آنچه در این مقاله میخوانید
تفاوت رایانش مرزی و رایانش ابری چیست؟
هنگامه رحیمی۲۸ بهمن ۱۴۰۴
خلاصه کنید:
محل پردازش دادهها به اندازهی روش پردازش آنها مهم است. مثلا اگر بخواهید یک مدل یادگیری ماشین را روی حجم عظیمی از دادههای تاریخی آموزش دهید یا خودروی خودران در کسری از ثانیه ترمز کند، هر کدام به زیرساخت متفاوتی نیاز دارند.
رایانش ابری زیرساخت را در مراکز دادهی دور متمرکز میکند و توان محاسباتی بالایی دارد، اما دادهها باید مدام منتقل شوند. رایانش مرزی دادهها را نزدیک محل تولیدشان، روی دستگاههای محلی یا سرورهای مجاور پردازش میکند، که باعث کاهش تاخیر و کاهش بار روی ابر میشود، اما منابع در هر نقطه محدودتر هستند.
نکات کلیدی:
- رایانش ابری، زیرساخت شما را در مراکز دادهی دور متمرکز میکند تا مقیاسپذیری و توان محاسباتی بالایی فراهم شود؛ در حالی که رایانش مرزی، دادهها را نزدیک محل تولید پردازش میکند تا تاخیر کاهش یابد و پاسخهای بلادرنگ ممکن شود.
- تاخیر، اصلیترین دلیل برای انتخاب رایانش مرزی است. پردازش محلی دادهها میتواند زمان پاسخ را از صدها میلیثانیه به چند میلیثانیه کاهش دهد، که برای کاربردهایی مانند خودروهای خودران، واقعیت افزوده (مجازی) و اتوماسیون صنعتی حیاتی است.
- بیشتر معماریهای مدرن هر دو روش را ترکیب میکنند: مرزی پردازش حساس به زمان و محلی را انجام میدهد، در حالی که ابر ذخیرهسازی متمرکز، تحلیل داده و هماهنگی در مقیاس بزرگ را فراهم میکند.
- انتخاب شما به نوع بار کاری بستگی دارد. اگر به بازخورد فوری نیاز دارید یا در محیطهای با اتصال کم فعالیت میکنید، به رایانش مرزی تکیه کنید؛ اگر به مقیاس جهانی و منابع انعطافپذیر نیاز دارید، ابر بهترین گزینه است.
رایانش ابری چیست؟
رایانش ابری مدلی است که در آن به منابع محاسباتی، مثل ذخیرهسازی، توان پردازشی و پایگاه دادهها، از طریق اینترنت و از مراکز دادهی دور دسترسی پیدا میکنید، به جای آنکه سرورهای فیزیکی خودتان را مدیریت کنید. شما زیرساخت را از ارائهدهندگانی مثل لیارا اجاره میکنید و فقط به اندازهی مصرف خود هزینه میپردازید و میتوانید منابع را بر اساس نیاز افزایش یا کاهش دهید.
این مدل برای برنامههای وب، پلتفرمهای SaaS، تحلیل دادههای بزرگ و هر کاربردی که از کنترل متمرکز و مقیاسپذیری تقریباً نامحدود بهرهمند شود، مناسب است. اگر بار کاری شما به پردازش محلی بلادرنگ یا تاخیر فوقالعاده کم وابسته نیست، ابر معمولاً بهترین نقطه برای شروع و توسعه است.
میتوان تاخیر در رایانش ابری را با استقرار سرورها در دیتاسنترهای نزدیک به کاربران کاهش داد. هر چه فاصله کمتر باشد، پاسخ سریعتر خواهد بود. سرورهای ابری لیارا، عمدتا در دیتاسنترهای داخل ایران مستقر هستند تا کمترین تاخیر و بیشترین سرعت را برای کاربران ایرانی فراهم کنند، مخصوصا اگر تعداد زیادی از کاربران شما در ایران باشند و بخواهید تجربه پاسخدهی بهتری داشته باشید.
همین حالا، دادهها و پروژههای خودتون رو با سرعت بالا، پایدار و مقیاسپذیر مدیریت کنید.
✅ سرورهای مستقر در ایران ✅ تاخیر کم و عملکرد سریع ✅ شروع با فضای رایگان
خرید فضای ذخیرهسازی ابری
رایانش مرزی چیست؟
رایانش مرزی یک مدل محاسباتی توزیعشده است که دادهها را نزدیک محل تولیدشان، روی دستگاههای محلی یا سرورهای مرزی پردازش میکند، به جای اینکه تنها به ابر مرکزی وابسته باشد. هدف این مدل کاهش تاخیر، صرفهجویی در پهنای باند و پاسخدهی بلادرنگ است. برای نمونه، در حسگرهای صنعتی، پهپادها یا سیستمهای فروشگاهی، دادهها همانجا تحلیل میشوند تا تصمیمها در لحظه گرفته شوند.
این رویکرد برای اینترنت اشیا، محیطهای دور از دسترس و کاربردهای بلادرنگ مثل تحلیل ویدئو، AR/VR و خودروهای خودران بسیار مناسب است. رایانش مرزی با کاهش حجم دادهای که به ابر فرستاده میشود، به کاهش هزینههای ابر کمک میکند، هرچند مدیریت زیرساختهای توزیعشده با توان محاسباتی کمتر در هر نقطه، چالش آن محسوب میشود.
رایانش مرزی در برابر رایانش ابری
رایانش ابری و رایانش مرزی کاربردهای متفاوتی دارند و معمولا در کنار هم استفاده میشوند. شناخت تفاوت آنها به انتخاب بهتر زیرساخت کمک میکند، چون عواملی مثل زمان پاسخ، مصرف پهنای باند، مدیریت داده و مقیاسپذیری را تحت تاثیر قرار میدهد. در ادامه این دو رویکرد را مقایسه میکنیم.
| دستهبندی | رایانش ابری | رایانش مرزی |
|---|---|---|
| تفاوت معماری | پردازش در دیتاسنترهای مرکزی انجام میشود | پردازش نزدیک محل تولید داده انجام میشود |
| تاخیر و عملکرد | معمولا تاخیر بیشتر است چون داده باید به ابر ارسال شود | پاسخ سریعتر است چون پردازش محلی انجام میشود |
| مقیاسپذیری | بهراحتی و سریع میتوان منابع را افزایش داد | گسترش زیرساخت معمولا به استقرار دستگاهها یا سرورهای جدید نیاز دارد |
| امنیت و انطباق | ابزارهای امنیتی آماده توسط ارائهدهنده ابر فراهم میشود | میتوان دادههای حساس را در محل نگه داشت |
| هزینه | پرداخت براساس میزان استفاده، همراه با هزینه ذخیرهسازی و انتقال داده | با پردازش محلی میتوان هزینه انتقال داده به ابر را کاهش داد |
تفاوت معماری
در رایانش ابری، همهچیز حول یک زیرساخت متمرکز میچرخد. برنامهها و دادهها در دیتاسنترهای راهدور اجرا و ذخیره میشوند و شما بدون درگیر شدن با مدیریت سرورها میتوانید از عملکرد پایدار و مقیاسپذیری بالا استفاده کنید.
اما در رایانش مرزی، پردازش به محل تولید داده نزدیکتر میشود؛ مثلا روی دستگاهها، سرورهای محلی یا گیتویها. در این حالت لازم نیست همه درخواستها به ابر ارسال شوند، بخش زیادی از پردازش همانجا انجام میشود و فقط در صورت نیاز دادهها با ابر همگام میشوند.
این تغییر باعث میشود روش ساخت و استقرار اپلیکیشنها هم متفاوت شود. در رایانش ابری، معمولا به ریجنها و ناحیههای دسترسپذیری فکر میکنید، اما در رایانش مرزی، محل قرار گرفتن دستگاهها و نزدیکی آنها به منبع داده اهمیت بیشتری دارد.
در عمل، ترکیب این دو رویکرد اغلب بهترین نتیجه را میدهد. مثلا میتوان دادههای حساس به زمان را نزدیک منبع داده (در لایه مرزی) پردازش کرد و از ابر برای ذخیرهسازی بلندمدت، تحلیل دادهها یا مدیریت سرویسها استفاده کرد.
تاخیر و عملکرد
تاخیر یکی از اصلیترین دلایلی است که تیمها به رایانش مرزی فکر میکنند. در مدل مبتنی بر ابر، هر درخواست باید از دستگاه به یک سرور راهدور ارسال شود و دوباره پاسخ برگردد؛ گاهی هم این مسیر از چندین گره شبکه عبور میکند. حتی با زیرساخت بسیار قدرتمند، این رفتوبرگشت میتواند دهها یا صدها میلیثانیه زمان ببرد.
رایانش مرزی، این زمان را کاهش میدهد. پردازش روی یک سرور نزدیک یا حتی روی خود دستگاه انجام میشود و دیگر نیازی به رفتوبرگشت مداوم در اینترنت عمومی نیست. این موضوع برای کاربردهای بلادرنگ مثل خودروهای خودران، AR/VR یا اتوماسیون صنعتی حیاتی است، جایی که حتی ۵۰ میلیثانیه تاخیر هم میتواند زیاد باشد.
با این حال، ارائهدهندگان ابر با معرفی ریجنهای مرزی، CDNها و APIهای بهینهشده از نظر عملکرد، پیشرفت زیادی در کاهش تاخیر داشتهاند. برای بسیاری از بارهای کاری، بهویژه آنهایی که به تاخیر بسیار کم وابسته نیستند، ابر همچنان عملکرد قابلاعتماد و مقیاسپذیری خوبی ارائه میدهد.
در نهایت، اگر به پاسخ فوری نیاز دارید، رایانش مرزی انتخاب مناسبتری است؛ اما اگر چند میلیثانیه تاخیر قابلقبول است، استفاده از ابر معمولا سادهتر و مقرونبهصرفهتر خواهد بود.
مقیاسپذیری
رایانش ابری از ابتدا برای مقیاسپذیری طراحی شده است. میتوانید با چند درخواست، API سرور، دیتابیس یا سرویسهای جدید ایجاد کنید. پلتفرمهای ابری هم کارهایی مثل آمادهسازی منابع، توزیع بار و بازیابی در زمان خطا را خودکار میکنند تا بتوانید از چند کاربر تا ترافیکهای بزرگ جهانی را بهراحتی مدیریت کنید.
مهاجرت به فضای ابری چه چالش هایی دارد؟ ارائه راهکار
چالش ها و راهکار های مهاجرت به فضای ابری
در مقابل، رایانش مرزی به برنامهریزی بیشتری نیاز دارد. گسترش زیرساخت معمولا به استقرار دستگاهها یا نودهای مرزی در مکانهای مشخص وابسته است. در این حالت باید به سختافزار، پایداری شبکه و نحوه مدیریت و بهروزرسانی هر نقطه مرزی هم فکر کنید.
با این حال، رایانش مرزی هم در شرایط مناسب میتواند بهخوبی مقیاسپذیر باشد، مخصوصا در سیستمهای توزیعشده مثل شبکههای IoT یا عملیات خردهفروشی که به عملکرد پایدار در چندین موقعیت مکانی نیاز دارند.
در بیشتر کاربردهای امروزی، ابر بخش اصلی پردازش و مدیریت منابع را بر عهده دارد و لایه مرزی وظیفه کارهای حساس به تاخیر را انجام میدهد. ترکیب این دو رویکرد به شما اجازه میدهد هم در سطح مرکزی و هم در سطح محلی، با رشد نیازهایتان مقیاسپذیری داشته باشید.
امنیت و انطباق
ارائهدهندگان ابر معمولا چارچوبهای امنیتی پیشرفتهای ارائه میکنند؛ از رمزنگاری داخلی و مدیریت هویت و دسترسی گرفته تا فایروالها و گواهیهای انطباق با استانداردهایی مثل GDPR و HIPAA. در نتیجه بدون اینکه خودتان همه این سازوکارها را از صفر پیادهسازی کنید، به سطحی از حفاظت سازمانی دسترسی دارید.
فایروال چیست و چگونه کار میکند؟نقش حیاتی آن در امنیت سرور
آشنایی با فایروال و اهمیت آن در امنیت سرور
در رایانش مرزی، بخشی از این مسئولیت به عهده شماست. وقتی دادهها روی دستگاهها یا سرورهای محلی پردازش میشوند، امنیت به میزان حفاظت از این نقاط توزیعشده وابسته است. این یعنی باید موضوعاتی مثل دسترسی فیزیکی، بهروزرسانی firmware و ارتباط امن بین لایه مرزی و ابر را بهدقت مدیریت کنید.
با این حال، رایانش مرزی در برخی موقعیتها میتواند به بهبود امنیت هم کمک کند. وقتی دادههای حساس (مثلا در یک بیمارستان یا کارخانه) در همان محل، نگهداری و پردازش شوند، کمتر در معرض انتقالهای غیرضروری قرار میگیرند و رعایت قوانین حاکمیت داده هم سادهتر میشود. یعنی به جای اینکه اطلاعات حساس را به یک ابر مرکزی بفرستید، آنها را در همان محل مدیریت میکنید.
در بسیاری از موارد، رویکرد ترکیبی نتیجه بهتری میدهد: استفاده از رایانش مرزی برای کنترل محلی و حفظ حریم داده، و بهرهگیری از رایانش ابری برای مدیریت متمرکز سیاستها و نظارت کلی بر سیستم.
هزینه
رایانش ابری معمولا بر اساس مدل “پرداخت بهمیزان مصرف” کار میکند. هزینه شما شامل توان پردازشی، فضای ذخیرهسازی، انتقال داده و سایر سرویسهاست. این مدل انعطافپذیر است، اما در بارهای کاری پرحجم یا در صورت انتقال زیاد داده به بیرون از ابر، هزینهها میتواند افزایش پیدا کند.
رایانش مرزی با پردازش محلی دادهها میتواند هزینه انتقال داده و ترافیک خروجی از ابر را کاهش دهد. با این حال، استقرار و نگهداری دستگاهها یا نودهای مرزی، خود هزینههای عملیاتی جداگانهای به همراه دارد، از جمله:
- سختافزار
- اتصال شبکه
- نگهداری
- پشتیبانی در محل
اینکه کدام گزینه از نظر هزینه بهصرفهتر است، به معماری شما بستگی دارد. اگر بهصورت ۲۴ ساعته حجم زیادی از داده را به ابر ارسال میکنید، پردازش مرزی میتواند هزینهها را کاهش دهد. اما اگر قصد دارید اپلیکیشنی با تقاضای متغیر و مخاطب جهانی اجرا کنید، ابر معمولا انتخاب اقتصادیتری خواهد بود.
در عمل، بسیاری از تیمها هر دو را ترکیب میکنند. رایانش مرزی دادههای پرتکرار یا حساس را در محل پردازش میکند و ابر وظیفه ذخیرهسازی، تحلیل یا همگامسازی نتایج را بر عهده میگیرد. این ترکیب به شما کمک میکند هزینهها را کنترل کنید، بدون اینکه از نظر فنی محدود شوید.
موارد کاربرد: چه زمانی از رایانش مرزی یا رایانش ابری استفاده کنیم
همه بارهای کاری به پردازش بلادرنگ در مرز یا مقیاس و انعطافپذیری ابر نیاز ندارند. انتخاب درست بر اساس موقعیت مورد استفاده، به شما کمک میکند زیرساختی کارآمدتر، سریعتر و مقرونبهصرفهتر طراحی کنید.
در ادامه چند نمونه رایج از کاربردهایی را میبینید که در آنها رایانش مرزی یا رایانش ابری انتخاب مناسبتری هستند:
تصمیمگیری بلادرنگ
برای کاربردهایی مثل خودروهای خودران، دوربینهای هوشمند یا اتوماسیون صنعتی که تاخیر باید حداقلی باشد، رایانش مرزی انتخاب مناسبتری است.
شبکههای IoT و حسگرها
وقتی پهنای باند محدود است یا دستگاهها در مکانهای دورافتاده قرار دارند، مرزی کمک میکند دادهها نزدیک منبع فیلتر و پردازش شوند.
محیطهای با اتصال ناپایدار یا محدود
در سناریوهایی مثل حملونقل دریایی، معادن یا مناطق روستایی که ارتباط پایدار در دسترس نیست، استفاده از مرزی منطقیتر است.
اپلیکیشنهای وب و API در مقیاس بزرگ
برای سرویسهایی که باید براساس تقاضا مقیاسپذیر باشند—مثل پلتفرمهای SaaS، مارکتپلیسها یا بکاند اپهای موبایل—رایانش ابری گزینه مناسبتری است.
