เนื่องจากการประมวลผลแบบกระจายกำลังได้รับความนิยม คำต่างๆ เช่น คลาวด์คอมพิวติ้งและเอดจ์คอมพิวติ้งจึงกลายเป็นเรื่องธรรมดามากขึ้น สิ่งเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงคำศัพท์ที่ไร้ความหมายเพื่อจุดประกายความสนใจในเทรนด์ แต่เทคโนโลยีที่มีอยู่ขับเคลื่อนนวัตกรรมในอุตสาหกรรมต่างๆ

คลาวด์^(Cloud)คอมพิวติ้งและเอดจ์คอมพิวติ้งเป็นองค์ประกอบสำคัญของระบบไอทีสมัยใหม่ แต่เทคโนโลยีเหล่านี้เกี่ยวข้องอะไรกันแน่? และพวกเขาจะซ้อนกันได้อย่างไร? ลองหากัน

บทนำสู่คลาวด์คอมพิวติ้ง

เราทุกคนใช้ Dropbox หรือOneDriveเพื่อสำรองไฟล์และข้อมูลสำคัญของเรา ข้อมูลถูกกล่าวว่าเก็บไว้ใน "คลาวด์" แต่มันหมายความว่าอย่างไร?

พูดง่ายๆ ก็คือ Cloud^{(The Cloud)}คือชุดของทรัพยากรการคำนวณที่เข้าถึงได้ทางอินเทอร์เน็ต แนวคิดก็คือคุณสามารถใช้ฮาร์ดแวร์ระดับอุตสาหกรรมได้ทุกที่ในโลกอย่างประหยัดและปลอดภัย

ตามเนื้อผ้า บริษัทต่างๆ ถูกบังคับให้ตั้งค่าและบำรุงรักษาเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่สำหรับความต้องการด้านคอมพิวเตอร์ภายในองค์กร ทำให้มีค่าใช้จ่ายสูง และยังขาดความยืดหยุ่นอีกด้วย การย้ายแอปพลิเคชันไปยังระบบคลาวด์ทำให้บริษัทสามารถแยกส่วนแบ็คเอนด์ของฮาร์ดแวร์ออกไป โดยขอทรัพยากรได้มากเท่าที่จำเป็น

กลายเป็นกิจวัตรสำหรับเว็บไซต์และแอปพลิเคชันอื่น ๆ ที่จะให้บริการทั้งหมดจากคลาวด์ ทำให้กองเทคโนโลยีง่ายขึ้นอย่างมาก บริการต่างๆ เช่นAmazon AWSและMicrosoft Azureเป็นผู้นำในพื้นที่นี้ โดยขับเคลื่อนแอปพลิเคชันทุกประเภทสำหรับบริษัททั่วโลก

ข้อดี^(Pros)

• ปรับขนาดได้: บริการ ^{(Scalable: )}คลาวด์^(Cloud)สามารถเพิ่มขึ้นได้ตามต้องการและเมื่อจำเป็น ให้ความยืดหยุ่นกับแอปพลิเคชันโดยไม่ต้องลงทุนอย่างหนัก
• ถูก:^{(Cheap: )}ผู้ให้บริการจะใช้งานเซิร์ฟเวอร์ฟาร์มแบบรวมศูนย์ขนาดใหญ่ได้อย่างคุ้มค่ามากกว่าการตั้งคอมพิวเตอร์ของแต่ละบริษัท ซึ่งช่วยให้สามารถให้บริการระบบคลาวด์ได้ในราคาที่ต่ำกว่าการตั้งค่าแบบเดิมมาก
• ง่าย:^(Simple:)การตั้งค่าและจัดการฐานข้อมูลภายในองค์กรและ แบ็กเอนด์ APIนั้นไม่ใช่เรื่องง่าย ง่ายกว่าที่จะแยกฮาร์ดแวร์ออกและขอทรัพยากรการคำนวณตามที่ต้องการ

ข้อเสีย^(Cons)

