Fog vs. Cloud: IoT-Implementierungen für Geschwindigkeit und Skalierung optimieren

Der wahre Wert des Internet of Things liegt nicht nur in den gesammelten Daten, sondern in den verwertbaren Erkenntnissen, die Echtzeitentscheidungen ermöglichen – zur Steigerung von Asset-Effizienz, Zuverlässigkeit und Auslastung. Von Supply-Chain-Transparenz und Fertigungsautomatisierung bis hin zu intelligenter Beleuchtung, Parken und kommunaler Abfallwirtschaft liefert IoT greifbare Geschäftsergebnisse in diversen Sektoren.

IoT-Management mit Cloud Computing

Cloud Computing bietet Unternehmen eine skalierbare, internetbasierte Plattform für externes Speichern und Rechenressourcen. Im IoT zentralisiert die Cloud Geräteortung, Abrechnung, Sicherheit und Datenanalyse und gibt Entwicklern mächtige Werkzeuge für schnelles Prototyping und Deployment. On-Demand-Skalierbarkeit ist essenziell, um ein stetig wachsendes Ökosystem vernetzter Geräte zu unterstützen.

Große Anbieter bieten nun Cloud-as-a-Service-Lösungen speziell für IoT: Microsoft Azure IoT, Amazon Web Services IoT, IBM Bluemix mit Watson und andere. Unabhängig vom Branding teilen diese Plattformen ein gemeinsames Versprechen – flexible, kosteneffiziente IT-Ressourcen ohne Vorabinvestitionen und laufende Wartung von On-Prem-Hardware.

Doch Dienste, die ultra-niedrige Latenz erfordern oder über begrenzte Bandbreite operieren, leiden, wenn die gesamte Verarbeitung in eine ferne Cloud verlagert wird. Wie Monica Paolini, Präsidentin von Senza Fili Consulting, auf LinkedIn anmerkte: „Der Drang, alles in der Cloud zu zentralisieren, hat übersehen, wie entscheidend der physische Standort der Verarbeitung für Leistung, Netzwerkeffizienz und Nutzererfahrung ist. Distanz fügt unvermeidlich Latenz hinzu.“

Fog Computing betritt die Bühne

Das OpenFog Consortium hat eine branchenübergreifende Referenzarchitektur entwickelt, die Edge- und Cloud-Ressourcen vereint und End-to-End-IoT-Implementierungen ermöglicht. Ihr Fog-Computing-Blaupause, veröffentlicht im Februar, adressiert Szenarien, die schnelle, lokalisierte Entscheidungen erfordern – Smart Buildings, Drohnenlogistik, Echtzeit-Untergrundbildgebung, Verkehrsstaukontrolle und Videoüberwachung, um nur einige zu nennen.

Helder Antunes, Vorsitzender des OpenFog Consortium und Senior Director bei Ciscos Corporate Strategic Innovation Group, betonte: „Die Referenzarchitektur wird die IoT-Einführung beschleunigen, indem sie einen universellen Rahmen bietet. Fog Computing entsteht in Smart Cities, vernetzten Fahrzeugen, Drohnen und mehr, braucht aber eine gemeinsame, interoperable Plattform, um sein volles Potenzial zu entfalten.“

Parallel dazu fördert EdgeX Foundry – eine Open-Source-Initiative unter der Linux Foundation – Edge-Interoperabilität. Unterstützt durch 125.000 Codezeilen von Dell Technologies, exemplifiziert es, wie Zusammenarbeit Standardisierung in der IoT-Landschaft vorantreiben kann. Für tiefere Einblicke lesen Sie unseren Primer „Open Source and the IoT: Innovation through Collaboration“.

Eine hybride Cloud/Fog-Strategie

Betrachten Sie autonomes Fahren: Fahrzeuge mit LIDAR, Computer Vision und weiteren Sensoren nutzen Mobilfunknetze, um mit Peers, Infrastruktur und Cloud-Diensten für Infotainment, Predictive Maintenance und Diagnostik zu kommunizieren. Während Cloud-Integration viele nicht-zeitkritische Funktionen unterstützt, erfordern missionskritische Entscheidungen – wie Kollisionsvermeidung – Verarbeitungslatenzen im Millisekundenbereich. Diese Aufgaben werden am besten am Netzwerkrand (Edge) bewältigt.

Um solche hybriden Workflows zu unterstützen, haben Cisco und Microsoft Ciscos Fog Data Services mit Microsoft Azure IoT kombiniert. Diese Integration liefert Edge-Analytik, Sicherheit und Kontrolle neben zentralisierter Konnektivität, Policy-Enforcement und fortgeschrittener Analytik und schafft einen nahtlosen Kontinuum vom Gerät zur Cloud.

Wie Ciscos IoT-Strategieleiter Macario Namie erklärte: „Echtzeitdaten ermöglichen neue Geschäftsaktionen, aber das Datenvolumen erfordert enorme Rechen- und Speicherkapazitäten – Rollen, die die öffentliche Cloud erfüllt. Doch Transportkosten und Verarbeitungsgeschwindigkeit fordern missionskritische Dienste heraus, weshalb viele IoT-Initiativen Rechenleistung über Edge, Rechenzentren und Cloud verteilen.“