Das Internet der Dinge (IoT) hat die Arbeitsweise von Unternehmen verändert, und die Branche hat eine massive Verlagerung von On-Premise-Software zu Cloud Computing erlebt. IoT hat sich in mehreren Branchen verbreitet, die Verbraucher auf globaler Ebene bedienen.Von smarten Sprachassistenten bis hin zu Smart Homes erweitern Marken ihr Serviceangebot und experimentieren mit verschiedenen Ideen, um das Kundenerlebnis zu verbessern. Daten zum Kundenverhalten werden heute auf vielfältige und innovative Weise gesammelt.

Durch die Speicherung und Verarbeitung von Daten mithilfe der Cloud-Technologie haben wir uns von der unerbittlichen Mühe befreit, nur eingeschränkt auf Daten zuzugreifen. Wir können jetzt auf zusätzliche Funktionen auf unseren Telefonen, Computern, Laptops und IoT-Geräten zugreifen, ohne die Rechenleistung erweitern oder in die Speicherkapazität investieren zu müssen.

Heutzutage besteht jedoch ein dringender Bedarf an reduzierten Latenzzeiten in bestimmten Anwendungen wie intelligenten Haushaltsgeräten oder selbstfahrenden Autos.

Eine Erweiterung des Cloud Computing — Fog Computing und Edge Computing

Mit der unaufhörlichen Nachfrage nach besseren und schnelleren Technologien stoßen Unternehmen kontinuierlich an ihre Grenzen, um den Bedürfnissen der Verbraucher gerecht zu werden. Doch dabei sind Unternehmen jetzt skeptisch, ob Cloud allein mit dem hohen Zustrom von Daten mithalten kann? Ist es überhaupt notwendig, alles in die Cloud zu schicken? Gibt es eine Möglichkeit, Daten selektiv in der Cloud zu speichern?

Heute hat sich die Technologie so stark weiterentwickelt, dass Sie Ihre Videos in 4K live in die Welt streamen können. Das Internet hat sich von einer bloßen Informationsquelle zu einem Dateneinspeisemechanismus entwickelt, der High-End-Rechenleistung unterstützt. Es geht von zentralisierten zu verteilten Architekturen, mit Video-Streaming, Augmented & Virtual Reality und geht über das hinaus, was viele erweiterte Funktionen für die Endbenutzer ermöglicht hat.

Smarte Anwendungen, die KI oder ML nutzen, arbeiten in der Regel mit riesigen Datenmengen, deren Versand oder Speicherung in einem zentralen Cloud-Dienst kostspielig wird. Darüber hinaus ist es nicht einmal notwendig, dass alle gesammelten Daten für den Verbraucher oder das Unternehmen nützlich sind. Wenn ein Teil der Datenverarbeitung am Rand des Netzwerks durchgeführt werden kann, können nur wichtige Informationen an den Cloud-Server weitergeleitet werden, die dazu beitragen, die Kosten erheblich zu senken.

Die Verlagerung der Rechenleistung näher an den Rand des Netzwerks wird dazu beitragen, die Kosten zu senken und die Sicherheit zu verbessern.

Der Begriff Edge Computing und Fog Computing scheinen austauschbar zu sein, und tatsächlich haben sie einige wichtige Ähnlichkeiten. Sowohl Edge- als auch Fog-Computing-Systeme verlagern die Verarbeitung von Daten näher an die Quelle der Datengenerierung. Das Hauptaugenmerk liegt dabei auf der Reduzierung der Datenmenge, die in die Cloud gesendet wird. Dies trägt dazu bei, die Latenz zu verringern und dadurch die Reaktionszeit des Systems zu verbessern, insbesondere bei geschäftskritischen Remote-Anwendungen.Indem sie die Datenverarbeitung näher an die Quelle bringen, verbessern Unternehmen auch die Sicherheit, da sie nicht alle Daten über das öffentliche Internet senden müssen.

Unterschied zwischen Cloud, Fog und Edge Computing

Sowohl Edge Computing als auch Fog Computing bieten ähnliche Funktionalitäten, um sowohl Intelligenz als auch Daten auf nahe gelegene Analyseplattformen zu übertragen, die sich entweder auf oder in der Nähe der Ursprungsquelle der Daten befinden, seien es Autos, Motoren, Lautsprecher, Bildschirme, Sensoren oder Pumpen.

Beide Technologien nutzen die Leistungsfähigkeit der Rechenfunktionen in einem lokalen Netzwerk, um Rechenaufgaben auszuführen, die möglicherweise in der Cloud ausgeführt wurden. Sie können Unternehmen dabei unterstützen, ihre Abhängigkeit von cloudbasierten Plattformen für die Datenverarbeitung und -speicherung zu verringern, was häufig zu Latenzproblemen führt, und datengesteuerte Entscheidungen schneller zu treffen.

1. Der Hauptunterschied zwischen Cloud Computing, Fog Computing und Edge Computing ist der Ort, an dem die Datenverarbeitung stattfindet.

Beim Cloud Computing werden Daten auf einem zentralen Cloud-Server verarbeitet, der sich in der Regel weit entfernt von der Informationsquelle befindet. Es findet auf Cloud-Diensten wie Amazon E2C-Instanzen statt.

