Einige Produktionsabläufe und Geschäftsprozesse sind so wichtig, dass der Einsatz von Cloud-Technologien die Leistung und Effizienz des gesamten Systems negativ beeinflussen kann. In solchen Fällen bietet Fog Computing eine vielversprechende Alternative.
Die Technologiebranche entwickelt sich rasant, und neue IT-Innovationen erobern den Markt. Laut dem Gartner Hype Cycle 2022 erfahren derzeit viele Technologien, die mit Rechenleistung und Datenspeicherung in Zusammenhang stehen, eine rasante Aufmerksamkeitssteigerung.
Einige Beispiele hierfür sind Computational Storage, industrielle Cloud-Plattformen und Cybersecurity-Mesh-Architekturen. Fog Computing ist eine aufstrebende Technologie im Bereich des industriellen Cloud-Betriebs. Sie bildet eine Schnittstelle zwischen dem Hochgeschwindigkeits-Edge-Computing und dem Cloud-Computing, das eine mittlere Geschwindigkeit bietet.
Wenn Ihr Unternehmen kritische Aufgaben bewältigen muss, die eine schnelle und hochsichere Ausführung erfordern, ist Edge Computing eine gute Option. Was aber, wenn die Hardware von Edge-Computing die Datenmengen, die vor Ort von den Maschinen erzeugt werden, nicht verarbeiten kann? Hier kommt Fog Computing ins Spiel.
Lesen Sie weiter, um die Grundlagen des Fog Computings zu verstehen und sich mit hilfreichen Lernressourcen vertraut zu machen, die Ihnen dabei helfen, Fog Computing in Ihrem geschäftlichen oder beruflichen Kontext anzuwenden.
Was genau ist Fog Computing?
Fog Computing ist ein dezentrales Netzwerk, das aus Computerinfrastruktur oder Datenverarbeitungsprozessen besteht, bei denen sich die Computerressourcen zwischen dem Gerät oder der Datenquelle und einem zentralen Rechenzentrum oder einer Cloud-Computing-Infrastruktur eines Drittanbieters befinden.
Cisco prägte den Begriff Fog Computing im Jahr 2012, um eine Alternative zum Cloud Computing zu beschreiben, die näher an den Maschinen oder Anwendungen angesiedelt ist, wo eine höhere Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erforderlich ist oder der Prozess sonst langsam ablaufen oder fehlschlagen könnte.
Später, im Jahr 2015, gründeten führende Hard- und Softwareentwickler wie Intel, Microsoft, Dell Technologies, ARM Holdings und Cisco Systems das OpenFog Consortium, um das Wachstum von Fog Computing voranzutreiben.
Heutzutage ist Fog Computing ein Begriff, der in Branchen, in denen eine schnelle Datenverarbeitung am Rande des Cloud-Netzwerks erforderlich ist, oft verwendet wird. Einige gebräuchliche Synonyme sind:
- Fog Networking
- Nebel-Computing
Fog Networking fungiert als Brücke zwischen Edge Computing und Cloud Computing. Um Bandbreitenkosten zu senken und die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erhöhen, können IoT-fähige Produktionsprozesse, Hausautomationssysteme, Sicherheitssysteme usw. eine zusätzliche Rechenschicht verwenden, die als Fogging bekannt ist.
Diese Rechenschicht beinhaltet Speicher-, Verarbeitungs- und Analyse-Anwendungen. Abhängig von den vordefinierten Anweisungen werden die Daten direkt an eine Fog-Computing-Infrastruktur geleitet, die sich in unmittelbarer Nähe des IoT-Geräts oder der Sensoren befindet, die Daten aus der Betriebsumgebung sammeln.
Dies ist der gleiche Ort, an dem Sie Ihr Edge-Computing-System platzieren würden. Daher können Sie Edge- und Fog Computing als nahe beieinander liegend betrachten, während das Cloud Computing in größerer Entfernung bleibt.
Wenn Edge Computing Daten nicht verarbeiten kann, werden die gesammelten Informationen an ein Fog-Networking-System weitergeleitet. Dort werden die Daten entweder verarbeitet und die IoT-Systeme erhalten entsprechende Anweisungen. Später werden die verarbeiteten Daten in der Cloud für Archivierungszwecke gespeichert.
