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Cloud-Computing vs. Edge-Computing: Was ist der Unterschied?

Veröffentlicht am 02. Feb 2024 by
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Öffentliche Cloud-Computing-Plattformen ermöglichen es Unternehmen, ihre privaten Rechenzentren durch den Einsatz globaler Server zu erweitern. Dies ermöglicht die Ausweitung der Infrastruktur auf jeden beliebigen Standort und erleichtert die flexible Skalierung von Rechenressourcen. Hybride öffentlich-private Clouds bieten unübertroffene Flexibilität, Wert und Sicherheit für Computeranwendungen in Unternehmen.

Weltweit verteilte Echtzeit-HPC-Anwendungen können jedoch eine erhebliche lokale Verarbeitungsleistung erfordern, insbesondere an Standorten, die von zentralen Cloud-Servern weit entfernt sind. Bestimmte Arbeitslasten, die durch niedrige Latenzzeiten oder Anforderungen an die Datenverfügbarkeit bedingt sind, erfordern eine Bereitstellung vor Ort oder an einem bestimmten Standort.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, entscheiden sich viele Unternehmen für Edge Computing, ein Paradigma, das sich auf die Verarbeitung von Daten am Entstehungsort konzentriert. Im Gegensatz zur herkömmlichen Cloud-Verarbeitung werden beim Edge Computing die Vorgänge lokal auf Edge-Geräten durchgeführt und die Daten an der Quelle gespeichert. Bei diesem Ansatz entfällt die Abhängigkeit von Internetverbindungen, und die Geräte können als eigenständige Netzwerkknoten fungieren.

Das Cloud-Computing

Was ist Cloud-Computing?

Im Wesentlichen handelt es sich beim Cloud Computing um die Bereitstellung von Rechendiensten–einschließlich Servern, Speicherplatz, Datenbanken, Netzwerken, Software, Analysen und Intelligenz–über das Internet („die Cloud“), um schnellere Innovationen, flexible Ressourcen und Größenvorteile zu ermöglichen.

Was sind die Vorteile von Cloud-Computing?

Im Gegensatz zu herkömmlichen IT-Konfigurationen vor Ort und abhängig von den gewählten Cloud-Diensten erleichtert Cloud Computing die Erreichung der folgenden Ziele:

Niedrigere IT-Kosten: Beim Cloud Computing entfallen die Vorlaufkosten für die Beschaffung von Hard- und Software sowie für die Einrichtung und den Betrieb von Rechenzentren vor Ort. Dazu gehören Server-Racks, der kontinuierliche Stromverbrauch für Elektrizität und Kühlung sowie der Bedarf an IT-Fachleuten, die die Verwaltung der Infrastruktur überwachen. Darüber hinaus müssen Unternehmen nur für die genutzten Rechenressourcen zahlen und können ihre Betriebskosten gut kontrollieren.

Vereinfachte IT-Verwaltung: Mit einer Cloud-Infrastruktur auf Abruf können Unternehmen Anwendungen in einem Bruchteil der Zeit bereitstellen und schneller auf den Markt bringen. Cloud-Service-Anbieter gewähren ihren Kunden Zugang zu kompetenten IT-Verwaltungsexperten, so dass sich die Mitarbeiter auf die grundlegenden Anforderungen ihres Geschäftsbetriebs konzentrieren können.

Verbesserte Zuverlässigkeit: Cloud-Computing macht Datensicherung, Notfallwiederherstellung und Geschäftskontinuität einfacher und kostengünstiger, da die Daten über mehrere redundante Standorte im Netz des Cloud-Anbieters gespiegelt werden können. Außerdem ermöglicht Cloud Computing die automatische Konfiguration oder Dekonfiguration von Ressourcen je nach Bedarf. Diese Funktion kann die Kosten senken und die Gesamteffizienz von Unternehmen steigern.

Das Edge-Computing

Was ist Edge-Computing?

Edge-Computing ist ein verteiltes Computing-Framework, das Unternehmensanwendungen näher an Datenquellen wie IoT-Geräte oder lokale Edge-Server bringt. Edge Computing ist nach seinem Ansatz benannt, Rechenleistung an den Rand (Edge) des Netzwerks oder Geräts zu bringen, und ermöglicht eine schnellere Datenverarbeitung, eine höhere Bandbreite und gewährleistet Datensouveränität.

Edge-Computing reduziert die Bandbreiten- und Latenzprobleme, die durch das Senden von Daten, die von allen Geräten erzeugt werden, an ein zentrales Datenzentrum oder eine Cloud entstehen, was besonders für moderne Anwendungen wie Data Science und künstliche Intelligenz wichtig ist.

Was sind die Vorteile von Edge-Computing?

Aufgrund niedriger Latenzzeiten oder Anforderungen an die Datenresidenz müssen bestimmte Workloads vor Ort oder an bestimmten Orten aufbewahrt werden. Hier kommen die Vorteile des Edge-Computing ins Spiel.

