Sự khác biệt giữa Cloud, Edge và Fog Computing

Fog và Cloud có phải là một? Sự khác biệt giữa Fog và Cloud là gì? Còn giữa Cloud và Edge thì sao? Đây đều là những câu hỏi phổ biến khi nhắc đến các mô hình điện toán hiện đại.

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, việc theo kịp các thuật ngữ và khả năng mới trở nên ngày càng khó khăn. Hầu hết mọi người đều đã quen thuộc với “The Cloud” và những gì nó mang lại, nhưng các khái niệm như điện toán biên (Edge Computing) hay điện toán sương mù (Fog Computing) vẫn chưa được hiểu rộng rãi, dù chúng đang đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy đổi mới trong nhiều lĩnh vực.

Vì vậy, chúng tôi muốn giúp bạn hiểu rõ ba thuật ngữ này và cách chúng đang được ứng dụng để hỗ trợ kiến trúc IIoT.

Điện toán đám mây (Cloud Computing) là gì?

Nói một cách đơn giản nhất, điện toán đám mây có nghĩa là dữ liệu được xử lý và truy cập qua Internet thay vì trên ổ cứng hoặc máy chủ cục bộ. Đối với doanh nghiệp, điện toán đám mây giúp giảm chi phí nhờ dịch vụ tính theo mức sử dụng và khả năng mở rộng linh hoạt theo nhu cầu. Nó cũng cho phép nhân viên truy cập tài liệu từ bất cứ đâu miễn là có kết nối Internet. Ngoài ra, điện toán đám mây còn hỗ trợ các ứng dụng tiêu dùng như ngân hàng di động và giải trí trực tuyến. Tuy nhiên, một số hạn chế của điện toán đám mây bao gồm độ trễ và giới hạn trong xử lý theo thời gian thực.

Lợi ích của điện toán đám mây

Trước đây, các tổ chức thường tự sở hữu, quản lý và vận hành hệ thống thông tin. Với điện toán đám mây, một công ty không cần có hệ thống riêng mà có thể sử dụng hệ thống qua Internet. Người dùng có thể tận dụng các dịch vụ và ứng dụng từ bất cứ đâu.

Điện toán đám mây trở nên phổ biến nhờ chi phí đầu tư ban đầu thấp, khả năng mở rộng hệ thống linh hoạt và tính tiện lợi cao. Dưới đây là những lợi ích cụ thể của điện toán đám mây.

• Không giới hạn về thời gian và địa điểm

Với điện toán đám mây, dịch vụ và ứng dụng có thể được sử dụng từ bất cứ đâu miễn là có thiết bị kết nối Internet với hiệu suất đủ mạnh. Không có giới hạn về thời gian hay địa điểm, mở rộng phạm vi sử dụng và tăng tính linh hoạt trong cung cấp dịch vụ.

• Khả năng mở rộng cao

Một lợi thế lớn của điện toán đám mây là khả năng mở rộng hệ thống theo nhu cầu. Nếu doanh nghiệp cần nhiều tài nguyên hơn, họ không cần thiết lập hệ thống nội bộ mà có thể mở rộng dễ dàng. Ngược lại, khi nhu cầu giảm, tài nguyên cũng có thể được thu hẹp để tối ưu hóa chi phí.

• Tận dụng hiệu quả tài nguyên phần cứng

Điện toán đám mây cũng mang lại lợi ích cho nhà cung cấp dịch vụ. Nhiều người dùng cùng chia sẻ phần cứng, tối đa hóa hiệu suất sử dụng tài nguyên và giúp tối ưu môi trường điện toán.

• Cải thiện hiệu quả chi phí

Người dùng chỉ cần trả phí theo nhu cầu sử dụng thay vì đầu tư quá mức. Chi phí có thể linh hoạt điều chỉnh theo biến động nhu cầu, giúp doanh nghiệp giảm chi phí cố định và cải thiện sự ổn định tài chính. Đặc biệt, không cần đầu tư mua phần cứng ban đầu, giúp tiết kiệm đáng kể.

• Dễ dàng tiếp cận công nghệ mới nhất

Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây sở hữu trung tâm dữ liệu lớn và có thể triển khai nhanh chóng phần cứng, phần mềm mới nhất. Điều này giúp doanh nghiệp và người dùng luôn tiếp cận được công nghệ tiên tiến nhất.

