Internet Věcí (IoT) změnila způsob, jakým podniky práce, a průmysl je vidět obrovský posun od on-premise software pro cloud computing. IoT se rozrostla v několika průmyslových odvětvích, která uspokojují spotřebitele na globální úrovni.

od inteligentních hlasových asistentů po chytré domácnosti značky rozšiřují nabídku služeb a experimentují s různými nápady, aby zlepšily zážitek zákazníků. Údaje o chování zákazníků jsou nyní shromažďovány různými a inovativními způsoby.

ukládáním a zpracováním dat pomocí cloudové technologie jsme se osvobodili od neúnavných potíží s omezeným přístupem k datům. Nyní můžeme přistupovat k dalším funkcím na našich telefonech, počítačích,noteboocích a zařízeních IoT, aniž bychom museli rozšiřovat svůj výpočetní výkon nebo investovat do kapacity paměti-veškerý kredit jde do cloud computingu.

dnes však existuje naléhavá potřeba snížené latence ve specifických aplikacích, jako jsou inteligentní domácí spotřebiče nebo automobily s vlastním pohonem.

Rozšíření Cloud Computing — Fog Computing a Edge Computing

S požadavky na lepší a rychlejší technologie, společnosti jsou neustále tlačí své limity dále k uspokojení potřeb spotřebitelů. Organizace jsou však nyní skeptické, pokud cloud sám dokáže držet krok s vysokým přílivem dat? Je vůbec nutné vše poslat do cloudu? Existuje způsob, jak selektivně ukládat data do cloudu?

dnes se technologie vyvinula mnohonásobně, takže můžete živě streamovat svá videa ve 4K do světa. Internet změnil z pouhého zdroje informací data krmení mechanismus pomoci high-end výpočetní výkon. Jde z centralizované na distribuované architektury, se streamováním videí, rozšířenou & virtuální realitou a překračuje rámec toho, který umožnil koncovým uživatelům mnoho pokročilých funkcí.

inteligentní aplikace, které využívají AI nebo ML, se obvykle zabývají obrovským množstvím dat, což je nákladné odesílat nebo ukládat v centrální cloudové službě. Navíc není ani nutné, aby každý kousek shromážděných údajů byl užitečný pro spotřebitele nebo společnost. Pokud lze část zpracování dat provést na okraji sítě, mohou být na cloudový server předány pouze zásadní informace,které by pomohly výrazně snížit náklady.

posun výpočetního výkonu blíže k okraji sítě pomůže snížit náklady a zlepšit zabezpečení.

termín Edge computing a Fog computing se zdají být zaměnitelné a ve skutečnosti sdílejí některé klíčové podobnosti. Počítačové systémy Edge I Fog posouvají zpracování dat blíže ke zdroji generování dat. Hlavním cílem je snížit množství dat odeslaných do cloudu. To pomáhá snižovat latenci a tím zlepšovat dobu odezvy systému, zejména ve vzdálených aplikacích kritických pro mise.

Tím, že zpracování údajů blíže ke zdroji, společnosti jsou také zlepšení bezpečnosti, jako není třeba posílat všechny data přes veřejný internet.

Rozdíl Mezi Cloud, Mlha, a Edge Computing

Edge computing a Fog computingu nabízejí podobné funkce, z hlediska tlačí jak inteligence a data do okolních analytické platformy, které jsou umístěny buď na, nebo v blízkosti zdroje vzniku dat, být to být auta, motory, reproduktory, obrazovky, senzory nebo čerpadla.

obě technologie využívají sílu výpočetních schopností v místní síti k snadnému provádění výpočetních úkolů, které mohly být provedeny v cloudu. Mohou pomoci společnostem snížit jejich závislost na cloud-based platformy pro zpracování a ukládání dat, což často vede k latenci problémů, a jsou schopni generovat data-řízený rozhodnutí rychleji.

1. Umístění zpracování dat

primární rozdíl mezi cloud computingem, Fog computingem a Edge computingem je umístění, kde dochází ke zpracování dat.

v cloud computingu jsou data zpracovávána na centrálním cloudovém serveru, který se obvykle nachází daleko od zdroje informací. Probíhá na cloudových službách, jako jsou instance Amazon E2C.

