Przetwarzanie brzegowe polega na przetwarzaniu danych w pobliżu krawędzi sieci, bliżej miejsca ich generowania, zamiast polegać na scentralizowanych centrach danych, jak w przypadku przetwarzania w chmurze. Zmniejsza opóźnienia poprzez lokalne przetwarzanie danych, usprawnia działanie aplikacji w czasie rzeczywistym i minimalizuje potrzebę przesyłania dużych ilości danych do chmury w celu przetworzenia.
Główna różnica między przetwarzaniem w chmurze a przetwarzaniem brzegowym polega na podejściu do przetwarzania i przechowywania danych. Przetwarzanie w chmurze opiera się na scentralizowanych centrach danych do przetwarzania i przechowywania danych, do których można uzyskać dostęp za pośrednictwem Internetu. Z kolei przetwarzanie brzegowe decentralizuje te procesy, umieszczając zasoby obliczeniowe bliżej miejsc, w których generowane są dane, aby skrócić czas reakcji i wspierać aplikacje wymagające małych opóźnień.
Przetwarzanie brzegowe, w uproszczeniu, odnosi się do praktyki przetwarzania i analizowania danych w pobliżu źródła generacji, zazwyczaj na obrzeżach sieci lub w miejscu, w którym znajdują się urządzenia. Umożliwia szybsze przetwarzanie danych, zmniejsza wykorzystanie przepustowości poprzez lokalne filtrowanie danych i obsługuje aplikacje czasu rzeczywistego, takie jak urządzenia IoT, pojazdy autonomiczne i automatyka przemysłowa.
Przetwarzanie w chmurze, mgła i przetwarzanie brzegowe reprezentują różne poziomy decentralizacji przetwarzania i przechowywania danych. Przetwarzanie w chmurze centralizuje zasoby w odległych centrach danych, oferując skalowalność i dostępność przez Internet. Fog Computing rozszerza możliwości chmury na brzegi sieci, przybliżając przetwarzanie do urządzeń. Przetwarzanie brzegowe przetwarza dane bezpośrednio tam, gdzie są generowane, redukując opóźnienia i wykorzystanie przepustowości w porównaniu z przetwarzaniem w chmurze i mgłą.
Dwie zalety przetwarzania brzegowego w porównaniu z przetwarzaniem w chmurze obejmują:
- Niskie opóźnienia: Przetwarzanie brzegowe zmniejsza opóźnienia, przetwarzając dane lokalnie, w pobliżu źródła generacji. Ma to kluczowe znaczenie w zastosowaniach wymagających reakcji w czasie rzeczywistym, takich jak pojazdy autonomiczne, automatyka przemysłowa i rzeczywistość rozszerzona, gdzie nawet milisekundy opóźnienia mogą mieć wpływ na wydajność i bezpieczeństwo.
- Wydajność przepustowości: przetwarzając i filtrując dane lokalnie, przetwarzanie brzegowe zmniejsza ilość danych, które należy przesłać do scentralizowanych serwerów w chmurze. Oszczędza to przepustowość sieci i obniża koszty przesyłania danych, szczególnie w środowiskach o ograniczonej łączności z Internetem lub gdzie przesyłanie dużych ilości danych jest niepraktyczne.