- 2.1.1. Sự khác biệt về cấu trúc hệ thống:
Cloud Computing:
- Hạ tầng Tập trung: Cloud computing dựa vào các trung tâm dữ liệu lớn, tập trung để lưu trữ và xử lý dữ liệu. Những trung tâm dữ liệu này có thể nằm ở bất kỳ đâu trên thế giới, và chúng cung cấp tài nguyên có khả năng mở rộng theo yêu cầu qua internet.
- Độ Trễ Cao: Do tính tập trung, dữ liệu thường phải di chuyển xa, dẫn đến độ trễ cao.
- Khả Năng Mở Rộng: Cloud computing cung cấp khả năng mở rộng cao, với tài nguyên gần như không giới hạn có thể được cấp phát khi cần.
- Quản Lý Tài Nguyên: Được quản lý bởi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, cung cấp các dịch vụ đa dạng như công nghệ máy tính, lưu trữ, cơ sở dữ liệu và học máy.
- Bảo Mật: Các biện pháp bảo mật tập trung được triển khai để bảo vệ dữ liệu, nhưng dữ liệu thường được lưu trữ xa nguồn dữ liệu, điều này có thể gây ra lo ngại về quyền riêng tư.
- Các Ứng Dụng:** Phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu xử lý dữ liệu lớn, như phân tích dữ liệu lớn, ứng dụng doanh nghiệp và học máy.
Grid Computing:
- Hạ Tầng Phân Tán: Grid computing sử dụng một mạng lưới các máy tính lỏng lẻo, thường phân tán địa lý, làm việc cùng nhau để thực hiện các tính toán quy mô lớn.
- Khả Năng Xử Lý Lớn: Thiết kế để xử lý số lượng lớn các nhiệm vụ có thể được thực hiện song song, thường với các tải không tương tác.
- Chia Sẻ Tài Nguyên: Tài nguyên từ nhiều lĩnh vực quản trị được tổng hợp lại, và mỗi nút có thể thực hiện các nhiệm vụ khác nhau.
- Đa Dạng: Hệ thống grid thường đa dạng hơn về phần cứng và phần mềm so với cloud computing.
- Bảo Mật: Mô hình bảo mật phức tạp được yêu cầu do tính phân tán và đa dạng của hạ tầng.
- Các Ứng Dụng: Phù hợp cho nghiên cứu khoa học, mô phỏng quy mô lớn và tính toán song song, như gập protein, mô hình khí hậu và mô phỏng quy mô lớn.
Edge Computing:
- Hạ Tầng Phi Tập Trung: Edge computing xử lý dữ liệu gần nguồn dữ liệu, thường ở biên của mạng, như các thiết bị IoT hoặc máy chủ edge.
- Độ Trễ Thấp: Bằng cách xử lý dữ liệu gần nguồn của nó, edge computing giảm đáng kể độ trễ, làm cho nó lý tưởng cho các ứng dụng thời gian thực.
- Xử Lý Cục Bộ: Dữ liệu được xử lý cục bộ, và chỉ thông tin cần thiết được gửi đến trung tâm dữ liệu trung tâm, giảm thiểu việc sử dụng băng thông.
- Hạn Chế Tài Nguyên: Các thiết bị edge có thể có khả năng tính toán và lưu trữ hạn chế so với trung tâm dữ liệu tập trung.
- Bảo Mật và Quyền Riêng Tư: Bằng cách giữ dữ liệu cục bộ, edge computing có thể tăng cường quyền riêng tư và bảo mật. Tuy nhiên, tính phân tán yêu cầu biện pháp bảo mật mạnh mẽ cho mỗi nút edge.
- Các Ứng Dụng: Lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu xử lý thời gian thực và độ trễ thấp, như xe tự lái, thành phố thông minh, thiết bị IoT, tự động hóa công nghiệp và thực tế tăng cường.
Các Khác Biệt Chính:
1. Cơ Sở Hạ Tầng:
- Cloud: Trung tâm dữ liệu tập trung.
- Grid: Các nút phân tán, kết nối lỏng lẻo.
- Edge: Phân tán, xử lý gần nguồn dữ liệu.
2. Độ Trễ:
- Cloud: Độ trễ cao do khoảng cách từ nguồn dữ liệu.
- Grid: Độ trễ thay đổi tùy thuộc vào phân phối của các nút.
- Edge: Độ trễ thấp, vì xử lý xảy ra gần nguồn dữ liệu.
3. Khả Năng Mở Rộng:
- Cloud: Có khả năng mở rộng cao với tài nguyên gần như không giới hạn.
- Grid: Có thể mở rộng, nhưng phụ thuộc vào sự có sẵn của tài nguyên phân tán.
- Edge: Có thể mở rộng ở cấp độ cục bộ, nhưng bị hạn chế bởi khả năng của các thiết bị edge.
4. Quản Lý Tài Nguyên:
- Cloud: Được quản lý bởi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, cung cấp các dịch vụ đa dạng.
- Grid: Được quản lý bởi sự kết hợp của các tài nguyên cục bộ và từ xa.
- Edge: Được quản lý tại địa phương với tài nguyên hạn chế.
5. Bảo Mật:
- Cloud: Các biện pháp bảo mật tập trung, có nguy cơ về quyền riêng tư.
- Grid: Bảo mật phức tạp do tính phân tán.
- Edge: Quyền riêng tư được tăng cường với việc xử lý cục bộ, nhưng yêu cầu bảo mật mạnh mẽ cho mỗi nút.
6. Các Ứng Dụng:
- Cloud: Phân tích dữ liệu lớn, ứng dụng doanh nghiệp, học máy.
- Grid: Nghiên cứu khoa học, mô phỏng quy mô lớn, tính toán song song.
- Edge: Ứng dụng thời gian thực, IoT, hệ thống tự động, xử lý độ trễ thấp.
- 2.1.2. Ưu điểm và nhược điểm của từng mô hình Cloud Computing:
Ưu điểm của điện toán đám mây:
Triển khai nhanh chóng: So với phương pháp thông thường triển khai một ứng dụng trên internet, người dùng phải thực hiện một loạt các công việc như mua sắm thiết bị (hoặc thuê thiết bị từ bên thứ ba), cài đặt và cấu hình phần mềm, đưa các ứng dụng vào đám mây, việc sử dụng điện toán đám mây giúp loại bỏ một số công việc đòi hỏi thời gian lớn, ví dụ người dùng chỉ việc quan tâm phát triển triển khai các ứng dụng của mình lên
“mây” (internet) khi sử dụng các đám mây nền tảng. Bên cạnh đó, khả năng tăng hoặc giảm sự cung cấp tài nguyên nhanh chóng theo nhu cầu tiêu dùng của ứng dụng tại các thời điểm khác nhau nhờ công nghệ ảo hóa của điện toán đám mây cũng là một trong những đặc điểm vượt trội của công nghệ này, thể hiện khả năng triển khai nhanh đáp ứng đòi hỏi tài nguyên tức thời của ứng dụng.
Giảm chi phí: Chi phí được giảm đáng kể do chi phí vốn đầu tư được chuyển sang chi phí duy trì hoạt động. Điều này làm giảm những khó khăn khi người dùng cần tính toán xử lý các tác vụ trong một lần duy nhất hoặc không thường xuyên do họ có thể đi thuê cơ sở hạ tầng được cung cấp bởi bên thứ ba.
Đa phương tiện truy cập: Sự độc lập giữa thiết bị và vị trí làm cho người dùng có thể truy cập hệ thống bằng cách sử dụng trình duyệt web mà không quan tâm đến vị trí của họ hay thiết bị nào mà họ đang dùng, ví dụ như PC, mobile. Vì cơ sở hạ tầng off-site (được cung cấp bởi đối tác thứ ba) và được truy cập thông qua Internet, do đó người dùng có thể kết nối từ bất kỳ nơi nào.
Chia sẻ: Việc cho thuê và chia sẻ tài nguyên giữa các người dùng với nhau làm giảm chi phí đầu tư hạ tầng tính toán giữa một phạm vi lớn người dùng. Sự chia sẻ này cũng cho phép tập trung cơ sở hạ tầng để phục vụ các bài toán lớn với chi phí thấp hơn việc đầu tư hệ thống máy chủ tính toán từ đầu.
Khả năng chịu tải nâng cao: Về lý thuyết, tài ng uyên tính toán trên đám mây là vô hạn. Việc thêm vào năng lực tính toán để chịu tải cao có thể được thực hiện chỉ bằng các thao tác kích chuột hoặc đã được tự động hoá.
Độ tin cậy: Người sử dụng điện toán đám mây được ký hợp đồng sử dụng với điều khoản chất lượng dịch vụ rất cao ghi sẵn trong hợp đồng. Chất lượng dịch vụ đám mây đơn giản được đánh giá ổn định hơn hệ thống tự triển khai do nền tảng đám mây được thiết kế và bảo trì bởi đội ngũ chuyên gia nhiều kinh nghiệm về hệ thống. Hơn nữa, việc luôn làm việc với hệ thống lớn và gặp nhiều lỗi tương tự nhau nên quá trình khôi phục hệ thống sau thảm họa thông thường là nhanh chóng.
Tính co giãn linh động: Tính co giãn thể hiện sự linh động trong việc cung cấp tài nguyên tính toán theo nhu cầu thực tế của người dùng hoặc các ứng dụng dịch vụ. Theo đó tài nguyên sẽ được đáp ứng một cách tự động sát với nhu cầu tại thời gian thực mà không cần người dùng phải có kỹ năng cho quá trình điều khiển này.
Bảo mật: Tính bảo mật trong điện toán đám mây từ trước đến nay vẫn là câu hỏi lớn cho người dùng tiềm năng. Tuy nhiên, hiện nay, khả năng bảo mật trong môi trường đám mây đã được cải thiện đáng kể, nhờ vào một số lý do chính sau đây: do dữ liệu tập trung trong các đám mây ngày càng lớn nên các nhà cung cấp luôn chú trọng nâng cao công nghệ và đặt ra những rào cản để tăng tính an toàn cho dữ liệu. Bên cạnh đó, các nhà cung cấp đám mây có khả năng dành nhiều nguồn lực cho việc giải quyết các vấn đề bảo mật mà nhiều khách hàng không có đủ chi phí để thực hiện. Các nhà cung cấp sẽ ghi nhớ các nhật ký truy cập, nhưng việc truy cập vào chính bản thân các nhật ký truy cập này có thể cũng rất khó khăn do chính sách của nhà cung cấp đám mây khi người dùng tự mình muốn xác minh rõ hệ thống của mình có an toàn không. Mặc dù vậy,
mối quan tâm lo ngại về việc mất quyền điều khiển dữ liệu nhạy cảm cũng ngày càng tăng cao.
Nhược điểm của điện toán đám mây
Chi phí: Giảm chi phí đầu tư b an đầu là ưu điểm của điện toán đám mây. Tuy nhiên, nó cũng là một vấn đề phải tranh cãi khi người sử dụng điện toánn đám mây luôn phải duy trì trả phí sử dụng dịch vụ. So với tự chủ đầu tư hạ tầng, người sử dụng điện toán đám mây không có tài sản sau khấu hao chi phí đầu tư.
Các công cụ giám sát và quản lý: Công cụ giám sát và bảo trì chưa hoàn thiện và khả năng giao tiếp với các đám mây là có giới hạn, mặc dù thông báo gần đây của BMC, CA, Novell cho rằng các ứng dụng quản lý trung tâm dữ liệu đang được cải tiến để cung cấp kiểm soát tốt hơn dữ liệu trong điện toán đám mây Amazon EC2 và các dịch vụ đám mây.
Chuẩn hóa đám mây: Chuẩn hóa giao tiếp và thiết kế đám mây chưa được thông qua. Mỗi nền tảng cung cấp các giao diện quản lý và giao tiếp ứng dụng API khác nhau. Hiện nay, các tổ chức như Distributed Management Task Force, Cloud Secur ity Alliance và Open Cloud Consortium đang phát triển các tiêu chuẩn về quản lý tương thích, di chuyển dữ liệu, an ninh và các chức năng khác của điện toán đám mây.
Tính sẵn sàng: Tính sẵn sàng là ưu điểm của đám mây trong lý thuyết. Tuy nhiên, trên thực tế với các đám mây hiện thời, tính sẵn sàng đôi khi không được đảm bảo và cũng là một trở ngại hiện nay, khi chỉ có một số ít nhà cung cấp dịch vụ cam kết được về sự sẵn sàng và liên tục của dịch vụ, về thời gian sửa chữa và phục hồi dữ liệu.
Vấn đề tuân thủ hợp đồng cũng trở nên phức tạp: Những nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây có thể chuyển dữ liệu tới quốc gia khác có giá điện rẻ hơn, nhưng luật lỏng lẻo hơn mà người sử dụng dịch vụ điện toán không được thông tin. Điều này hoàn toàn có thể vì đám mây là trong suốt với người dùng.
Tính riêng tư: Hầu hết các hợp đồng thể hiện giao kèo giữa nhà cung cấp và người dùng điện toán đám mây hứa hẹn một viễn cảnh trong đó dữ liệu khách hàng luôn an toàn và riêng tư. Tuy nhiên, tính riêng tư trong điện toán đám mây cũng là một vấn
đề đáng quan tâm vì hạ tầng an toàn thông tin cho đám mây hiện vẫn đang là một chủ đề nghiên cứu trong giới khoa học.
Cấp độ dịch vụ: Điện toán đám mây cung cấp dịch vụ theo yêu cầu, tuy nhiên trong thực tế, các gói dịch vụ thường được định nghĩa trước và người sử dụng căn cứ vào nhu cầu và khả năng để chọn dịch vụ sẵn có. Ví dụ, việc tự cấu hình chi tiết thông số các máy ảo hiện tại chưa thực hiện được. Như vậy, khả năng để thích ứng yêu cầu cấp dịch vụ cho các nhu cầu cụ thể của một doanh nghiệp là ít hơn so với các trung tâm dữ liệu xây dựng riêng với mục đích là để tiếp tục mục tiêu nâng cao khả năng kinh doanh của công ty.
Khả năng tích hợp với hạ tầng thông tin sẵn có của tổ chức:
Việc tích hợp điện toán đám mây vào hạ tầng sẵn có của khách hàng chưa có mô hình và cách thức thực hiện cụ thể. Các mô hình kết nối đám mây riêng và đám mây thương mại vẫn đang được nghiên cứu.
Grid Computing:
Ưu điểm của Grid Computing:
Tài nguyên Phân Phối: Grid computing cho phép sử dụng tài nguyên phân tán từ nhiều nguồn khác nhau, giúp tận dụng hiệu quả các nguồn lực có sẵn.
Tính Linh Hoạt và Mở Rộng: Grid có khả năng mở rộng linh hoạt để đáp ứng nhu cầu tính toán lớn hơn, bằng cách thêm các nút mới vào hệ thống một cách dễ dàng.
Hiệu Suất Cao: Grid computing có thể chạy nhiều nhiệm vụ cùng một lúc, giúp tăng hiệu suất tổng thể.
Giảm Chi Phí: Do sử dụng tài nguyên từ nhiều nguồn khác nhau, grid computing có thể giúp giảm chi phí so với việc sở hữu và duy trì một hạ tầng tính toán lớn.
Khả Năng Chia Sẻ Tài Nguyên: Các nguồn lực trong grid có thể được chia sẻ giữa các tổ chức hoặc cá nhân khác nhau, tạo điều kiện cho hợp tác và chia sẻ kiến thức.
Nhược điểm của Grid Computing:
Hạn chế Tài Nguyên: Edge devices thường có tài nguyên tính toán và lưu trữ hạn chế so với các trung tâm dữ liệu trung tâm, hạn chế khả năng xử lý các nhiệm vụ phức tạp.
Quản lý và Bảo Trì: Quản lý và bảo trì một mạng lưới các edge devices có thể phức tạp và đòi hỏi sự chăm sóc đặc biệt.
Tiêu Thụ Năng Lượng: Các edge devices cần tiêu thụ năng lượng để hoạt động, và việc triển khai nhiều edge nodes có thể dẫn đến tiêu thụ năng lượng tăng cao.
Khả năng Tương Thích: Sự đa dạng về cấu trúc và thiết kế của các edge device có thể tạo ra thách thức trong việc đảm bảo tính tương thích và tích hợp với các hệ thống hiện có.
Bảo mật và an ninh: Việc phân tán dữ liệu và xử lý tại chỗ cũng đặt ra thách thức cho việc bảo mật và an ninh, yêu cầu các biện pháp bảo mật đặc biệt cho từng edge node.
- 2.2. Khả năng xử lý và lưu trữ dữ liệu - 2.2.1. Hiệu suất và độ trễ:
Hiệu suất và độ trễ của Điện toán đám mây, Điện toán lưới và Điện toán biên
Điện toán đám mây:
Hiệu suất:
- Điện toán đám mây sử dụng các trung tâm dữ liệu lớn, tập trung với tài nguyên tính toán khổng lồ.
- Các tài nguyên này có thể mở rộng theo yêu cầu, cho phép hiệu suất cao trong xử lý và lưu trữ dữ liệu.
- Các dịch vụ tiên tiến như học máy, phân tích dữ liệu lớn và quản lý cơ sở dữ liệu phức tạp có thể được thực hiện hiệu quả.
Độ trễ:
- Thông thường, điện toán đám mây có độ trễ cao hơn vì dữ liệu phải di chuyển từ nguồn đến các trung tâm dữ liệu tập trung, có thể nằm xa về mặt địa lý.
- Điều này đặc biệt rõ ràng trong các ứng dụng thời gian thực, nơi ngay cả những độ trễ nhỏ cũng có thể quan trọng.
- Độ trễ cao do khoảng cách và các bước mạng cần thiết để đến các trung tâm dữ liệu.
Điện toán lưới:
Hiệu suất:
- Điện toán lưới kết hợp tài nguyên từ nhiều nút phân tán, thường tận dụng sức mạnh tính toán của nhiều máy tính phân tán địa lý.
- Nó xuất sắc trong các nhiệm vụ có thể song song hóa, như mô phỏng khoa học, phân tích dữ liệu và tính toán quy mô lớn.
- Hiệu suất phụ thuộc vào sức mạnh tính toán tập thể của lưới và hiệu quả của việc phân phối và điều phối nhiệm vụ.
Độ trễ:
- Độ trễ trong điện toán lưới có thể thay đổi rộng rãi tùy thuộc vào sự phân tán của các nút và cơ sở hạ tầng mạng kết nối chúng.
- Mặc dù nó có thể xử lý các tính toán lớn một cách hiệu quả, xử lý thời gian thực có thể bị ảnh hưởng bởi các độ trễ tiềm ẩn trong trao đổi dữ liệu giữa các nút.
- Đối với một số ứng dụng, tính chất phân tán của điện toán lưới có thể giới thiệu độ trễ đáng kể so với xử lý tại chỗ.
Điện toán biên:
Hiệu suất:
- Điện toán biên xử lý dữ liệu tại hoặc gần nguồn dữ liệu, sử dụng các thiết bị cục bộ như thiết bị IoT, máy chủ biên và cổng.
- Việc xử lý cục bộ này có thể xử lý dữ liệu nhanh hơn và hiệu quả hơn so với việc gửi nó đến một trung tâm dữ liệu tập trung.
- Nó đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực như xe tự hành, tự động hóa công nghiệp và thực tế tăng cường.
Độ trễ: