Was ist Fog-Computing?

Bevor wir Fog Computing erklären, müssen wir sicherstellen, dass wir ein solides Verständnis von Cloud Computing haben, einem Konzept, das in unserem Lexikon zu einem geläufigen Begriff geworden ist.

Cloud-Computing bezieht sich auf den Zugriff auf „On-Demand“-Rechenressourcen, Rechenleistung und Datenspeicherung, ohne dass Hardware vor Ort oder eine aktive Verwaltung durch den Benutzer erforderlich ist. Abbildung 1 unten zeigt eine sehr allgemeine Architekturdarstellung, wie Unternehmen mit mehreren Standorten eine industrielle Cloud-Lösung bereitstellen.

Abbildung 1:Cloud-Computing-Architektur. Mit freundlicher Genehmigung des Autors.

Innerhalb einer Cloud-Architektur sind verschiedene Einführungsmodelle sehr beliebt geworden – die bemerkenswertesten sind Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) und Software-as-a-Service (SaaS). ). Die Art und Weise, wie Sie die Cloud für Ihr Unternehmen nutzen möchten, hilft Ihnen bei der Entscheidung, welches Modell am besten geeignet ist.

IEEE 1934 definiert Fog Computing als „eine horizontale Architektur auf Systemebene, die Ressourcen und Dienste für Datenverarbeitung, Speicherung, Steuerung und Vernetzung überall entlang des Cloud-to-Things-Kontinuums verteilt. Es unterstützt Branchen und Anwendungsdomänen, ermöglicht die Verteilung von Diensten und Anwendungen näher an den datenproduzierenden Quellen und erstreckt sich von den Dingen über die Netzwerkränder, durch die Cloud und über mehrere Protokollschichten.“

Kurz gesagt, Fog Computing konzentriert sich darauf, bestimmte Cloud-Computing-Ressourcen weg von der Cloud und näher an die einzelnen Geräte zu verlagern . Beim Fog-Computing wird in jeder Anlage ein zusätzlicher Computer aufgestellt, typischerweise auf LAN-Ebene, um Daten lokal zu konzentrieren (oder zu aggregieren). Sie regelt, welche Informationen lokal verarbeitet werden sollen und welche in die Cloud ausgelagert werden können und fungiert als Vermittler zwischen lokalen Geräten und entfernten Servern. Dies hilft im Allgemeinen bei zwei Dingen:

• Reduzierung der Anzahl notwendiger Cloud-Verbindungen
• Schnellere lokale Verarbeitung – wie in Abbildung 2 gezeigt, sendet der Nebelcomputer konsolidierte und aussagekräftige Daten an die Cloud, wo die Informationen jeder Anlage in Kombination mit anderen Anlagen analysiert werden

Abbildung 2:Fog-Computing-Architektur. Mit freundlicher Genehmigung des Autors.

Was sind die Unterschiede zwischen Fog Computing und Edge Computing?

Neben Fog Computing haben Sie vielleicht schon einmal einen anderen Begriff gehört:Edge Computing . Sind sie gleich? Wenn nicht, was ist der Unterschied?

Je nachdem, wen Sie fragen oder mit welchem ​​Unternehmen Sie zusammenarbeiten, kann die Antwort sehr unterschiedlich sein. Einige argumentieren, dass Fog und Edge Computing dasselbe sind, während andere argumentieren, dass sie ziemlich unterschiedlich sind.

Fog und Edge Computing sind, zumindest in Industrie- und Fertigungsanwendungen, Systeme, die versuchen, Daten von lokalen Assets/Geräten effizienter zu sammeln und zu verarbeiten als herkömmliche Cloud-Architekturen. Der Hauptunterschied zwischen diesen Ideen liegt darin, wo Verarbeitung und „Intelligenz“ letztendlich stattfinden .

Wenn beispielsweise ein Sensor seine Rohmesswerte einmal pro Minute lokal für einen Zeitraum von 30 Tagen speichern kann, darf er zusammenfassende Daten nur einmal pro Stunde und einen Bruchteil davon an eine Rechenressource (Server) im lokalen Netzwerk übertragen dass Sensordaten zur Verarbeitung an Cloud-Computer weitergeleitet werden können. Dies reduziert die Datenübertragung erheblich und ermöglicht das Sammeln einer detaillierten Historie, wenn etwas Interessantes vom Sensor erfasst wird.

Ihre Definition von Edge versus Fog hängt davon ab, wo Sie die Grenze um die Rohdatenerfassung, die Datenspeicherung und die Nutzung von Rechenressourcen ziehen.

Vorteile von Fog Computing

Betrachten Sie das obige Beispiel. Haben Sie sich vorgestellt, wie viel Rechenleistung erforderlich ist, um die gewünschte Leistung von 100 Sensoren zu aggregieren, zu analysieren und zu berechnen? Wie wäre es mit 10.000 Sensoren? Der erforderliche Speicherplatz, Datenverkehr und Netzwerkbandbreite wächst exponentiell, je mehr Datenquellen hinzugefügt werden.

Fog-Computing hilft Ihnen dabei:

• Netzwerklatenz und Datenverkehr reduzieren
• Erhöhen Sie die effektive Netzwerkbandbreite
• Isolieren Sie das Netzwerk vertikal
• Skalieren Sie die Bereitstellung einfach und effizient
• Datenschutz und Datensicherheit kontrollieren

Durch die Anpassung von Fog-Computing-Technologien können Sie „intelligente“ und effiziente IIoT-Lösungen in kleineren Schritten erstellen und bereitstellen. Anstatt jedoch über „Wolke vs. Nebel vs. Kante“ nachzudenken, sollten Sie Ihre Überlegungen um die Frage herum neu formulieren:„Welche Kombination eignet sich am besten für meine speziellen Anforderungen? „Auf diese Weise wird es nicht als „das eine oder das andere“-Entscheidung betrachtet, sondern als kollaborative Anpassung verschiedener Technologien und Architekturen.“