Con la diffusione del computing distribuito, termini come cloud computing e edge computing stanno diventando sempre più comuni. Queste non sono solo parole alla moda senza senso per suscitare interesse in una tendenza, ma tecnologie esistenti che guidano l'innovazione in tutti i settori.

Il cloud^(Cloud) computing e l'edge computing sono componenti critici del moderno sistema IT. Ma cosa comportano esattamente queste tecnologie? E come si accumulano l'uno contro l'altro? Scopriamolo.

Un'introduzione al cloud computing

Tutti abbiamo utilizzato Dropbox o OneDrive per eseguire il backup dei nostri file e dati importanti. Si dice che i dati siano archiviati sul "Cloud", ma cosa significa?

Il Cloud^{(The Cloud)} , in parole povere, è una raccolta di risorse informatiche accessibili su Internet. L'idea è che è possibile utilizzare hardware su scala industriale situato in qualsiasi parte del mondo in modo economico e sicuro.

Tradizionalmente, le aziende erano obbligate a configurare e mantenere server di grandi dimensioni per le proprie esigenze informatiche interne. Ciò comporta costi elevati, per non parlare della mancanza di flessibilità. Lo spostamento di un'applicazione nel cloud consente a un'azienda di astrarre il back-end hardware, richiedendo tutte le risorse necessarie.

È diventata una routine per i siti Web e altre applicazioni essere serviti interamente dal cloud, semplificando notevolmente lo stack tecnologico. Servizi come Amazon AWS e Microsoft Azure sono all'avanguardia in questo settore, poiché alimentano tutti i tipi di applicazioni per le aziende di tutto il mondo.

Professionisti^(Pros)

• Scalabile: i servizi ^{(Scalable: )}cloud possono essere potenziati come e quando richiesto, fornendo flessibilità alle applicazioni senza investimenti pesanti.
• Economico:^{(Cheap: )} è più conveniente per un fornitore di servizi gestire server farm centralizzati di grandi dimensioni piuttosto che per ciascuna azienda configurare i propri computer. Ciò consente di rendere disponibili i servizi cloud a un costo molto inferiore rispetto alle configurazioni tradizionali.
• Semplice:^(Simple:) configurare e gestire un database interno e un back-end API non è un'impresa facile. È più facile astrarre l'hardware e richiedere risorse di elaborazione come richiesto.

contro^(Cons)

• Dipendente dalla rete:^{(Network Dependent: )} il problema principale con i servizi cloud è la completa dipendenza dalla rete. I servizi cloud^(Cloud) non sono una soluzione per aree remote con scarsa connettività di rete.
• Lento:^{(Slow: )} a seconda della posizione dei server cloud, la comunicazione può richiedere da pochi secondi a diversi minuti. Questo ritardo è eccessivo nelle applicazioni che richiedono decisioni immediate (come le apparecchiature industriali).
• Intensivo di larghezza di banda:^{(Bandwidth Intensive: )} poiché i server cloud sono responsabili del calcolo e dell'archiviazione, è necessario trasmettere molti dati. I requisiti di larghezza di banda sono costosi in scenari che generano vaste informazioni (IA, registrazione video, ecc.).

Spiegazione dell'Edge Computing

Un problema con il cloud computing è la sua dipendenza dalla rete. Questo non è un problema per la maggior parte delle attività, ma alcune applicazioni sono estremamente sensibili al fattore tempo. Il ritardo nella trasmissione dei dati, nell'esecuzione dell'elaborazione sul cloud e nella ricezione dei risultati è lieve ma percepibile.

Poi c'è il problema della larghezza di banda. Le applicazioni che coinvolgono l'elaborazione video o algoritmi di intelligenza artificiale funzionano con grandi quantità di dati, che possono essere costosi da trasmettere al cloud. A maggior ragione se la raccolta dei dati avviene in una posizione remota, dove la connettività di rete è limitata.

L'edge^(Edge) computing offre una risposta a questi problemi. Invece di inviare i dati a un server dall'altra parte del mondo, vengono archiviati ed elaborati in loco, o almeno in una posizione vicina.

Ciò ha il vantaggio di risparmiare sui costi di trasmissione dei dati e di eliminare il fattore di latenza della rete. Il calcolo può avvenire immediatamente, fornendo i risultati in tempo reale, il che è vitale per molte applicazioni.

