एज कंप्यूटिंग: Difference between revisions

एज कंप्यूटिंग एक वितरित कंप्यूटिंग प्रतिमान है जो [[ गणना ]] और डेटा भंडारण को डेटा के स्रोतों के निकट लाता है। इससे प्रतिक्रिया समय में सुधार और [[ बैंडविड्थ (कंप्यूटिंग) ]] को बचाने की उम्मीद है।<ref name=ED_CP_01>{{Cite web|url=https://www.cloudwards.net/what-is-edge-computing/|title=एज कंप्यूटिंग क्या है: नेटवर्क एज की व्याख्या|last1=Hamilton|first1=Eric|website=cloudwards.net|date=27 December 2018|access-date=2019-05-14}}</ref> एज कंप्यूटिंग एक विशिष्ट तकनीक के अतिरिक्त एक आर्किटेक्चर है, रेफरी>{{Cite web |last=Gartner |title=गार्टनर ट्रेंड इनसाइट्स रिपोर्ट 2018|url=https://emtemp.gcom.cloud/ngw/globalassets/en/doc/documents/3889058-the-edge-completes-the-cloud-a-gartner-trend-insight-report.pdf |url-status=live |archive-url=https://web.archive.org/web/20201218093221/https://emtemp.gcom.cloud/ngw/globalassets/en/doc/documents/3889058-the-edge-completes-the-cloud-a-gartner-trend-insight-report.pdf |archive-date=2020-12-18 |access-date=2021-05-26 |website=Gartner}}</रेफरी> और एक [[ तार्किक टोपोलॉजी ]]- और वितरित कंप्यूटिंग का स्थान-संवेदनशील रूप है।

एज कंप्यूटिंग की उत्पत्ति सामग्री वितरण नेटवर्क में निहित है जो 1990 के दशक के अंत में एज [[ सर्वर (कंप्यूटिंग) ]] से वेब और वीडियो सामग्री की सेवा के लिए बनाए गए थे जो उपयोगकर्ताओं के निकट तैनात किए गए थे। रेफरी नाम = :02 >{{cite web|url=https://people.cs.umass.edu/~ramesh/Site/PUBLICATIONS_files/DMPPSW02.pdf|title=जे. डेली, बी. मैग्स, जे. पारिख, एच. प्रोकोप, आर. सीतारमन और बी. वीहल, आईईईई इंटरनेट कंप्यूटिंग, वॉल्यूम 6, अंक 5, नवंबर 2002 द्वारा विश्व स्तर पर वितरित सामग्री वितरण।|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20170809231307/http://people.cs.umass.edu/~ramesh/Site/PUBLICATIONS_files/DMPPSW02.pdf|archive-date=2017-08-09|access-date=2019-10-25}}<nowiki></ref></nowiki> 2000 के दशक की प्रारम्भ में, ये नेटवर्क एज सर्वर पर एप्लिकेशन और एप्लिकेशन घटकों को होस्ट करने के लिए विकसित हुए, रेफरी नाम = :1 >{{cite journal|author1=Nygren., E.|author2=Sitaraman R. K.|author3=Sun, J.|s2cid=207181702|year=2010|title=अकामाई नेटवर्क: उच्च-प्रदर्शन इंटरनेट अनुप्रयोगों के लिए एक मंच|url=http://www.akamai.com/dl/technical_publications/network_overview_osr.pdf|url-status=live|journal=ACM SIGOPS Operating Systems Review|volume=44|issue=3|pages=2–19|doi=10.1145/1842733.1842736|archive-url=https://web.archive.org/web/20120913205810/http://www.akamai.com/dl/technical_publications/network_overview_osr.pdf|archive-date=September 13, 2012|access-date=November 19, 2012|quote=अनुभाग 6.2 देखें: एज को एप्लिकेशन वितरित करना}}</ref> जिसके परिणामस्वरूप पहली व्यावसायिक बढ़त कंप्यूटिंग सेवाएं मिलीं रेफरी>{{Cite journal|last1=Davis|first1=A.|last2=Parikh|first2=J.|last3=Weihl|first3=W.|s2cid=578337|year=2004|title=एजकंप्यूटिंग: एंटरप्राइज एप्लिकेशन को इंटरनेट के किनारे तक विस्तारित करना|journal=13th International World Wide Web Conference|doi=10.1145/1013367.1013397}}</ref> जिसने डीलर लोकेटर, शॉपिंग कार्ट, रीयल-टाइम डेटा एग्रीगेटर और विज्ञापन प्रविष्टि इंजन जैसे एप्लिकेशन होस्ट किए।<ref name=":1" />