• ขึ้นอยู่กับ เครือข่าย:^{(Network Dependent: )}ปัญหาหลักของบริการคลาวด์คือการพึ่งพาเครือข่ายโดยสมบูรณ์ บริการ คลาวด์^(Cloud)ไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาสำหรับพื้นที่ห่างไกลที่มีการเชื่อมต่อเครือข่ายไม่ดี
• ช้า:^{(Slow: )}ขึ้นอยู่กับตำแหน่งของเซิร์ฟเวอร์คลาวด์ การสื่อสารอาจใช้เวลาตั้งแต่ไม่กี่วินาทีจนถึงหลายนาที ความล่าช้านั้นมากเกินไปในการใช้งานที่ต้องการการตัดสินใจในทันที (เช่นอุปกรณ์อุตสาหกรรม)
• แบนด์วิดท์แบบเร่งรัด:^{(Bandwidth Intensive: )}เนื่องจากเซิร์ฟเวอร์คลาวด์มีหน้าที่ในการคำนวณและจัดเก็บข้อมูล จึงจำเป็นต้องส่งข้อมูลจำนวนมาก ข้อกำหนดแบนด์วิดท์มีราคาแพงในสถานการณ์ที่สร้างข้อมูลจำนวนมาก (AI การบันทึกวิดีโอ ฯลฯ)

ขอบคอมพิวเตอร์อธิบาย

ปัญหาเกี่ยวกับการประมวลผลแบบคลาวด์คือการพึ่งพาเครือข่าย นี่ไม่ใช่ปัญหาสำหรับงานส่วนใหญ่ แต่บางแอปพลิเคชันต้องคำนึงถึงเวลาเป็นอย่างมาก ความล่าช้าในการส่งข้อมูล การประมวลผลบนคลาวด์ และการรับผลลัพธ์นั้นเล็กน้อยแต่สามารถสังเกตได้

แล้วมีปัญหาเรื่องแบนด์วิธ แอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลวิดีโอหรืออัลกอริธึม AI ทำงานกับข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งอาจมีราคาแพงในการส่งไปยังคลาวด์ ยิ่งไปกว่านั้น หากการรวบรวมข้อมูลเกิดขึ้นในที่ตั้งระยะไกล ซึ่งการเชื่อมต่อเครือข่ายถูกจำกัด

Edge Computing ให้คำตอบสำหรับปัญหาเหล่านี้ แทนที่จะส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ครึ่งทางทั่วโลก ข้อมูลจะถูกจัดเก็บและประมวลผลในสถานที่หรืออย่างน้อยก็ในบริเวณใกล้เคียง

มีข้อได้เปรียบในการประหยัดค่าใช้จ่ายในการรับส่งข้อมูลและขจัดปัจจัยด้านเวลาแฝงของเครือข่าย การคำนวณสามารถทำได้ทันที โดยให้ผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ ซึ่งมีความสำคัญต่อการใช้งานจำนวนมาก

ข้อดี^(Pros)

• ไม่มีเวลาแฝง:^{(No Latency: )}เนื่องจากคอมพิวเตอร์เอดจ์ตั้งอยู่ที่แหล่งที่มาของข้อมูล จึงไม่มีเวลาในการตอบสนองของเครือข่ายที่ต้องโต้แย้ง สิ่งนี้ให้ผลลัพธ์ในทันที ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับกระบวนการตามเวลาจริง
• การส่งข้อมูลลดลง:^{(Reduced Data Transmission: )}คอมพิวเตอร์เอดจ์สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากที่ไซต์ โดยส่งเฉพาะผลลัพธ์ไปยังคลาวด์ ซึ่งช่วยลดปริมาณการถ่ายโอนข้อมูลที่จำเป็น

ข้อเสีย^(Cons)