Những thách thức khi sử dụng điện toán đám mây

Mặc dù có nhiều lợi ích như đã đề cập, việc sử dụng điện toán đám mây cũng đặt ra một số thách thức mới, bao gồm:

• Yêu cầu kết nối mạng

Để sử dụng tài nguyên trên đám mây, bạn phải có kết nối Internet. Nếu có sự cố mạng, hệ thống có thể bị gián đoạn hoàn toàn và hoạt động kinh doanh sẽ bị ảnh hưởng.

• Rủi ro bảo mật phụ thuộc vào máy chủ đám mây

Dữ liệu quan trọng được lưu trữ trên các máy chủ đám mây, do đó, các biện pháp bảo vệ khỏi các cuộc tấn công mạng phụ thuộc vào mức độ bảo mật của các máy chủ này. Nếu xảy ra vi phạm bảo mật, toàn bộ dữ liệu có thể bị rò rỉ.

• Độ trễ do lưu lượng truy cập tăng

Điện toán đám mây thường liên quan đến giao tiếp thường xuyên giữa máy khách và máy chủ. Ngoài ra, lượng dữ liệu gửi và nhận rất lớn vì nhiều quy trình được thực hiện trên máy chủ đám mây. Khi lưu lượng truyền tải tăng cao, có thể xảy ra tình trạng tắc nghẽn dữ liệu hoặc độ trễ. Đối với các hệ thống yêu cầu vận hành liên tục hoặc xử lý thời gian thực, tác động này sẽ càng lớn.

Điện toán biên (Edge Computing) là gì?

Điện toán biên (Edge Computing) là mô hình điện toán phân tán, thu thập dữ liệu tại biên mạng, chẳng hạn như trên sàn nhà máy, và xử lý dữ liệu đó theo thời gian thực. Những lợi ích của điện toán biên bao gồm giảm băng thông, tiết kiệm chi phí và tránh tình trạng tắc nghẽn, tăng cường bảo mật nhờ mã hóa ngay tại nguồn và tối ưu hóa hiệu suất dữ liệu bằng cách phân chia khối lượng công việc giữa biên và đám mây. Điện toán biên giúp khắc phục nhược điểm của điện toán đám mây bằng cách giảm độ trễ.

Lợi ích của điện toán biên

Điện toán biên mang lại nhiều lợi ích thông qua xử lý phân tán. Trong số đó, có nhiều yếu tố giúp giải quyết các thách thức của điện toán đám mây. Hãy cùng xem xét những lợi ích mà điện toán biên mang lại:

• Giảm độ trễ và cải thiện hiệu suất thời gian thực

Trong điện toán đám mây, có thể xảy ra độ trễ từ vài trăm mili-giây đến vài giây do dữ liệu phải gửi và nhận từ máy chủ đám mây ở xa. Với điện toán biên, các tác vụ cần xử lý nhanh có thể được thực hiện ngay trên thiết bị gần đó, giúp xử lý dữ liệu mà không bị chậm trễ. Điều này đảm bảo tính thời gian thực của việc sử dụng dữ liệu.

• Tăng cường bảo mật nhờ lưu trữ dữ liệu phân tán

Rủi ro bảo mật, rò rỉ thông tin và tấn công mạng luôn là mối quan tâm khi lưu trữ dữ liệu doanh nghiệp và cá nhân trên đám mây. Tuy nhiên, với điện toán biên, nguy cơ rò rỉ dữ liệu giảm đáng kể vì dữ liệu được xử lý ngay tại biên và lưu trữ phân tán giữa biên và đám mây.

• Tối ưu hóa lưu lượng truyền tải

Điện toán biên xử lý tất cả dữ liệu ngay tại biên mà không cần gửi lên đám mây. Điều này giúp giảm lưu lượng truyền tải và tối ưu hóa hệ thống mạng. Việc truyền và nhận dữ liệu từ đám mây ít bị chậm trễ hơn. Ngoài ra, doanh nghiệp có thể giảm chi phí truyền dữ liệu bằng cách hạn chế lượng dữ liệu gửi lên đám mây.

