Diferencia entre Edge Computing y Distributed Computing

Los sistemas distribuidos son omnipresentes hoy en día en las empresas, el gobierno, la academia y el hogar. Se refiere a una amplia gama de sistemas informáticos actuales, desde chips VLSI hasta estaciones de trabajo e Internet. Por lo general, brindan formas de compartir recursos y brindan un rendimiento mejorado al enfocarse en los problemas al mismo tiempo. Es la realidad del sistema distribuido que ha existido desde el comienzo del universo. Pero el concepto de computación distribuida no se consideró una herramienta útil hasta la proliferación generalizada de Internet. Los sistemas perimetrales son parte de esta arquitectura de sistema distribuido.

¿Qué es la computación de borde?

Para manejar la enorme afluencia de datos generados en la segunda base, se utiliza tecnología informática de punta. Pero, ¿qué es la computación de borde? Es parte de una infraestructura de nube distribuida que aboga por la descentralización en lugar de la centralización, lo que significa que lleva el almacenamiento de datos y las cargas de trabajo lo más cerca posible del borde donde se generan los datos y donde se toman las medidas. Los dispositivos IoT suelen tener una capacidad limitada de procesamiento y almacenamiento de datos, por lo que se debe realizar un procesamiento sustancial en las instalaciones y el borde proporciona un entorno para manejar el procesamiento y administrar una gran cantidad de dispositivos y datos IoT. Los sistemas perimetrales, como los teléfonos inteligentes, las puertas de enlace de red o los objetos inteligentes, son esencialmente sistemas informáticos remotos que funcionan en nombre de la nube. De esta manera, la información se puede compartir de forma rápida, segura y sin demora. Además, mejora la velocidad de procesamiento de datos como resultado directo de una menor dependencia de la nube.

¿Qué es la computación distribuida?

Estamos rodeados de sistemas distribuidos: motor de búsqueda de Google, plataformas de Amazon, Netflix, blockchain, juegos en línea, banca en línea y la lista continúa. El ejemplo más común de un sistema distribuido es el modelo cliente-servidor. Cuando hablamos de sistemas distribuidos, en realidad nos referimos a una colección de componentes de software o hardware independientes llamados nodos que están conectados entre sí a través de una red y trabajan juntos hacia un objetivo final común. Por lo tanto, la computación distribuida es el estudio de aquellos sistemas distribuidos donde múltiples componentes están ubicados en diferentes máquinas. Es un modelo de computadora en el que los componentes del sistema se distribuyen en varias computadoras pero actúan como un solo sistema para resolver un problema. El sistema consiste principalmente en una serie de procesadores conectados por una red de comunicación que proporciona intercambio de información entre procesadores.

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Diferencia entre Edge Computing y Distributed Computing

Miniatura

– La computación distribuida es un modelo utilizado para sistemas distribuidos. Un sistema distribuido es una colección de dispositivos informáticos separados e individuales que pueden comunicarse entre sí. Es un modelo de computadora en el que los componentes del sistema se distribuyen en varias computadoras pero actúan como un solo sistema para resolver un problema. Edge computing es la adaptación reciente de los modelos informáticos basados ​​en un modelo de computación distribuida que acerca el almacenamiento de datos y las cargas de trabajo al borde, donde se generan los datos y se realizan las acciones.

Escalabilidad

– Los sistemas de borde siguen la idea de almacenamiento y procesamiento de datos distribuidos para una mejor escalabilidad. La idea es mejorar el poder de cómputo de los dispositivos móviles mediante la descarga de operaciones computacionalmente costosas a los centros de datos móviles conocidos como nubes. La arquitectura de computación distribuida es escalable horizontalmente, lo que significa que se puede aumentar la capacidad de los nodos y por ende la funcionalidad del sistema ya que cada nodo opera de forma independiente, lo que reduce mucho la curva de costos de muchas cosas. La carga también se reduce porque la carga se distribuye entre varios nodos de servidor.

Actuación

– Al procesar los datos más cerca de donde se crean, en lugar de en una infraestructura centralizada, el flujo de datos hacia y desde la red central a través de un entorno informático de borde se reduce significativamente. Al descargar la carga a los dispositivos perimetrales, se puede reducir significativamente la congestión de la red, mejorar el rendimiento y el rendimiento de las aplicaciones y, en última instancia, acelerar el tiempo de respuesta para los usuarios finales. Los sistemas distribuidos admiten la distribución de cargas de trabajo que se pueden enviar a múltiples máquinas, lo que hace que los sistemas sean altamente eficientes y confiables.

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Seguridad

– La arquitectura tradicional de la computación en la nube está centralizada, lo que significa que la computación se realiza en la nube y todos los dispositivos y sistemas están sincronizados con un clúster de servidores en la nube centralizado. Debido a que la informática multicliente tiene una arquitectura de servidor único, los sistemas son más vulnerables a los ataques DDoS y a los cortes de energía. La informática periférica apuesta por la descentralización, lo que significa ubicar los dispositivos informáticos cerca de la fuente de datos, lo que hace que sea extremadamente difícil interrumpir toda la red. Debido a que los dispositivos están ubicados en diferentes lugares, un ataque a un sistema no afectará a otros sistemas.

Computación perimetral vs. Computación distribuida: un

Resumen de Edge Computing vs. Computación distribuída

Los sistemas perimetrales se basan en la arquitectura de sistemas distribuidos y son esencialmente sistemas informáticos remotos de campos de ingeniería establecidos de sistemas integrados, seguridad informática, computación en la nube y telecomunicaciones. Sirve a una amplia gama de dispositivos informáticos, desde pequeños hasta grandes usuarios finales y fuentes de datos. La idea es combinar las capacidades de cómputo y almacenamiento de los dispositivos en la fuente de datos, las aplicaciones del mundo real que requieren movilidad, baja latencia, confiabilidad, etc. pueden recibir un mejor soporte. Este es un gran paso de la arquitectura de computación en la nube tradicional. que se centra en un modelo arquitectónico descentralizado. A medida que los dispositivos innovadores, como los automóviles autónomos, se vuelvan más comunes, el impacto de la computación de punta en nuestra vida diaria será mucho mayor.

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