Avec la popularité croissante de l'informatique distribuée, des termes tels que l'informatique en nuage et l'informatique de pointe deviennent de plus en plus courants. Ce ne sont pas seulement des mots à la mode dénués de sens pour susciter l'intérêt pour une tendance, mais des technologies existantes qui stimulent l'innovation dans tous les secteurs.

Le cloud^(Cloud) computing et l'edge computing sont des composants essentiels du système informatique moderne. Mais qu'impliquent exactement ces technologies ? Et comment se comparent-ils les uns aux autres ? Découvrons-le.

Une introduction à l'informatique en nuage

Nous avons tous utilisé Dropbox ou OneDrive pour sauvegarder nos fichiers et données importants. On dit que les données sont stockées sur le « Cloud », mais qu'est-ce que cela signifie ?

Le Cloud^{(The Cloud)} , en termes simples, est un ensemble de ressources informatiques accessibles sur Internet. L'idée est que vous pouvez utiliser du matériel à l'échelle industrielle situé n'importe où dans le monde à moindre coût et en toute sécurité.

Traditionnellement, les entreprises étaient obligées de mettre en place et de maintenir de grands serveurs pour leurs besoins informatiques internes. Cela entraîne des coûts élevés, sans parler du manque de flexibilité. Le déplacement d'une application vers le cloud permet à une entreprise d'abstraire le backend matériel, en demandant autant de ressources que nécessaire.

Il est devenu courant que les sites Web et autres applications soient entièrement servis à partir du cloud, ce qui simplifie considérablement la pile technologique. Des services comme Amazon AWS et Microsoft Azure sont des précurseurs dans ce domaine, alimentant toutes sortes d'applications pour les entreprises du monde entier.

Avantages^(Pros)

• Évolutivité : les services ^{(Scalable: )}cloud peuvent être mis à niveau au fur et à mesure des besoins, offrant une flexibilité aux applications sans investissements lourds.
• Bon marché :^{(Cheap: )} il est plus rentable pour un fournisseur de services d'exploiter de grandes fermes de serveurs centralisées que pour chaque entreprise d'installer ses propres ordinateurs. Cela permet de rendre les services cloud disponibles à un coût bien inférieur à celui des configurations traditionnelles.
• Simple : la configuration et la gestion d'une base de données interne et d'un backend d' API n'est pas une tâche facile. Il est plus facile d'abstraire le matériel et de demander des ressources informatiques selon les besoins.

Les inconvénients^(Cons)

• Dépendance au réseau :^{(Network Dependent: )} le principal problème des services cloud est la dépendance totale au réseau. Les services cloud^(Cloud) ne sont pas une solution pour les régions éloignées avec une mauvaise connectivité réseau.
• Lent :^{(Slow: )} Selon l'emplacement des serveurs cloud, la communication peut prendre de quelques secondes à plusieurs minutes. Ce délai est trop important dans les applications nécessitant des décisions instantanées (comme les équipements industriels).
• Intensif en bande passante :^{(Bandwidth Intensive: )} étant donné que les serveurs cloud sont responsables du calcul et du stockage, de nombreuses données doivent être transmises. Les besoins en bande passante sont coûteux dans les scénarios qui génèrent de vastes informations (IA, enregistrement vidéo, etc.).

L'informatique de périphérie expliquée

Un problème avec le cloud computing est sa dépendance au réseau. Ce n'est pas un problème pour la plupart des tâches, mais certaines applications sont extrêmement sensibles au facteur temps. Le délai de transmission des données, d'exécution du traitement sur le cloud et de réception des résultats est léger mais perceptible.

Ensuite, il y a le problème de la bande passante. Les applications impliquant le traitement vidéo ou les algorithmes d'IA fonctionnent avec de grandes quantités de données, dont la transmission vers le cloud peut être coûteuse. D'autant plus si la collecte de données se produit dans un emplacement distant, où la connectivité réseau est limitée.

L'Edge^(Edge) Computing apporte une réponse à ces problèmes. Au lieu d'envoyer les données à un serveur à l'autre bout du monde, elles sont stockées et traitées sur place, ou du moins à proximité.

Cela présente l'avantage de réduire les coûts de transmission des données et de supprimer le facteur de latence du réseau. Le calcul peut avoir lieu immédiatement, donnant les résultats en temps réel, ce qui est vital pour de nombreuses applications.

Avantages^(Pros)

• Pas de latence :^{(No Latency: )} comme l'ordinateur de périphérie est situé à la source des données, il n'y a pas de latence du réseau à gérer. Cela donne des résultats immédiats, ce qui est important pour les processus en temps réel.
• Transmission de données réduite :^{(Reduced Data Transmission: )} l'ordinateur périphérique peut traiter la majeure partie des données sur le site, en ne transmettant que les résultats au cloud. Cela permet de réduire le volume de transfert de données requis.