• Đảm bảo liên tục hoạt động kinh doanh khi có sự cố mạng

Khi toàn bộ dữ liệu được vận hành trên đám mây, sẽ rất khó để duy trì hoạt động kinh doanh ổn định nếu dịch vụ đám mây gặp sự cố hoặc có vấn đề về mạng. Nếu dữ liệu cần thiết được xử lý ngay tại biên thông qua nền tảng điện toán biên, doanh nghiệp có thể tiếp tục hoạt động ngay cả khi có sự cố mạng. Do đó, điện toán biên cũng là một giải pháp quan trọng trong kế hoạch đảm bảo tính liên tục của doanh nghiệp (BCP – Business Continuity Planning).

Thách thức khi sử dụng Edge Computing

Mặc dù Edge Computing mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại một số thách thức trong quá trình tối ưu hóa việc sử dụng công nghệ này, bao gồm:

• Độ phức tạp của hệ thống và chi phí

Edge Computing yêu cầu số lượng máy chủ biên (edge server) tương ứng với số lượng tuyến và cơ sở hạ tầng. Do đó, số lượng phần cứng tăng lên khiến hệ thống trở nên phức tạp. Ngoài ra, chi phí đầu tư ban đầu và chi phí phát triển hệ thống cũng sẽ tăng cao.

• Nhân lực và chi phí đào tạo

Vì Edge Computing được phân bố tại nhiều địa điểm khác nhau, nên rất khó để một cá nhân có thể quản lý tập trung nhiều thiết bị đầu cuối, đặc biệt là khi có sự cố xảy ra, chẳng hạn như trong môi trường nhà máy sản xuất với kiến thức CNTT hạn chế. Do đó, chi phí đào tạo nhân sự có xu hướng tăng. Việc đảm bảo nhân sự tại chỗ là một trong những thách thức lớn nhất trong vận hành Edge Computing, do đó, việc lựa chọn nền tảng Edge Computing đơn giản, bảo mật và tự động là rất quan trọng.

• Dung lượng lưu trữ dữ liệu

Thông thường, các máy tính biên như PC công nghiệp có dung lượng bộ nhớ không lớn. Vì vậy, không thể lưu trữ tất cả dữ liệu vĩnh viễn. Dữ liệu được sử dụng để phân tích thường bị xóa sau một khoảng thời gian nhất định hoặc sau khi kết quả phân tích đã được gửi lên máy chủ đám mây. Do đó, cần phải xác định dữ liệu nào cần lưu giữ tại biên và dữ liệu nào cần chuyển lên đám mây.

Điện toán sương mù (Fog Computing) là gì?

Fog Computing (điện toán sương mù) có vẻ giống với Edge Computing vì cả hai đều giúp xử lý dữ liệu gần hơn với nơi dữ liệu được thu thập. Tuy nhiên, trong Fog Computing, dữ liệu được truyền từ điểm thu thập đến một cổng (gateway) để xử lý, sau đó gửi ngược lại biên để thực thi hành động. Fog Computing sử dụng các thiết bị biên và cổng kết nối thông qua mạng LAN để xử lý. Bằng cách kết hợp khả năng chạy ứng dụng tại biên với năng lực của đám mây, Fog Computing đóng vai trò như một cầu nối, liên kết đám mây với biên.

Lợi ích của Fog Computing

• Độ trễ thấp hơn so với Cloud:

Bằng cách xử lý dữ liệu gần với thiết bị biên hơn so với Cloud, Fog Computing giúp giảm độ trễ cho các ứng dụng yêu cầu phản hồi gần như thời gian thực.

• Giảm băng thông sử dụng:

Các nút fog có thể lọc và xử lý trước dữ liệu trước khi gửi lên Cloud, giúp giảm lượng dữ liệu được truyền tải.

• Mở rộng và quản lý tốt hơn so với Edge:

Cơ sở hạ tầng fog có thể xử lý các tác vụ phức tạp hơn và thường dễ quản lý hơn so với một số lượng lớn các thiết bị edge riêng lẻ.

• Tăng cường độ tin cậy:

Fog Computing cung cấp mức độ dự phòng nhất định và có thể tiếp tục hoạt động ngay cả khi một số nút fog hoặc kết nối với Cloud tạm thời bị gián đoạn.

• Hỗ trợ nhiều loại thiết bị khác nhau:

Có khả năng kết nối và xử lý dữ liệu từ nhiều thiết bị biên với các tính năng và năng lực khác nhau.

Thách thức khi sử dụng Fog Computing

• Tăng độ phức tạp:

Việc thêm một lớp fog làm tăng độ phức tạp cho kiến trúc hệ thống tổng thể.

• Thách thức về bảo mật:

Bảo vệ lớp fog phân tán đòi hỏi kế hoạch và triển khai cẩn thận.

• Chi phí quản lý cao:

Việc quản lý một hệ thống fog phân tán có thể phức tạp hơn so với quản lý một hệ thống Cloud tập trung.

• Nguy cơ tạo ra các kho dữ liệu riêng lẻ:

Dữ liệu được xử lý và lưu trữ tại các nút fog khác nhau có thể cần được tích hợp một cách cẩn thận.

• Chồng chéo chức năng giữa Edge, Fog và Cloud:

Sự khác biệt giữa Edge, Fog và Cloud đôi khi không rõ ràng, gây nhầm lẫn trong quá trình triển khai.

So sánh Cloud, Edge và Fog Computing

Tiêu chí	Cloud Computing	Edge Computing	Fog Computing
Khái niệm	Xử lý dữ liệu tập trung và truy cập qua Internet.	Xử lý dữ liệu phân tán ngay tại nguồn phát sinh.	Mở rộng Cloud gần hơn với Edge, tận dụng hạ tầng mạng.
Xử lý dữ liệu	Chủ yếu trong các trung tâm dữ liệu lớn từ xa.	Xử lý cục bộ trên thiết bị hoặc gần nguồn dữ liệu.	Xử lý trung gian giữa Edge và Cloud, thường tại cổng mạng.
Độ trễ	Độ trễ cao do dữ liệu phải truyền qua mạng.	Độ trễ cực thấp, hỗ trợ phản hồi theo thời gian thực.	Thấp hơn Cloud, gần như thời gian thực.
Băng thông	Tiêu tốn nhiều băng thông do truyền dữ liệu lớn.	Tiết kiệm băng thông nhờ xử lý cục bộ.	Giảm tải băng thông bằng cách tiền xử lý và lọc dữ liệu.
Khả năng mở rộng	Rất linh hoạt, mở rộng dễ dàng theo nhu cầu.	Hạn chế do phụ thuộc vào phần cứng Edge.	Mở rộng hơn Edge nhưng kém Cloud.
Quản lý	Quản lý tập trung bởi nhà cung cấp Cloud.	Quản lý phân tán, có thể phức tạp.	Dễ quản lý hơn so với nhiều thiết bị Edge riêng lẻ.
Bảo mật	Phụ thuộc vào chính sách bảo mật của nhà cung cấp Cloud.	Bảo mật tốt hơn nhờ lưu trữ phân tán và mã hóa cục bộ.	Yêu cầu kế hoạch bảo mật chặt chẽ do tính phân tán.
Chi phí	Chi phí ban đầu thấp, mô hình trả phí theo mức sử dụng.	Chi phí đầu tư ban đầu cao cho phần cứng Edge.	Phức tạp hơn, có thể phát sinh chi phí hạ tầng.
Phụ thuộc mạng	Cần kết nối Internet ổn định.	Có thể hoạt động độc lập khi mất kết nối mạng.	Khả năng chịu lỗi mạng tốt hơn Cloud.
Xử lý thời gian thực	Bị hạn chế do độ trễ cao.	Tối ưu cho xử lý thời gian thực và ra quyết định ngay lập tức.	Hỗ trợ xử lý gần thời gian thực.
Lưu trữ dữ liệu	Lưu trữ tập trung trên Cloud.	Lưu trữ phân tán tại Edge và có thể kết hợp Cloud.	Lưu trữ phân tán tại các nút Fog và có thể kết nối Cloud.
Mức độ phức tạp	Dễ sử dụng đối với người dùng.	Cấu hình và triển khai phức tạp.	Tăng độ phức tạp cho kiến trúc tổng thể.
Ứng dụng	Ứng dụng web, phân tích dữ liệu, lưu trữ, SaaS.	Tự động hóa công nghiệp, xe tự hành, cảm biến IoT cần phản hồi tức thì.	Thành phố thông minh, xe kết nối, phân tích và điều khiển cục bộ.
Mối quan hệ	Trung tâm lưu trữ và phân tích dữ liệu chuyên sâu.	Điểm đầu tiên tương tác với dữ liệu và ra quyết định ngay lập tức.	Hoạt động như cầu nối, tổng hợp và xử lý dữ liệu giữa Edge và Cloud.

