Da Distributed Computing immer beliebter wird, werden Begriffe wie Cloud Computing und Edge Computing immer häufiger. Dies sind nicht nur bedeutungslose Schlagworte, um das Interesse an einem Trend zu wecken, sondern bestehende Technologien, die Innovationen in allen Branchen vorantreiben.

Cloud Computing und Edge Computing sind entscheidende Komponenten des modernen IT-Systems. Aber was genau beinhalten diese Technologien? Und wie schlagen sie sich gegeneinander? Lass es uns herausfinden.

Eine Einführung in das Cloud-Computing

Wir alle haben Dropbox oder OneDrive verwendet , um unsere wichtigen Dateien und Daten zu sichern. Die Daten sollen in der „Cloud“ gespeichert werden, aber was bedeutet das?

Die Cloud^{(The Cloud)} ist, einfach ausgedrückt, eine Sammlung von Rechenressourcen, auf die über das Internet zugegriffen werden kann. Die Idee ist, dass Sie Hardware im Industriemaßstab überall auf der Welt günstig und sicher verwenden können.

Traditionell waren Unternehmen gezwungen, große Server für ihre internen Computing-Anforderungen einzurichten und zu warten. Das verursacht hohe Kosten, ganz zu schweigen von der mangelnden Flexibilität. Durch das Verschieben einer Anwendung in die Cloud kann ein Unternehmen das Hardware-Backend abstrahieren und so viele Ressourcen wie nötig anfordern.

Es ist zur Routine geworden, dass Websites und andere Anwendungen vollständig aus der Cloud bedient werden, was den Technologie-Stack erheblich vereinfacht. Dienste wie Amazon AWS und Microsoft Azure sind Vorreiter in diesem Bereich und unterstützen alle Arten von Anwendungen für Unternehmen weltweit.

Vorteile^(Pros)

• Skalierbar: ^{(Scalable: )}Cloud -Services können nach Bedarf hochgefahren werden und bieten Anwendungen Flexibilität ohne harte Investitionen.
• Billig:^{(Cheap: )} Für einen Dienstanbieter ist es kostengünstiger, große zentralisierte Serverfarmen zu betreiben, als dass jedes Unternehmen seine eigenen Computer aufstellt. Dadurch können Cloud-Dienste zu viel geringeren Kosten als herkömmliche Setups bereitgestellt werden.
• Einfach:^(Simple:) Die Einrichtung und Verwaltung einer internen Datenbank und eines API - Backends ist kein leichtes Unterfangen. Es ist einfacher, die Hardware zu abstrahieren und Rechenressourcen nach Bedarf anzufordern.

Nachteile^(Cons)

• Netzwerkabhängig:^{(Network Dependent: )} Das Hauptproblem bei Cloud-Diensten ist die vollständige Netzwerkabhängigkeit. Cloud -Dienste sind keine Lösung für abgelegene Gebiete mit schlechter Netzwerkverbindung.
• Langsam:^{(Slow: )} Je nach Standort der Cloud-Server kann die Kommunikation einige Sekunden bis mehrere Minuten dauern. Diese Verzögerung ist bei Anwendungen, die sofortige Entscheidungen erfordern (z. B. Industrieanlagen), zu groß.
• Bandbreitenintensiv:^{(Bandwidth Intensive: )} Da die Cloud-Server für die Berechnung und Speicherung zuständig sind, müssen viele Daten übertragen werden. Bandbreitenanforderungen sind in Szenarien teuer, die umfangreiche Informationen generieren (KI, Videoaufzeichnung usw.).

Edge-Computing erklärt

Ein Problem beim Cloud Computing ist seine Abhängigkeit vom Netzwerk. Dies ist für die meisten Aufgaben kein Problem, aber einige Anwendungen sind extrem zeitkritisch. Die Verzögerung bei der Datenübertragung, der Verarbeitung in der Cloud und dem Erhalt der Ergebnisse ist gering, aber wahrnehmbar.

Dann ist da noch das Problem der Bandbreite. Anwendungen mit Videoverarbeitung oder KI-Algorithmen arbeiten mit großen Datenmengen, deren Übertragung in die Cloud teuer sein kann. Dies gilt umso mehr, wenn die Datenerfassung an einem entfernten Standort erfolgt, an dem die Netzwerkkonnektivität begrenzt ist.

Edge Computing liefert eine Antwort auf diese Probleme. Anstatt die Daten an einen Server am anderen Ende der Welt zu schicken, werden sie vor Ort oder zumindest in der Nähe gespeichert und verarbeitet.

Dies hat den Vorteil, dass Datenübertragungskosten eingespart und der Faktor Netzwerklatenz beseitigt werden. Die Berechnung kann sofort erfolgen und liefert die Ergebnisse in Echtzeit, was für viele Anwendungen unerlässlich ist.

