Nicht jedes Remote Computing ist Cloud Computing.

Der Aufstieg des Cloud Computing hat eine Welt voller Möglichkeiten eröffnet. Es ist jedoch nicht die einzige Form des Remote Computing. Cloud Computing hat einen weniger bekannten Cousin namens Edge Computing. Obwohl es Ähnlichkeiten zwischen den beiden Konzepten gibt, gibt es deutliche Unterschiede in ihrer Funktionsweise und den Zwecken, denen sie dienen.

Zusammen verändern diese beiden Formen des Remote Computing jedoch die Art und Weise, wie wir arbeiten, kommunizieren, spielen und die Landschaft der Gesellschaft im Allgemeinen. Lassen Sie uns in die Welt des Remote Computing eintauchen, während wir Cloud- und Edge-Computing vergleichen und gegenüberstellen.

Hauptunterschiede zwischen Edge- und Cloud-Computing

Dies sind beide Formen des Remote Computing. Daher ist es ein nützlicher Ausgangspunkt, eine einfache Definition des Konzepts des Remote Computing festzulegen. Unter Remote Computing versteht man im Kern die Praxis, Rechenressourcen zu nutzen, die am Standort des Benutzers nicht physisch vorhanden sind.

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Die Einfachheit dieser Definition verbirgt die Komplexität des Themas. Beispielsweise benötigen Remote-Mitarbeiter, die Zugriff auf Geschäftssysteme benötigen, völlig andere Ressourcen als ein Internet-of-Things-Gerät (IoT), das Daten in Echtzeit verarbeiten muss. Hier kommen die wesentlichen Unterschiede zwischen Cloud- und Edge-Computing ins Spiel.

Cloud Computing eignet sich eher für Szenarien, in denen große Datenmengen verarbeitet werden. Im Gegensatz, Edge Computing eignet sich besser für die Verarbeitung weniger Daten, aber in Echtzeit.

Dies ist eine vereinfachte Beschreibung des Unterschieds zwischen den beiden Remote-Computing-Modellen. Lassen Sie uns es etwas aufschlüsseln, indem wir einige der Metriken untersuchen, die dabei helfen, Cloud- und Edge-Computing zu definieren:

Art des Unterschieds

Edge-Computing

Cloud Computing

Datenverteilung/-speicherung

Verteilt Daten über mehrere Standorte.

Speichert Daten an einem einzigen zentralen Ort.

Datenverarbeitung

Verarbeitet Daten näher an der Quelle und minimiert so die Latenz.

Verarbeitet Daten in der Cloud und ermöglicht so eine skalierbare und zentralisierte Verarbeitung.

Sicherheit

Erfordert die Verwaltung der Sicherheit über mehrere Standorte hinweg, was die Komplexität erhöht.

Vereinfacht die Sicherheit durch einen zentralen Speicherort, schafft jedoch einen Single Point of Failure.

Bandbreite

Reduziert den Bandbreitenbedarf durch lokale Verarbeitung der Daten und minimiert so die Datenübertragungsanforderungen.

Erfordert erhebliche Bandbreite für die Datenübertragung in die und aus der Cloud, was in Gebieten mit begrenzter Konnektivität eine Herausforderung darstellen kann.

Kosten

Möglicherweise sind höhere Anfangsinvestitionen in die Infrastruktur erforderlich, die laufenden Kosten können jedoch im Vergleich zum Cloud Computing niedriger sein.

Bietet Kosteneffizienz, die mit der Nutzung wächst. Außerdem sind die Vorabkosten geringer, sodass es sich für unterschiedliche Budgetüberlegungen eignet.

Diese Unterschiede definieren die Vorteile jedes Modells und bestimmen ihre Anwendungsfälle.

Edge- und Cloud-Computing in Aktion

Die einzigartigen Eigenschaften jedes Modells machen es für verschiedene Anwendungsfälle geeignet. Das Verständnis der Szenarien, in denen sich jedes Modell auszeichnet, ist der einfachste Weg, den Unterschied zwischen den beiden Ansätzen für Remote Computing zu verstehen.

Es gibt Grauzonen, in denen die beiden Methoden kollidieren. Im Allgemeinen bieten sie jedoch deutlich unterschiedliche Dienstleistungen an.

Anwendungsfälle für Cloud Computing

Cloud Computing bietet viele Vorteile. Es wird hauptsächlich in Situationen eingesetzt, in denen große Datenmengen an einem zentralen Ort gespeichert, abgerufen und verwaltet werden. Zu den Szenarien, in denen diese Attribute die richtige Wahl machen, gehören:

