वितरित कंप्यूटिंग की लोकप्रियता बढ़ने के साथ, क्लाउड कंप्यूटिंग और एज कंप्यूटिंग जैसे शब्द तेजी से सामान्य होते जा रहे हैं। ये न केवल एक प्रवृत्ति में रुचि जगाने के लिए अर्थहीन buzzwords हैं, बल्कि मौजूदा प्रौद्योगिकियां हैं जो सभी उद्योगों में नवाचार चला रही हैं।

क्लाउड^(Cloud) कंप्यूटिंग और एज कंप्यूटिंग आधुनिक आईटी प्रणाली के महत्वपूर्ण घटक हैं। लेकिन इन तकनीकों में वास्तव में क्या शामिल है? और वे एक दूसरे के खिलाफ कैसे ढेर हो जाते हैं? चलो पता करते हैं।

क्लाउड कंप्यूटिंग का परिचय

हम सभी ने अपनी महत्वपूर्ण फाइलों और डेटा का बैकअप लेने के लिए ड्रॉपबॉक्स या वनड्राइव का उपयोग किया है। ^(OneDrive)डेटा को "क्लाउड" पर संग्रहीत कहा जाता है, लेकिन इसका क्या अर्थ है?

क्लाउड^{(The Cloud)} , सीधे शब्दों में कहें, इंटरनेट पर उपलब्ध कंप्यूटिंग संसाधनों का एक संग्रह है। विचार यह है कि आप दुनिया में कहीं भी सस्ते और सुरक्षित रूप से औद्योगिक पैमाने के हार्डवेयर का उपयोग कर सकते हैं।

परंपरागत रूप से, कंपनियों को अपनी इन-हाउस कंप्यूटिंग जरूरतों के लिए बड़े सर्वर स्थापित करने और बनाए रखने के लिए मजबूर किया जाता था। लचीलेपन की कमी का उल्लेख नहीं करने के लिए यह उच्च लागत लेता है। किसी एप्लिकेशन को क्लाउड पर ले जाने से कंपनी को हार्डवेयर बैकएंड को दूर करने की अनुमति मिलती है, जितने की जरूरत है उतने संसाधनों का अनुरोध करता है।

यह वेबसाइटों और अन्य अनुप्रयोगों के लिए पूरी तरह से क्लाउड से परोसे जाने के लिए नियमित हो गया है, जो प्रौद्योगिकी स्टैक को बहुत सरल करता है। Amazon AWS और Microsoft Azure जैसी सेवाएं इस क्षेत्र में सबसे आगे हैं, जो दुनिया भर की कंपनियों के लिए सभी प्रकार के अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करती हैं।

पेशेवरों^(Pros)

• स्केलेबल: ^{(Scalable: )}क्लाउड^(Cloud) सेवाओं को आवश्यकता पड़ने पर बढ़ाया जा सकता है, बिना कठोर निवेश के अनुप्रयोगों को लचीलापन प्रदान करते हुए।
• सस्ता:^{(Cheap: )} सेवा प्रदाता के लिए बड़े केंद्रीकृत सर्वर फ़ार्म चलाना प्रत्येक फर्म के लिए अपने स्वयं के कंप्यूटर स्थापित करने की तुलना में अधिक लागत प्रभावी है। यह क्लाउड सेवाओं को पारंपरिक सेटअप की तुलना में बहुत कम कीमत पर उपलब्ध कराने की अनुमति देता है।
• सरल: इन-हाउस डेटाबेस और ^(Simple:)एपीआई^(API) बैकएंड की स्थापना और प्रबंधन कोई आसान उपक्रम नहीं है। हार्डवेयर को अलग करना और आवश्यकतानुसार कंप्यूटिंग संसाधनों का अनुरोध करना आसान है।

दोष^(Cons)

• नेटवर्क डिपेंडेंट:^{(Network Dependent: )} क्लाउड सेवाओं के साथ मुख्य समस्या पूर्ण नेटवर्क निर्भरता है। खराब नेटवर्क कनेक्टिविटी वाले दूरस्थ क्षेत्रों के लिए क्लाउड सेवाएं समाधान नहीं हैं।^(Cloud)
• धीमा:^{(Slow: )} क्लाउड सर्वर के स्थान के आधार पर, संचार में कुछ सेकंड से लेकर कई मिनट तक का समय लग सकता है। तत्काल निर्णय (जैसे औद्योगिक उपकरण) की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों में यह देरी बहुत अधिक है।
• बैंडविड्थ गहन:^{(Bandwidth Intensive: )} चूंकि क्लाउड सर्वर गणना और भंडारण के लिए जिम्मेदार होते हैं, इसलिए बहुत सारे डेटा को प्रसारित करने की आवश्यकता होती है। उन परिदृश्यों में बैंडविड्थ आवश्यकताएं महंगी होती हैं जो विशाल जानकारी (एआई, वीडियो रिकॉर्डिंग, आदि) उत्पन्न करती हैं।

