Apa itu Komputasi Kabut? Kabut vs. Komputasi Tepi Dijelaskan

Poin Penting

• Komputasi kabut memperluas konsep komputasi tepi dengan menciptakan infrastruktur komputasi terdistribusi yang mencakup wilayah geografis yang lebih luas.
• Komputasi kabut beroperasi lebih dekat ke sumber data dibandingkan komputasi awan, namun tidak tepat pada sumbernya, memanfaatkan titik kabut yang ditempatkan secara strategis di seluruh jaringan.
• Komputasi kabut menyediakan hierarki sumber daya komputasi, mulai dari perangkat edge, node kabut, hingga cloud pusat data, mengoptimalkan efisiensi, mengurangi latensi, dan menawarkan struktur yang terstruktur namun fleksibel sistem.

Pemahaman kita tentang paradigma pemrosesan dan penyimpanan data berkembang seiring dengan transformasi dunia digital yang pesat. Istilah "awan", "tepi", dan "kabut" bukan sekadar istilah meteorologi; mereka mewakili tiga sistem komputasi unik. Komputasi edge dan fog muncul sebagai respons terhadap keterbatasan pendahulunya, namun masing-masing hadir dengan fitur dan manfaat berbeda.

Apa itu Komputasi Kabut? Komputasi Kabut Dijelaskan

Mari selidiki apa itu komputasi kabut dan jelaskan cara kerjanya. Namun, sebelum membahas komputasi kabut, ada baiknya kita memahami apa yang terjadi sebelumnya dan bagaimana kita bisa menggunakan komputasi kabut.

Komputasi awan muncul sebagai model revolusioner untuk pengelolaan dan pemrosesan data. Menawarkan penyimpanan dan pemrosesan data terpusat di pusat data yang luas—sering kali terletak jauh dari benua sumber data atau pengguna—komputasi awan memungkinkan skalabilitas, kelincahan, dan biaya yang tak tertandingi efisiensi.

Ketika komputasi awan memberikan banyak manfaat, ini bukannya tanpa kekurangan. Mengirimkan data dalam jarak yang jauh ke pusat cloud, memprosesnya, dan kemudian mengirimkannya kembali menimbulkan latensi. Untuk tugas-tugas yang memerlukan respons segera atau pemrosesan data real-time, penundaan ini tidak dapat diterima. Selain itu, diperlukan bandwidth besar untuk mengirim setiap byte data ke server pusat dengan potensi kemacetan jaringan, membuat model yang murni berbasis cloud menjadi tidak efisien aplikasi.

Memasuki komputasi tepi dan tindakan lanjutannya, komputasi kabut.

Apa itu Komputasi Tepi?

Menyadari keterbatasan komputasi awan, komputasi tepi dirancang untuk meminimalkan latensi dan mengoptimalkan bandwidth. Itu perbedaan utama antara cloud dan edge computing adalah jumlah data yang akan diproses; komputasi awan menangani jumlah besar, sementara edge berfokus pada subset yang jauh lebih kecil.

Alih-alih merutekan semuanya ke server terpusat, proses data dialihkan lebih dekat ke sumber data—mungkin kamera keamanan, perangkat yang dapat dikenakan, atau sensor pabrik. Kedekatan ini berarti data dapat diproses saat itu juga, sehingga meningkatkan kelayakan pembuatan aplikasi yang responsif dan real-time. Pemrosesan data yang dilokalisasi juga menjadi pertanda baik bagi efisiensi energi dan menurunkan biaya transmisi data secara keseluruhan.

Meskipun edge computing mengatasi tantangan latensi dan bandwidth, hal ini juga menimbulkan kekhawatiran baru. Keamanan telah menjadi masalah yang lebih rumit, karena data diproses di banyak perangkat. Banyak perangkat kecil membutuhkan lebih banyak kekuatan komputasi untuk menjalankan tugas yang berat. Selain itu, pengelolaan dan pemeliharaan berbagai perangkat edge menimbulkan kompleksitas baru.

Apa itu Komputasi Kabut?

Komputasi kabut berperan untuk mengatasi keterbatasan komputasi pendahulunya, cloud dan edge. Ini memperluas konsep komputasi tepi dengan menciptakan infrastruktur komputasi terdistribusi yang mencakup wilayah geografis yang lebih luas, bukan hanya perangkat individual.

Alih-alih memproses data di sumbernya (seperti edge) atau di lokasi terpusat yang jauh (seperti cloud), komputasi kabut beroperasi lebih dekat ke sumbernya tetapi tidak tepat di sumbernya. Dalam model komputasi ini, node kabut ditempatkan secara strategis di seluruh jaringan, termasuk di edge dan di dalam infrastruktur jaringan. Node ini memiliki kekuatan komputasi yang lebih besar dibandingkan perangkat edge pada umumnya dan dapat melakukan pemrosesan dan analisis data yang lebih kompleks.