Professionisti^(Pros)

• Nessuna latenza:^{(No Latency: )} poiché il computer perimetrale si trova all'origine dei dati, non c'è latenza di rete con cui fare i conti. Questo dà risultati immediati, che è importante per i processi in tempo reale.
• Trasmissione dati ridotta:^{(Reduced Data Transmission: )} il computer perimetrale può elaborare la maggior parte dei dati nel sito, trasmettendo solo i risultati al cloud. Questo aiuta a ridurre il volume di trasferimento dei dati richiesto.

contro^(Cons)

• Più costoso del cloud: a^{(More Expensive than Cloud: )} differenza del cloud computing, l'edge computing richiede un sistema dedicato su ogni edge node. A seconda del numero di tali nodi in un'organizzazione, i costi possono essere molto più elevati rispetto ai servizi cloud.
• Configurazione complessa:^{(Complex Setup: )} con il cloud computing, tutto ciò di cui abbiamo bisogno è richiedere risorse e creare il frontend dell'applicazione. Il nocciolo dell'hardware che esegue tali istruzioni è lasciato al provider di servizi cloud. Nell'edge computing, tuttavia, è necessario creare il back-end, tenendo conto delle esigenze dell'applicazione. Di conseguenza, è un processo molto più coinvolto.

^{(Cloud Computing Vs)}Cloud Computing vs. Edge Computing : qual è il migliore?

La prima cosa che devi capire è che il cloud computing e l'edge computing non sono tecnologie concorrenti. Non sono soluzioni diverse per lo stesso problema, ma approcci completamente separati, che risolvono problemi diversi.

Il cloud^(Cloud) computing è la soluzione migliore per le applicazioni scalabili che devono essere aumentate o ridotte in base alla domanda. I server Web^(Web) , ad esempio, possono richiedere risorse extra durante i periodi di elevato carico del server, garantendo un servizio senza interruzioni senza incorrere in costi hardware permanenti.

Allo stesso modo, l'edge computing è adatto per applicazioni in tempo reale che generano molti dati. Internet-of-Things ( IoT ), ad esempio, si occupa di dispositivi intelligenti^{(smart devices)} connessi a una rete locale. Questi dispositivi mancano di computer potenti e devono fare affidamento su un computer periferico per le loro esigenze di calcolo. Fare la stessa cosa con il cloud sarebbe troppo lento e non fattibile a causa della grande quantità di dati coinvolti.

In breve, sia il cloud che l'edge computing hanno i loro casi d'uso e devono essere scelti in base all'applicazione in questione.

L'approccio ibrido

Come abbiamo detto in precedenza, il cloud computing e l'edge computing non sono concorrenti, ma soluzioni a problemi diversi. Questo pone la domanda; si possono usare entrambi insieme?

La risposta è si. Molte applicazioni adottano un approccio ibrido, integrando entrambe le tecnologie per la massima efficienza. Ad esempio, i macchinari per l'automazione industriale sono generalmente collegati a un computer embedded in loco.

Questo edge computer è responsabile del funzionamento del dispositivo e dell'esecuzione di calcoli complessi senza indugio. Ma allo stesso tempo, questo computer trasmette anche dati limitati al cloud, che esegue il framework digitale gestendo l'intera operazione stessa.

In questo modo, l'applicazione sfrutta appieno i punti di forza di entrambi gli approcci, basandosi sull'edge computing per il calcolo in tempo reale e utilizzando il cloud computing per tutto il resto.

Qual è la migliore ^(Best)tecnologia di calcolo^{(Computing Technology)} distribuito ?

L'edge^(Edge) computing non è una versione aggiornata del cloud computing. Si tratta di un approccio diverso all'elaborazione distribuita che è utile per le applicazioni che richiedono tempo e che richiedono un uso intensivo di dati.

Tuttavia, il cloud computing è ancora l'approccio più flessibile ed efficiente in termini di costi per la maggior parte delle altre applicazioni. Scaricando lo storage e l'elaborazione su un server dedicato, le aziende possono concentrarsi sulle proprie operazioni senza preoccuparsi dell'implementazione del back-end.

Entrambi sono strumenti essenziali nel repertorio di un professionista IT esperto e la maggior parte delle strutture all'avanguardia, sia IoT che altro, sfrutta una combinazione delle due tecnologie per ottenere i migliori risultati.

Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters

With dіstributed computіng gaining popularіty, terms like cloud computing and edge computing are becoming increaѕingly common. These aren’t just meaningleѕs buzzwords to spark interest in a trend, but existing technologies driving innovation acrоsѕ 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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