Dağıtılmış bilgi işlemin popülerlik kazanmasıyla birlikte, bulut bilişim ve uç bilgi işlem gibi terimler giderek daha yaygın hale geliyor. Bunlar sadece bir trende ilgi uyandırmak için anlamsız sözler değil, aynı zamanda endüstriler arasında inovasyonu teşvik eden mevcut teknolojiler.

Bulut^(Cloud) bilişim ve uç bilgi işlem, modern BT sisteminin kritik bileşenleridir. Peki bu teknolojiler tam olarak ne içeriyor? Ve birbirlerine karşı nasıl yığılırlar? Hadi bulalım.

Bulut Bilişime Giriş

Hepimiz önemli dosyalarımızı ve verilerimizi yedeklemek için Dropbox veya OneDrive kullandık. ^(OneDrive)Verilerin “Bulut”ta depolandığı söyleniyor ama bu ne anlama geliyor?

Bulut^{(The Cloud)} , basitçe söylemek gerekirse, internet üzerinden erişilebilen bir bilgi işlem kaynakları topluluğudur. Buradaki fikir, dünyanın herhangi bir yerinde bulunan endüstriyel ölçekli donanımı ucuz ve güvenli bir şekilde kullanabilmenizdir.

Geleneksel olarak şirketler, kurum içi bilgi işlem ihtiyaçları için büyük sunucular kurmaya ve bakımını yapmaya zorlandı. Bu, esneklik eksikliğinden bahsetmiyorum bile, yüksek maliyetlere neden olur. Bir uygulamayı buluta taşımak, bir şirketin gerektiği kadar çok kaynak talep ederek donanım arka ucunu soyutlamasına olanak tanır.

Web siteleri ve diğer uygulamaların tamamen buluttan sunulması rutin hale geldi ve teknoloji yığınını büyük ölçüde basitleştirdi. Amazon AWS ve Microsoft Azure gibi hizmetler , bu alanda öncüdür ve dünya çapındaki şirketler için her türlü uygulamaya güç sağlar.

Artıları^(Pros)

• Ölçeklenebilir: ^{(Scalable: )}Bulut^(Cloud) hizmetleri, gerektiğinde ve gerektiğinde artırılabilir, bu da uygulamalara çok fazla yatırım yapmadan esneklik sağlar.
• Ucuz:^{(Cheap: )} Bir hizmet sağlayıcının büyük merkezi sunucu çiftlikleri çalıştırması, her firmanın kendi bilgisayarlarını kurmasından daha uygun maliyetlidir. Bu, bulut hizmetlerinin geleneksel kurulumlardan çok daha düşük bir maliyetle sunulmasını sağlar.
• Basit: Şirket içi bir veritabanını ve ^(Simple:)API arka ucunu kurmak ve yönetmek kolay bir iş değildir. Donanımı soyutlamak ve gerektiğinde bilgi işlem kaynaklarını istemek daha kolaydır.

Eksileri^(Cons)

• Ağa Bağlı:^{(Network Dependent: )} Bulut hizmetleriyle ilgili ana sorun, tamamen ağ bağımlılığıdır. Bulut^(Cloud) hizmetleri, ağ bağlantısı zayıf olan uzak alanlar için bir çözüm değildir.
• Yavaş:^{(Slow: )} Bulut sunucularının konumuna bağlı olarak, iletişim birkaç saniyeden birkaç dakikaya kadar sürebilir. Anlık karar gerektiren uygulamalarda (endüstriyel ekipman gibi) bu gecikme çok fazladır.
• Yoğun Bant Genişliği:^{(Bandwidth Intensive: )} Bulut sunucuları hesaplama ve depolamadan sorumlu olduğundan, çok fazla verinin iletilmesi gerekir. Geniş bilgi üreten senaryolarda (AI, video kaydı vb.) Bant genişliği gereksinimleri pahalıdır.

