Fog Computing

Definition von Fog Computing

Fog Computing ist ein verteiltes Computermodell, das Cloud-Dienste näher an den Ort der Datenerzeugung und -verarbeitung bringt. Dieser Ansatz geht auf Latenzprobleme ein und verringert die Notwendigkeit, große Datenmengen zur Analyse an weit entfernte Cloud-Server zu übertragen. Der Begriff "Fog Computing" wurde geprägt, um die Idee zu beschreiben, dass die Verarbeitung im "Nebel" des Netzes stattfindet, irgendwo zwischen der Cloud und den Geräten, die Daten erzeugen, und nicht ausschließlich auf zentralisierten Cloud-Servern.

Was also ist Fog Computing? Fog Computing fungiert als dezentralisierte Schicht, auf der Netzwerkgeräte wie Router, Gateways und lokale Server Rechenaufgaben übernehmen. Diese als Fog Nodes bezeichneten Geräte verwalten und verarbeiten Daten näher an der Quelle, wodurch die Zeit, die die Informationen für den Hin- und Rückweg zwischen der Cloud und dem Endpunkt benötigen, minimiert wird. Diese Berechnungsebene ermöglicht eine schnellere Analyse in Echtzeit, was für Anwendungen, die geringe Latenzzeiten und sofortige Reaktionen erfordern, von entscheidender Bedeutung ist.

Vorteile und Anwendungen von Fog Computing

Ein wesentlicher Vorteil eines Nebelnetzes ist seine Fähigkeit, die Belastung der Cloud-Infrastruktur zu verringern. Durch die Verteilung von Rechenaufgaben auf verschiedene Punkte im Netz trägt Fog Computing dazu bei, Engpässe im Netz zu vermeiden und eine effiziente Nutzung der Cloud-Ressourcen zu gewährleisten. Außerdem erhöht es die Sicherheit, da sensible Daten lokal gehalten werden und weniger an externe Server übertragen werden müssen.

Fog Computing ist in Branchen wie intelligenten Städten, autonomen Fahrzeugen, dem Gesundheitswesen und der Industrie ( IoT), in denen eine schnelle Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Echtzeitdaten von entscheidender Bedeutung ist, in hohem Maße anwendbar. Durch die Nutzung von Fog Computing können diese Branchen schnellere Erkenntnisse und reibungslosere Abläufe erzielen, ohne ihre Cloud-Systeme zu überlasten. Darüber hinaus ermöglicht die Flexibilität von Fog Computing eine bessere Ressourcenzuweisung, dynamische Skalierbarkeit und eine insgesamt reaktionsschnellere Netzwerkinfrastruktur.

Fog Computing vs. Edge Computing

Fog Computing und Edge Computing verfolgen ein ähnliches Ziel: die Verringerung der Latenzzeit, indem die Datenverarbeitung näher an die Datenquelle gebracht wird. Sie unterscheiden sich jedoch erheblich in Bezug auf Architektur, Skalierbarkeit und die Arten von Aufgaben, die sie bewältigen. Nachfolgend finden Sie eine Aufschlüsselung der wichtigsten Unterschiede im Vergleich zwischen Fog Computing und Edge Computing.

Bearbeitungsort

• Edge Computing: Die Verarbeitung erfolgt direkt auf den Edge-Geräten selbst, z. B. auf Sensoren, Kameras oder anderer IoT Hardware. Diese Geräte führen grundlegende Aufgaben wie das Filtern oder Komprimieren von Daten durch, bevor sie an die Cloud gesendet werden.
• Fog Computing: Beim Fog Computing wird die Verarbeitung zusätzlich zu den Edge-Geräten auf mehrere Zwischengeräte (z. B. Router oder Gateways) verteilt. Dadurch können komplexere Rechenaufgaben über ein breiteres Netz von Knoten ausgeführt werden, bevor sie die Cloud erreichen.

Skalierbarkeit

• Edge-Computing: Edge Computing ist ideal für relativ einfache, lokalisierte Anwendungen, die eine grundlegende Datenverarbeitung erfordern. So könnte beispielsweise ein Sensor in einer Fabrik Temperaturänderungen erkennen und diese Informationen direkt an ein lokales Steuerungssystem weiterleiten.
• Fog Computing: Fog Computing eignet sich hervorragend für die Abwicklung größerer Vorgänge, bei denen Daten von zahlreichen Geräten in einem großen geografischen Gebiet erzeugt werden. In einem Nebelnetz können Knoten zusammenarbeiten, um riesige Datenmengen zu verwalten, was eine bessere Skalierbarkeit und Flexibilität für Anwendungen wie intelligente Städte oder vernetzte Verkehrssysteme bietet.

Daten-Orchestrierung

• Edge Computing: Edge Computing konzentriert sich in der Regel auf einzelne Geräte oder begrenzte Gruppen von Geräten, die einfache Aufgaben wie Datenfilterung oder Vorverarbeitung durchführen. Es dient nicht der Koordinierung oder Orchestrierung von Datenaktivitäten in einem größeren Netz.
• Fog Computing: Fog Computing bietet eine verbesserte Datenorchestrierung über verschiedene Knoten hinweg. In einer intelligenten Fertigungsumgebung können Fog-Knoten beispielsweise Daten von mehreren Maschinen und Sensoren analysieren und so einen umfassenden Überblick über den Betrieb bieten, ohne ein einzelnes Gerät zu überlasten oder große Mengen an Rohdaten an die Cloud zu senden.

Komplexität der Bearbeitungsaufgaben

• Edge-Computing: Die Verarbeitungsleistung von Edge-Geräten ist begrenzt, so dass sie nur einfache Aufgaben wie die Analyse kleiner Datensätze oder die Ausführung bestimmter Befehle bewältigen können.
• Fog Computing: Fog Computing unterstützt anspruchsvollere Datenanalysen in Echtzeit, indem es die kombinierte Leistung mehrerer Knotenpunkte nutzt. Es kann komplexere Arbeitslasten bewältigen, wie z. B. die Aggregation von Daten aus mehreren Quellen, die Ausführung von Modellen für maschinelles Lernen und das Treffen von Entscheidungen in Echtzeit, die von Edge-Geräten allein nur schwer zu bewältigen wären.

Sowohl Fog Computing als auch Edge Computing verbessern die Effizienz von Netzwerken, aber die verteilte Natur von Fog Computing und die Fähigkeit, komplexere, skalierbare Operationen zu bewältigen, machen es zur idealen Wahl für große, datenintensive Anwendungen. Durch den Einsatz von Fog Computing können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Systeme schneller und reaktionsschneller sind und die wachsenden Anforderungen des IoT Ökosystems bewältigen können.