モノのインターネット（IoT）は、企業の仕事の仕方を変え、業界はオンプレミスソフトウェアからクラウドコンピューティングへの大規模なシフトを見てきました。 IoTは、グローバルレベルで消費者に食料調達するいくつかの業界に広がっています。

スマートボイスアシスタントからスマートホームまで、ブランドはサービスの範囲を拡大し、顧客体験を向上させるためにさまざまなアイデアを試 顧客の行動に関するデータは、多様で革新的な方法で収集されています。

クラウド技術を使用してデータを保存し、処理することにより、我々は限られた方法でデータにアクセスする執拗なトラブルから自分自身を解放し 私たちは今、そのコンピューティングパワーを拡大したり、そのメモリストレージ容量に投資することなく、私たちの携帯電話、コンピュータ、ラップトップ、およ

しかし、今日では、スマート家電や自動運転車などの特定のアプリケーションで遅延を低減する必要があります。

クラウドコンピューティングの拡張—フォグコンピューティングとエッジコンピューティング

より良い、より高速な技術のための絶え間ない要求 クラウドだけでは、データの高い流入に追いつくことができる場合しかし、そうすることで、組織は今懐疑的ですか？ すべてをクラウドに送信する必要さえありますか？ クラウド上にデータを選択的に保存する方法はありますか？

今日、この技術は多倍に進化しているので、4Kでビデオを世界にストリーミングすることができます。

インターネットは単なる情報源から、ハイエンドの計算能力を支援するデータ供給メカニズムに変わってきました。 これは、ビデオストリーミング、拡張された&仮想現実、およびエンドユーザーのための多くの高度な機能を有効にしているものを超えて、集中型か

AIやMLを利用するスマートアプリケーションは、通常、大量のデータを処理し、中央のクラウドサービスに送信または保存するためにコストがかかります。 さらに、収集されたデータのすべてのビットが消費者や会社にとって有用である必要はありません。 データ処理の一部をネットワークの端で行うことができれば、重要な情報だけをクラウドサーバーに渡すことができ、コストを大幅に削減するのに役立ち

ネットワークの端に近いコンピューティング能力をシフトすることは、コストの削減だけでなく、セキュリティの向上に役立ちます。

エッジコンピューティングとフォグコンピューティングという用語は互換性があるように見え、実際にはいくつかの重要な類似点を共有しています。 エッジとフォグの両方の計算システムは、データの処理をデータ生成のソースに近づけます。 そうすることの主な焦点は、クラウドに送信されるデータの量を減らすことです。 これは、特にリモートミッションクリティカルアプリケーションで、遅延を減少させ、それによってシステ

データ処理をソースに近づけることで、企業は公共のインターネットを介してすべてのデータを送信する必要がないため、セキュリティも向上しています。

クラウド、フォグ、エッジコンピューティングの違い

エッジコンピューティングとフォグコンピューティングの両方が、車、モーター、スピーカー、スクリーン、センサー、ポンプなど、データの発信元の上または近くにある近くの分析プラットフォームにインテリジェンスとデータの両方をプッシュするという点で同様の機能を提供します。

両方の技術は、クラウドで簡単に実行されている可能性のある計算タスクを実行するために、ローカルネットワーク内の計算機能のパワーを活用します。 これにより、企業はデータ処理とストレージのためのクラウドベースのプラットフォームへの依存を減らすことができ、レイテンシの問題につながることが多く、データ駆動型の意思決定をより迅速に生成することができます。

1. データ処理の場所

クラウドコンピューティング、フォグコンピューティング、エッジコンピューティングの主な違いは、データ処理が行われる場所です。

クラウドコンピューティングでは、データは通常、情報源から遠く離れた場所にある中央のクラウドサーバーで処理されます。 これは、Amazon E2Cインスタンスなどのクラウドサービスで行われます。

エッジコンピューティングは、主にセンサーが接続されているデバイスまたはセンサーの近くにあるゲートウェイデバイス上で直接発生します。

一方、Fog computingは、エッジコンピューティングタスクをLANハードウェアまたはLANに直接接続されたプロセッサにシフトさせ、アクチュエータやセンサーから物理的に離れている可能性があります。

だから、エッジコンピューティングのために、データは他の場所にシフトすることなく、センサーまたはデバイス自体で処理されます。 これとは対照的に、Fogコンピューティングでは、データはLANネットワーク内にあるIoTゲートウェイまたはFogノード内で処理されます。

2. 処理能力とストレージ機能

クラウドコンピューティングは、優れた高度な処理技術力を提供します。 それは限られた処理能力がある霧の計算よりずっとより多くのデータを貯えることができます。

同様に、エッジコンピューティングの場合、処理能力とストレージ能力は、両方ともデバイス/IoTセンサー自体で実行されるため、さらに低くなります。

3. 目的

クラウドコンピューティングは、データの長期的な詳細な分析に最適です。 一方、フォグとエッジコンピューティングは、リアルタイム応答に必要な迅速な解析に適しています。

クラウドコンピューティングには24×7のインターネットアクセスが必要ですが、他の二つはインターネットがなくても動作することができます。 したがって、IoTセンサーがインターネットへのシームレスな接続を持たない可能性のあるユースケースに適しています。セキュリティの面では、FogとEdgeは非常に安全です。

Fogでは、データはノード間で分散されたままです。 したがって、クラウドコンピューティングの集中構造と比較して、データを操作することは困難です。 エッジコンピューティングでは、データはデバイス自体に残り、三つのうち、より安全になります。 そのため、セキュリティが重要な懸念事項である場合は、霧とエッジが望ましいです。

ここでも、データはFogコンピューティングのノード間で分散されているため、すべてが一箇所に格納され、何か問題が発生した場合、システム全体がダウン Fogコンピューティングで1つのノードがダウンしても、他のノードは稼働し続けるため、ダウンタイムがゼロである必要のあるユースケースに適しています。

概要

クラウドと通信するIoTデバイスまたはアプリケーションとノードとの主な違いは、クラウドサーバーとの双方向通信には数分かかりますが、デバ

クラウドコンピューティングはまだデータの保存、分析、処理のための最初の好みのままですが、企業は徐々にコストを削減するためにEdgeとFogコンピュー これら二つのアーキテクチャを適応させる基本的な考え方は、クラウドを完全に置き換えるのではなく、重要な情報を一般的なものから分離するこ

スマートアプリケーションとIoTベースのデバイスは、瞬時に意思決定ツールを必要とし、企業は迅速な意思決定に役立つ新しい、強化された、はるかに優れた

エッジとフォグの両方のコンピューティングは、パフォーマンスの最適化という1つの問題に対処することを意図しています。 エッジコンピューティングは、バックボーンネットワークや無線ネットワークと連携するミドルウェア企業や電気通信によって広く好まれていますが、Fogコンピュー

何年もの間、計算ニーズのためにクラウドコンピューティングに依存してきた組織にFogまたはエッジコンピューティングシステムを組み込むのは容易な作業ではありません。 しかし、膨大な量のデータを収集する必要性、特に5Gネットワークと4Kまたは少なくともHD品質のデータをオンラインで視聴する消費者の時代には、企業はFogまたはエッジコンピューティングを採用するために境界を押し進めなければならないかもしれません。

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