Vorteile^(Pros)

• Keine Latenz:^{(No Latency: )} Da sich der Edge-Computer an der Datenquelle befindet, gibt es keine Netzwerklatenz. Dies liefert sofortige Ergebnisse, was für Echtzeitprozesse wichtig ist.
• Reduzierte Datenübertragung:^{(Reduced Data Transmission: )} Der Edge-Computer kann den Großteil der Daten am Standort verarbeiten und nur die Ergebnisse an die Cloud übertragen. Dies trägt dazu bei, das Volumen der erforderlichen Datenübertragung zu reduzieren.

Nachteile^(Cons)

• Teurer als Cloud:^{(More Expensive than Cloud: )} Im Gegensatz zu Cloud Computing erfordert Edge Computing ein dediziertes System an jedem Edge-Knoten. Abhängig von der Anzahl solcher Knoten in einer Organisation können die Kosten viel höher sein als bei Cloud-Diensten.
• Komplexe Einrichtung: Beim^{(Complex Setup: )} Cloud Computing müssen wir lediglich Ressourcen anfordern und das Anwendungs-Frontend erstellen. Das Wesentliche der Hardware, die diese Anweisungen ausführt, bleibt dem Cloud-Service-Provider überlassen. Beim Edge-Computing müssen Sie jedoch das Backend unter Berücksichtigung der Anforderungen der Anwendung erstellen. Infolgedessen ist es ein viel komplizierterer Prozess.

Cloud-Computing^{(Cloud Computing Vs)} vs. Edge-Computing : Was ist besser?

Das erste, was Sie verstehen müssen, ist, dass Cloud Computing und Edge Computing keine konkurrierenden Technologien sind. Sie sind keine unterschiedlichen Lösungen für dasselbe Problem, sondern völlig getrennte Ansätze, die unterschiedliche Probleme lösen.

Cloud Computing eignet sich am besten für skalierbare Anwendungen, die je nach Bedarf hoch- oder heruntergefahren werden müssen. Beispielsweise können Webserver^(Web) in Zeiten hoher Serverlast zusätzliche Ressourcen anfordern und so einen reibungslosen Betrieb ohne dauerhafte Hardwarekosten gewährleisten.

Ebenso eignet sich Edge Computing für Echtzeitanwendungen, die viele Daten generieren. Internet-of-Things ( IoT ) beschäftigt sich beispielsweise mit intelligenten Geräten^{(smart devices)} , die mit einem lokalen Netzwerk verbunden sind. Diesen Geräten fehlen leistungsstarke Computer und sie müssen sich für ihre Rechenanforderungen auf einen Edge-Computer verlassen. Das Gleiche mit der Cloud wäre aufgrund der großen Datenmengen zu langsam und nicht praktikabel.

Kurz gesagt, sowohl Cloud- als auch Edge-Computing haben ihre Anwendungsfälle und müssen entsprechend der jeweiligen Anwendung ausgewählt werden.

Der hybride Ansatz

Wie wir bereits gesagt haben, sind Cloud Computing und Edge Computing keine Konkurrenten, sondern Lösungen für unterschiedliche Probleme. Das wirft die Frage auf; kann man beide zusammen verwenden?

Die Antwort ist ja. Viele Anwendungen verfolgen einen hybriden Ansatz und integrieren beide Technologien für ultimative Effizienz. Zum Beispiel sind industrielle Automatisierungsmaschinen normalerweise mit einem eingebetteten Computer vor Ort verbunden.

Dieser Edge-Computer ist dafür verantwortlich, das Gerät zu bedienen und komplexe Berechnungen ohne Verzögerung durchzuführen. Gleichzeitig überträgt dieser Computer jedoch auch begrenzte Daten an die Cloud, die das digitale Framework ausführt, das den gesamten Vorgang selbst verwaltet.

Auf diese Weise nutzt die Anwendung die Stärken beider Ansätze voll aus und setzt für die Echtzeitberechnung auf Edge-Computing, während für alles andere Cloud-Computing verwendet wird.

Welches ist die beste^(Best) Distributed -Computing-Technologie^{(Computing Technology)} ?

Edge Computing ist keine aktualisierte Version von Cloud Computing. Es ist ein anderer Ansatz für verteiltes Rechnen, der sich für zeitkritische und datenintensive Anwendungen als nützlich erweist.

Für die meisten anderen Anwendungen ist Cloud Computing jedoch immer noch der flexibelste und kosteneffizienteste Ansatz. Durch die Auslagerung von Speicher und Verarbeitung auf einen dedizierten Server können sich Unternehmen auf ihre Abläufe konzentrieren, ohne sich Gedanken über die Backend-Implementierung machen zu müssen.

Beide sind wesentliche Werkzeuge im Repertoire eines versierten IT-Experten, und die meisten hochmodernen Einrichtungen, ob IoT oder anderweitig, nutzen eine Kombination der beiden Technologien, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters

With distributed computing gaining popularity, terms like clоud computing and edge computing are becoming increasingly common. These aren’t јust meaningless buzzwords to spаrk interest in a trend, but existing technologies driving innоvation across industries.

Cloud computing and edge computing are critical components of the modern IT system. But what exactly do these technologies entail? And how do they stack up against each other? Let’s find out.