Cách Cloud, Edge và Fog kết hợp với nhau

Các doanh nghiệp có nhiều lựa chọn trong việc triển khai các công nghệ Cloud, Edge và Fog để đáp ứng nhu cầu của mình. Để xác định công nghệ phù hợp nhất cho từng tác vụ, cần phân loại khối lượng công việc thành các nhóm như giám sát, phân tích và thực thi. Khi các nhóm này được xác định, chúng sẽ quyết định cấu trúc mạng tối ưu nhất. Vấn đề cốt lõi là đưa dữ liệu đúng nơi, đúng lúc, đúng mục đích.

Ví dụ về vai trò của từng máy chủ trong mô hình ba tầng

Cuối cùng, hãy xem xét vai trò của từng máy chủ trong mô hình ba tầng:

Đầu tiên, máy chủ Edge có nhiệm vụ thu thập dữ liệu và xử lý các tình huống khẩn cấp. Ví dụ, trong trường hợp khẩn cấp, hệ thống có thể ra lệnh dừng khẩn cấp một robot khi phát hiện nguy cơ va chạm với con người. Máy chủ Edge có lợi thế về tốc độ xử lý do nằm gần nguồn dữ liệu hơn, vì vậy Edge Computing là lựa chọn tối ưu cho các tác vụ yêu cầu xử lý tức thì. Do đó, trí tuệ nhân tạo (AI) được sử dụng trong các ứng dụng như bảo trì dự đoán thường được triển khai trên máy chủ Edge để đảm bảo tốc độ phản hồi nhanh.

Máy chủ Fog có nhiệm vụ lưu trữ, phân tích dữ liệu và gửi kết quả lên Cloud. Trong một số trường hợp, máy chủ Fog có thể thu thập dữ liệu trực tiếp hoặc hoạt động thay thế máy chủ Cloud. Trong ví dụ về trí tuệ nhân tạo ở trên, AI có thể được đặt trên máy chủ Fog nếu ứng dụng không yêu cầu tốc độ phản hồi tức thì.

Máy chủ Cloud chịu trách nhiệm quản lý dữ liệu từ máy chủ Edge và Fog, hiển thị thông tin cho người phụ trách, đồng thời gửi kết quả phân tích đến hệ thống cấp cao hơn (chẳng hạn như hệ thống quản lý doanh nghiệp). Ngoài ra, trong mô hình Edge Computing, máy chủ Cloud thường được sử dụng để lưu trữ và phân tích dữ liệu.

Nguồn: https://blog.stratus.com/

---

Giải pháp Edge Computing

Servo Dynamics – Nhà phân phối chính thức của Stratus tại Việt Nam

Servo Dynamics là nhà phân phối chính thức của Stratus Technologies tại Việt Nam, cung cấp các giải pháp Edge Computing tiên tiến, có khả năng chịu lỗi cao từ Stratus cho doanh nghiệp trong nước. Với mục tiêu đảm bảo tính sẵn sàng liên tục, tích hợp liền mạch và xử lý dữ liệu theo thời gian thực, Servo Dynamics mang đến cho các doanh nghiệp Việt Nam cơ hội tiếp cận những công nghệ tiên tiến hàng đầu hiện nay, bao gồm ztC Edge và ftServer.

Servo Dynamics cam kết hỗ trợ các ngành công nghiệp trong nước thông qua tư vấn chuyên sâu, triển khai hiệu quả và dịch vụ hỗ trợ liên tục, giúp doanh nghiệp tại Việt Nam tận dụng tối đa sức mạnh của công nghệ Stratus để phát triển trong thế giới dữ liệu và tốc độ ngày nay.