تحلیل کلانداده و یادگیری ماشین
ابر زیرساخت ذخیرهسازی، توان پردازشی و ابزارهای لازم برای آموزش مدلها، تحلیل لاگها و پردازش دادههای حجیم را فراهم میکند.
توزیع جهانی و تحویل محتوا
با استفاده از CDNها و سرویسهای مبتنی بر ابر میتوان محتوا را با تاخیر کم در نقاط مختلف جهان در اختیار کاربران قرار داد.
خردهفروشی هوشمند
دستگاههای مرزی دادههای ویدئویی و اطلاعات صندوق فروش را در محل پردازش میکنند تا بینشها و هشدارهای فوری ایجاد شود. سپس دادههای پردازششده برای گزارشگیری متمرکز، پیشبینی و ثبت سوابق به ابر ارسال میشوند.
پلتفرمهای پزشکی از راه دور
دستگاههای پایش بیمار علائم حیاتی را بهصورت محلی تحلیل میکنند تا در صورت نیاز هشدار فوری ایجاد شود. همزمان، دادههای سلامت بلندمدت با سیستمهای ابری همگام میشوند تا پزشکان به آنها دسترسی داشته باشند و برای تحلیل و ذخیرهسازی استفاده شوند.
پهپادها و رباتهای خودران
مسیریابی و تشخیص موانع روی خود دستگاه و با رایانش مرزی انجام میشود. در مقابل، لاگهای پرواز، اطلاعات تشخیصی سیستم و آرشیو تصاویر برای تحلیل، ذخیرهسازی و ثبت قانونی به ابر منتقل میشوند.
سوالات متداول
تفاوت اصلی بین رایانش مرزی و رایانش ابری چیست؟
در رایانش ابری، دادهها در دیتاسنترهای متمرکز پردازش میشوند، در حالی که در رایانش مرزی، پردازش نزدیک محل تولید داده انجام میشود. ابر برای مقیاسپذیری و انعطافپذیری مناسبتر است، اما مرزی برای پاسخدهی سریع و استقلال در پردازش محلی کاربرد بهتری دارد.
چه زمانی باید به جای رایانش ابری از رایانش مرزی استفاده کنم؟
زمانی از رایانش مرزی استفاده کنید که به تاخیر بسیار کم، امکان کار در حالت آفلاین یا پردازش محلی دادههای حساس نیاز دارید. این رویکرد برای اینترنت اشیا، تحلیل بلادرنگ داده و محیطهای دورافتاده انتخاب مناسبی است.
آیا رایانش مرزی و رایانش ابری میتوانند با هم کار کنند؟
بله. در بسیاری از معماریها، رایانش مرزی برای تصمیمگیری سریع و محلی استفاده میشود و رایانش ابری نقش ذخیرهسازی، هماهنگسازی سرویسها یا پردازشهای سنگین مثل یادگیری ماشین را بر عهده دارد. این مدل ترکیبی، تعادلی بین سرعت، مقیاسپذیری و کنترل ایجاد میکند.
چند نمونه از کاربردهای رایانش مرزی چیست؟
از نمونههای رایج میتوان به سیستمهای پایش ترافیک، کارخانههای هوشمند، خودروهای خودران و تحلیل داده در فروشگاهها اشاره کرد. در همه این موارد، دادهها نزدیک محل تولید پردازش میشوند تا تصمیمها در لحظه گرفته شوند و وابستگی به ابر کمتر شود.
رایانش ابری چگونه با اپلیکیشنهای حساس به تاخیر کار میکند؟
ارائهدهندگان ابر، برای کاهش تاخیر از روشهای مختلفی استفاده میکنند؛ مثل استقرار دیتاسنترها در موقعیتهای جغرافیایی نزدیک به کاربران، استفاده از CDN برای تحویل سریع محتوا و ایجاد نقاط مرزی برای کشکردن دادهها. برای مثال، در لیارا سرورها در دیتاسنترهای داخل ایران مستقر هستند و همین موضوع کمک میکند زیرساخت شما به کاربران نزدیکتر باشد و زمان پاسخگویی در بیشتر اپلیکیشنها کاهش پیدا کند.