l’Internet delle Cose (IoT) ha trasformato il modo in cui le aziende di lavoro, e l’industria ha visto un massiccio spostamento di software on-premise al cloud computing. IoT si è estesa in diversi settori di catering per i consumatori a livello globale.

Dagli assistenti vocali intelligenti alle case intelligenti, i marchi stanno espandendo la loro gamma di servizi e sperimentando idee diverse per migliorare l’esperienza del cliente. I dati sul comportamento dei clienti sono ora raccolti attraverso modi diversi e innovativi.

Archiviando ed elaborando i dati utilizzando la tecnologia cloud, ci siamo liberati dall’implacabile difficoltà di accedere ai dati in modo limitato. Ora possiamo accedere a funzionalità aggiuntive sui nostri telefoni, computer, laptop e dispositivi IoT senza dover espandere la sua potenza di calcolo o investire nella sua capacità di memoria – tutto il merito va al cloud computing.

Tuttavia, oggi, c’è un disperato bisogno di latenza ridotta in applicazioni specifiche, come elettrodomestici intelligenti o auto a guida autonoma.

Un’estensione del cloud Computing — Fog Computing e Edge Computing

Con le incessanti richieste di tecnologie migliori e più veloci, le aziende stanno continuamente spingendo ulteriormente i loro limiti per soddisfare le esigenze dei consumatori. Tuttavia, in tal modo, le organizzazioni sono ora scettici se il cloud da solo può tenere il passo con l’elevato afflusso di dati? È anche necessario inviare tutto al cloud? C’è un modo per memorizzare selettivamente i dati sul cloud?

Oggi, la tecnologia si è evoluta multiforme, tanto da poter vivere in streaming i tuoi video in 4K per il mondo. Internet si è trasformato da una mera fonte di informazioni al meccanismo di alimentazione dei dati che favorisce la potenza computazionale di fascia alta. Si va dalle architetture centralizzate a quelle distribuite, con lo streaming video, la realtà virtuale aumentata &, e si va oltre quella che ha permesso molte funzionalità avanzate per gli utenti finali.

Applicazioni intelligenti che fanno uso di AI o ML di solito si occupano di grandi quantità di dati, che diventa costoso per inviare o memorizzare in un servizio cloud centrale. Inoltre, non è nemmeno necessario che ogni bit di dati raccolti sia utile per il consumatore o l’azienda. Se una parte dell’elaborazione dei dati può essere eseguita ai margini della rete, solo le informazioni cruciali possono essere passate al server cloud che aiuterebbe a ridurre i costi con un margine significativo.

Spostare la potenza di calcolo più vicino al bordo della rete aiuterà a ridurre i costi e migliorare la sicurezza.

Il termine Edge computing e Fog computing sembrano intercambiabili, e per un dato di fatto, condividono alcune somiglianze chiave. Sia i sistemi Edge che Fog computing spostano l’elaborazione dei dati più vicino alla fonte di generazione dei dati. L’obiettivo principale di farlo è quello di ridurre la quantità di dati inviati al cloud. Ciò aiuta a ridurre la latenza e quindi a migliorare i tempi di risposta del sistema, specialmente nelle applicazioni mission-critical remote.

Avvicinando l’elaborazione dei dati alla fonte, le aziende stanno anche migliorando la sicurezza in quanto non hanno bisogno di inviare tutti i dati attraverso Internet pubblico.

Differenza tra Cloud, Fog e Edge Computing

Sia Edge computing che Fog computing offrono funzionalità simili in termini di spingere sia l’intelligenza che i dati su piattaforme analitiche vicine che si trovano o su, o vicino alla fonte di origine dei dati, che si tratti di automobili, motori, altoparlanti, schermi, sensori o pompe.

Entrambe le tecnologie sfruttano la potenza delle capacità di calcolo all’interno di una rete locale per eseguire facilmente attività di calcolo che potrebbero essere state eseguite nel cloud. Possono aiutare le aziende a ridurre la loro dipendenza da piattaforme basate su cloud per l’elaborazione e l’archiviazione dei dati, che spesso porta a problemi di latenza, e sono in grado di generare decisioni basate sui dati più velocemente.

1. Luogo di elaborazione dei dati

La differenza principale tra cloud computing, Fog computing e Edge computing è la posizione in cui si verifica l’elaborazione dei dati.

Nel cloud computing, i dati vengono elaborati su un server cloud centrale, che di solito si trova lontano dalla fonte delle informazioni. Si svolge su servizi cloud come le istanze di Amazon E2C.