Les inconvénients^(Cons)

• Plus cher que le cloud :^{(More Expensive than Cloud: )} contrairement au cloud computing, le edge computing nécessite un système dédié à chaque nœud de périphérie. Selon le nombre de ces nœuds dans une organisation, les coûts peuvent être beaucoup plus élevés que les services cloud.
• Configuration complexe :^{(Complex Setup: )} avec le cloud computing, tout ce dont nous avons besoin est de demander des ressources et de créer l'interface de l'application. Le détail du matériel qui exécute ces instructions est laissé au fournisseur de services cloud. Dans l'edge computing, cependant, vous devez construire le backend en tenant compte des besoins de l'application. En conséquence, il s'agit d'un processus beaucoup plus complexe.

Cloud Computing^{(Cloud Computing Vs)} Vs. Edge Computing : Lequel est le meilleur ?

La première chose que vous devez comprendre est que le cloud computing et le edge computing ne sont pas des technologies concurrentes. Ce ne sont pas des solutions différentes au même problème, mais des approches complètement distinctes, résolvant des problèmes différents.

Le cloud^(Cloud) computing est idéal pour les applications évolutives qui doivent être accélérées ou réduites en fonction de la demande. Les serveurs Web^(Web) , par exemple, peuvent demander des ressources supplémentaires pendant les périodes de forte charge du serveur, garantissant un service transparent sans encourir de coûts matériels permanents.

De même, l'edge computing convient aux applications en temps réel qui génèrent beaucoup de données. L'Internet des objets ( IoT ), par exemple, concerne les appareils intelligents^{(smart devices)} connectés à un réseau local. Ces appareils manquent d'ordinateurs puissants et doivent s'appuyer sur un ordinateur de pointe pour leurs besoins de calcul. Faire la même chose avec le cloud serait trop lent et irréalisable en raison des grandes quantités de données impliquées.

En bref, le cloud computing et le edge computing ont leurs cas d'utilisation et doivent être choisis en fonction de l'application en question.

L'approche hybride

Comme nous l'avons dit précédemment, le cloud computing et l'edge computing ne sont pas des concurrents, mais des solutions à différents problèmes. Cela soulève la question; peuvent-ils être utilisés ensemble?

La réponse est oui. De nombreuses applications adoptent une approche hybride, intégrant les deux technologies pour une efficacité ultime. Par exemple, les machines d'automatisation industrielle sont généralement connectées à un ordinateur embarqué sur site.

Cet ordinateur de bord est chargé de faire fonctionner l'appareil et d'effectuer des calculs complexes sans délai. Mais en même temps, cet ordinateur transmet également des données limitées au cloud, qui exécute le cadre numérique gérant lui-même l'ensemble de l'opération.

De cette façon, l'application exploite pleinement les points forts des deux approches, en s'appuyant sur l'informatique de pointe pour le calcul en temps réel tout en utilisant le cloud computing pour tout le reste.

Quelle est la meilleure ^(Best)technologie informatique^{(Computing Technology)} distribuée ?

L'Edge^(Edge) computing n'est pas une version améliorée du cloud computing. Il s'agit d'une approche différente de l'informatique distribuée qui s'avère pratique pour les applications urgentes et gourmandes en données.

Cependant, le cloud computing reste l'approche la plus flexible et la plus rentable pour la plupart des autres applications. En déchargeant le stockage et le traitement sur un serveur dédié, les entreprises peuvent se concentrer sur leurs opérations sans se soucier de la mise en œuvre du backend.

Les deux sont des outils essentiels dans le répertoire d'un professionnel de l'informatique avisé, et la plupart des installations de pointe, qu'elles soient IoT ou autres, exploitent une combinaison des deux technologies pour obtenir les meilleurs résultats.

Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters

With distributed computing gaining popularity, terms like clоud computing and edge computing are becomіng increasingly common. These aren’t just meaningless buzzwords to spark intereѕt in a trend, but existing technologies driving innovation across 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.

Related posts

• Cloud Computing interview questions et réponses

• Qu'est-ce que Cloud and Cloud Computing? Une introduction pour les débutants!

• Quels sont les risques de sécurité du Cloud Computing ?

• 10 types de cloud computing que vous devriez connaître

• Qu'est-ce que le cloud et comment en tirer le meilleur parti

• HDG explique : qu'est-ce qu'un port d'ordinateur et à quoi servent-ils ?

• Qu'est-ce que la durée du bail DHCP et comment la modifier

• L'adaptateur réseau ne fonctionne pas ? 12 choses à essayer

• Que faire avec un vieux routeur : 8 bonnes idées

• Comment mettre en liste blanche des appareils spécifiques sur votre réseau domestique pour arrêter les pirates

• Comment réparer "Impossible de renouveler l'adresse IP" dans Windows

• Comment la protection améliorée contre le pistage de Firefox empêche les sites Web de vous espionner

• Qu'est-ce que Localhost et comment pouvez-vous l'utiliser ?

• Comment trouver le meilleur canal Wi-Fi sur Windows, Mac et Linux

• Correction de l'erreur "Windows ne peut pas se connecter à ce réseau"

• HDG explique : qu'est-ce qu'un domaine parqué et quels sont ses avantages ?

• Top 10 meilleurs Nuages ​​Computing

• Reset Network Adapters en utilisant Network Reset feature dans Windows 11

• Comment utiliser l'application People pour gérer les comptes de réseaux sociaux

• Critique de livre - Les réseaux domestiques sans fil pour les nuls