Was ist Fog Computing? Nebel vs. Edge Computing erklärt

Die zentralen Thesen

• Fog Computing erweitert das Konzept des Edge Computing durch die Schaffung einer verteilten Computerinfrastruktur, die sich über einen größeren geografischen Bereich erstreckt.
• Fog Computing arbeitet näher an der Datenquelle als Cloud Computing, jedoch nicht genau an der Quelle, und nutzt strategisch platzierte Fog-Knoten im gesamten Netzwerk.
• Fog Computing bietet eine Hierarchie von Rechenressourcen, von Edge-Geräten über Fog-Knoten bis hin zur Cloud Rechenzentren, Optimierung der Effizienz, Reduzierung der Latenz und Bereitstellung einer strukturierten und dennoch flexiblen Lösung System.

Unser Verständnis der Datenverarbeitungs- und Speicherparadigmen entwickelt sich im Zuge der rasanten Veränderungen in der digitalen Welt weiter. Die Begriffe „Wolke“, „Rand“ und „Nebel“ sind nicht nur meteorologische Begriffe; Sie repräsentieren drei einzigartige Computersysteme. Edge- und Fog-Computing entstanden als Reaktion auf die Einschränkungen ihrer Vorgänger, verfügen jedoch jeweils über unterschiedliche Funktionen und Vorteile.

Was ist Fog Computing? Fog Computing erklärt

Lassen Sie uns genauer untersuchen, was Fog Computing ist, und erklären, wie es funktioniert. Bevor wir uns jedoch mit Fog Computing befassen, ist es hilfreich zu verstehen, was davor war und wie wir zum Fog Computing kamen.

Cloud Computing entwickelte sich zu einem revolutionären Modell für die Datenverwaltung und -verarbeitung. Bietet zentralisierte Datenspeicherung und -verarbeitung in riesigen Rechenzentren, die oft auf anderen Kontinenten liegen die Datenquelle oder der Benutzer – Cloud Computing ermöglichte beispiellose Skalierbarkeit, Agilität und Kosten Effizienz.

Während Cloud Computing bietet viele Vorteile, es ist nicht ohne Nachteile. Die Übertragung von Daten über große Entfernungen an Cloud-Zentren, deren Verarbeitung und das anschließende Zurücksenden führt zu Latenz. Für Aufgaben, die eine sofortige Reaktion oder Datenverarbeitung in Echtzeit erfordern, war diese Verzögerung inakzeptabel. Hinzu kommt die enorme Bandbreite, die erforderlich ist, um jedes Datenbyte an zentrale Server zu senden Aufgrund der potenziellen Netzwerküberlastung war das rein cloudbasierte Modell mit Sicherheit ineffizient Anwendungen.

Eingeben Edge-Computing und sein Folgeakt, Fog Computing.

Was ist Edge Computing?

Angesichts der Einschränkungen des Cloud Computing wurde Edge Computing entwickelt, um die Latenz zu minimieren und die Bandbreite zu optimieren. Der Hauptunterschied zwischen Cloud- und Edge-Computing ist die Menge der zu verarbeitenden Daten; Cloud Computing verarbeitet große Mengen, während Edge sich auf viel kleinere Teilmengen konzentriert.

Anstatt alles an zentrale Server zu leiten, wurden Datenprozesse näher an die Datenquelle verlagert – vielleicht eine Überwachungskamera, ein tragbares Gerät oder ein Fabriksensor. Diese Nähe bedeutet, dass Daten vor Ort verarbeitet werden können, was die Möglichkeit erhöht, reaktionsfähige Echtzeitanwendungen zu erstellen. Die lokale Datenverarbeitung ist auch ein gutes Zeichen für die Energieeffizienz und senkt die Gesamtkosten für die Datenübertragung.

Aber während Edge Computing die Herausforderungen bei Latenz und Bandbreite anging, warf es auch neue Bedenken auf. Sicherheit ist zu einem komplexeren Thema geworden, da Daten auf zahlreichen Geräten verarbeitet werden. Viele kleine Geräte benötigten mehr Rechenleistung, um anspruchsvolle Aufgaben auszuführen. Darüber hinaus führte die Verwaltung und Wartung unzähliger Edge-Geräte zu neuen Komplexitäten.

Was ist Fog Computing?

Fog Computing kam ins Spiel, um die Einschränkungen seiner Computing-Vorgänger Cloud und Edge zu überwinden. Es erweitert das Edge-Computing-Konzept durch die Schaffung einer verteilten Computerinfrastruktur, die sich über einen größeren geografischen Bereich erstreckt und nicht nur über einzelne Geräte.

Anstatt Daten an der Quelle (wie bei Edge) oder an entfernten zentralen Standorten (wie bei der Cloud) zu verarbeiten, arbeitet Fog Computing näher an der Quelle, aber nicht genau an der Quelle. In diesem Rechenmodell werden Fog-Knoten strategisch im gesamten Netzwerk platziert, auch am Rand und innerhalb der Netzwerkinfrastruktur. Diese Knoten verfügen über mehr Rechenleistung als typische Edge-Geräte und können komplexere Datenverarbeitung und -analyse durchführen.

