Cloud Computing vs. Edge Computing: Qual è la Differenza?

Le piattaforme di cloud computing pubblico consentono alle aziende di migliorare i propri data center privati sfruttando i server globali. Ciò consente l'estensione dell'infrastruttura a qualsiasi posizione e facilita la scalabilità flessibile delle risorse computazionali. I cloud ibridi pubblico-privato offrono flessibilità, valore e sicurezza senza pari per le applicazioni di elaborazione aziendale.

Tuttavia, le applicazioni AI in tempo reale distribuite in tutto il mondo possono richiedere una notevole potenza di elaborazione locale, in particolare in località remote distanti dai server cloud centralizzati. Alcuni carichi di lavoro, guidati da requisiti di bassa latenza o residenza dei dati, richiedono un'implementazione locale o specifica per località.

Per affrontare queste sfide, molte aziende optano per l'edge computing, un paradigma incentrato sull'elaborazione da dove provengono i dati. A differenza dell'elaborazione cloud tradizionale, l'edge computing conduce le operazioni localmente sui dispositivi edge, archiviando i dati alla fonte. Questo approccio elimina la dipendenza dalle connessioni Internet, consentendo ai dispositivi di funzionare come nodi di rete autonomi.

Il Cloud Computing

Cos'è il Cloud Computing?

In sostanza, il cloud computing è la fornitura di servizi informatici - tra cui server, storage, database, networking, software, analytics e intelligence - attraverso Internet ("cloud") per offrire innovazione più rapida, risorse flessibili ed economie di scala.

Quali sono i Vantaggi del Cloud Computing?

A differenza delle tradizionali configurazioni IT on-premises e a seconda dei servizi cloud scelti, il cloud computing facilita il raggiungimento dei seguenti obiettivi:

Riduzione dei costi IT: Il cloud computing elimina i costi iniziali associati all'acquisto di hardware e software, nonché alla creazione e al funzionamento di data center locali. Ciò include rack per server, consumo energetico continuo sia per l'elettricità che per il raffreddamento e la necessità per i professionisti IT di supervisionare la gestione dell'infrastruttura. Inoltre, le imprese devono solo pagare per le risorse di calcolo utilizzate e possono controllare bene i loro costi operativi.

Gestione IT semplificata: Con l'infrastruttura cloud on demand, le aziende possono distribuire le applicazioni in una frazione del tempo e arrivare sul mercato prima. I fornitori di servizi cloud garantiscono ai clienti l'accesso a professionisti competenti nella gestione IT, consentendo ai dipendenti di concentrarsi sui requisiti fondamentali delle loro operazioni aziendali.

Maggiore affidabilità: Il cloud computing rende il backup dei dati, il ripristino di emergenza e la continuità aziendale più facili e convenienti, poiché i dati possono essere replicati su più siti ridondanti sulla rete del provider cloud. Inoltre, il cloud computing consente di configurare o deconfigurare automaticamente le risorse in base alla domanda. Questa funzione può ridurre i costi e migliorare l'efficienza complessiva delle organizzazioni.

Edge Computing

Cos'è l'Edge Computing?

L'edge computing è un framework di calcolo distribuito che avvicina le applicazioni aziendali alle fonti di dati come i dispositivi IoT o i server edge locali. Chiamato per il suo approccio di portare la potenza di calcolo ai margini della rete o del dispositivo, l'edge computing consente un'elaborazione dei dati più rapida, una maggiore larghezza di banda e garantisce la sovranità dei dati.

L'edge computing riduce i problemi di larghezza di banda e latenza causati dall'invio di dati generati da tutti i dispositivi a un data center centralizzato o cloud, che è particolarmente importante per le applicazioni moderne come la scienza dei dati e l'intelligenza artificiale.

Quali sono i Vantaggi dell'Edge Computing?

A causa della bassa latenza o dei requisiti di residenza dei dati, alcuni carichi di lavoro devono essere mantenuti on-premise o in luoghi specifici. È qui che entrano in gioco i vantaggi dell'edge computing.