An Introduction to Cloud Computing

We have all used Dropbox or OneDrive to backup up our important files and data. The data is said to be stored on the “Cloud,” but what does it mean?

The Cloud, simply put, is a collection of computing resources accessible over the internet. The idea is that you can use industrial-scale hardware located anywhere in the world cheaply and securely.

Traditionally, companies were forced to set up and maintain large servers for their in-house computing needs. This incurs high costs, not to mention the lack of flexibility. Moving an application to the cloud allows a company to abstract away the hardware backend, requesting as many resources as needed.

It has become routine for websites and other applications to be served entirely from the cloud, greatly simplifying the technology stack. Services like Amazon AWS and Microsoft Azure are frontrunners in this space, powering all sorts of applications for companies worldwide.

Pros

• Scalable: Cloud services can be ramped up as and when required, providing flexibility to applications without hard investments.
• Cheap: It is more cost-effective for a service provider to run large centralized server farms than for each firm to set up its own computers. This allows cloud services to be made available at a much lower cost than traditional setups.
• Simple: Setting up and managing an in-house database and API backend is no easy undertaking. It is easier to abstract the hardware away and request computing resources as required.

Cons

• Network Dependent: The main issue with cloud services is complete network dependence. Cloud services are not a solution for remote areas with poor network connectivity.
• Slow: Depending on the location of the cloud servers, communication can take from a few seconds to several minutes. That delay is too much in applications requiring instant decisions (such as industrial equipment).
• Bandwidth Intensive: As the cloud servers are responsible for computation and storage, a lot of data needs to be transmitted. Bandwidth requirements are expensive in scenarios that generate vast information (AI, video recording, etc.).

Edge Computing Explained

A problem with cloud computing is its dependence on the network. This is not a problem for most tasks, but some applications are extremely time-sensitive. The delay in transmitting data, performing the processing on the cloud, and receiving the results is slight but perceptible.

Then there is the issue of the bandwidth. Applications involving video processing or AI algorithms work with large amounts of data, which can be expensive to transmit to the cloud. More so if the data collection occurs in a remote location, where network connectivity is limited.

Edge computing delivers an answer to these problems. Instead of sending the data to a server halfway across the world, it’s stored and processed on-site, or at least at a nearby location.

This has the advantage of saving data transmission costs and removing the factor of network latency. The computation can take place immediately, giving the results in real-time, which is vital for many applications.

Pros

• No Latency: As the edge computer is located at the source of data, there is no network latency to contend with. This gives immediate results, which is important for real-time processes.
• Reduced Data Transmission: The edge computer can process the bulk of the data at the site, transmitting only the results to the cloud. This helps reduce the volume of data transfer required.

Cons

• More Expensive than Cloud: Unlike cloud computing, edge computing requires a dedicated system at each edge node. Depending on the number of such nodes in an organization, the costs can be much higher than cloud services.
• Complex Setup: With cloud computing, all we need is to request resources and build the application frontend. The nitty-gritty of the hardware carrying out those instructions is left to the cloud service provider. In edge computing, however, you need to build the backend, taking into account the application’s needs. As a result, it is a much more involved process.

Cloud Computing Vs. Edge Computing: Which One Is Better?

The first thing that you must understand is that cloud computing and edge computing are not competing technologies. They are not different solutions to the same problem but separate approaches altogether, solving different problems.

Cloud computing is best for scalable applications that need to be ramped up or wound down according to demand. Web servers, for example, can request extra resources during periods of high server load, ensuring seamless service without incurring any permanent hardware costs.

Similarly, edge computing is suitable for real-time applications that generate a lot of data. Internet-of-Things (IoT), for example, deals with smart devices connected to a local network. These devices lack powerful computers and must rely on an edge computer for their computational needs. Doing the same thing with the cloud would be too slow and unfeasible owing to the large amounts of data involved.

In short, both cloud and edge computing have their use-cases and must be chosen according to the application in question.

The Hybrid Approach

As we have said earlier, cloud computing and edge computing are not competitors, but solutions to different problems. That begs the question; can they both be used together?

The answer is yes. Many applications take a hybrid approach, integrating both technologies for ultimate efficiency. For example, industrial automation machinery is usually connected to an on-site embedded computer.

This edge computer is responsible for operating the device and performing complex calculations without delay. But at the same time, this computer also transmits limited data to the cloud, which runs the digital framework managing the entire operation itself.

In this way, the application makes full use of the strengths of both approaches, relying on edge computing for real-time computation while using cloud computing for everything else.

Which Is the Best Distributed Computing Technology?

Edge computing is not an upgraded version of cloud computing. It is a different approach toward distributed computing that comes in handy for time-sensitive and data-intensive applications.

However, cloud computing is still the most flexible and cost-efficient approach for most other applications. By offloading storage and processing to a dedicated server, companies can focus on their operations without worrying about backend implementation.

Both are essential tools in the repertoire of a savvy IT professional, and most cutting-edge facilities, whether IoT or otherwise, leverage a combination of the two technologies to get the best results.

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