Wie funktioniert Fog Computing?
Ein Fog-Networking-Framework besteht aus verschiedenen Hardwarekomponenten und Softwarefunktionen, die je nach industrieller Anwendung variieren können.
Häufig werden Computing-Gateways eingesetzt, die Daten von intelligenten Maschinen und Datenquellen vor Ort erfassen. Außerdem kann ein Fog-Netzwerk Daten von verschiedenen Erfassungspunkten wie Switches und Routern annehmen, die digitale Assets innerhalb eines Netzwerks verbinden.
Das Grundprinzip eines Fog-Computing-Systems besteht darin, Daten von und zu IoT- oder Sensorgeräten in einer IoT-Umgebung zu übertragen. Die Datenübertragung mittels Fogging erfolgt wie folgt:
- Ein Automatisierungscontroller überwacht Signale von vernetzten IoT-Geräten, Sensoren und anderen intelligenten Maschinen.
- Der Automatisierungscontroller führt eine programmierte Anwendung oder einen Algorithmus aus, der die IoT-Geräte automatisiert.
- Dieses vordefinierte Programm nutzt einen Standard-OPC-Foundation-Server, um Daten an das nächste Gerät in der Fog-Networking-Pipeline weiterzuleiten. OPC Foundation ist auch unter dem Namen Object Linking and Embedding for Process Control (OLEPC) oder Open Platform Communications (OPC) bekannt.
- Das Programm kann auch andere Gateways verwenden.
- Eine Maschine wandelt diese Daten in ein Datenprotokoll um, das verschiedene Internetkommunikationsstandards, wie HTTPS oder MQTT (MQ Telemetry Transport), verstehen kann.
- Das Internet- oder Intranet-Netzwerk kann die umgewandelten Daten dann für die Analyse an einen oder mehrere Fog-Knoten am Rande der Cloud senden.
- Die Fog-Knoten geben den angeschlossenen IoT-Geräten umgehend Anweisungen, was zu tun ist, indem sie das Umgebungssignal analysieren.
- Später speichert der Fog-Knoten die Daten auf einem entfernten Cloud-Server für Überprüfungs-, Analyse- und Archivierungszwecke.
Im Folgenden wird der Unterschied zwischen Fog- und Edge-Computing erläutert.
Fog-Computing vs. Edge-Computing
Der wesentliche Unterschied zwischen Edge- und Fog-Networking liegt in der Position der Rechenleistung.
Bei Edge Computing kann die Rechen- und Entscheidungsfindung direkt in das IoT-Gerät integriert sein. Ein Beispiel hierfür sind intelligente Überwachungskameras mit Gesichtserkennung, die sowohl mit einem lokalen Netzwerk (LAN) als auch mit einem Cloud-Speicher verbunden sind.
Eine weitere mögliche Architektur für ein Edge-Computing-Netzwerk besteht aus mehreren kleineren IoT-Geräten, wie Aktoren, Temperatur-, Flüssigkeits- und Bewegungssensoren, die an einen Edge-Computing-Hub angeschlossen sind.
Im Gegensatz dazu wird bei Fog Computing mithilfe eines Fog-Knotens oder -Hubs Intelligenz oder Rechenleistung im LAN platziert. Der Hub sammelt Signale von IoT-Geräten und -Prozessen und gibt dann den verbundenen, intelligenten Maschinen Anweisungen. Der Fog-Knoten ist auch dafür zuständig, Daten an den zentralen Cloud-Server für eine tiefere Analyse zu senden, die für die Entscheidungsfindung in Echtzeit nicht kritisch ist.
Einige IoT-Experten betrachten Fogging jedoch lediglich als Ciscos Standard von Edge Computing.
Fog-Computing vs. Cloud Computing
Da Sie nun möglicherweise denken, dass Fog und Cloud Computing sehr ähnlich sind, ist es wichtig, die Unterschiede zwischen diesen beiden Technologien zu kennen.
Cloud Computing schafft einen zentralen Knotenpunkt für alle Rechen- und Speicheranforderungen und macht ein Netzwerk unintelligent. Im Gegensatz dazu bringt Fog Networking Intelligenz an den Rand eines Netzwerks, das ebenfalls mit der Cloud verbunden ist.
