Edge computing & Cloud computing

[엣지 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅]

중앙컴퓨팅 : 중앙 컴퓨터를 필요로하며, 여러 대의 다른 컴퓨터가 터미널을 통해이 컴퓨터에 액세스 할 수 있습니다.

분산컴퓨팅 : 여러 독립형 컴퓨터 또는 기계를 포함하며 다양한 프로토콜을 통해 서로 통신합니다.

 

클라우드 컴퓨팅 : 중앙 컴퓨팅의 형식을 지닌다. 사용자가 어디에 있던, 클라우드 서버에 접속해서 처리해야한다. 이는 각 개별기기에서 처리하는 것보다 시간이 오래걸린다.

엣지 컴퓨팅의 등장 : 클라우드 컴퓨팅에서는 다음과 같은 문제가 존재한다.

1) 보안의 문제 : 개인정보를 우선 중앙 컴퓨팅으로 보내는 과정에서 해킹의 가능성이 있으며, 실제 icloud 가 해킹되는 사건이 존재했다.

2) 트래픽, 데이터 전송의 비용 문제 : 로컬의 데이터를 클라우드로 보내는 부분에서 많은 비용적 부담과 제한된 리소스에 대한 트래픽 문제가 발생한다.

3) 지연 시간의 문제 : 실시간으로 처리 되야하는 플랫폼에서는 네트워크 경유시간에 대한 지연 시간의 문제가 존재한다.

4) 에너지 소비의 문제 : Harvard SEAS의 컴퓨터 아키텍트 인 David Brooks는 인터넷을 통해 단일 비트를 전송할 때의 에너지 소비는 500 microjoules라고 지적합니다 . 그의 계산에 따르면, 2015 년에 월간 셀룰러 사용량이 3.7 엑사 바이트이고 따라서 500 테라 와트 시간인데 세계 에너지 소비의 2 %가 셀룰러 데이터 전송에 사용되었습니다. 에지 컴퓨팅을 통해 에너지 소비를 크게 줄일 수 있습니다.

에지 컴퓨팅에서. 이 아키텍처에서 컴퓨팅은 컴퓨팅 자체를 수행하는 장치의 형태로 또는 소형 클라우드로 작동하는 장치 가까이에 클라우드 렛을 배치하거나 두 가지를 모두 결합하여 물리적으로 장치에 가깝게됩니다. cloudlets로 구성된이 중간 계층은 때로는 "안개"라고도하며, 이러한 구름 덩어리는 "안개 낀 노드"라고도합니다. 이 구름 - 안개 - 가장자리 건축술은 많은 이득을 제공합니다. 네 가지 주요 이점은 지연 시간 감소, 에지 분석 비용 감소, 개인 정보 보호 정책 실행 및 향상된 안정성 ( 출처 ) 입니다.

에지 장치와 클라우드 릿은 일반적으로 몇 번의 홉을 만들어야하는 클라우드와 비교하여 물리적으로 더 가깝고 한 홉 멀리 떨어져 있습니다. Cloudlet은 유선 연결을 통해 에지 장치에 연결할 수도 있습니다. 안개 노드는 중앙 클라우드에 비해 훨씬 적은 수의 장치에 연결되기 때문에 대기 시간이 짧고 대역폭이 높아집니다. Cloudlet에서 데이터를 관리하면 응답 시간이 단축 됩니다.

에지 장치에 의해 수집 된 데이터는 특히 고속 데이터 장치에 의해 엄청납니다. 이러한 모든 데이터를 분석 및 추론을 위해 클라우드로 보내는 것은 귀중한 대역폭을 확보 할 수 있으며 많은 경우 불가능할 수 있습니다. 에지 장치 또는 클라우드 릿에서 샘플링 및 블랭킹과 같은 사전 처리를 수행하면 전송되는 데이터의 양이 크게 줄어들 수 있으므로 구조화 된 데이터를 저장 또는 추가 처리를 위해 클라우드로 직접 보낼 수 있습니다. 따라서 대역폭 사용량을 줄이고 에너지 사용량을 줄이고 비용을 낮출 수 있습니다. 이 로컬 노드에서 사전 처리를 수행하면 병원 보고서에서 민감하고 식별 가능한 정보를 수정하고 카메라의 얼굴을 흐리게 처리하는 등 필요한 개인 정보 보호 정책을 적용 할 수 있습니다.

 

https://softwareengineeringdaily.com/2018/09/14/edge-computing-and-the-future-of-the-cloud/?fbclid=IwAR2D6ybNhuASPyygsW--h_8OnX4e_4YGOq7aq_L-STTRTRz4stbdC5TihrI