एज कंप्यूटिंग समझाया

क्लाउड कंप्यूटिंग के साथ एक समस्या इसकी नेटवर्क पर निर्भरता है। यह अधिकांश कार्यों के लिए कोई समस्या नहीं है, लेकिन कुछ अनुप्रयोग अत्यंत समय के प्रति संवेदनशील होते हैं। डेटा ट्रांसमिट करने, क्लाउड पर प्रोसेसिंग करने और परिणाम प्राप्त करने में देरी मामूली लेकिन बोधगम्य है।

फिर बैंडविड्थ का मुद्दा है। वीडियो प्रोसेसिंग या एआई एल्गोरिदम से जुड़े एप्लिकेशन बड़ी मात्रा में डेटा के साथ काम करते हैं, जिसे क्लाउड पर ट्रांसमिट करना महंगा हो सकता है। इससे भी अधिक यदि डेटा संग्रह किसी दूरस्थ स्थान पर होता है, जहां नेटवर्क कनेक्टिविटी सीमित है।

एज^(Edge) कंप्यूटिंग इन समस्याओं का जवाब देती है। दुनिया भर में आधे रास्ते में एक सर्वर पर डेटा भेजने के बजाय, इसे साइट पर या कम से कम पास के स्थान पर संग्रहीत और संसाधित किया जाता है।

इसका डेटा ट्रांसमिशन लागत बचाने और नेटवर्क विलंबता के कारक को हटाने का लाभ है। गणना तुरंत हो सकती है, वास्तविक समय में परिणाम दे सकती है, जो कई अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है।

पेशेवरों^(Pros)

• नो लेटेंसी:^{(No Latency: )} चूंकि एज कंप्यूटर डेटा के स्रोत पर स्थित होता है, इसलिए इससे निपटने के लिए कोई नेटवर्क लेटेंसी नहीं होती है। यह तत्काल परिणाम देता है, जो वास्तविक समय की प्रक्रियाओं के लिए महत्वपूर्ण है।
• कम डेटा ट्रांसमिशन:^{(Reduced Data Transmission: )} एज कंप्यूटर साइट पर डेटा के थोक को संसाधित कर सकता है, केवल परिणामों को क्लाउड पर प्रेषित कर सकता है। यह आवश्यक डेटा स्थानांतरण की मात्रा को कम करने में मदद करता है।

दोष^(Cons)

• क्लाउड से अधिक महंगा:^{(More Expensive than Cloud: )} क्लाउड कंप्यूटिंग के विपरीत, एज कंप्यूटिंग के लिए प्रत्येक एज नोड पर एक समर्पित सिस्टम की आवश्यकता होती है। किसी संगठन में ऐसे नोड्स की संख्या के आधार पर, क्लाउड सेवाओं की तुलना में लागत बहुत अधिक हो सकती है।
• जटिल सेटअप:^{(Complex Setup: )} क्लाउड कंप्यूटिंग के साथ, हमें केवल संसाधनों का अनुरोध करने और एप्लिकेशन फ्रंटएंड बनाने की आवश्यकता है। उन निर्देशों को पूरा करने वाले हार्डवेयर की बारीकियों को क्लाउड सेवा प्रदाता पर छोड़ दिया जाता है। हालांकि, एज कंप्यूटिंग में, आपको एप्लिकेशन की जरूरतों को ध्यान में रखते हुए बैकएंड बनाने की जरूरत है। नतीजतन, यह एक बहुत अधिक शामिल प्रक्रिया है।

क्लाउड कंप्यूटिंग बनाम^{(Cloud Computing Vs)} । एज कंप्यूटिंग^{(Edge Computing)} : कौन सा बेहतर है?