Edge Computing Açıklaması

Bulut bilişimle ilgili bir sorun, ağa bağımlılığıdır. Bu, çoğu görev için bir sorun değildir, ancak bazı uygulamalar son derece zamana duyarlıdır. Verilerin iletilmesinde, bulut üzerinde işlem yapılmasında ve sonuçların alınmasında yaşanan gecikme hafif ancak hissedilir düzeydedir.

Sonra bant genişliği sorunu var. Video işleme veya yapay zeka algoritmaları içeren uygulamalar, buluta iletilmesi pahalı olabilen büyük miktarda veriyle çalışır. Dahası, veri toplama ağ bağlantısının sınırlı olduğu uzak bir yerde gerçekleşirse.

Kenar^(Edge) bilişim, bu sorunlara bir yanıt sunar. Verileri dünyanın diğer ucundaki bir sunucuya göndermek yerine, yerinde veya en azından yakın bir yerde depolanır ve işlenir.

Bu, veri iletim maliyetlerinden tasarruf etme ve ağ gecikmesi faktörünü ortadan kaldırma avantajına sahiptir. Hesaplama hemen gerçekleşebilir ve sonuçları birçok uygulama için hayati olan gerçek zamanlı olarak verebilir.

Artıları^(Pros)

• Gecikme Yok: Uç^{(No Latency: )} bilgisayar veri kaynağında bulunduğundan, uğraşılacak bir ağ gecikmesi yoktur. Bu, gerçek zamanlı süreçler için önemli olan anında sonuçlar verir.
• Azaltılmış Veri İletimi:^{(Reduced Data Transmission: )} Uç bilgisayar, sitedeki verilerin büyük kısmını işleyebilir ve yalnızca sonuçları buluta iletebilir. Bu, gerekli veri aktarımı hacminin azaltılmasına yardımcı olur.

Eksileri^(Cons)

• Buluttan Daha Pahalı:^{(More Expensive than Cloud: )} Bulut bilişimden farklı olarak, uç bilişim, her uç düğümde özel bir sistem gerektirir. Bir kuruluştaki bu tür düğümlerin sayısına bağlı olarak maliyetler, bulut hizmetlerinden çok daha yüksek olabilir.
• Karmaşık Kurulum:^{(Complex Setup: )} Bulut bilişim ile tek ihtiyacımız olan kaynakları istemek ve uygulama ön ucunu oluşturmak. Bu talimatları yerine getiren donanımın özü, bulut hizmeti sağlayıcısına bırakılmıştır. Ancak uç bilgi işlemde, uygulamanın ihtiyaçlarını dikkate alarak arka ucu oluşturmanız gerekir. Sonuç olarak, çok daha kapsamlı bir süreçtir.

Bulut Bilişim^{(Cloud Computing Vs)} Vs. Edge Computing : Hangisi Daha İyi?

Anlamanız gereken ilk şey, bulut bilişim ve uç bilişimin rekabet eden teknolojiler olmadığıdır. Aynı soruna farklı çözümler değil, farklı sorunları çözen tamamen ayrı yaklaşımlardır.

Bulut^(Cloud) bilişim, talebe göre hızlandırılması veya kapatılması gereken ölçeklenebilir uygulamalar için en iyisidir. Örneğin web^(Web) sunucuları, yüksek sunucu yükü dönemlerinde ekstra kaynaklar talep edebilir ve kalıcı donanım maliyetlerine maruz kalmadan sorunsuz hizmet sağlar.

Benzer şekilde, uç bilgi işlem, çok fazla veri üreten gerçek zamanlı uygulamalar için uygundur. Örneğin Nesnelerin İnterneti ( IoT ), yerel bir ağa bağlı akıllı cihazlarla ilgilenir. ^{(smart devices)}Bu cihazlarda güçlü bilgisayarlar yoktur ve hesaplama ihtiyaçları için bir uç bilgisayara güvenmeleri gerekir. Aynı şeyi bulutla yapmak, çok miktarda veri içerdiğinden dolayı çok yavaş ve olanaksız olacaktır.