  • Datenanalyse: Das Zeitalter von Big Data steht vor der Tür und Unternehmen verlassen sich häufig auf Cloud Computing, um riesige Datenmengen zu analysieren.
  • Remote-Arbeiten: Cloudbasierte Dienste sind ein entscheidender Bestandteil der Umstellung auf Remote- und Hybridarbeit. Die Cloud ermöglicht es Mitarbeitern, von überall mit einer Internetverbindung auf Arbeitsressourcen zuzugreifen. Dies kann in Form eines einfachen Zugriffs auf Arbeitsdateien oder in Form eines Fernzugriffs auf Arbeitscomputer und Remote-Apps erfolgen.
  • Software als Service(SaaS): Der Aufstieg des SaaS-Modells für den Kauf und die Nutzung von Software wird weitgehend durch Cloud Computing erleichtert.
  • Notfallwiederherstellung und Backups: Cloud-Systeme werden häufig als Backup- und Disaster-Recovery-Lösungen eingesetzt. Ein Beispiel, das den meisten Menschen bekannt ist, sind die auf Ihrem Telefon gespeicherten Bilder. Diese werden auf einem Cloud-basierten System gesichert, das gewährleistet, dass sie sicher sind, falls Sie Ihr Telefon verlieren oder wechseln.

Der rote Faden, der sich durch diese Verwendungen zieht, ist die Anforderung, große Datenmengen zu verwalten und zu verarbeiten. Dies kann zwar in Echtzeit erfolgen, ist jedoch kein Kernmerkmal des Cloud Computing.

Anwendungsfälle für Edge Computing

Edge Computing eignet sich eher für die Echtzeitverarbeitung kleinerer Datenmengen. Es richtet sich an Szenarien, in denen die Latenz minimiert werden muss und sofortige Maßnahmen erforderlich sind.

Zu den häufigsten Anwendungen für Edge Computing gehören:

  • Internet der Dinge (IoT): IoT-Geräte werden immer häufiger. Alles von Smart Homes Smart Cities sind auf IoT-Geräte angewiesen. Diese erfordern wiederum häufig eine Echtzeit-Datenverarbeitung, die durch Edge Computing bereitgestellt wird.
  • Spielen: Jeder Spieler hat schon einmal die frustrierende Erfahrung gemacht, dass es zu Verzögerungen im Spiel kommt. Edge Computing mit seiner geringen Latenz, „Edge“-Verarbeitung und Echtzeit-Datenverarbeitung macht es zur perfekten Wahl, um die Frustration von Verzögerungen zu lindern. Ein Paradebeispiel dafür, wie Edge Computing beim Spielen seine volle Wirkung entfaltet, sind Spiele wie Pokémon Go, bei denen Echtzeit-Spielerdaten ein integraler Bestandteil des Spiels sind.
  • Streaming-Inhalte: Dies ist ein weiterer Bereich, in dem Edge Computing eingesetzt wird, um Puffer- und Verzögerungsprobleme zu lindern.
  • Augmented und Virtual Reality: Anwendungen, die nutzen Augmented oder Virtual Reality benötigen Zugriff auf die Echtzeitverarbeitung von Daten, um immersive Erlebnisse reibungslos bereitzustellen.

Edge Computing ist die bevorzugte Lösung, wenn ein Zugriff auf Daten mit geringer Latenz erforderlich ist.

Die Zukunft des Cloud- und Edge-Computing

Es ist schwierig, deren genaue Zukunft vorherzusagen. Die rasche Verbreitung von Remote-Arbeitspraktiken, IoT und KI werden alle eine Schlüsselrolle dabei spielen, die Zukunft dieser Formen des Remote-Computings zu bestimmen.

Diese bieten jedoch einige Hinweise darauf, wie wir mit deren Entwicklung rechnen können. Bei der Diskussion über die Zukunft sind drei Hauptaspekte zu berücksichtigen:

  • Cloud Computing: Da immer mehr Unternehmen auf Remote-Arbeitspraktiken umsteigen und die Vorteile von „Big Data“ nutzen, wird Cloud Computing weiter zunehmen.
  • Edge-Computing: Der Aufstieg des IoT und der Bedarf an Echtzeit-Datenverarbeitung treiben das Wachstum des Edge Computing voran. Da immer mehr Geräte internetfähig werden und Daten generieren, wird der Bedarf an Edge-Computing zur schnellen und effizienten Verarbeitung dieser Daten nur noch zunehmen.
  • Hybridmodelle: Letztlich werden die Grenzen zwischen diesen Technologien verschwimmen und es ist wahrscheinlich, dass sich Hybridmodelle durchsetzen, die beide Vorteile nutzen können.

Die Darstellung der Zukunft ist immer eine Zufallsangelegenheit. Es besteht jedoch kaum ein Zweifel daran, dass sich beide Technologien weiterhin rasant weiterentwickeln werden.

Head in the Clouds oder Life on the Edge

Der Aufstieg des Remote Computing in all seinen Formen bedeutet, dass diese Technologien auf lange Sicht bestehen bleiben. Sowohl Cloud- als auch Edge-Computing haben Stärken und Schwächen, die weitgehend die Szenarien bestimmen, in denen sie eingesetzt werden.

Die Zukunft liegt jedoch wahrscheinlich in Hybridmodellen, die die Stärken beider Modelle vereinen. Diese Netzwerke werden die Skalierbarkeit und Datenverarbeitungsfähigkeiten des Cloud Computing mit den niedrigen Latenz- und Echtzeitverarbeitungsfähigkeiten des Edge Computing kombinieren.