Diese Art von Edge-Intelligenz reduziert die Belastung von Cloud Computing und Internetressourcen.
Komponenten von Fog Computing
Verschiedene IoT-Unternehmen nutzen unterschiedliche Methoden, um ein Fog-Netzwerksystem einzurichten. Daher sind im Fog-Networking-Ökosystem verschiedene Architekturen möglich. Die folgenden Komponenten sind jedoch in jeder Standard-Fogging-Architektur üblich:
#1. Virtuelle und physische Knoten
Dies sind Endbenutzergeräte wie Mobiltelefone, verschiedene Sensoren in einer Produktionslinie, intelligente Lautsprecher, intelligente Beleuchtung und vieles mehr, die Daten generieren und Anweisungen ausführen.
#2. Fog-Geräte oder -Knoten
In der Regel handelt es sich um Fog-Server, Fog-Gateways und Fog-Geräte. Fog-Geräte speichern Daten, während ein Fog-Gateway Daten von verschiedenen Fog-Geräten analysiert. Fog-Gateways übernehmen die Datenweiterleitung und -umleitung.
#3. Überwachungsdienste
Diese APIs stellen sicher, dass Fog-Knoten und IoT-Geräte nicht blockiert werden und jederzeit kommunizieren können.
#4. Datenverarbeitungsprogramme
Diese Programme laufen auf einem Fog-Server, um Daten zu filtern, zu verarbeiten, zu bereinigen, zu rekonstruieren und schließlich in der Cloud zu speichern.
#5. Ressourcenmanagementsysteme
Sie fungieren als Lastverteilungseinheit und überwachen die Auslastung aller Fog-Knoten.
#6. Sicherheits-Apps und -Tools
Die Datenverschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand ist unerlässlich, um ein sicheres Fog Computing zu gewährleisten. Diese Komponenten garantieren eine robuste Verschlüsselung der digitalen Daten.
#7. GUI, Software und Apps
Dies sind Anwendungen und Tools, mit denen menschliche Benutzer oder Anlagenbetreiber das gesamte System steuern können.
Warum und wann ist Fog Computing notwendig?
Fog Computing ermöglicht es IoT-basierten Unternehmen, ihre Geschäftstätigkeit auszuweiten. Wenn der Datenverkehr oder die Anzahl der Benutzer steigt, kann das Cloud Computing ausfallen, sodass eine zuverlässige Alternative erforderlich ist.
Cloud Computing ist eine gute Option für kostengünstige Rechenleistung, Programmierplattformen und Massenspeicher. Sie können sich jedoch nicht nur auf die Cloud oder die Virtualisierung verlassen, wenn es um Prozesse geht, die ein hohes Maß an Präzision und Geschwindigkeit erfordern.
Wenn in einer Fabrik oder Smart City, die auf IoT-Systemen basiert, praktisch keine Latenz gewünscht ist, müssen Sie je nach Größe der IoT-Umgebung ein oder mehrere Fog-Networking-Systeme einrichten.
Weitere wichtige Gründe für die Implementierung von Fog Computing:
- Ihre IoT-Systeme sammeln zu viele Daten und Sie benötigen nicht alle davon. Fogging kann bei der Datenfilterung helfen.
- Vernetzte IIoT-Geräte müssen innerhalb einer Millisekunde nach der Erkennung einer Anomalie reagieren. Eine solche Geschwindigkeit ist nur mit Edge- oder Fog-Computing möglich.
Als Nächstes werden die Vorteile von Fog Computing erläutert.
Vorteile von Fog Computing
Im Folgenden sind die Vorteile des Fog Networking in Smart Cities, in der Haus- und Industrieautomation aufgeführt:
Minimierung der Latenz
Wenn Latenz für Ihr Unternehmen ein kritischer Faktor ist, ist Fog Computing die ideale Wahl. Die Datenanalyse erfolgt in der Nähe der Datenquelle. Daher können Unternehmen im Vergleich zu anderen Technologien mit minimaler Latenz rechnen.
Gerade in Branchen wie der Fertigung und der Energie, in denen jede Sekunde zählt, bietet Fog Networking schnellere Warnmeldungen, sodass weniger Zeit verloren geht.