Edge computing avviene principalmente direttamente sui dispositivi a cui sono collegati i sensori o un dispositivo gateway che si trova in prossimità dei sensori.

D’altra parte, il Fog computing sposta le attività di Edge computing su processori collegati direttamente all’hardware LAN o alla LAN in modo che possano essere fisicamente più distanti dagli attuatori e dai sensori.

Quindi, per l’Edge computing, i dati vengono elaborati sul sensore o sul dispositivo stesso senza spostarsi altrove. Al contrario, in Fog computing, i dati vengono elaborati all’interno di un gateway IoT o nodi Fog che si trovano nella rete LAN.

2. Potenza di elaborazione e capacità di archiviazione

Il cloud computing offre capacità tecnologiche di elaborazione superiori e avanzate. Può memorizzare molti più dati di Fog computing che ha la potenza di elaborazione limitata.

Allo stesso modo, la potenza di elaborazione e le capacità di archiviazione sono ancora minori nel caso dell’Edge computing, poiché entrambe vengono eseguite sui dispositivi / sensore IoT stesso.

3. Scopo

Il cloud computing è più adatto per l’analisi approfondita a lungo termine dei dati. D’altra parte, Fog e Edge computing sono più adatti per l’analisi rapida necessaria per la risposta in tempo reale.

Vale anche la pena menzionare qui che il cloud computing richiede l’accesso a Internet 24×7, mentre gli altri due possono funzionare anche senza Internet. Pertanto, sono più adatti per i casi d’uso in cui i sensori IoT potrebbero non avere una connettività senza interruzioni a Internet.

In termini di sicurezza, Nebbia e bordo sono molto sicuri.

Nella nebbia, i dati rimangono distribuiti tra i nodi. Pertanto, è difficile manipolare i dati rispetto alla struttura centralizzata del cloud computing. Nell’edge computing, i dati rimangono sul dispositivo stesso, rendendolo più sicuro dei tre. Quindi, nei casi in cui la sicurezza è una delle principali preoccupazioni, Nebbia e bordo sono preferibili.

Ancora una volta, dal momento che i dati sono distribuiti tra i nodi nel Fog computing, il tempo di inattività è minimo rispetto al cloud computing, dove tutto è memorizzato in un unico luogo e se qualcosa va storto, elimina l’intero sistema. Anche se un nodo va giù nel Fog computing, altri nodi rimangono operativi, rendendolo la scelta giusta per i casi d’uso che richiedono zero tempi di inattività.

Sommario

La differenza principale tra il dispositivo IoT o l’applicazione che comunica con un cloud rispetto a un nodo è che la comunicazione bidirezionale con un server cloud può richiedere fino a diversi minuti, mentre può richiedere solo alcuni millisecondi quando si interagisce con i “nodi” posizionati vicino al dispositivo.

Mentre il cloud computing rimane ancora la prima preferenza per la memorizzazione, l’analisi e l’elaborazione dei dati, le aziende si stanno gradualmente spostando verso Edge e Fog computing per ridurre i costi. L’idea fondamentale di adattare queste due architetture non è quella di sostituire completamente il Cloud ma di separare le informazioni cruciali da quelle generiche.

Le applicazioni intelligenti e i dispositivi basati su IoT richiedono strumenti decisionali istantanei e, mentre le aziende aggiungono nuove funzionalità avanzate e molto migliori che aiutano a prendere decisioni rapide, c’è ancora una latenza o una mancanza di natura decisiva, che richiede l’implementazione di Fog e Edge computing.

Sia Edge che Fog computing sono pensati per affrontare un problema: l’ottimizzazione delle prestazioni. Mentre l’edge computing è ampiamente preferito dalle società di middle-ware e dalle telecomunicazioni che lavorano con le reti backbone e le reti radio, il fog computing è più desiderato dalle società di elaborazione dati e dai fornitori di servizi.

Non è un compito facile incorporare Fog o Edge computing system in un’organizzazione che da anni si affida al cloud computing per le proprie esigenze computazionali. Tuttavia, la necessità di raccogliere enormi quantità di dati, soprattutto nell’era della rete 5G e dei consumatori che guardano 4K o almeno dati di qualità HD online, le aziende potrebbero dover spingere i loro confini per adottare Fog o Edge computing.

Per saperne di più Blog:

Living on the Edge — Tutto quello che c’è da sapere su Edge Computing

Comprensione dei framework di architettura software-Microservizi, monoliti, SOA e API