

מקרי שימוש במחשוב ענן

ישנם יתרונות רבים למחשוב ענן. הוא משמש בעיקר במצבים שבהם כמויות עצומות של נתונים מאוחסנות, נגישות ומנוהלות ממיקום מרכזי. בין התרחישים שתכונות אלה הופכות את הבחירה הנכונה לכך הם:

• ניתוח נתונים: עידן הביג דאטה בפתח וארגונים מסתמכים לעתים קרובות על מחשוב ענן כדי לנתח מערכי נתונים ענקיים.
• עבודה מרחוק: שירותים מבוססי ענן הם מרכיב קריטי במעבר לעבודה מרחוק והיברידית. הענן מאפשר לעובדים לגשת למשאבי עבודה מכל מקום עם חיבור לאינטרנט. זה יכול להיות בצורה של גישה בסיסית לקבצי עבודה, או שזה יכול להיות בצורה של גישה מרחוק למחשבי עבודה ואפליקציות מרוחקות.
• תוכנה כשירות(SaaS): עלייתו של מודל ה-SaaS של רכישה ושימוש בתוכנה מתאפשרת במידה רבה על ידי מחשוב ענן.
• שחזור מאסון וגיבויים: מערכות ענן משמשות לעתים קרובות כפתרונות גיבוי ושחזור מאסון. דוגמה אחת שרוב האנשים מודעים לה היא התמונות המאוחסנות בטלפון שלך. אלה מגובים במערכת מבוססת ענן שמבטיחה שהם בטוחים אם תאבד או תשנה את הטלפון שלך.

החוט המשותף שעובר בשימושים אלו הוא הדרישה לנהל ולעבד כמויות גדולות של נתונים. למרות שזה יכול להתרחש בזמן אמת, זה לא מאפיין ליבה של מחשוב ענן.

מקרי שימוש ב-Edge Computing

מחשוב קצה מתאים יותר לעיבוד בזמן אמת של כמויות קטנות יותר של נתונים. הוא מכוון לתרחישים שבהם יש לצמצם את זמן ההשהיה ונדרש פעולות מיידיות.

בין השימושים הנפוצים עבור מחשוב קצה הם:

• האינטרנט של הדברים (IoT): מכשירי IoT הופכים נפוצים יותר ויותר. הכל מ בתים חכמים לערים חכמות נשענת על מכשירי IoT. בתורם, אלה דורשים לעתים קרובות עיבוד נתונים בזמן אמת, ומחשוב קצה מספק זאת.
• משחקים: כל גיימר חווה בשלב זה או אחר את התסכול של פיגור במשחק. מחשוב Edge עם זמן האחזור הנמוך שלו, עיבוד "קצה" ועיבוד נתונים בזמן אמת הופכים אותו לבחירה המושלמת להקלת התסכול שבפיגור. דוגמה מובהקת אחת למקומות שבהם מחשוב קצה מגיע לכדי שלו במשחקים היא במשחקים כמו Pokemón Go, שבהם נתוני שחקנים בזמן אמת הם מרכיב אינטגרלי מהמשחק.
• הזרמת תוכן: זהו תחום נוסף שבו נעשה שימוש במחשוב קצה כדי להקל על בעיות חציצה ופיגור.
• מציאות מוגברת ומדומה: יישומים המנצלים מציאות מוגברת או מדומה דורשים גישה לעיבוד נתונים בזמן אמת כדי לספק חוויות סוחפות בצורה חלקה.

מחשוב קצה הוא הפתרון המועדף שבו נדרשת גישה עם אחזור נמוך לנתונים.

העתיד של מחשוב ענן וקצה

קשה לחזות את העתיד המדויק של אלה. ההטמעה המהירה של שיטות עבודה מרחוק, IoT ובינה מלאכותית, כולן עומדות לשחק תפקיד מפתח בהכתבת העתיד של צורות מחשוב מרחוק אלה.

עם זאת, אלה כן מציעים כמה רמזים לגבי האופן שבו אנו יכולים לצפות שהם יתפתחו. ישנם שלושה היבטים עיקריים שיש לקחת בחשבון כאשר דנים בעתיד:

• מחשוב ענן: ככל שיותר ארגונים יעברו לשיטות עבודה מרחוק יותר וימנפו, היתרונות של "ביג דאטה" מחשוב ענן ימשיכו לגדול.
• מחשוב קצה: עליית ה-IoT והצורך בעיבוד נתונים בזמן אמת מניעים את הצמיחה של מחשוב קצה. ככל שמכשירים רבים יותר הופכים לאפשרי אינטרנט ומייצרים נתונים, הצורך במחשוב קצה לעיבוד נתונים אלה במהירות וביעילות רק יגדל.
• דגמים היברידיים: בסופו של דבר, הגבולות בין הטכנולוגיות הללו ייטשטשו ודגמים היברידיים שיכולים לנצל את שתיהן צפויים להיות נפוצים.

תיאור העתיד הוא תמיד עניין של פגע ופספוס. עם זאת, אין ספק ששתי הטכנולוגיות הללו ימשיכו להתפתח במהירות.

ראש בעננים או חיים על הקצה

עלייתו של מחשוב מרחוק על כל צורותיו פירושה שהטכנולוגיות הללו נמצאות כאן לטווח הארוך. גם למחשוב ענן וגם למחשוב קצה יש חוזקות וחולשות שמכתיבות במידה רבה את התרחישים שמעסיקים אותם.

עם זאת, סביר להניח שהעתיד טמון בדגמים היברידיים המשלבים את החוזקות של שני הדגמים. רשתות אלו ישלבו את יכולות המדרגיות ועיבוד הנתונים של מחשוב ענן עם יכולות העיבוד הנמוכות ועיבוד בזמן אמת של מחשוב קצה.