Was Ist Fog Computing?

Fog Computing ist eine aufkommende Technologie, die die Kluft zwischen Cloud-Computing und Edge-Computing überbrückt. Es handelt sich im Grunde um ein dezentrales Netzwerk von Computerinfrastrukturen oder Datenverarbeitungsprozessen.

Der Begriff „Fog Computing“ wurde 2012 von Cisco geprägt, welches 2015 zusammen mit Intel, Microsoft, ARM Holdings und Dell das OpenFog-Konsortium gründete. Heute ist Fog Computing ein beliebter Begriff in Branchen, die Daten mit hoher Geschwindigkeit verarbeiten müssen. Fog Computing ist auch als Fogging und Fog-Networking bekannt.

Inhalt

• 1 Erläutert Fog Computing
• 2 Komponenten von Fog Computing
• 3 Arbeitsprozess von Fog Computing
• 4 Vorteile von Fog Computing
  • 4.1 Minimierung der Latenz
  • 4.2 Maximale Sicherheit
  • 4.3 Weniger Bandbreitennutzung
  • 4.4 Datenschutz
  • 4.5 Kosteneffektivität
  • 4.6 Höhere Zuverlässigkeit
  • 4.7 Echtzeitanalysen
• 5 Nachteile von Fog Computing
  • 5.1 Abhängigkeit vom physischen Standort
  • 5.2 Sicherheitsbedenken
  • 5.3 Skalierbarkeitsprobleme

Erläutert Fog Computing

Wenn Ihr Unternehmen eine Datenanalyse mit hoher Geschwindigkeit und robuster Sicherheit erfordert, ist Edge Computing die geeignete Option für Sie. Wenn jedoch die Hardware des Edge Computing nicht in der Lage ist, das Volumen der vor Ort produzierten Daten zu verarbeiten, müssen Sie sich für Fog-Networking entscheiden.

Fog Computing verfügt über eine Computerinfrastruktur, in der Datenverarbeitung, -analyse und Anwendungen zwischen der Datenquelle und der Cloud stattfinden. Es bringt die Leistung der Cloud näher an das Datensammelgerät.

Durch IoT-gesteuerte industrielle Prozesse, Sicherheitssysteme und die Automatisierung von Wohnräumen wird Fog Computing für Geschwindigkeit und Kosteneffektivität eingesetzt. Dieses Netzwerk hat Speicherkapazitäten, Verarbeitungsfähigkeiten und Analyse-Apps. Mit dem richtigen Set an Anweisungen gelangen die gesammelten Daten sofort zu einer Fog-Computing-Infrastruktur, die sich in der Nähe des IoT-Geräts oder der Sensoren befindet.

Es ist derselbe Ort, an dem sich das Edge-Computing-System befindet. In Situationen, in denen Edge-Computing keine Daten verarbeiten kann, werden die gesammelten Daten an Fog Computing gesendet. Nachdem es empfangen wurde, verarbeitet das Fog-Netzwerk die Daten und teilt die Analyse mit den IoT-Systemen. Anschließend sendet es die verarbeiteten Daten zur Archivierung an die Cloud.

Komponenten von Fog Computing

Da verschiedene IoT-Unternehmen ihre Fog-Computing-Systeme unterschiedlich einrichten, stoßen Sie möglicherweise auf verschiedene Architekturen im Fog-Networking-Ökosystem. Hier sind einige der in einer Standard-Fog-Architektur häufig vorkommenden Komponenten:

• Verschiedene physische und virtuelle Knoten wie Mobiltelefone, intelligente Lautsprecher, intelligente Lichter, Sensoren von Produktionslinien usw., die zur Generierung von Daten und zur Ausführung von Anweisungen verwendet werden.
• Geräte, Gateways und Server für Datenspeicherung, Datenweiterleitung und Datenanalyse.
• Überwachungsdienste wie Application Programming Interfaces (API), um die ständige Funktionsfähigkeit von Fog-Knoten und IoT-Geräten sicherzustellen.
• Datenverarbeitungsprogramme zur Durchführung von Aufgaben wie Verarbeitung, Filtern, Bereinigen, Rekonstruieren und Speichern von Daten in der Cloud.
• Ressourcenmanagementsysteme zur Lastenverteilung und Überwachung der ordnungsgemäßen Nutzung von Fog-Knoten.
• Robuste Verschlüsselungstools zur Verschlüsselung von Daten während der Übertragung und im Ruhezustand für sicheres Fog Computing.

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Arbeitsprozess von Fog Computing

Die Arbeitsweise des Fog-Networking sieht wie folgt aus:

• Ein Automatisierungscontroller verfolgt Signale von verschiedenen Geräten und Sensoren im Netzwerk und führt einen Algorithmus oder ein Programm aus, um die IoT-Ausrüstung zu automatisieren.
• Dieses Programm transportiert Daten zum nächsten Gerät des Netzwerks unter Verwendung eines Standard-OPC-Foundation-Servers, auch bekannt als Open Platform Communications (OPC) oder Object Linking and Embedding for Process Control (OLEPC).
• Ein Werkzeug konvertiert diese Daten in Standarddatenprotokolle wie HTTPS oder MQTT.
• An diesem Punkt werden die konvertierten Daten zur Analyse an die Fog-Knoten über das Internet oder Intranet gesendet.
• Sobald die Daten empfangen werden, weisen die Fog-Knoten die angeschlossenen IoT-Geräte an, was sie mit der Analyse des Umweltsignals tun können.
• Zuletzt speichert der Fog-Knoten die Daten auf einem Cloud-Server zur Prüfung, Analyse und Archivierung.