• แพงกว่าคลาวด์:^{(More Expensive than Cloud: )} Edge Computing ต่างจากคลาวด์คอมพิวติ้งต้องการระบบเฉพาะที่แต่ละโหนดขอบ ขึ้นอยู่กับจำนวนของโหนดดังกล่าวในองค์กร ค่าใช้จ่ายอาจสูงกว่าบริการคลาวด์มาก
• การ ตั้งค่าที่ซับซ้อน:^{(Complex Setup: )}ด้วยการประมวลผลแบบคลาวด์ เราเพียงแค่ร้องขอทรัพยากรและสร้างส่วนหน้าของแอปพลิเคชัน สิ่งสำคัญของฮาร์ดแวร์ที่ทำตามคำแนะนำเหล่านั้นถูกทิ้งให้อยู่ในผู้ให้บริการระบบคลาวด์ อย่างไรก็ตาม ใน Edge Computing คุณต้องสร้างแบ็กเอนด์ โดยคำนึงถึงความต้องการของแอปพลิเคชันด้วย เป็นผลให้มันเป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องมากขึ้น

คลาวด์คอมพิวติ้ง เทียบกับ^{(Cloud Computing Vs)} . Edge Computing อัน^{(Edge Computing)}ไหนดีกว่ากัน?

สิ่งแรกที่คุณต้องเข้าใจคือคลาวด์คอมพิวติ้งและเอดจ์คอมพิวติ้งไม่ใช่เทคโนโลยีที่แข่งขันกัน ไม่ใช่วิธีแก้ปัญหาที่ต่างกันสำหรับปัญหาเดียวกัน แต่เป็นแนวทางที่แยกจากกัน การแก้ปัญหาที่แตกต่างกัน

การประมวลผลแบบ คลาวด์^(Cloud)เหมาะที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันที่ปรับขนาดได้ซึ่งจำเป็นต้องเพิ่มหรือลดขนาดลงตามความต้องการ ตัวอย่างเช่น เว็บ^(Web)เซิร์ฟเวอร์สามารถขอทรัพยากรเพิ่มเติมในช่วงที่เซิร์ฟเวอร์มีภาระงานสูง ทำให้มั่นใจได้ว่าบริการจะราบรื่นโดยไม่ก่อให้เกิดค่าใช้จ่ายด้านฮาร์ดแวร์อย่างถาวร

ในทำนองเดียวกัน Edge Computing เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ที่สร้างข้อมูลจำนวนมาก Internet-of-Things ( IoT ) เช่น เกี่ยวข้องกับอุปกรณ์อัจฉริยะที่^{(smart devices)}เชื่อมต่อกับเครือข่ายท้องถิ่น อุปกรณ์เหล่านี้ไม่มีคอมพิวเตอร์ที่ทรงพลังและต้องพึ่งพาคอมพิวเตอร์เอดจ์สำหรับความต้องการด้านการคำนวณ การทำสิ่งเดียวกันกับระบบคลาวด์จะช้าเกินไปและไม่สามารถทำได้เนื่องจากมีข้อมูลจำนวนมากที่เกี่ยวข้อง

กล่าวโดยย่อ ทั้งคลาวด์และเอดจ์คอมพิวติ้งมีกรณีการใช้งานและต้องเลือกตามแอปพลิเคชันที่เป็นปัญหา

แนวทางไฮบริด

ดังที่เราได้กล่าวไปแล้วก่อนหน้านี้ คลาวด์คอมพิวติ้งและเอดจ์คอมพิวติ้งไม่ใช่คู่แข่ง แต่เป็นการแก้ปัญหาที่แตกต่างกัน นั่นทำให้เกิดคำถาม; ทั้งสองใช้ร่วมกันได้หรือไม่?

คำตอบคือใช่ แอปพลิเคชันจำนวนมากใช้แนวทางแบบไฮบริด โดยผสานเทคโนโลยีทั้งสองเข้าด้วยกันเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ตัวอย่างเช่น เครื่องจักรระบบอัตโนมัติทางอุตสาหกรรมมักจะเชื่อมต่อกับคอมพิวเตอร์ฝังตัวในสถานที่

คอมพิวเตอร์เอดจ์นี้มีหน้าที่ในการใช้งานอุปกรณ์และทำการคำนวณที่ซับซ้อนโดยไม่ชักช้า แต่ในขณะเดียวกัน คอมพิวเตอร์เครื่องนี้ยังส่งข้อมูลแบบจำกัดไปยังคลาวด์ ซึ่งรันกรอบงานดิจิทัลที่จัดการการทำงานทั้งหมดด้วยตัวมันเอง