[[Index.php?title=इंटरनेट ऑफ थिंग्स|इंटरनेट ऑफ थिंग्स]]   (IoT) एज कंप्यूटिंग का एक उदाहरण है। एक भ्रम यह है कि edge और IoT पर्यायवाची हैं।<ref>{{Cite web |last=Gartner |title=एज कंप्यूटिंग के लिए 2021 रणनीतिक रोडमैप|url=https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-24JFAZOO&ct=201104&st=sb |url-status=live |archive-url=https://web.archive.org/web/20210330133536/https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-24JFAZOO&ct=201104&st=sb |archive-date=2021-03-30 |access-date=2021-07-11 |website=www.gartner.com}}</ref>

[[File:Edge computing infrastructure.png|thumb|एज कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर]]

एज कंप्यूटिंग की परिभाषा किसी भी प्रकार के [[ कंप्यूटर प्रोग्राम ]] का उपयोग है जो संदर्भ की कम विलंबता लोकेलिटी प्रदान करता है। करीम अरबी, IEEE DAC 2014 के मुख्य वक्ता के रूप में <ref>{{Cite web |url=http://www2.dac.com/events/videoarchive.aspx?confid=170&filter=keynote&id=170-103--0&#video |title=IEEE DAC 2014 मुख्य वक्ता: मोबाइल कम्प्यूटिंग अवसर, चुनौतियाँ और प्रौद्योगिकी चालक|access-date=2019-03-25 |archive-date=2020-07-30 |archive-url=https://web.archive.org/web/20200730234708/http://www2.dac.com/events/videoarchive.aspx?confid=170&filter=keynote&id=170-103--0&#video |url-status=dead }}</ref> और बाद में 2015 में MIT के MTL सेमिनार में एक आमंत्रित वार्ता में,<ref>[https://www.mtl.mit.edu/seminars/trends-opportunities-and-challenges-driving-architecture-and-design-next-generation-mobile MIT MTL Seminar: Trends, Opportunities and Challenges Driving Architecture and Design of Next Generation Mobile Computing and IoT Devices]</ref> एज कंप्यूटिंग को व्यापक रूप से क्लाउड के बाहर सभी कंप्यूटिंग के रूप में परिभाषित किया गया है, जो नेटवर्क के किनारे पर हो रहा है, और विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों में जहां डेटा की रीयल-टाइम प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। उनकी परिभाषा में, [[ क्लाउड कंप्यूटिंग ]] बड़े डेटा पर चलती है जबकि एज कंप्यूटिंग शीघ्र डेटा पर काम करती है जो सेंसर या उपयोगकर्ताओं द्वारा उत्पन्न रीयल-टाइम डेटा है।

इस शब्द का प्रयोग प्रायः[[ कोहरा कंप्यूटिंग |फॉग कंप्यूटिंग]] के पर्यायवाची के रूप में किया जाता है।<ref>{{Cite web|date=2017-03-02|title=फॉग और एज कंप्यूटिंग क्या है?|url=https://www.capgemini.com/2017/03/what-is-fog-and-edge-computing/|access-date=2021-07-06|website=Capgemini Worldwide|language=en-US}}</ref> यह विशेष रूप से छोटे फैलाव के लिए काफी प्रासंगिक है। चूँकि , जब फैलाव का आकार बड़ा होता है, उदाहरण के लिए, [[ समझदार शहर |स्मार्ट शहर]] के लिए, एज और क्लाउड के बीच फॉग कंप्यूटिंग एक अलग परत हो सकती है। इसलिए इस तरह के फैलाव में, एज लेयर एक अलग परत भी होती है जिसकी विशिष्ट जिम्मेदारियां होती हैं।<ref>{{Cite journal |last=Dolui |first=Koustabh |last2=Datta |first2=Soumya Kanti |date=June 2017 |title=एज कंप्यूटिंग कार्यान्वयन की तुलना: फॉग कंप्यूटिंग, क्लाउडलेट और मोबाइल एज कंप्यूटिंग|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/8016213 |journal=2017 Global Internet of Things Summit (GIoTS) |pages=1–6 |doi=10.1109/GIOTS.2017.8016213}}</ref><ref>{{Cite web |date=2021-11-27 |title=एज कम्प्यूटिंग और फॉग कंप्यूटिंग के बीच अंतर|url=https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-edge-computing-and-fog-computing/ |access-date=2022-09-11 |website=GeeksforGeeks |language=en-us}}</ref>

द स्टेट ऑफ़ द एज रिपोर्ट के अनुसार, एज कंप्यूटिंग अंतिम मील नेटवर्क के निकट सर्वर पर केंद्रित है।{{citation needed|date=October 2019}} [[ ETSI ]] MEC ISG मानक समिति के अध्यक्ष एलेक्स रेज़निक ने इस शब्द को शिथिल रूप से परिभाषित किया है: कोई भी चीज़ जो पारंपरिक डेटा केंद्र नहीं है, वह किसी के लिए 'एज ' हो सकती है।<ref>{{Cite web|url=https://www.etsi.org/newsroom/blogs/entry/what-is-edge|title=SO - SO ब्लॉग - ओह एज क्या है?|website=etsi.org|access-date=2019-02-19}}</ref> गेम स्ट्रीमिंग के लिए उपयोग किए जाने वाले एज नोड्स को गेमलेट्स के रूप में जाना जाता है,<ref name=":0" />जो प्रायः पर ग्राहक से एक या दो हॉप दूर होते हैं। <रेफरी नाम = आनंद 14-20>{{Cite journal|last1=Anand|first1=B.|last2=Edwin|first2=A. J. Hao|s2cid=10374389|date=January 2014|title=गेमलेट्स - वितरित माइक्रो-बादलों के साथ बहुखिलाड़ी मोबाइल गेम|journal=2014 Seventh International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking (ICMU)|pages=14–20|doi=10.1109/ICMU.2014.6799051|isbn=978-1-4799-2231-4}}</रेफ> प्रति आनंद और एडविन का कहना है कि [[ क्लाउड गेमिंग ]] के संदर्भ में वास्तविक समय के खेल के लिए प्रतिक्रिया समय की कमी को पूरा करने के लिए एज नोड ज्यादातर मोबाइल क्लाइंट से एक या दो हॉप दूर है। <रेफरी नाम = आनंद 14–20 />

एज कंप्यूटिंग, एज सर्वर पर अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला का फैलाव करना और चलाना आसान बनाने के लिए [[ वर्चुअलाइजेशन ]] तकनीक का उपयोग कर सकती है। रेफरी>{{Cite web |title=एज वर्चुअलाइजेशन डेटा जलप्रलय का प्रबंधन करता है, लेकिन जटिल {{!}} TechTarget हो सकता है|url=https://www.techtarget.com/searchitoperations/feature/Edge-virtualization-manages-the-data-deluge-but-can-be-complex |access-date=2022-12-13 |website=IT Operations |language=en}}</रेफरी>

2025 तक दुनिया का डेटा 61% बढ़कर 175 बाइट मल्टीपल-बाइट_यूनिट होने की उम्मीद है।<ref>{{Cite web|last=Patrizio|first=Andy|date=2018-12-03|title=आईडीसी: 2025 तक दुनिया भर में 175 ज़ेटाबाइट डेटा की अपेक्षा करें|url=https://www.networkworld.com/article/3325397/idc-expect-175-zettabytes-of-data-worldwide-by-2025.html|access-date=2021-07-09|website=Network World|language=en}}</ref> रिसर्च फर्म गार्टनर के अनुसार, लगभग 10% उद्यम-जनित डेटा एक पारंपरिक केंद्रीकृत डेटा सेंटर या क्लाउड के बाहर बनाया और संसाधित किया जाता है। 2025 तक फर्म का अनुमान है कि यह आंकड़ा 75% तक पहुंच जाएगा।<ref>{{Cite web|title=हम क्या करते हैं और हम यहां कैसे पहुंचे|url=https://www.gartner.com/en/about|access-date=2021-12-21|website=Gartner|language=en}}</ref> नेटवर्क के किनारे पर इंटरनेट ऑफ थिंग्स उपकरणों की वृद्धि भारी मात्रा में डेटा का उत्पादन कर रही है - क्लाउड [[ डेटा केंद्र | डेटा केंद्रों]] में उस सभी डेटा का भंडारण और उपयोग करने से नेटवर्क बैंडविड्थ आवश्यकताओं को सीमित कर देता है।<ref>{{Cite thesis |degree=Doctoral |last1=Ivkovic|first1=Jovan|date=2016-07-11|title=बड़े डेटाबेस सिस्टम और डेटा वेयरहाउस (बिग डेटा सिस्टम) में संचालन और प्रश्नों में तेजी लाने के तरीके और प्रक्रियाएं|url=https://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/handle/123456789/8683/Disertacija13336.pdf?sequence=5&isAllowed=y|website=National Repository of Dissertations in Serbia|language=sr, en-US}}</ref> [[ दूरसंचार नेटवर्क ]] प्रौद्योगिकी में सुधार के बावजूद, डेटा केंद्र स्वीकार्य अंतरण दरों और प्रतिक्रिया समय की गारंटी नहीं दे सकते हैं, चूँकि , प्रायः कई अनुप्रयोगों के लिए एक महत्वपूर्ण आवश्यकता होती है।<ref name="shi-edge">{{cite journal |last1=Shi |first1=Weisong |last2=Cao |first2=Jie |last3=Zhang |first3=Quan |last4=Li |first4=Youhuizi |last5=Xu |first5=Lanyu |s2cid=4237186 |title=एज कंप्यूटिंग: विजन और चुनौतियां|journal=IEEE Internet of Things Journal |date=October 2016 |volume=3 |issue=5 |pages=637–646 |doi=10.1109/JIOT.2016.2579198 }}</ref> इसके अतिरिक्त, एज पर डिवाइस लगातार क्लाउड से आने वाले डेटा का उपभोग करते हैं, कंपनियों को डेटा स्टोरेज और सर्विस प्रोविजनिंग को विकेंद्रीकृत करने के लिए मजबूर करते हैं, अंतिम उपयोगकर्ता के लिए भौतिक निकटता का लाभ उठाते हैं।

इसी तरह, एज कंप्यूटिंग का उद्देश्य क्लाउड की ओर से कार्य करने और सेवाएं प्रदान करने के लिए [[ स्मार्ट ऑब्जेक्ट्स ]], [[ स्मार्टफोन ]], या [[ गेटवे (दूरसंचार) ]] का शोषण करते हुए गणना को डेटा केंद्रों से दूर नेटवर्क के एज की ओर ले जाना है।<ref>{{cite journal |last1=Merenda |first1=Massimo |last2=Porcaro |first2=Carlo |last3=Iero |first3=Demetrio  |title=एआई-सक्षम आईओटी उपकरणों के लिए एज मशीन लर्निंग: एक समीक्षा|journal= Sensors|date=29 April 2020 |volume=20 |issue=9 |page=2533 |doi=10.3390/s20092533 |pmid=32365645 |pmc=7273223 }}</ref> [[ सेवा (सिस्टम आर्किटेक्चर) ]] को एज v पर ले जाकर, सामग्री [[ कैश (कंप्यूटिंग) ]], सेवा वितरण, लगातार डेटा संग्रहण और IoT प्रबंधन प्रदान करना संभव है, जिसके परिणामस्वरूप बेहतर प्रतिक्रिया समय और स्थानांतरण दर मिलती है। इसी समय, तर्क को विभिन्न नेटवर्क नोड्स में वितरित करना नए मुद्दों और चुनौतियों का परिचय देता है।<ref>{{cite web | url=https://aristeksystems.com/blog/iot-2020-whats-next/| title=आईओटी प्रबंधन| accessdate=2020-04-08}}</ref>

