מהו מחשוב ערפל? ערפל לעומת הסבר על מחשוב קצה

טייק אווי מפתח

• מחשוב ערפל מרחיב את הרעיון של מחשוב קצה על ידי יצירת תשתית מחשוב מבוזרת המשתרעת על פני אזור גיאוגרפי רחב יותר.
• מחשוב ערפל פועל קרוב יותר למקור הנתונים מאשר מחשוב ענן, אך לא בדיוק במקור, תוך שימוש אסטרטגי בצמתי ערפל ברחבי הרשת.
• מחשוב ערפל מספק היררכיה של משאבי מחשוב, ממכשירי קצה, לצמתי ערפל ועד לענן מרכזי נתונים, אופטימיזציה של היעילות, הפחתת זמן השהייה והצעת מערכת מובנית אך גמישה מערכת.

ההבנה שלנו לגבי פרדיגמות עיבוד נתונים ואחסון מתפתחת ככל שהעולם הדיגיטלי עובר טרנספורמציות מהירות. המונחים "ענן", "קצה" ו"ערפל" אינם רק מונחים מטאורולוגיים; הם מייצגים שלוש מערכות מחשוב ייחודיות. מחשוב קצה וערפל הופיעו בתגובה למגבלות של קודמו, אבל כל אחד מהם מגיע עם תכונות ויתרונות מובהקים.

מהו מחשוב ערפל? הסבר על מחשוב ערפל

בואו נתעמק במה זה מחשוב ערפל ונסביר איך הוא עובד. עם זאת, לפני שמסתכלים על מחשוב ערפל, כדאי להבין מה בא לפניו וכיצד הגענו למחשוב ערפל.

מחשוב ענן התגלה כמודל מהפכני לניהול ועיבוד נתונים. מציע אחסון ועיבוד נתונים מרכזיים במרכזי נתונים עצומים - לעתים קרובות ממוקמים יבשות הרחק מהם מקור הנתונים או המשתמש - מחשוב ענן אפשר מדרגיות, זריזות ועלות ללא תחרות יְעִילוּת.

בזמן מחשוב ענן מציע יתרונות רבים, זה לא חף מחסרונות. העברת נתונים למרחקים גדולים למרכזי ענן, עיבודם ולאחר מכן שליחתם חזרה כרוכה בהשהיה. עבור משימות הדורשות תגובה מיידית או עיבוד נתונים בזמן אמת, עיכוב זה לא היה מקובל. בנוסף, רוחב הפס האדיר הנדרש לשליחת כל בייט של נתונים לשרתים מרכזיים, ביחד עם עומס פוטנציאלי ברשת, הפך את המודל המבוסס על ענן גרידא ללא יעיל בוודאות יישומים.

להיכנס מחשוב קצה ואקט ההמשך שלו, מחשוב ערפל.

מה זה Edge Computing?

מתוך הכרה באילוצים של מחשוב ענן, מחשוב קצה תוכנן כדי למזער את זמן ההשהיה ולמטב את רוחב הפס. ה ההבדל העיקרי בין מחשוב ענן למחשוב קצה הוא כמות הנתונים שיש לעבד; מחשוב ענן מטפל בכמויות אדירות, בעוד ש-Edge מתמקד בתתי קבוצות קטנות בהרבה.

במקום לנתב הכל לשרתים מרכזיים, תהליכי הנתונים הועברו קרוב יותר למקור הנתונים - אולי מצלמת אבטחה, מכשיר לביש או חיישן מפעל. קרבה זו פירושה שניתן לעבד נתונים במקום, מה שמגביר את ההיתכנות ליצירת יישומים רספונסיביים בזמן אמת. עיבוד הנתונים המקומי מבשר טובות גם על יעילות אנרגטית ומוריד את עלויות העברת הנתונים הכוללות.

אבל בעוד שמחשוב קצה טיפל באתגרי ההשהיה ורוחב הפס, הוא גם העלה חששות חדשים. אבטחה הפכה לנושא מורכב יותר, כאשר נתונים מעובדים במכשירים רבים. מכשירים קטנים רבים נזקקו ליותר שריר חישובי כדי לבצע משימות קפדניות. יתרה מכך, ניהול ותחזוקה של אינספור מכשירי קצה הציג מורכבויות חדשות.

מהו מחשוב ערפל?

מחשוב ערפל נכנס לפעולה כדי להתגבר על המגבלות של קודמיו המחשוב, הענן והקצה. זה מרחיב את תפיסת מחשוב הקצה על ידי יצירת תשתית מחשוב מבוזרת המשתרעת על פני אזור גיאוגרפי רחב יותר, לא רק מכשירים בודדים.

במקום לעבד נתונים במקור (כמו בקצה) או במקומות מרכזיים מרוחקים (כמו בענן), מחשוב ערפל פועל קרוב יותר למקור אך לא בדיוק במקור. במודל מחשוב זה, צמתי ערפל ממוקמים באופן אסטרטגי ברחבי הרשת, כולל בקצה ובתשתית הרשת. לצמתים אלה יש יותר כוח חישוב מאשר למכשירי קצה טיפוסיים והם יכולים לבצע עיבוד וניתוח נתונים מורכבים יותר.