Bassa latenza: I millisecondi fanno la differenza per molte applicazioni. Il trasferimento dei dati richiede tempo, ma l'elaborazione dei dati sul bordo elimina o riduce il trasferimento dei dati. L'edge computing può elaborare i dati localmente senza richiedere l'accesso a Internet. Ciò estende la portata dell'elaborazione a posizioni precedentemente inaccessibili o remote.

Accuratezza del modello: La AI dipende in larga misura da modelli ad alta precisione, in particolare per gli scenari edge che richiedono una reattività in tempo reale. Nei casi in cui la larghezza di banda di una rete è insufficiente, la soluzione tipica consiste nel ridurre le dimensioni dei dati in ingresso al modello. Ciò comporta una riduzione delle dimensioni delle immagini, il salto di fotogrammi video e la riduzione della frequenza di campionamento audio. Se implementato nell'edge, lo sfruttamento dei loop di feedback dei dati diventa possibile per migliorare l'accuratezza dei modelli di AI, consentendo il funzionamento simultaneo di più modelli.

Sicurezza dei dati: I dati vengono analizzati localmente e l'edge computing consente alle organizzazioni di mantenere tutti i dati e i calcoli sensibili all'interno della rete locale e del firewall aziendale. Questo riduce il rischio di attacchi di cybersicurezza nel cloud e consente una migliore conformità alle leggi sui dati, rigorose e in continua evoluzione.

La Differenza tra Edge Computing e Cloud Computing

Le applicazioni containerizzate trovano utilità sia negli ambienti di edge computing che in quelli di cloud computing. Questi pacchetti software facilmente distribuibili consentono l'esecuzione di applicazioni su diversi sistemi operativi. Sono progettati per essere astratti dal sistema operativo host, garantendo la compatibilità tra piattaforme e cloud diversi.

La distinzione principale tra container cloud e container edge risiede nella loro posizione. I container edge sono posizionati sul bordo della rete, in prossimità dell'origine dei dati, mentre i container cloud operano all'interno di data center centralizzati. Le organizzazioni che hanno già integrato soluzioni cloud containerizzate possono estendere senza problemi la loro distribuzione all'edge.

In molti casi, le organizzazioni optano per la tecnologia cloud-native per la supervisione dei loro data center edge AI. Questa scelta è dettata dalla natura distribuita dei server edge AI, che spesso si estendono su 10.000 sedi senza la presenza di sicurezza fisica o di personale specializzato. Di conseguenza, garantire la sicurezza, la resilienza e la gestione efficiente su scala dei server edge AI diventa un imperativo, che spinge all'adozione di soluzioni cloud-native.

Applicazioni sull'Edge Computing e sul Cloud Computing

Sebbene il cloud computing e l'edge computing abbiano funzionalità diverse, la maggior parte delle organizzazioni li utilizza entrambi. Di seguito sono riportate le differenze tra il cloud computing e l'edge computing nel lavoro di distribuzione.

Riassunto

Il cloud e l'edge computing presentano vantaggi e funzionalità diverse, quindi per molte organizzazioni la convergenza di cloud ed edge è una necessità. Le organizzazioni centralizzano quando possono e distribuiscono quando devono. Un'architettura cloud ibrida consente alle aziende di sfruttare la sicurezza e la facilità di gestione fornite dai sistemi on-premise, sfruttando al contempo le risorse offerte dai servizi di cloud pubblico.

La definizione di soluzione cloud ibrida varia a seconda delle organizzazioni. Potrebbe comportare la formazione nel cloud e la distribuzione nell'edge, la conduzione della formazione nel data center con l'uso di strumenti di gestione del cloud nell'edge, o anche la formazione nell'edge utilizzando il cloud per centralizzare i modelli per l'apprendimento federato. Le possibilità di unire il cloud e l'edge sono ampie.