Mgła obliczeniowa vs chmura obliczeniowa – podobieństwa i różnice

Wraz z rozwojem technologii powstały różne modele przetwarzania danych, z których główne to mgła obliczeniowa i chmura obliczeniowa. Oba zapewniają elastyczność i skalowalność, ale różnią się swoimi zastosowaniami, architekturą oraz stopniem kontroli. W tym artykule przyjrzymy się głównym podobieństwom i różnicom między tymi rozwiązaniami.

Czym jest chmura obliczeniowa?

Chmura obliczeniowa (cloud computing) zapewnia użytkownikom usługi hostowane w internecie zgodnie z ich potrzebami. Z pomocą tego rozwiązania można uzyskać dostęp do informacji niezależnie od położenia geograficznego. Oprogramowanie i pliki nie są bowiem przechowywane na lokalnym dysku twardym, a na zdalnych serwerach obsługiwanych przez dostawców usług chmurowych.

Przetwarzanie w chmurze oferuje różnorodne modele wdrożeniowe, w zależności od potrzeb i wymagań organizacji.

• Infrastruktura jako usługa (IaaS) – udostępnia podstawowe zasoby infrastruktury, takie jak maszyny wirtualne, sieć i pamięć masowa.
• Platform as a Service (PaaS) – umożliwia dostęp do narzędzi programistycznych i środowiska do tworzenia, testowania i wdrażania aplikacji.
• Software as a Service (SaaS) – obejmuje gotowe aplikacje i programy dostarczane przez internet.

Definicja mgły obliczeniowej

Mgła obliczeniowa, inaczej mgła sieciowa czy fogging, to termin ukuty przez firmę Cisco. Model ten został opracowany w celu obsłużenia coraz większej ilości danych przesyłanych głównie przez urządzenia internetu rzeczy (IoT).

W przeciwieństwie do chmury obliczeniowej, gdzie przetwarzanie odbywa się na zdalnych serwerach w centrach danych, mgła obliczeniowa pozwala na przetwarzanie danych lokalnie, blisko ich źródła: bramek IoT, kontrolerów przemysłowych czy innych urządzeń brzegowych.

Dzięki temu możliwe jest zminimalizowanie opóźnień w przesyłaniu danych do centralnych serwerów, co jest szczególnie istotne w przypadku aplikacji wymagających szybkiej reakcji w czasie rzeczywistym. W rezultacie mgła obliczeniowa zmniejsza opóźnienia usługi i poprawia QoS (Quality of service), co ma przełożenie na lepsze doświadczenie użytkownika.

Mgła a chmura obliczeniowa – podobieństwa

Mgłę i chmurę obliczeniową łączy wiele podobieństw. Koncepcje te są ze sobą spokrewnione szczególnie w kontekście dostarczania zasobów obliczeniowych i przetwarzania danych.

• Przetwarzanie danych na żądanie – obie koncepcje opierają się na przetwarzaniu danych rozmieszczonych w różnych lokalizacjach. Co więcej, zarówno mgła, jak i chmura obliczeniowa zapewniają dostęp do zasobów zawsze wtedy, gdy jest to konieczne. W obu przypadkach nie ma konieczności inwestowania we własną infrastrukturę, co pozwala generować oszczędności operacyjne.
• Skalowalność – oba modele przetwarzania można automatycznie dostosowywać do zmieniających się potrzeb organizacji i ilości danych. Dzięki temu firmy mogą płacić tylko za rzeczywiście wykorzystywane zasoby, co również pozwala na optymalizację kosztów.
• Bezpieczeństwo – mgła i chmura to bezpieczne modele obliczeniowe, co wynika z konieczności przestrzegania różnych protokołów i najwyższych standardów. Wszystko to przekłada się na dużo niższe prawdopodobieństwo potencjalnych awarii w porównaniu z przetwarzaniem danych w lokalnych centrach danych.

Różnice między mgłą a chmurą obliczeniową

Choć koncepcje chmury i mgły obliczeniowej są do siebie bardzo podobne, w praktyce istnieje między nimi kilka kluczowych różnic, które warto podkreślić.

• Architektura – stanowi najważniejszą różnicę. W przypadku chmury obliczeniowej jest ona scentralizowana i składa się z dużych centrów danych, które mogą być zlokalizowane na całym świecie, nawet tysiące kilometrów od urządzeń klienckich. Mgła obliczeniowa jest natomiast zdecentralizowana. Umożliwia przetwarzanie danych blisko urządzeń IoT (Internet of Things) lub innych źródeł danych. Jest to szczególnie istotne w aplikacjach wymagających bardzo niskich opóźnień i wysokiej niezawodności.
• Poziom kontroli – mgła obliczeniowa zapewnia użytkownikom wyższy poziom kontroli, ponieważ przetwarzanie danych odbywa się w pobliżu urządzeń zarządzanych przez organizację. W przypadku przetwarzania w chmurze całą infrastrukturą zarządza usługodawca, co może ograniczać pewne możliwości dostosowania i personalizacji.
• Zastosowania – obydwa modele mają różne przypadki użycia. Mgła obliczeniowa znajduje zastosowanie w branżach takich jak przemysł, zdrowie czy transport, gdzie niskie opóźnienia i bezpieczeństwo danych są kluczowe. Z kolei chmura obliczeniowa jest częściej wykorzystywana do przechowywania, analizy i przetwarzania dużych zbiorów danych.

Chmura czy mgła obliczeniowa – co się lepiej sprawdzi?

Świat IT stale się rozwija, a rosnące zapotrzebowanie na informacje rodzi szereg wyzwań związanych z wydajnym i bezpiecznym przetwarzaniem danych. Mgła obliczeniowa i chmura obliczeniowa stanowią dwie kluczowe koncepcje, które pozwalają sprostać wymaganiom współczesnych organizacji. Wybór odpowiedniego rozwiązania zależy jednak od konkretnych potrzeb danej firmy.

Wykorzystanie mgły obliczeniowej umożliwia alokację danych w każdym pojedynczym węźle z wykorzystaniem lokalnych zasobów. Dzięki temu ich analiza staje się bardziej dostępna i wydajna. To rozsądny wybór, jeśli zależy Ci na nadzorowaniu sieci o dużym zagęszczeniu danych i łagodzeniu problemów związanych z przepustowością.

Chmura obliczeniowa sprawdzi się doskonale, gdy potrzebujesz dostępu do ogromnych zasobów obliczeniowych oraz miejsca, w którym będziesz mógł przechowywać duże zbiory danych.

Możesz również zdecydować się na podejście hybrydowe – to rozwiązanie, które łączy zalety obu modeli. W ten sposób maksymalnie wykorzystasz elastyczność i skalowalność chmury obliczeniowej, jednocześnie zachowując kontrolę nad danymi pochodzącymi z urządzeń IoT takich jak kamery, czujniki czy lampy miejskie.