Hal ini secara efektif menciptakan "cloud yang lebih dekat" atau "cloud terdistribusi" yang memberikan yang terbaik dari kedua dunia yang ditawarkan model komputasi sebelumnya. Komputasi kabut bertujuan untuk menyediakan hierarki sumber daya komputasi, mulai dari perangkat edge, node kabut, hingga pusat data cloud. Hal ini mengoptimalkan efisiensi, mengurangi latensi, dan menawarkan sistem yang lebih terstruktur namun fleksibel dibandingkan model edge atau cloud murni.

Awan vs. Tepian. Komputasi Kabut: Fitur Dibandingkan

Evolusi dari cloud ke edge dan akhirnya ke kabut memberikan gambaran yang jelas tentang upaya kami yang tiada henti untuk mengoptimalkan data pemrosesan, memastikan sistem yang paling efisien, responsif, dan hemat biaya tersedia untuk memenuhi berbagai permintaan.

Oleh karena itu, kita harus memahami kinerja dan efektivitas komputasi cloud, edge, atau fog solusi dapat dipengaruhi secara signifikan oleh kemampuan dan fitur perangkat lokal terlibat. Faktor pembatasnya meliputi kekuatan pemrosesan, memori, dan kemampuan penyimpanan perangkat; pertimbangan lokasi dan latensi; kapasitas transfer data; dan skalabilitas serta kesesuaian keseluruhan untuk tugas yang ada.

Contoh Komputasi Cloud, Edge, dan Kabut di Dunia Nyata

Setiap model komputasi—cloud, edge, dan fog—berpengaruh dalam memecahkan tantangan spesifik dalam industri teknologi. Memahami penerapan praktis masing-masing memiliki keuntungan tersendiri bagi konsumen dan pengguna bisnis.

Komputasi awan

Sebagai tulang punggung layanan digital modern yang tak terhitung jumlahnya, penyimpanan dan kemampuan pemrosesan komputasi awan yang luas telah mendefinisikan ulang aksesibilitas. Saat ini, contoh penerapan komputasi awan sudah mengakar kuat dalam kehidupan kita sehari-hari, disadari atau tidak.

Layanan streaming, seperti Netflix dan Spotify, adalah contoh klasiknya. Daripada pengguna menyimpan banyak perpustakaan film atau musik di perangkat mereka, pelanggan dapat melakukan streaming konten yang dihosting di pusat data cloud yang besar.

Misalnya, ketika Netflix mengumumkan fitur untuk menjeda dan melanjutkan film dan acara TV di perangkat apa pun di ruangan mana pun di rumah, layanan streaming telah dan sedang memanfaatkan komputasi awan sumber daya. Sentralisasi ini berarti Anda dapat mulai menonton film di satu perangkat, menjedanya, dan melanjutkan menonton konten di perangkat lain, semua berkat sifat data yang terpusat di cloud.

Komputasi Tepi

Ketika perangkat menjadi lebih cerdas dan terintegrasi ke dalam rutinitas sehari-hari, kebutuhan akan kemampuan pengambilan keputusan yang cepat tumbuh secara eksponensial. Misalnya, ponsel cerdas menggunakan komputasi tepi untuk melakukan pengenalan suara, pemrosesan gambar, dan tugas lainnya. Kamera pintar dan perangkat rumah pintar lainnya juga diketahui memanfaatkan komputasi edge.

Dan akhirnya, mobil yang bisa mengemudi sendiri sangat bergantung pada komputasi tepi untuk pengambilan keputusan secara real-time. Sensor dan komputer onboard menganalisis data dari kamera, LiDAR, radar, dan sensor lainnya untuk menavigasi dan merespons lingkungannya tanpa memerlukan server cloud yang jauh.

Komputasi Kabut

Menggabungkan fitur-fitur terbaik dari cloud dan edge, komputasi kabut unggul dalam skenario yang membutuhkan keputusan lokal yang terkoordinasi tanpa membebani perangkat secara berlebihan. Contoh utamanya adalah inisiatif kota pintar.

Bayangkan sebuah sistem lalu lintas cerdas di sebuah kota: Daripada masing-masing lampu lalu lintas membuat keputusan secara mandiri (seperti halnya edge) atau hanya mengandalkan jaringan jarak jauh. sistem pusat (seperti halnya cloud), lampu lalu lintas di wilayah tertentu mungkin berkomunikasi dengan titik kabut lokal untuk membuat keputusan yang lebih terkoordinasi.

Misalnya saja, jika terjadi kemacetan lalu lintas di satu area, sistem dapat menyesuaikan waktu pencahayaan di zona sekitarnya untuk mengurangi kemacetan tanpa mengirimkan data ke cloud pusat dan sebaliknya.

Jargon Cloud Diungkapkan

Meskipun masing-masing memiliki tempatnya masing-masing, komputasi cloud, edge, dan fog berperan dalam ekosistem komputasi yang optimal, efisien, dan responsif. Pengguna dan pelaku bisnis mendapatkan keuntungan dengan mengungkap jargon tersebut dan memahami penerapan praktisnya. Saat kami terus memanfaatkan kekuatan data, memastikan data diproses secara efisien, aman, dan cepat akan tetap menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi.