IV. So sánh với một số kiến trúc khác và các ứng dụng của nó(phải thêm
2. So sánh với kiến trúc Edge Computing
Tiêu chí Cloudlet Edge Computing
Khái niệm Trung tâm dữ liệu nhỏ, gần người dùng cuối, cung cấp khả năng tính
toán và lưu trữ cục bộ
Xử lý dữ liệu tại hoặc gần nguồn phát sinh dữ liệu, thường là các thiết bị biên như cảm biến,
máy móc Vị trí đặt của tính toán Gần người dùng,
thường là ở cạnh mạng hoặc gần thiết bị di động
Tại hoặc rất gần nguồn phát sinh dữ liệu, ở các thiết bị biên hoặc trực tiếp trên các cảm biến,
thiết bị IoT Phạm vi của mạng Tập trung vào việc Xử lý dữ liệu tại nhiều
29
cung cấp tính toán và lưu trữ cục bộ cho các thiết bị di động trong
phạm vi gần
điểm phân tán gần nguồn phát sinh dữ liệu, trên toàn mạng
lưới Độ trễ Giảm độ trễ đáng kể
bằng cách đặt tính toán cận kề người dùng
Giảm độ trễ tối đa bằng cách xử lý dữ liệu ngay
tại nguồn hoặc gần nguồn phát sinh Kiến trúc Tập trung, nhưng nhỏ
hơn trung tâm dữ liệu đám mây
Phân tán hoàn toàn, với các thiết bị biên thực hiện tính toán và lưu trữ Ứng dụng chính AR/VR, xe tự hành,
phân tích thời gian thực, ứng dụng IoT với
yêu cầu độ trễ thấp
IoT, thành phố thông minh, hệ thống công nghiệp, quản lý năng lượng, giám sát y tế Khả năng mở rộng Hạn chế hơn do phụ
thuộc vào cơ sở hạ tầng cụ thể và điểm triển
khai
Rất cao, do khả năng mở rộng từ các thiết bị
biên tới toàn bộ hệ thống mạng Bảo mật Bảo mật cục bộ tốt hơn
do dữ liệu không cần di chuyển xa
Tăng cường bảo mật tại các điểm biên, nhưng có thể gặp rủi ro tại các thiết bị biên nếu không
được bảo vệ tốt Quản lý tài nguyên Quản lý tập trung tại
điểm dịch vụ hoặc cơ sở địa phương
Quản lý phân tán, yêu cầu hệ thống giám sát và điều phối phức tạp
hơn Khả năng tích hợp Thường tích hợp với
các hệ thống cụ thể tại điểm triển khai
Dễ dàng tích hợp với nhiều hệ thống và thiết
bị IoT trên toàn mạng lưới
Chi tiết hơn về các Tiêu chí So sánh 1. Khái niệm và Vị trí Đặt của Tính Toán - Cloudlet:
- Là một trung tâm dữ liệu nhỏ, được triển khai gần người dùng cuối, thường tại các cơ sở dịch vụ như trường học, bệnh viện, văn phòng công ty.
- Mục tiêu là cung cấp khả năng tính toán và lưu trữ mạnh mẽ tại chỗ, giảm độ trễ cho các ứng dụng cần phản hồi nhanh chóng.
- Edge Computing:
- Xử lý dữ liệu tại hoặc rất gần nguồn phát sinh dữ liệu, thường trên các thiết bị biên như cảm biến, thiết bị IoT, hoặc máy móc công nghiệp.
- Mục tiêu là xử lý dữ liệu ngay tại nguồn để giảm độ trễ tối đa và giảm tải cho mạng lưới truyền thông.
2. Phạm vi của Mạng - Cloudlet:
- Phạm vi hoạt động thường giới hạn trong khu vực địa lý nhỏ, gần với người dùng cuối.
- Cung cấp các dịch vụ tính toán và lưu trữ cục bộ, tập trung cho các thiết bị di động và ứng dụng gần đó.
- Edge Computing:
- Phạm vi hoạt động rộng hơn, xử lý dữ liệu phân tán tại nhiều điểm gần nguồn phát sinh dữ liệu.
- Tận dụng các thiết bị biên để xử lý và lưu trữ dữ liệu, từ đó cải thiện hiệu quả xử lý và giảm tải cho các trung tâm dữ liệu trung tâm.
3. Độ trễ - Cloudlet:
- Giảm độ trễ đáng kể bằng cách đặt các tài nguyên tính toán và lưu trữ gần người dùng cuối.
- Phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu phản hồi tức thời như AR/VR, xe tự hành, phân tích thời gian thực.
- Edge Computing:
- Giảm độ trễ tối đa bằng cách xử lý dữ liệu ngay tại nguồn hoặc gần nguồn phát sinh.
- Phù hợp cho các hệ thống IoT, giám sát y tế, quản lý năng lượng, và các ứng dụng yêu cầu xử lý tức thời và liên tục.
4. Kiến trúc - Cloudlet:
- Tập trung nhưng nhỏ hơn trung tâm dữ liệu đám mây.
31
- Quản lý và điều phối tại các điểm cụ thể, phù hợp cho các dịch vụ cần tính toán mạnh mẽ nhưng trong phạm vi giới hạn.
- Edge Computing:
- Phân tán hoàn toàn, với các thiết bị biên thực hiện tính toán và lưu trữ.
- Mô hình này linh hoạt hơn, có khả năng mở rộng cao, và phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu xử lý phân tán và gần nguồn dữ liệu.
5. Ứng dụng chính - Cloudlet:
- Thích hợp cho các ứng dụng cần độ trễ thấp như AR/VR, xe tự hành, phân tích thời gian thực, và các ứng dụng IoT đặc biệt.
- Edge Computing:
- Thích hợp cho các hệ thống IoT, thành phố thông minh, hệ thống công nghiệp, quản lý năng lượng, và giám sát y tế.
- Phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu xử lý tức thời và liên tục, và có khả năng mở rộng tốt.
6. Khả năng mở rộng - Cloudlet:
- Hạn chế hơn do phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng cụ thể và điểm triển khai.
- Mở rộng yêu cầu thiết lập các điểm cloudlet mới, chi phí cao hơn và cần thời gian triển khai.
- Edge Computing:
- Khả năng mở rộng rất cao, do có thể thêm hoặc bớt các thiết bị biên một cách linh hoạt.
- Phù hợp cho các hệ thống lớn và phức tạp, dễ dàng mở rộng theo nhu cầu.
7. Bảo mật - Cloudlet:
- Bảo mật cục bộ tốt hơn do dữ liệu không cần di chuyển xa.
- Dữ liệu nhạy cảm có thể được xử lý tại chỗ, giảm nguy cơ bị truy cập trái phép.
- Edge Computing:
- Tăng cường bảo mật tại các điểm biên, nhưng có thể gặp rủi ro tại các thiết bị biên nếu không được bảo vệ tốt.
- Cần các biện pháp bảo mật phân tán để đảm bảo an toàn dữ liệu.
8. Quản lý tài nguyên và Khả năng tích hợp - Cloudlet:
- Quản lý tập trung tại các điểm dịch vụ hoặc cơ sở địa phương, dễ dàng trong việc điều phối và bảo trì nhưng có giới hạn về khả năng mở rộng.
- Thường tích hợp với các hệ thống cụ thể tại điểm triển khai.
- Edge Computing:
- Quản lý phân tán, yêu cầu hệ thống giám sát và điều phối phức tạp hơn.
- Dễ dàng tích hợp với nhiều hệ thống và thiết bị IoT trên toàn mạng lưới, phù hợp với môi trường đa dạng và phức tạp.