Was ist Fog Computing und was bedeutet es für das IoT?

Das Internet der Dinge wird bis 2020 voraussichtlich auf bis zu 20-30 Milliarden vernetzte Geräte anwachsen. Die Menge an Daten, die erstellt und anschließend an die Cloud gesendet werden, wird daher exponentiell zunehmen, wenn eine neue Gruppe von Geräten Konnektivität erreicht.

Speicher- und Rechenleistung nehmen nach dem Mooreschen Gesetz zu, das heißt, sie verdoppeln sich etwa alle 18 Monate, die Bandbreite nimmt jedoch deutlich langsamer zu. Einige Schätzungen gehen von einem Bandbreitenwachstum von weniger als 40 % pro Jahr aus. Die Implikation ist natürlich, dass mehr Daten an die Cloud gesendet werden sollen, als Bandbreite zur Verfügung steht. Betreten Sie das Nebel-Computing-Paradigma.

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Fog Computing bezieht sich auf dezentralisierte Berechnungen an den Rändern des Netzwerks, im Gegensatz zu einer zentralen in Rechenzentren. Durch die Verteilung der Berechnung auf die Kanten werden die Ergebnisse werden an die Cloud gesendet, nicht die Rohdaten selbst. Dieser Paradigmenwechsel wird den Bedarf an erhöhter Bandbreite und Rechenleistung in der Cloud enorm reduzieren.

Zentralisiertes Computing in der Cloud hat Unternehmen mehrere Vorteile gebracht. Skalierbarkeit, einfache Preisschemata und minimale Vorabkosten gehören zu den großen. Cloud Computing hat jedoch gewisse Nachteile. Vor allem Latenz und Verzögerungs-Jitter sowie eine höhere Wahrscheinlichkeit von Sicherheitsverletzungen, wenn große Datenmengen durch Netzwerke übertragen werden.

Fog-Computing reduziert die Datenmenge, die an und von der Cloud gesendet wird, erheblich, reduziert die Latenz aufgrund lokaler Berechnungen und minimiert gleichzeitig die Sicherheitsrisiken.

Unternehmen, die Cloud Computing für Analysen verwenden, brauchen es oft schnell. Die relevantesten Daten sind oft die neuesten Daten, und die meisten Unternehmen müssen in der Lage sein, auf diese Erkenntnisse in Echtzeit zu reagieren. Sie müssen nicht warten, bis Daten rund um den Globus gesendet, in der Cloud analysiert und dann zurückgesendet werden. Wir sollten uns dann fragen, welche Berechnungen in der Nähe von zu Hause durchgeführt werden können und was in der Cloud sein sollte.

Welche Daten brauchen wir eigentlich?

Flugzeuge sind mit wichtigen Sensoren ausgestattet, die Systemausfälle verhindern sollen. Diese Sensoren können bis zu 40 TB Daten pro Flugstunde produzieren. Wenn wir das mit den Flugstunden pro Tag multiplizieren, sind die von der Industrie generierten Daten erschütternd. Diese Sensoren erfüllen wichtige Funktionen im Flug, aber die Daten, die nicht für Analysen zu Treibstoffeinsparungen und anderen Effizienzen verwendet werden, würden nicht von einer Aggregation in der Cloud profitieren. Ganz zu schweigen von der Datenmenge, die wir von einer Flotte selbstfahrender Autos erwarten können.

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Es bringt uns also nicht nur dazu, darüber nachzudenken, welche Berechnungen vom Gerät durchgeführt werden sollen, sondern zwingt uns auch, darüber nachzudenken, welche Daten wirklich nützlich sind und welche Daten nach Ablauf der für viele Anwendungen kurzen Haltbarkeitszeit im Wesentlichen nutzlos sind .

Da sich das Fog-Computing-Paradigma weiterentwickelt und eine exponentiell zunehmende Anzahl von Geräten Konnektivität erreicht, werden wir mehr Entscheidungen darüber treffen, welche Daten wo verwendet und anschließend gespeichert werden sollen. Die Cloud hat uns mehrere Vorteile in Bezug auf Skalierbarkeit und Kostenvorteile beschert, aber wir müssen jetzt mehr Entscheidungen darüber treffen, wie wir mit der exponentiell wachsenden Datenmenge umgehen, die wir für eine optimale Leistung der IoT-Infrastruktur generieren.