इस प्रतिमान की वितरित प्रकृति क्लाउड कंप्यूटिंग में उपयोग की जाने वाली सुरक्षा योजनाओं में बदलाव का परिचय देती है। एज कंप्यूटिंग में, डेटा [[ इंटरनेट ]] के माध्यम से जुड़े विभिन्न वितरित नोड्स के बीच यात्रा कर सकता है और इस प्रकार क्लाउड से स्वतंत्र विशेष एन्क्रिप्शन तंत्र की आवश्यकता होती है। एज नोड संसाधन-विवश उपकरण भी हो सकते हैं, जो सुरक्षा विधियों के संदर्भ में पसंद को सीमित करते हैं। इसके अलावा, केंद्रीकृत टॉप-डाउन इन्फ्रास्ट्रक्चर से विकेंद्रीकृत ट्रस्ट मॉडल में परिवर्तन की आवश्यकता है।<ref name="lopez-edge">{{cite journal |last1=Garcia Lopez |first1=Pedro |last2=Montresor |first2=Alberto |last3=Epema |first3=Dick |last4=Datta |first4=Anwitaman |last5=Higashino |first5=Teruo |last6=Iamnitchi |first6=Adriana |last7=Barcellos |first7=Marinho |last8=Felber |first8=Pascal |last9=Riviere |first9=Etienne |title=एज-केंद्रित कंप्यूटिंग|journal=ACM SIGCOMM Computer Communication Review |date=30 September 2015 |volume=45 |issue=5 |pages=37–42 |doi=10.1145/2831347.2831354 |doi-access=free }}</ref> दूसरी ओर, डेटा को एज पर रखकर और संसाधित करके, क्लाउड पर संवेदनशील जानकारी के प्रसारण को कम करके गोपनीयता बढ़ाना संभव है। इसके अतिरिक्त, एकत्रित डेटा का स्वामित्व सेवा प्रदाताओं से अंतिम उपयोगकर्ताओं के पास स्थानांतरित हो जाता है।<ref name="brand">[https://medium.com/@aronbrand/edge-computing-alexa-and-the-future-of-enterprise-it-51c13268a365 3 Advantages of Edge Computing]. Aron Brand. Medium.com. Sep 20, 2019</ref>

वितरित नेटवर्क में स्केलेबिलिटी को विभिन्न मुद्दों का सामना करना पड़ता है। सबसे पहले, इसे क्लाउड डेटा केंद्रों के अधिक मजबूत बुनियादी ढांचे की तुलना में विभिन्न प्रदर्शन और ऊर्जा बाधाओं, अत्यधिक गतिशील स्थिति और कनेक्शन की विश्वसनीयता वाले उपकरणों की विषमता को ध्यान में रखना चाहिए। इसके अलावा, सुरक्षा आवश्यकताएँ नोड्स के बीच संचार में और विलंबता ला सकती हैं, जो स्केलिंग प्रक्रिया को धीमा कर सकती हैं।<ref name="shi-edge" />

सेवा को जीवित रखने के लिए [[ विफलता ]]ओं का प्रबंधन महत्वपूर्ण है। यदि एक नोड बंद हो जाता है और पहुंच योग्य नहीं है, तो भी उपयोगकर्ताओं को बिना किसी रुकावट के सेवा तक पहुंचने में सक्षम होना चाहिए। इसके अलावा, एज कंप्यूटिंग सिस्टम को विफलता से उबरने और उपयोगकर्ता को घटना के बारे में सचेत करने के लिए कार्रवाई प्रदान करनी चाहिए। इस उद्देश्य के लिए, प्रत्येक डिवाइस को संपूर्ण वितरित सिस्टम के [[ नेटवर्क टोपोलॉजी ]] को बनाए रखना चाहिए, ताकि त्रुटियों का पता लगाना और पुनर्प्राप्ति आसानी से लागू हो सके। अन्य कारक जो इस पहलू को प्रभावित कर सकते हैं वे उपयोग में आने वाली कनेक्शन प्रौद्योगिकियां हैं, जो विभिन्न स्तरों की विश्वसनीयता प्रदान कर सकती हैं, और किनारे पर उत्पादित डेटा की सटीकता जो विशेष पर्यावरणीय परिस्थितियों के कारण अविश्वसनीय हो सकती है।<ref name="shi-edge" />उदाहरण के तौर पर एज कंप्यूटिंग डिवाइस, जैसे [[ आवाज सहायक ]] क्लाउड सेवा या इंटरनेट आउटेज के दौरान भी स्थानीय उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करना जारी रख सकता है।<ref name="brand"/>

एज कंप्यूटिंग विश्लेषणात्मक कम्प्यूटेशनल संसाधनों को अंतिम उपयोगकर्ताओं के करीब लाती है और इसलिए अनुप्रयोगों की जवाबदेही और थ्रूपुट को बढ़ा सकती है। एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया एज प्लेटफॉर्म पारंपरिक क्लाउड-आधारित सिस्टम से महत्वपूर्ण रूप से बेहतर प्रदर्शन करेगा। कुछ एप्लिकेशन कम प्रतिक्रिया समय पर भरोसा करते हैं, जिससे एज कंप्यूटिंग क्लाउड कंप्यूटिंग की तुलना में काफी अधिक व्यवहार्य विकल्प बन जाता है। उदाहरण IoT से स्वायत्त ड्राइविंग तक हैं,<ref>{{Cite web|author1=Liu, S.|author2=Liu, L.|author3=Tang, B. Wu|author4=Wang, J.|author5=Shi, W.|title=स्वायत्त ड्राइविंग के लिए एज कम्प्यूटिंग: अवसर और चुनौतियाँ|url=https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8744265|url-status=live|access-date=2021-05-26|website=Proceedings of the IEEE, vol. 107, no. 8, pp. 1697-1716|archive-url=https://web.archive.org/web/20210526094559/https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8744265 |archive-date=2021-05-26 }}</ref> कुछ भी स्वास्थ्य या मानव / सार्वजनिक सुरक्षा प्रासंगिक,<ref>{{Cite web|last=Yu |display-authors=etal |first=W.|date=2018|title=इंटरनेट ऑफ थिंग्स के लिए एज कंप्यूटिंग पर एक सर्वेक्षण|url=https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9403374|url-status=live|access-date=2021-05-26|website=IEEE Access, vol. 6, pp. 6900-6919|archive-url=https://web.archive.org/web/20210526094559/https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9403374 |archive-date=2021-05-26 }}</ref> या चेहरे की पहचान जैसी मानवीय धारणा को शामिल करना, जो आमतौर पर प्रदर्शन करने के लिए 370-620 एमएस के बीच मानव लेता है।<ref name=":2">{{Cite journal|last=Satyanarayanan|first=Mahadev|date=January 2017|title=एज कम्प्यूटिंग का उद्भव|url=https://ieeexplore.ieee.org/document/7807196|journal=Computer|volume=50|issue=1|pages=30–39|doi=10.1109/MC.2017.9|issn=1558-0814}}</ref> एज कंप्यूटिंग मानव के समान धारणा गति की नकल करने में सक्षम होने की अधिक संभावना है, जो संवर्धित वास्तविकता जैसे अनुप्रयोगों में उपयोगी है जहां हेडसेट को प्राथमिकता से यह पहचानना चाहिए कि एक व्यक्ति उसी समय है जब पहनने वाला करता है।

अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए विश्लेषणात्मक संसाधनों की मंहगाई के कारण, परिष्कृत विश्लेषणात्मक उपकरण और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपकरण सिस्टम के किनारे पर चल सकते हैं। किनारे पर यह प्लेसमेंट परिचालन क्षमता बढ़ाने में मदद करता है और सिस्टम के कई फायदों के लिए जिम्मेदार है।