זה יוצר למעשה "ענן קרוב יותר" או "ענן מבוזר" המספק את הטוב משני העולמות שדגמי המחשוב הקודמים מציעים. מחשוב ערפל שואף לספק היררכיה של משאבי מחשוב, החל ממכשירי קצה לצמתי ערפל ועד מרכזי נתונים בענן. זה מייעל את היעילות, מפחית את זמן ההשהיה ומציע מערכת מובנית יותר אך גמישה יותר מאשר מודל קצה או ענן טהור.

ענן נגד קָצֶה. מחשוב ערפל: תכונות השוו

התפתחות זו מענן לקצה ולבסוף לערפל מציירת תמונה חיה של הדחף הבלתי פוסק שלנו לייעל נתונים עיבוד, תוך הבטחת המערכות היעילות, המגיבות והחסכוניות ביותר כדי לענות על דרישות שונות.

עם זאת, יש להבין את הביצועים והיעילות של מחשוב ענן, קצה או ערפל הפתרונות יכולים להיות מושפעים באופן משמעותי מהיכולות והתכונות של המכשירים המקומיים מְעוּרָב. הגורמים המגבילים כוללים את כוח העיבוד, הזיכרון ויכולות האחסון של המכשיר; שיקולי מיקום ואיחור; קיבולת העברת נתונים; ואת המדרגיות וההתאמה הכוללת למשימה שעל הפרק.

דוגמאות בעולם האמיתי של מחשוב ענן, אדג' וערפל

כל מודל מחשוב - ענן, קצה וערפל - היה בעל השפעה בפתרון אתגרים ספציפיים בתעשיית הטכנולוגיה. להבנת היישומים המעשיים של כל אחד מהם יש את היתרונות שלה הן לצרכנים והן למשתמשים עסקיים.

מחשוב ענן

עמוד השדרה של אינספור שירותים דיגיטליים מודרניים, יכולות האחסון והעיבוד הנרחבות של מחשוב ענן הגדירו מחדש את הנגישות. כיום, דוגמאות של מחשוב ענן בפעולה מושרשות עמוק בחיי היומיום שלנו, בין אם אנו מבינים זאת או לא.

שירותי סטרימינג, כמו נטפליקס וספוטיפיי, הם דוגמאות קלאסיות. במקום שמשתמשים יאחסנו ספריות סרטים או מוזיקה נרחבות במכשירים שלהם, מנויים יכולים להזרים תוכן המתארח במרכזי נתונים ענקיים בענן.

לדוגמה, כאשר נטפליקס הכריזה על התכונה להשהות ולחדש סרטים ותוכניות טלוויזיה בכל מכשיר בכל חדר בבית, שירות הסטרימינג ניצל ומנצל את מחשוב הענן אֶמְצָעִי. ריכוזיות זו פירושה שאתה יכול להתחיל לצפות בסרט במכשיר אחד, להשהות אותו ולחדש את הצפייה בתוכן במכשיר אחר, הכל הודות לאופי הריכוזי של הנתונים בענן.

מחשוב קצה

ככל שהמכשירים הופכים חכמים יותר ומשולבים יותר בשגרה היומיומית שלנו, הצורך ביכולות קבלת החלטות מהירות גדל באופן אקספוננציאלי. לדוגמה, סמארטפונים משתמשים במחשוב קצה לביצוע זיהוי דיבור, עיבוד תמונה ומשימות אחרות. גם מצלמות חכמות ומכשירי בית חכם אחרים נודעו כממנפים מחשוב קצה.

ולבסוף, מכוניות בנהיגה עצמית מסתמכים מאוד על מחשוב קצה לקבלת החלטות בזמן אמת. חיישנים ומחשבים על הסיפון מנתחים נתונים ממצלמות, LiDAR, מכ"ם וחיישנים אחרים כדי לנווט ולהגיב לסביבתם מבלי להזדקק לשרת ענן מרוחק.

מחשוב ערפל

שילוב התכונות הטובות ביותר של ענן וקצה, מחשוב ערפל זורח בתרחישים הדורשים החלטות מקומיות מתואמות מבלי להעמיס מכשירים בודדים. דוגמה מצוינת היא יוזמות עיר חכמה.

תארו לעצמכם מערכת תנועה חכמה בעיר: במקום שכל רמזור יקבל החלטות באופן עצמאי (כמו עם קצה) או יסתמך רק על מרחק מערכת מרכזית (כמו בענן), הרמזורים באזור מסוים עשויים לתקשר עם צומת ערפל מקומי כדי לקבל החלטות מתואמות יותר.

לדוגמה, אם נוצר פקק באזור אחד, המערכת יכולה להתאים את תזמוני האור באזורים שמסביב כדי להקל על העומס מבלי לשלוח נתונים כל הדרך לענן מרכזי ובחזרה.

ענן ז'רגון דה מיסטי

למרות שלכל אחד יש את המקום שלו, מחשוב ענן, קצה וערפל ממלאים חלק במערכת אקולוגית ממוחשבת אופטימלית, יעילה ומגיבה. משתמשים ועסקים מרוויחים על ידי ביטול המיסטיקה של הז'רגון והבנת היישומים המעשיים שלו. ככל שאנו ממשיכים לרתום את כוחם של הנתונים, הבטחת עיבודם ביעילות, מאובטחת ומהירה תישאר בחזית הקידמה הטכנולוגית.