Dadurch entsteht effektiv eine „engere Cloud“ oder eine „verteilte Cloud“, die das Beste aus beiden Welten der bisherigen Computermodelle bietet. Fog Computing zielt darauf ab, eine Hierarchie von Rechenressourcen bereitzustellen, die von Edge-Geräten über Fog-Knoten bis hin zu Cloud-Rechenzentren reicht. Dies optimiert die Effizienz, reduziert die Latenz und bietet ein strukturierteres und dennoch flexibleres System als ein reines Edge- oder Cloud-Modell.

Cloud vs. Rand. Fog Computing: Funktionen im Vergleich

Diese Entwicklung von der Wolke zum Rand und schließlich zum Nebel zeichnet ein anschauliches Bild unseres unermüdlichen Strebens nach Datenoptimierung Verarbeitung, um sicherzustellen, dass die effizientesten, reaktionsschnellsten und kostengünstigsten Systeme vorhanden sind, um den unterschiedlichen Anforderungen gerecht zu werden.

Allerdings muss man die Leistung und Effektivität von Cloud-, Edge- oder Fog-Computing verstehen Lösungen können maßgeblich von den Fähigkeiten und Merkmalen der lokalen Geräte beeinflusst werden beteiligt. Zu den einschränkenden Faktoren gehören die Rechenleistung, der Arbeitsspeicher und die Speicherkapazitäten des Geräts. Standort- und Latenzüberlegungen; Datenübertragungskapazität; und die Skalierbarkeit und allgemeine Eignung für die jeweilige Aufgabe.

Beispiele aus der Praxis für Cloud-, Edge- und Fog-Computing

Jedes Computing-Modell – Cloud, Edge und Fog – hat Einfluss auf die Lösung spezifischer Herausforderungen in der Technologiebranche. Das Verständnis der praktischen Anwendungen jedes einzelnen hat sowohl für Verbraucher als auch für Geschäftsanwender Vorteile.

Cloud Computing

Als Rückgrat unzähliger moderner digitaler Dienste haben die umfangreichen Speicher- und Verarbeitungsmöglichkeiten des Cloud Computing die Zugänglichkeit neu definiert. Heutzutage sind Beispiele für Cloud Computing in der Praxis tief in unserem Alltag verankert, ob wir uns dessen bewusst sind oder nicht.

Klassische Beispiele sind Streaming-Dienste wie Netflix und Spotify. Anstatt umfangreiche Film- oder Musikbibliotheken auf ihren Geräten zu speichern, können Abonnenten Inhalte streamen, die in riesigen Cloud-Rechenzentren gehostet werden.

Zum Beispiel, als Netflix die Funktion ankündigte, Filme und Fernsehsendungen auf jedem Gerät anzuhalten und fortzusetzen In jedem Raum des Hauses nutzte und nutzt der Streaming-Dienst die Vorteile von Cloud Computing Ressourcen. Diese Zentralisierung bedeutet, dass Sie dank der zentralisierten Beschaffenheit der Daten in der Cloud einen Film auf einem Gerät starten, ihn anhalten und die Wiedergabe des Inhalts auf einem anderen Gerät fortsetzen können.

Edge-Computing

Da Geräte immer intelligenter und stärker in unsere täglichen Abläufe integriert werden, wächst der Bedarf an schnellen Entscheidungsmöglichkeiten exponentiell. Beispielsweise nutzen Smartphones Edge Computing, um Spracherkennung, Bildverarbeitung und andere Aufgaben auszuführen. Es ist auch bekannt, dass intelligente Kameras und andere Smart-Home-Geräte Edge Computing nutzen.

Und schlussendlich, selbstfahrende Autos verlassen sich bei der Entscheidungsfindung in Echtzeit stark auf Edge Computing. Sensoren und Bordcomputer analysieren Daten von Kameras, LiDAR, Radar und anderen Sensoren, um in ihrer Umgebung zu navigieren und auf sie zu reagieren, ohne dass ein entfernter Cloud-Server erforderlich ist.

Nebelrechnen

Durch die Kombination der besten Funktionen von Cloud und Edge glänzt Fog Computing in Szenarien, die koordinierte, lokale Entscheidungen erfordern, ohne einzelne Geräte zu überlasten. Ein Paradebeispiel sind Smart-City-Initiativen.

Stellen Sie sich ein intelligentes Verkehrssystem in einer Stadt vor: Anstatt dass jede Ampel unabhängig voneinander Entscheidungen trifft (wie bei Edge) oder sich ausschließlich auf eine entfernte Ampel verlässt In einem zentralen System (wie bei der Cloud) könnten die Ampeln in einer bestimmten Region mit einem lokalen Nebelknoten kommunizieren, um koordiniertere Entscheidungen zu treffen.

Wenn es beispielsweise in einem Bereich zu einem Stau kommt, kann das System die Ampelzeiten in den umliegenden Zonen anpassen, um den Stau zu verringern, ohne Daten den ganzen Weg an eine zentrale Cloud und zurück zu senden.

Wolkenjargon entmystifiziert

Während jedes seinen Platz hat, spielen Cloud-, Edge- und Fog-Computing eine Rolle in einem optimierten, effizienten und reaktionsschnellen Computing-Ökosystem. Benutzer und Unternehmen profitieren davon, den Fachjargon zu entmystifizieren und seine praktischen Anwendungen zu verstehen. Während wir weiterhin die Macht der Daten nutzen, wird die Gewährleistung einer effizienten, sicheren und schnellen Verarbeitung weiterhin an der Spitze des technologischen Fortschritts stehen.