Edge Computing findet meist direkt auf den Geräten statt, an die die Sensoren angeschlossen sind oder einem Gateway-Gerät, das sich in der Nähe der Sensoren befindet.Andererseits verlagert Fog Computing die Edge-Computing-Aufgaben auf Prozessoren, die mit der LAN-Hardware oder dem LAN direkt verbunden sind, so dass sie physikalisch weiter von den Aktoren und den Sensoren entfernt sein können.

Beim Edge Computing werden die Daten also auf dem Sensor oder Gerät selbst verarbeitet, ohne dass sie an einen anderen Ort verschoben werden. Im Gegensatz dazu werden beim Fog Computing die Daten innerhalb eines IoT-Gateways oder Fog-Knoten verarbeitet, die sich im LAN-Netzwerk befinden.

2. Rechenleistung und Speicherfunktionen

Cloud Computing bietet überlegene und fortschrittliche verarbeitungstechnologische Fähigkeiten. Es kann weit mehr Daten speichern als Fog Computing, das über die begrenzte Verarbeitungsleistung verfügt.

In ähnlicher Weise sind die Verarbeitungsleistung und die Speicherkapazität beim Edge Computing noch geringer, da beide auf den Geräten / IoT-Sensoren selbst ausgeführt werden.

3. Zweck

Cloud Computing eignet sich am besten für die langfristige, eingehende Analyse von Daten. Andererseits eignen sich Fog- und Edge-Computing eher für die schnelle Analyse, die für eine Echtzeitreaktion erforderlich ist.

Es lohnt sich auch hier zu erwähnen, dass Cloud Computing einen 24 × 7-Internetzugang erfordert, während die anderen beiden auch ohne Internet funktionieren können. Daher eignen sie sich eher für Anwendungsfälle, in denen die IoT-Sensoren möglicherweise keine nahtlose Konnektivität zum Internet haben.

In Bezug auf die Sicherheit sind Fog und Edge viel sicherer.

Im Nebel bleiben die Daten auf Knoten verteilt. Daher ist es im Vergleich zur zentralisierten Struktur des Cloud Computing schwierig, Daten zu manipulieren. Beim Edge Computing verbleiben die Daten auf dem Gerät selbst, wodurch es von den drei sicherer wird. In den Fällen, in denen Sicherheit ein wichtiges Anliegen ist, sind Fog und Edge vorzuziehen.

Da die Daten beim Fog Computing auf Knoten verteilt werden, ist die Ausfallzeit im Vergleich zum Cloud Computing, bei dem alles an einem Ort gespeichert ist und wenn etwas schief geht, das gesamte System heruntergefahren wird, minimal. Selbst wenn ein Knoten im Fog Computing ausfällt, bleiben andere Knoten betriebsbereit, was ihn zur richtigen Wahl für Anwendungsfälle macht, die keine Ausfallzeiten erfordern.

Zusammenfassung

Der Hauptunterschied zwischen einem IoT-Gerät oder einer IoT-Anwendung, die mit einer Cloud kommuniziert, und einem Knoten besteht darin, dass die bidirektionale Kommunikation mit einem Cloud-Server einige Minuten dauern kann, während sie bei der Interaktion mit Knoten in der Nähe des Geräts nur wenige Millisekunden dauern kann.Während Cloud Computing nach wie vor die erste Präferenz für die Speicherung, Analyse und Verarbeitung von Daten ist, bewegen sich Unternehmen allmählich in Richtung Edge- und Fog-Computing, um die Kosten zu senken. Die Grundidee der Anpassung dieser beiden Architekturen besteht nicht darin, die Cloud vollständig zu ersetzen, sondern wichtige Informationen von der generischen zu trennen.Intelligente Anwendungen und IoT-basierte Geräte erfordern sofortige Entscheidungsfindungstools, und während Unternehmen neue, verbesserte und viel bessere Funktionen hinzufügen, die bei schnellen Entscheidungen helfen, gibt es immer noch eine Latenz oder einen Mangel an entscheidender Natur, die die Implementierung von Fog und Edge Computing erfordert.

Sowohl Edge- als auch Fog-Computing sollen sich mit einem Problem befassen – der Optimierung der Leistung. Während Edge Computing von mittelständischen Unternehmen und Telekommunikationsunternehmen, die mit Backbone-Netzwerken und Funknetzen arbeiten, weitgehend bevorzugt wird, wird Fog Computing von Datenverarbeitungsunternehmen und Dienstanbietern mehr gewünscht.

Es ist keine leichte Aufgabe, ein Fog- oder Edge-Computing-System in ein Unternehmen zu integrieren, das sich seit Jahren auf Cloud Computing für seine Rechenanforderungen verlässt. Aufgrund der Notwendigkeit, riesige Datenmengen zu sammeln, insbesondere im Zeitalter von 5G-Netzwerken und Verbrauchern, die Daten in 4K- oder zumindest HD-Qualität online ansehen, müssen Unternehmen möglicherweise ihre Grenzen verschieben, um Fog- oder Edge-Computing einzuführen.

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