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Vorteile von Fog Computing

Minimierung der Latenz

Fog Computing ist die richtige Wahl für Unternehmen, bei denen die Latenz von großer Bedeutung ist. Hier findet die Datenanalyse in der Nähe der Datenquelle statt. Daher bietet es eine minimale Latenz im Vergleich zu anderen Technologien.

Nehmen Sie das Beispiel der Energieverteilung und der Gesundheitsindustrie, wo jede Sekunde wertvoll ist. In diesen Fällen kann Fog Computing schneller Alarm schlagen als andere Technologien, sodass weniger Zeit im Prozess verloren geht.

Maximale Sicherheit

Die von IoT-Geräten generierten Daten benötigen den höchsten Schutz vor unbefugtem Zugriff durch Cyberkriminelle. Bei Fog Computing können Sie die Fog-Knoten überwachen und deren Schutz mit denselben Richtlinien und Kontrollen sicherstellen, die Sie für den Rest der IT-Umgebung verwenden. All dies stellt sicher, dass die Daten während der Übertragung und im Ruhezustand sicher bleiben.

Weniger Bandbreitennutzung

Der Einsatz von Netzwerkbandbreite ist bei Fog Computing begrenzt, da hier die Datenanalyse nicht erfordert, dass Daten in einen Cloud-Server übertragen werden. Darüber hinaus reduziert es die Internetabhängigkeit der Unternehmen für Analysen.

Während die verbundenen Geräte ständig Daten generieren, die einer Analyse bedürfen, wird die meiste Analyse am nächsten Punkt durchgeführt. So muss nur eine begrenzte Menge an Daten transportiert werden.

Datenschutz

Fog Computing sorgt auch für den Datenschutz. Unternehmen, die mit persönlichen Informationen und kritischen Daten umgehen, finden Fog Computing vorteilhaft. Hier werden alle sensiblen Daten lokal unter der strengen Aufsicht des IT-Teams analysiert, das notwendige Unterstützung für das Gerät bietet.

Allerdings werden Datensubsets, die eine höhere Analyse benötigen, auf den Cloud-Server verschoben. Trotzdem ist die in diesem Computermodell verarbeitete Daten vergleichsweise sicherer.

Kosteneffektivität

Das gesamte Konzept von Fog Computing beinhaltet geringere Kosten als Cloud Computing. Der Bedarf an weniger Bandbreite bedeutet die Senkung der Betriebskosten. Unternehmen, die sich für diese Art des Computing entscheiden, verzeichnen eine Reduzierung der Gesamtkosten. Da diese Art des Computings weniger Netzwerkbandbreite benötigt, sinken die Betriebskosten erheblich.

Höhere Zuverlässigkeit

IoT-Geräte müssen oft unter herausfordernden Umgebungsbedingungen funktionieren. Fog Networking verringert die Notwendigkeit, Daten zum Cloud-Server zu übertragen, und verbessert somit die Zuverlässigkeit der Daten selbst unter diesen widrigen Bedingungen.

Echtzeitanalysen

Unternehmen, die Fog Computing durchführen, können auch Echtzeitzugriff auf Datenanalysen haben. Da sie nicht lange auf diese Daten warten müssen, hilft es ihnen, ihren Wettbewerbern voraus zu bleiben.

Insbesondere Unternehmen aus den Bereichen Finanzen, Banken und Fertigung benötigen Analysedaten für sofortige Entscheidungen. Fog Computing bringt diesen Unternehmen Vorteile durch seine schnelle und Echtzeit-Datenübertragung.

Nachteile von Fog Computing

Abhängigkeit vom physischen Standort

Fog Computing findet an einem Standort in der Nähe des Datenquellen Geräts statt. Daher ist es nicht möglich, von einem entfernten Standort aus darauf zuzugreifen.

Sicherheitsbedenken

Fog Computing ist nicht frei von Sicherheitsproblemen. Es könnte Ziel von IP-Adressenspoofing oder Man-in-the-Middle (MitM) Angriffen werden. Da das Konzept des Fog Computing noch in der frühen Entwicklungsphase ist, suchen Entwickler weiterhin nach Sicherheitslücken, um lose Enden zu schließen.

Skalierbarkeitsprobleme

Fog Computing ist ein kompliziertes Rechenmodell, bei dem eine zusätzliche Ebene zwischen den Speichersystemen und der Datenverarbeitung kommt. Teurere Hardware wie Router, Gateways, Hubs usw. werden benötigt. Letztendlich wird es herausfordernd, Fog-Computing-Modelle zu skalieren.

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