Con la computación distribuida ganando popularidad, términos como computación en la nube y computación perimetral son cada vez más comunes. Estas no son solo palabras de moda sin sentido para despertar el interés en una tendencia, sino tecnologías existentes que impulsan la innovación en todas las industrias.

La computación en la nube^(Cloud) y la computación perimetral son componentes críticos del sistema de TI moderno. Pero, ¿qué implican exactamente estas tecnologías? ¿Y cómo se comparan entre sí? Vamos a averiguar.

Una introducción a la computación en la nube

Todos hemos usado Dropbox o OneDrive para hacer una copia de seguridad de nuestros archivos y datos importantes. Se dice que los datos se almacenan en la "nube", pero ¿qué significa?

La nube^{(The Cloud)} , en pocas palabras, es una colección de recursos informáticos accesibles a través de Internet. La idea es que pueda usar hardware a escala industrial ubicado en cualquier parte del mundo de forma económica y segura.

Tradicionalmente, las empresas se veían obligadas a configurar y mantener grandes servidores para sus necesidades informáticas internas. Esto incurre en altos costos, sin mencionar la falta de flexibilidad. Mover una aplicación a la nube permite a una empresa abstraer el backend de hardware, solicitando tantos recursos como sea necesario.

Se ha convertido en una rutina que los sitios web y otras aplicaciones se sirvan completamente desde la nube, lo que simplifica enormemente la pila de tecnología. Servicios como Amazon AWS y Microsoft Azure son pioneros en este espacio, impulsando todo tipo de aplicaciones para empresas en todo el mundo.

ventajas^(Pros)

• Escalable: los servicios en ^{(Scalable: )}la nube^(Cloud) se pueden aumentar cuando sea necesario, proporcionando flexibilidad a las aplicaciones sin grandes inversiones.
• Barato:^{(Cheap: )} es más rentable para un proveedor de servicios ejecutar grandes granjas de servidores centralizados que para cada empresa configurar sus propias computadoras. Esto permite que los servicios en la nube estén disponibles a un costo mucho menor que las configuraciones tradicionales.
• Simple: configurar y administrar una base de datos interna y un backend de API no es tarea fácil. Es más fácil abstraer el hardware y solicitar recursos informáticos según sea necesario.

Contras^(Cons)

• Dependiente de la red:^{(Network Dependent: )} el problema principal con los servicios en la nube es la dependencia total de la red. Los servicios en la nube^(Cloud) no son una solución para áreas remotas con poca conectividad de red.
• Lenta:^{(Slow: )} según la ubicación de los servidores en la nube, la comunicación puede tardar desde unos segundos hasta varios minutos. Ese retraso es demasiado en aplicaciones que requieren decisiones instantáneas (como equipos industriales).
• Uso intensivo de ancho de banda: dado^{(Bandwidth Intensive: )} que los servidores en la nube son responsables de la computación y el almacenamiento, es necesario transmitir una gran cantidad de datos. Los requisitos de ancho de banda son costosos en escenarios que generan una gran cantidad de información (IA, grabación de video, etc.).

Explicación de la computación perimetral

Un problema con la computación en la nube es su dependencia de la red. Esto no es un problema para la mayoría de las tareas, pero algunas aplicaciones son extremadamente sensibles al tiempo. El retraso en la transmisión de datos, el procesamiento en la nube y la recepción de los resultados es leve pero perceptible.

Luego está el tema del ancho de banda. Las aplicaciones que involucran procesamiento de video o algoritmos de inteligencia artificial funcionan con grandes cantidades de datos, lo que puede ser costoso de transmitir a la nube. Más aún si la recopilación de datos ocurre en una ubicación remota, donde la conectividad de la red es limitada.

Edge Computing ofrece una respuesta a estos problemas. En lugar de enviar los datos a un servidor al otro lado del mundo, se almacenan y procesan en el sitio, o al menos en una ubicación cercana.

Esto tiene la ventaja de ahorrar costos de transmisión de datos y eliminar el factor de latencia de la red. El cómputo puede realizarse de inmediato, dando los resultados en tiempo real, lo cual es vital para muchas aplicaciones.

ventajas^(Pros)

• Sin latencia:^{(No Latency: )} como la computadora perimetral se encuentra en la fuente de datos, no hay latencia de red con la que lidiar. Esto brinda resultados inmediatos, lo cual es importante para los procesos en tiempo real.
• Transmisión de datos reducida:^{(Reduced Data Transmission: )} la computadora perimetral puede procesar la mayor parte de los datos en el sitio, transmitiendo solo los resultados a la nube. Esto ayuda a reducir el volumen de transferencia de datos requerido.