ด้วยวิธีนี้ แอปพลิเคชันจะใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้งสองวิธีอย่างเต็มที่ โดยอาศัยการประมวลผลแบบขอบสำหรับการคำนวณแบบเรียลไทม์ในขณะที่ใช้การประมวลผลแบบคลาวด์สำหรับอย่างอื่น

ซึ่งเป็นเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์^{(Computing Technology)}แบบกระจาย ที่ ดีที่สุด^(Best) ?

Edge Computing ไม่ใช่ Cloud Computing รุ่นอัพเกรด เป็นแนวทางที่แตกต่างไปสู่การคำนวณแบบกระจายซึ่งสะดวกสำหรับแอปพลิเคชันที่เน้นเรื่องเวลาและต้องการข้อมูลมาก

อย่างไรก็ตาม คลาวด์คอมพิวติ้งยังคงเป็นแนวทางที่ยืดหยุ่นและคุ้มค่าที่สุดสำหรับแอปพลิเคชันอื่นๆ ส่วนใหญ่ ด้วยการถ่ายโอนพื้นที่จัดเก็บและการประมวลผลไปยังเซิร์ฟเวอร์เฉพาะ บริษัทต่างๆ สามารถมุ่งเน้นไปที่การดำเนินงานโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการใช้งานแบ็กเอนด์

ทั้งสองเป็นเครื่องมือสำคัญในละครของมืออาชีพด้านไอทีที่รอบรู้ และสิ่งอำนวยความสะดวกที่ทันสมัยที่สุด ไม่ว่าจะเป็นIoTหรืออย่างอื่น ใช้ประโยชน์จากการผสมผสานของเทคโนโลยีทั้งสองเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters

With distrіbuted computing gaining popularity, terms like cloud computing and edge computing are becoming increasingly common. Τhese aren’t just meaningless buzzwоrds to spark interest in a trend, but existіng tеchnologies drivіng 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.

Related posts

• Cloud Computing interview คำถามและคำตอบ

• Cloud and Cloud Computing คืออะไร บทนำสำหรับผู้เริ่มต้น!

• ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของระบบคลาวด์คอมพิวติ้งคืออะไร?

• 10 ประเภทของคลาวด์คอมพิวติ้งที่คุณควรรู้

• คลาวด์คืออะไรและทำอย่างไรจึงจะได้รับประโยชน์สูงสุด

• Reset Network Adapters ใช้ Network Reset feature ใน Windows 11

• แก้ไขข้อผิดพลาด “Windows Can't Connect To This Network”

• จะทำอย่างไรกับเราเตอร์เก่า: 8 ไอเดียที่ยอดเยี่ยม

• วิธีค้นหาช่องสัญญาณ Wi-Fi ที่ดีที่สุดบน Windows, Mac และ Linux

• Access Point vs. Router: อะไรคือความแตกต่าง?

• วิธีแก้ไข “คุณไม่ได้รับอนุญาตให้ส่งถึงผู้รับรายนี้”

• HDG อธิบาย : โดเมนที่พักคืออะไร และมีข้อดีอย่างไร?

• วิธีเชื่อมต่อกับ Remote Registry ใน Windows 7 และ 10

• ประเภทของ Clouds Computing

• 10 อันดับแรกที่ดีที่สุด Cloud Computing บริการ

• เวลาเช่า DHCP คืออะไรและจะเปลี่ยนได้อย่างไร

• วิธีใช้แอพ People เพื่อจัดการบัญชีโซเชียลเน็ตเวิร์ก

• วิธีที่การป้องกันการติดตามขั้นสูงของ Firefox หยุดเว็บไซต์จากการสอดแนมคุณ

• HDG อธิบาย : พอร์ตคอมพิวเตอร์คืออะไรและใช้ทำอะไร?

• วิธีหลีกเลี่ยงและแก้ไข DNS Outages