분산 컴퓨팅이 대중화되면서 클라우드 컴퓨팅 및 에지 컴퓨팅과 같은 용어가 점점 더 일반화되고 있습니다. 이는 단순히 트렌드에 대한 관심을 불러일으키는 무의미한 유행어가 아니라 산업 전반에 걸쳐 혁신을 주도하는 기존 기술입니다.
클라우드(Cloud) 컴퓨팅 및 에지 컴퓨팅은 현대 IT 시스템의 중요한 구성 요소입니다. 그러나 이러한 기술은 정확히 무엇을 수반합니까? 그리고 그들은 어떻게 서로에 대해 쌓입니까? 알아 보자.
클라우드 컴퓨팅 소개
우리는 모두 Dropbox 또는 OneDrive 를 사용하여 중요한 파일과 데이터를 백업했습니다. 데이터는 '클라우드'에 저장된다고 하는데, 그 의미는?
클라우드(The Cloud) 는 간단히 말해서 인터넷을 통해 액세스할 수 있는 컴퓨팅 리소스의 모음입니다. 아이디어는 전 세계 어디에나 있는 산업 규모의 하드웨어를 저렴하고 안전하게 사용할 수 있다는 것입니다.
전통적으로 기업은 사내 컴퓨팅 요구 사항에 따라 대형 서버를 설치하고 유지 관리해야 했습니다. 이것은 유연성 부족은 말할 것도 없고 높은 비용을 초래합니다. 애플리케이션을 클라우드로 이동하면 회사에서 하드웨어 백엔드를 추상화하여 필요한 만큼 많은 리소스를 요청할 수 있습니다.
웹사이트 및 기타 애플리케이션이 완전히 클라우드에서 제공되는 것이 일상화되어 기술 스택이 크게 단순화되었습니다. Amazon AWS 및 Microsoft Azure 와 같은 서비스 는 이 분야의 선두주자로서 전 세계 기업을 위한 모든 종류의 애플리케이션을 지원합니다.
장점(Pros)
- 확장성: (Scalable: )클라우드(Cloud) 서비스는 필요할 때마다 확장할 수 있어 막대한 투자 없이 애플리케이션에 유연성을 제공합니다.
- 저렴함:(Cheap: ) 각 회사가 자체 컴퓨터를 설정하는 것보다 서비스 공급자가 대규모 중앙 집중식 서버 팜을 운영하는 것이 더 비용 효율적입니다. 이를 통해 기존 설정보다 훨씬 저렴한 비용으로 클라우드 서비스를 사용할 수 있습니다.
- 단순함: 사내 데이터베이스와 (Simple:)API 백엔드 를 설정하고 관리하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 하드웨어를 추상화하고 필요에 따라 컴퓨팅 리소스를 요청하는 것이 더 쉽습니다.
단점(Cons)
- 네트워크 종속성:(Network Dependent: ) 클라우드 서비스의 주요 문제는 완전한 네트워크 종속성입니다. 클라우드(Cloud) 서비스는 네트워크 연결이 불량한 원격 지역을 위한 솔루션이 아닙니다.
- 느림:(Slow: ) 클라우드 서버의 위치에 따라 통신에 몇 초에서 몇 분이 소요될 수 있습니다. 이러한 지연은 즉각적인 결정이 필요한 애플리케이션(예: 산업 장비)에서 너무 많습니다.
- 대역폭 집약적:(Bandwidth Intensive: ) 클라우드 서버가 계산 및 저장을 담당하기 때문에 많은 데이터를 전송해야 합니다. 대역폭 요구 사항은 방대한 정보(AI, 비디오 녹화 등)를 생성하는 시나리오에서 비용이 많이 듭니다.
엣지 컴퓨팅 설명
클라우드 컴퓨팅의 문제는 네트워크에 대한 의존성입니다. 이것은 대부분의 작업에서 문제가 되지 않지만 일부 응용 프로그램은 시간에 매우 민감합니다. 데이터 전송, 클라우드에서 처리 수행, 결과 수신 지연은 미미하지만 감지할 수 있습니다.
다음으로 대역폭 문제가 있습니다. 비디오 처리 또는 AI 알고리즘과 관련된 애플리케이션은 클라우드로 전송하는 데 비용이 많이 들 수 있는 대용량 데이터와 함께 작동합니다. 데이터 수집이 네트워크 연결이 제한된 원격 위치에서 발생하는 경우에는 더욱 그렇습니다.
엣지(Edge) 컴퓨팅은 이러한 문제에 대한 해답을 제공합니다. 데이터를 전 세계에 있는 서버로 보내는 대신 현장 또는 최소한 가까운 위치에 저장 및 처리합니다.
이는 데이터 전송 비용을 절감하고 네트워크 지연 요인을 제거하는 이점이 있습니다. 계산은 즉시 수행되어 결과를 실시간으로 제공할 수 있으며 이는 많은 응용 프로그램에서 매우 중요합니다.