पहली बात जो आपको समझनी चाहिए वह यह है कि क्लाउड कंप्यूटिंग और एज कंप्यूटिंग प्रतिस्पर्धी प्रौद्योगिकियां नहीं हैं। वे एक ही समस्या के अलग-अलग समाधान नहीं हैं, बल्कि अलग-अलग समस्याओं को हल करने के लिए अलग-अलग दृष्टिकोण हैं।

क्लाउड^(Cloud) कंप्यूटिंग उन स्केलेबल अनुप्रयोगों के लिए सर्वोत्तम है जिन्हें मांग के अनुसार बढ़ाने या बंद करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, वेब^(Web) सर्वर उच्च सर्वर लोड की अवधि के दौरान अतिरिक्त संसाधनों का अनुरोध कर सकते हैं, बिना किसी स्थायी हार्डवेयर लागत के निर्बाध सेवा सुनिश्चित करते हैं।

इसी तरह, एज कंप्यूटिंग वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है जो बहुत अधिक डेटा उत्पन्न करते हैं। इंटरनेट-ऑफ-थिंग्स ( IoT ), उदाहरण के लिए, स्थानीय नेटवर्क से जुड़े स्मार्ट उपकरणों से संबंधित है। ^{(smart devices)}इन उपकरणों में शक्तिशाली कंप्यूटर की कमी होती है और उन्हें अपनी कम्प्यूटेशनल जरूरतों के लिए एक किनारे के कंप्यूटर पर निर्भर रहना चाहिए। बड़ी मात्रा में डेटा शामिल होने के कारण क्लाउड के साथ ऐसा करना बहुत धीमा और अक्षम्य होगा।

संक्षेप में, क्लाउड और एज कंप्यूटिंग दोनों के अपने उपयोग-मामले हैं और इन्हें प्रश्न में आवेदन के अनुसार चुना जाना चाहिए।

हाइब्रिड दृष्टिकोण

जैसा कि हमने पहले कहा, क्लाउड कंप्यूटिंग और एज कंप्यूटिंग प्रतिस्पर्धी नहीं हैं, बल्कि विभिन्न समस्याओं के समाधान हैं। यह सवाल पूछता है; क्या उन दोनों को एक साथ इस्तेमाल किया जा सकता है?

इसका जवाब है हाँ। कई अनुप्रयोग एक संकर दृष्टिकोण लेते हैं, अंतिम दक्षता के लिए दोनों प्रौद्योगिकियों को एकीकृत करते हैं। उदाहरण के लिए, औद्योगिक स्वचालन मशीनरी आमतौर पर ऑन-साइट एम्बेडेड कंप्यूटर से जुड़ी होती है।

यह एज कंप्यूटर डिवाइस को संचालित करने और बिना किसी देरी के जटिल गणना करने के लिए जिम्मेदार है। लेकिन साथ ही, यह कंप्यूटर सीमित डेटा को क्लाउड तक भी पहुंचाता है, जो पूरे ऑपरेशन को प्रबंधित करने वाले डिजिटल ढांचे को चलाता है।

इस तरह, एप्लिकेशन दोनों दृष्टिकोणों की ताकत का पूरा उपयोग करता है, अन्य सभी चीजों के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग का उपयोग करते हुए वास्तविक समय की गणना के लिए एज कंप्यूटिंग पर निर्भर करता है।

सबसे अच्छी^(Best) वितरित कंप्यूटिंग तकनीक^{(Computing Technology)} कौन सी है ?

एज^(Edge) कंप्यूटिंग क्लाउड कंप्यूटिंग का उन्नत संस्करण नहीं है। यह वितरित कंप्यूटिंग की दिशा में एक अलग दृष्टिकोण है जो समय-संवेदी और डेटा-गहन अनुप्रयोगों के लिए उपयोगी है।

हालांकि, अधिकांश अन्य अनुप्रयोगों के लिए क्लाउड कंप्यूटिंग अभी भी सबसे लचीला और लागत प्रभावी तरीका है। एक समर्पित सर्वर पर भंडारण और प्रसंस्करण को उतारकर, कंपनियां बैकएंड कार्यान्वयन के बारे में चिंता किए बिना अपने संचालन पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं।

दोनों एक जानकार आईटी पेशेवर के प्रदर्शनों की सूची में आवश्यक उपकरण हैं, और सबसे अत्याधुनिक सुविधाएं, चाहे IoT या अन्यथा, सर्वोत्तम परिणाम प्राप्त करने के लिए दो तकनीकों के संयोजन का लाभ उठाती हैं।

Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters

With diѕtributed computіng gaining popularity, terms like cloud computing and edge computing are becoming increasinglу common. These aren’t just meaningless buzzwоrds to ѕpark interest in a trend, but existing technologies driving innovation across industrieѕ.

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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