Geringere Latenzzeit: Millisekunden machen bei vielen Anwendungen den Unterschied. Die Datenübertragung braucht Zeit, aber die Datenverarbeitung am Rande des Netzwerks macht die Datenübertragung überflüssig oder reduziert sie. Edge-Computing kann Daten lokal verarbeiten, ohne auf das Internet zugreifen zu müssen. Dadurch wird die Reichweite der Datenverarbeitung auf bisher unzugängliche oder abgelegene Standorte ausgedehnt.

Modellgenauigkeit: Die HPC hängt in hohem Maße von hochpräzisen Modellen ab, insbesondere für Szenarien, in denen Echtzeitreaktionen erforderlich sind. In Fällen, in denen die Bandbreite eines Netzwerks unzureichend ist, besteht die typische Lösung darin, die Größe der Eingabedaten für ein Modell zu reduzieren. Dies führt zu verringerten Bildabmessungen, übersprungenen Videobildern und verringerten Audio-Sample-Raten. Bei der Implementierung am Netzwerkrand wird die Nutzung von Datenrückkopplungsschleifen möglich, um die Genauigkeit von HPC-Modellen zu verbessern und den gleichzeitigen Betrieb mehrerer Modelle zu ermöglichen.

Datensicherheit: Daten werden lokal analysiert, und Edge Computing ermöglicht es Unternehmen, alle sensiblen Daten und Berechnungen innerhalb des lokalen Netzwerks und der Unternehmensfirewall zu halten. Dies verringert das Risiko von Cybersecurity-Angriffen in der Cloud und ermöglicht eine bessere Einhaltung der strengen und sich ständig ändernden Datengesetze.

Der Unterschied zwischen Edge-Computing und Edge-Computing

Containerisierte Anwendungen finden sowohl in Edge- als auch in Cloud-Computing-Umgebungen Verwendung. Diese leicht zu implementierenden Softwarepakete ermöglichen die Ausführung von Anwendungen auf verschiedenen Betriebssystemen. Sie sind so konzipiert, dass sie vom Host-Betriebssystem abstrahiert werden, um die Kompatibilität über verschiedene Plattformen und Clouds hinweg zu gewährleisten.

Der Hauptunterschied zwischen Cloud- und Edge-Containern liegt in ihrem Standort. Edge-Container befinden sich am Netzwerkrand in unmittelbarer Nähe der Datenquelle, während Cloud-Container in zentralen Rechenzentren betrieben werden. Unternehmen, die bereits containerisierte Cloud-Lösungen integriert haben, können ihre Bereitstellung nahtlos auf den Edge-Bereich ausweiten.

In vielen Fällen entscheiden sich Unternehmen für Cloud-native Technologie, um ihre Edge-HPC-Rechenzentren zu überwachen. Diese Entscheidung wird durch die verteilte Natur von Edge-HPC-Servern getrieben, die sich oft über 10.000 Standorte erstrecken, ohne dass physische Sicherheit oder geschultes Personal vorhanden ist. Infolgedessen wird die Gewährleistung der Sicherheit, Ausfallsicherheit und effizienten Verwaltung von Edge-HPC-Servern im großen Maßstab unabdingbar, was die Einführung von Cloud-nativen Lösungen zur Folge hat.

Die Anwendung von Edge-Computing vs. Cloud-Computing

Obwohl Cloud-Computing und Edge-Computing unterschiedliche Funktionen haben, nutzen die meisten Unternehmen beide. Im Folgenden werden die Unterschiede zwischen Cloud Computing und Edge Computing bei der Bereitstellung erläutert.

The Application about Edge Computing vs. Cloud Computing

Zusammenfassung

Cloud- und Edge-Computing haben jeweils Vorteile und unterschiedliche Fähigkeiten, so dass für viele Unternehmen die Konvergenz von Cloud und Edge eine Notwendigkeit ist. Unternehmen zentralisieren, wenn sie es können, und dezentralisieren, wenn sie es müssen. Eine hybride Cloud-Architektur ermöglicht es Unternehmen, von der Sicherheit und der einfachen Verwaltung von Systemen vor Ort zu profitieren und gleichzeitig die Ressourcen von öffentlichen Cloud-Diensten zu nutzen.

Die Definition einer hybriden Cloud-Lösung variiert von Unternehmen zu Unternehmen. Sie kann Training in der Cloud und die Bereitstellung am Edge, die Durchführung von Training im Rechenzentrum mit dem Einsatz von Cloud-Management-Tools am Edge oder sogar Training am Edge bei gleichzeitiger Nutzung der Cloud zur Zentralisierung von Modellen für föderiertes Lernen umfassen. Die Möglichkeiten, Cloud und Edge zu vereinen, sind vielfältig.

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