Edge computing se většinou vyskytuje přímo na zařízeních, ke kterým jsou senzory připojeny, nebo na zařízení brány, které je v blízkosti senzorů.

na druhé straně Fog computing přesouvá úlohy Edge computing na procesory, které jsou připojeny k hardwaru LAN nebo LAN přímo, takže mohou být fyzicky vzdálenější od akčních členů a senzorů.

takže pro Edge computing jsou data zpracovávána na samotném senzoru nebo zařízení, aniž by se přesunula kamkoli jinam. Naproti tomu v Fog computingu jsou data zpracovávána v rámci brány IoT nebo uzlů mlhy, které jsou umístěny v síti LAN.

2. Výpočetní výkon a možnosti ukládání

Cloud computing poskytuje vynikající a pokročilé technologické možnosti zpracování. Může ukládat mnohem více dat než Fog computing, který má omezený výpočetní výkon.

podobně jsou výpočetní výkon a možnosti ukládání ještě menší v případě Edge computingu, protože obě jsou prováděny na samotném senzoru zařízení/IoT.

3. Účel

Cloud computing je nejvhodnější pro dlouhodobou hloubkovou analýzu dat. Na druhé straně jsou Fog a Edge computing vhodnější pro rychlou analýzu potřebnou pro odezvu v reálném čase.

bylo by také užitečné zmínit, že cloud computing vyžaduje přístup k internetu 24×7, zatímco ostatní dva mohou pracovat i bez internetu. Jsou tedy vhodnější pro případy použití, kdy senzory IoT nemusí mít bezproblémové připojení k internetu.

pokud jde o bezpečnost, mlha a okraj jsou mnohem bezpečné.

V mlze zůstávají data distribuována mezi uzly. Je tedy obtížné manipulovat s daty ve srovnání s centralizovanou strukturou Cloud computingu. V Edge computingu zůstávají data na samotném zařízení, což je bezpečnější ze tří. Takže v případech, kdy je bezpečnost hlavním problémem, je vhodnější mlha a okraj.

ještě jednou, protože data jsou distribuována mezi uzly v Mlze computing, prostoje jsou minimální ve srovnání s cloud computing, kde je vše uložené v jednom místě, a pokud se něco pokazí se to, chce to dolů celý systém. I když jeden uzel jde dolů v Mlze computing, ostatní uzly zůstávají v provozu, takže je správnou volbou pro používání případů, které vyžadují žádné prostoje.

Shrnutí

hlavní rozdíl mezi IoT zařízení nebo aplikace komunikující s cloud versus uzlu je, že obousměrná komunikace s cloud server může trvat až několik minut, zatímco to může trvat až několik milisekund při interakci s ‚uzly‘ umístěny v blízkosti zařízení.

zatímco cloud computing stále zůstává první preferencí pro ukládání, analýzu a zpracování dat, společnosti se postupně pohybují směrem k Edge a Fog computing, aby snížily náklady. Základní myšlenkou přizpůsobení těchto dvou architektur není úplné nahrazení cloudu,ale oddělení důležitých informací od generické.

Inteligentní aplikace a IoT zařízení na bázi vyžadují okamžité rozhodnutí-dělat nástroje, a zatímco společnosti jsou přidání nové, lepší, mnohem lepší vlastnosti, které pomáhají v rychlém rozhodování, pořád je latence nebo nedostatek rozhodující příroda, která vyzývá k provádění Mlha a Edge computing.

Edge I Fog computing mají řešit jeden problém-optimalizaci výkonu. Zatímco Edge computing je všeobecně přednost middle-ware společnosti a telekomunikací, které pracují s páteřní sítě a radiové sítě, Fog computing je další požadované zpracování dat firmy a poskytovatelé služeb.

není snadný úkol začlenit Mlhový nebo okrajový výpočetní systém do organizace, která se roky spoléhá na cloud computing pro své výpočetní potřeby. Nicméně, potřeba shromažďovat obrovské množství dat, zejména ve věku 5G sítě a spotřebitelé sledují 4K nebo alespoň HD kvalitní data online, společnosti možná budou muset posunout své hranice, aby přijaly Fog nebo Edge computing.

Přečtěte si Další Blogy:

život na Hraně — Vše, co Potřebujete Vědět O Edge Computing

Pochopení Softwarové Architektury Rámců — Microservices, Monolity, SOA, a Api