Contras^(Cons)

• Más costoso que la nube: a^{(More Expensive than Cloud: )} diferencia de la computación en la nube, la computación perimetral requiere un sistema dedicado en cada nodo perimetral. Dependiendo de la cantidad de nodos de este tipo en una organización, los costos pueden ser mucho más altos que los servicios en la nube.
• Configuración compleja:^{(Complex Setup: )} con la computación en la nube, todo lo que necesitamos es solicitar recursos y crear la interfaz de la aplicación. El meollo de la cuestión del hardware que lleva a cabo esas instrucciones se deja en manos del proveedor de servicios en la nube. Sin embargo, en la informática perimetral es necesario crear el backend teniendo en cuenta las necesidades de la aplicación. Como resultado, es un proceso mucho más complicado.

Computación en la nube^{(Cloud Computing Vs)} vs. Edge Computing : ¿Cuál es mejor?

Lo primero que debe comprender es que la computación en la nube y la informática perimetral no son tecnologías competidoras. No son soluciones diferentes para el mismo problema, sino enfoques completamente separados que resuelven problemas diferentes.

La computación en la nube^(Cloud) es mejor para las aplicaciones escalables que deben incrementarse o reducirse según la demanda. Los servidores web^(Web) , por ejemplo, pueden solicitar recursos adicionales durante los períodos de alta carga del servidor, lo que garantiza un servicio impecable sin incurrir en costos de hardware permanentes.

Del mismo modo, la informática perimetral es adecuada para aplicaciones en tiempo real que generan una gran cantidad de datos. Internet de las cosas ( IoT ), por ejemplo, trata con dispositivos inteligentes^{(smart devices)} conectados a una red local. Estos dispositivos carecen de computadoras potentes y deben depender de una computadora de borde para sus necesidades computacionales. Hacer lo mismo con la nube sería demasiado lento e inviable debido a la gran cantidad de datos involucrados.

En resumen, tanto la computación en la nube como la perimetral tienen sus casos de uso y deben elegirse de acuerdo con la aplicación en cuestión.

El enfoque híbrido

Como hemos dicho anteriormente, la computación en la nube y la computación en el borde no son competidores, sino soluciones a problemas diferentes. Eso plantea la pregunta; se pueden usar los dos juntos?

La respuesta es sí. Muchas aplicaciones adoptan un enfoque híbrido, integrando ambas tecnologías para lograr la máxima eficiencia. Por ejemplo, la maquinaria de automatización industrial generalmente está conectada a una computadora integrada en el sitio.

Esta computadora de borde es responsable de operar el dispositivo y realizar cálculos complejos sin demora. Pero al mismo tiempo, esta computadora también transmite datos limitados a la nube, que ejecuta el marco digital que administra toda la operación.

De esta manera, la aplicación aprovecha al máximo las fortalezas de ambos enfoques, confiando en la computación perimetral para el cómputo en tiempo real mientras usa la computación en la nube para todo lo demás.

¿Cuál es la mejor ^(Best)tecnología de computación^{(Computing Technology)} distribuida ?

La computación perimetral^(Edge) no es una versión mejorada de la computación en la nube. Es un enfoque diferente hacia la computación distribuida que resulta útil para aplicaciones sensibles al tiempo y de uso intensivo de datos.

Sin embargo, la computación en la nube sigue siendo el enfoque más flexible y rentable para la mayoría de las demás aplicaciones. Al descargar el almacenamiento y el procesamiento en un servidor dedicado, las empresas pueden concentrarse en sus operaciones sin preocuparse por la implementación del back-end.

Ambas son herramientas esenciales en el repertorio de un profesional de TI experto, y la mayoría de las instalaciones de vanguardia, ya sea IoT o no, aprovechan una combinación de las dos tecnologías para obtener los mejores resultados.

Edge Computing Vs. Cloud Computing and Why It Matters

With distributed сomputing gaіning popularity, terms like cloud computing and edge computing are becoming inсreasingly common. These aren’t just meaningless buzzwords to spark intereѕt in a trend, but existing technologies drіving innovation acrоss 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.

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