Kısacası, hem bulut hem de uç bilişimin kendi kullanım durumları vardır ve söz konusu uygulamaya göre seçilmelidir.

Hibrit Yaklaşım

Daha önce de söylediğimiz gibi, bulut bilişim ve uç bilişim rakip değil, farklı sorunlara çözümler. Bu soruyu soruyor; ikisi birlikte kullanılabilir mi?

Cevap Evet. Birçok uygulama, en üst düzeyde verimlilik için her iki teknolojiyi de entegre eden hibrit bir yaklaşım benimser. Örneğin, endüstriyel otomasyon makineleri genellikle yerinde gömülü bir bilgisayara bağlanır.

Bu uç bilgisayar, cihazın çalıştırılmasından ve karmaşık hesaplamaların gecikmeden yapılmasından sorumludur. Ancak aynı zamanda bu bilgisayar, tüm operasyonu yöneten dijital çerçeveyi çalıştıran buluta sınırlı veri iletir.

Bu şekilde uygulama, diğer her şey için bulut bilişimi kullanırken gerçek zamanlı hesaplama için uç bilişime güvenerek her iki yaklaşımın güçlü yönlerinden tam olarak yararlanır.

En İyi^(Best) Dağıtılmış Bilgi İşlem Teknolojisi^{(Computing Technology)} Hangisi ?

Edge bilişim, bulut bilişimin yükseltilmiş bir sürümü değildir. Zamana duyarlı ve veri yoğun uygulamalar için kullanışlı olan, dağıtılmış bilgi işlem için farklı bir yaklaşımdır.

Bununla birlikte, bulut bilişim, diğer birçok uygulama için hala en esnek ve uygun maliyetli yaklaşımdır. Şirketler, depolama ve işlemeyi özel bir sunucuya devrederek, arka uç uygulaması konusunda endişelenmeden operasyonlarına odaklanabilirler.

Her ikisi de bilgili bir BT uzmanının repertuarında yer alan temel araçlardır ve IoT olsun ya da olmasın çoğu son teknoloji tesis, en iyi sonuçları elde etmek için iki teknolojinin bir kombinasyonundan yararlanır.

Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters

With distributed computing gaining popularity, terms like cloud computing and edge computing are becoming increasingly common. These aren’t just meaningless buzzwords to spark interest in a trend, but exіsting 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 Sorular ve Cevaplar

• Cloud and Cloud Computing nedir? Yeni başlayanlar için bir giriş!

• Bulut Bilişimin Güvenlik Riskleri Nelerdir?

• Bilmeniz Gereken 10 Bulut Bilişim Türü

• Bulut Nedir ve Ondan En İyi Nasıl Yararlanılır?

• Kitap İncelemesi - Head First Networking

• HDG Açıklıyor: Park Edilmiş Alan Nedir ve Avantajları Nelerdir?

• Graphic Designers için 8 Best Social Networking Sites vitrin portföylerini

• Nasıl devre dışı Networking içinde Windows Sandbox içinde Windows 10

• Kitap İncelemesi - Aptallar için Kablosuz Ev Ağı

• Sosyal Ağ Hesaplarını Yönetmek için Kişiler Uygulamasını Kullanma

• Kitap İncelemesi - Aptallar için Ev Ağı Hepsi Bir Arada Masa Referansı

• HDG Açıklıyor: RFID Nedir ve Ne İçin Kullanılabilir?

• Business Professionals Besides LinkedIn için 8 Best Social Networking Sites

• DHCP Kira Süresi Nedir ve Nasıl Değiştirilir?

• En iyi 10 Bulut Computing Hizmetler

• Xbox Live'e bağlanılamıyor; Fix Xbox Live Networking issue Windows 10'da

• Windows 10 Nasıl Networking ile güvenli Mode Nasıl Başlatılır

• Ağ Bağdaştırıcısı Çalışmıyor mu? Deneyebileceğiniz 12 Şey

• Windows 7'yi Kablosuz Üzerinden Kablolu Bağlantı Kullanmaya Zorlayın