इसके अतिरिक्त, क्लाइंट डिवाइस और व्यापक इंटरनेट के बीच एक मध्यवर्ती चरण के रूप में एज कंप्यूटिंग का उपयोग दक्षता बचत में परिणाम देता है जिसे निम्नलिखित उदाहरण में प्रदर्शित किया जा सकता है: एक क्लाइंट डिवाइस को बाहरी सर्वर पर वीडियो फ़ाइलों पर कम्प्यूटेशनल रूप से गहन प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है। उन संगणनाओं को करने के लिए स्थानीय एज नेटवर्क पर स्थित सर्वरों का उपयोग करके, वीडियो फ़ाइलों को केवल स्थानीय नेटवर्क में प्रसारित करने की आवश्यकता होती है। इंटरनेट पर प्रसारण से बचने से महत्वपूर्ण बैंडविड्थ बचत होती है और इसलिए दक्षता में वृद्धि होती है।<ref name=":2" />  एक अन्य उदाहरण [[ वाक् पहचान ]] है। यदि पहचान स्थानीय रूप से की जाती है, तो आवश्यक बैंडविड्थ की मात्रा को कम करने के लिए ऑडियो रिकॉर्डिंग के बजाय मान्यता प्राप्त पाठ को क्लाउड पर भेजना संभव है।<ref name="brand"/>

एज एप्लिकेशन सेवाएं डेटा की मात्रा को कम करती हैं जिसे स्थानांतरित किया जाना चाहिए, परिणामी ट्रैफ़िक और डेटा द्वारा तय की जाने वाली दूरी। यह कम विलंबता प्रदान करता है और संचरण लागत कम करता है। वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए [[ संगणना ऑफलोडिंग ]], जैसे कि चेहरे की पहचान एल्गोरिदम, ने प्रतिक्रिया समय में काफी सुधार दिखाया, जैसा कि शुरुआती शोध में दिखाया गया है।<ref name="fog-yi">{{cite journal |last1=Yi |first1=S. |last2=Hao |first2=Z. |last3=Qin |first3=Z. |last4=Li |first4=Q. |s2cid=6753944 |title=फॉग कंप्यूटिंग: प्लेटफॉर्म और एप्लीकेशन|journal=2015 Third IEEE Workshop on Hot Topics in Web Systems and Technologies (HotWeb) |date=November 2015 |pages=73–78 |doi=10.1109/HotWeb.2015.22 |isbn=978-1-4673-9688-2 }}</ref> आगे के शोध से पता चला कि मोबाइल उपयोगकर्ताओं के पास [[ बादलिका ]]्स या [[ माइक्रो डेटा सेंटर ]] नामक संसाधन-समृद्ध मशीनों का उपयोग करना, जो आमतौर पर क्लाउड में पाई जाने वाली सेवाओं की पेशकश करते हैं, निष्पादन समय में सुधार प्रदान करते हैं जब कुछ कार्यों को एज नोड पर लोड किया जाता है।<ref name="verbelen-cloudlets">{{cite journal |last1=Verbelen |first1=Tim |last2=Simoens |first2=Pieter |last3=De Turck |first3=Filip |last4=Dhoedt |first4=Bart |s2cid=3249347 |title=क्लाउडलेट्स: मोबाइल उपयोगकर्ता के लिए क्लाउड लाना|journal=Proceedings of the Third ACM Workshop on Mobile Cloud Computing and Services |date=2012 |pages=29–36 |doi=10.1145/2307849.2307858 |url=https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2307858 |access-date=4 July 2019 |publisher=ACM|hdl=1854/LU-2984272 |hdl-access=free }}</ref> दूसरी ओर, प्रत्येक कार्य को ऑफलोड करने से डिवाइस और नोड्स के बीच स्थानांतरण समय के कारण मंदी हो सकती है, इसलिए कार्यभार के आधार पर, एक इष्टतम कॉन्फ़िगरेशन को परिभाषित किया जा सकता है।