장점(Pros)
- 대기 시간 없음:(No Latency: ) 에지 컴퓨터가 데이터 소스에 있기 때문에 경쟁할 네트워크 대기 시간이 없습니다. 이는 실시간 프로세스에 중요한 즉각적인 결과를 제공합니다.
- 감소된 데이터 전송:(Reduced Data Transmission: ) 에지 컴퓨터는 사이트에서 대부분의 데이터를 처리하여 결과만 클라우드로 전송할 수 있습니다. 이렇게 하면 필요한 데이터 전송량을 줄이는 데 도움이 됩니다.
단점(Cons)
- 클라우드보다 비싸다:(More Expensive than Cloud: ) 클라우드 컴퓨팅과 달리 에지 컴퓨팅은 각 에지 노드에 전용 시스템이 필요합니다. 조직의 이러한 노드 수에 따라 비용이 클라우드 서비스보다 훨씬 높을 수 있습니다.
- 복잡한 설정:(Complex Setup: ) 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 리소스를 요청하고 애플리케이션 프론트엔드를 구축하기만 하면 됩니다. 이러한 지침을 수행하는 하드웨어의 핵심은 클라우드 서비스 공급자에게 맡겨집니다. 그러나 에지 컴퓨팅에서는 애플리케이션의 요구 사항을 고려하여 백엔드를 구축해야 합니다. 결과적으로 훨씬 더 복잡한 프로세스입니다.
클라우드 컴퓨팅 대(Cloud Computing Vs) . 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) : 어느 것이 더 낫습니까?
가장 먼저 이해해야 할 것은 클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅이 경쟁 기술이 아니라는 것입니다. 그들은 같은 문제에 대해 서로 다른 솔루션이 아니라 서로 다른 접근 방식을 사용하여 서로 다른 문제를 해결합니다.
클라우드(Cloud) 컴퓨팅은 수요에 따라 증가하거나 축소해야 하는 확장 가능한 애플리케이션에 가장 적합합니다. 예를 들어, 웹 서버는 서버 부하가 높은 기간 동안 추가 리소스를 요청할 수 있으므로 영구적인 하드웨어 비용을 발생시키지 않고 원활한 서비스를 보장합니다.(Web)
마찬가지로 에지 컴퓨팅은 많은 데이터를 생성하는 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 예를 들어 사물 인터넷( IoT ) 은 로컬 네트워크에 연결된 스마트 장치(smart devices) 를 다룹니다 . 이러한 장치에는 강력한 컴퓨터가 없으며 컴퓨팅 요구 사항을 위해 에지 컴퓨터에 의존해야 합니다. 클라우드로 동일한 작업을 수행하는 것은 관련된 많은 양의 데이터로 인해 너무 느리고 실행 불가능합니다.
요컨대, 클라우드와 에지 컴퓨팅 모두 사용 사례가 있으며 해당 애플리케이션에 따라 선택해야 합니다.
하이브리드 접근 방식
앞서 말했듯이 클라우드 컴퓨팅과 에지 컴퓨팅은 경쟁자가 아니라 다른 문제에 대한 솔루션입니다. 그것은 질문을 던집니다. 둘 다 함께 사용할 수 있습니까?
대답은 예입니다. 많은 애플리케이션이 최고의 효율성을 위해 두 기술을 통합하는 하이브리드 접근 방식을 취합니다. 예를 들어, 산업 자동화 기계는 일반적으로 현장 임베디드 컴퓨터에 연결됩니다.
이 에지 컴퓨터는 장치를 작동하고 지연 없이 복잡한 계산을 수행하는 역할을 합니다. 그러나 동시에 이 컴퓨터는 전체 작업 자체를 관리하는 디지털 프레임워크를 실행하는 클라우드에 제한된 데이터도 전송합니다.
이러한 방식으로 애플리케이션은 실시간 계산을 위해 에지 컴퓨팅에 의존하고 다른 모든 것에 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 두 접근 방식의 장점을 최대한 활용합니다.
최고의(Best) 분산 컴퓨팅 기술(Computing Technology) 은 무엇 입니까 ?
엣지(Edge) 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅의 업그레이드 버전이 아닙니다. 시간에 민감하고 데이터 집약적인 애플리케이션에 유용한 분산 컴퓨팅에 대한 다른 접근 방식입니다.
그러나 클라우드 컴퓨팅은 여전히 대부분의 다른 애플리케이션에서 가장 유연하고 비용 효율적인 접근 방식입니다. 스토리지 및 처리를 전용 서버로 오프로드함으로써 기업은 백엔드 구현에 대해 걱정하지 않고 운영에 집중할 수 있습니다.
둘 다 정통한 IT 전문가의 레퍼토리에서 필수적인 도구이며, IoT(IoT) 이든 아니든 대부분의 최첨단 시설 은 두 기술의 조합을 활용하여 최상의 결과를 얻습니다.
Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters
With distributed computing gaining poрularity, terms like cloud computing and edge computing are becoming incrеasingly common. These aren’t јust meaningless buzzwords tо spаrk interest in a trend, but existing technologies driving innovation across іndustries.
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.