Geringerer Bandbreitenverbrauch
Bei Fog Computing ist für die Datenanalyse kein Datentransfer zu einem Cloud-Server erforderlich. Daher wird keine umfangreiche Netzwerkbandbreite benötigt. Das reduziert die Abhängigkeit vom Internet und senkt die Kosten für Unternehmen.
Obwohl die angeschlossenen Geräte weiterhin Daten zur Analyse generieren, werden die Aufgaben am nächstgelegenen Punkt ausgeführt. Dadurch muss der Großteil der Daten nicht übertragen werden.
Datenschutz
In der heutigen Welt, in der Datenschutz von entscheidender Bedeutung ist, bietet Fog Computing einen Vorteil. Wenn Unternehmen einen gewissen Grad an Datenschutz benötigen, können sie Fog Networking einsetzen.
Alle geschäftskritischen Daten werden lokal analysiert, während ein IT-Team das Gerät sorgfältig überwacht und wartet. Nur die Teilmengen der Daten, die eine übergeordnete Analyse erfordern, werden an den Cloud-Server gesendet.
Aus diesem Grund sind die Daten, die von Fog Computing verarbeitet werden, relativ sicherer vor dem Zugriff von Unbefugten.
Geringere Kosten
Die Kosten spielen für alle Arten von Organisationen eine große Rolle. Wenn sie sich für Fogging entscheiden, sinken die Gesamtkosten des Unternehmens. Da diese Art der Datenverarbeitung weniger Netzwerkbandbreite erfordert, werden die Betriebskosten deutlich gesenkt.
Maximale Sicherheit
Alle von IoT generierten Daten sollten vor unbefugtem Zugriff und Cyberkriminellen geschützt werden. Bei Fog Computing können die Fog-Knoten mit denselben Kontrollen und Richtlinien überwacht und geschützt werden, die Unternehmen für ihre übrige IT-Umgebung einsetzen. Dadurch bleiben die Daten sowohl bei der Übertragung als auch im Ruhezustand geschützt.
Erhöhte Zuverlässigkeit
In den meisten Fällen müssen IoT-Geräte unter anspruchsvollen Umgebungsbedingungen funktionieren. Fog Networking kann die Zuverlässigkeit der Daten auch unter solchen Bedingungen verbessern und gleichzeitig die Notwendigkeit einer Datenübertragung in die Cloud reduzieren.
Echtzeitanalyse
Unternehmen, die Fog Computing einsetzen, haben zudem Zugriff auf Datenanalysen in Echtzeit. Sie können diese Funktion nutzen, um ihrer Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Fertigungs- und Finanzunternehmen müssen anhand von Analysedaten umgehend Entscheidungen treffen. Sie können von Fogging mit seiner schnellen Übertragung von Echtzeitdaten profitieren.
Lernressourcen
#1. Fog Computing: Konzepte, Frameworks und Anwendungen
Suchen Sie ein Buch im Lehrbuchstil, um Fogging von den Grundlagen bis zum Fortgeschrittenen zu lernen? Dann sollten Sie dieses Buch über Fog Computing von CRC Press bei Amazon in Betracht ziehen.
Im Folgenden sind die bemerkenswerten Merkmale dieses gebundenen Buches aufgeführt:
- Fog Computing Einführung und Grundlagen
- Fog Computing Architektur
- Bewertung von Fog Computing im IoT
- Maschinelles Lernen im Fog Computing
- Informationssicherheit im Fog Computing
- Simulationsanwendungen und -tools für Nebelberechnungen
- Verschiedene reale Anwendungen von Fog Computing
#2. Fog Computing und Internet der Dinge
Diese Konferenz zu Fog Computing und dem Internet der Dinge fand vor kurzem statt. Sie konzentrierte sich auf ein wichtiges Thema der IT-Branche.
Dieses Buch mit einer Zusammenfassung der Konferenz ist bei Amazon als Hardcover- und Taschenbuch erhältlich.
Fazit
Das Internet der Dinge und das industrielle Internet der Dinge wachsen rasant. Laut Statista gab es im Jahr 2019 8,6 Milliarden aktive IoT- und IIoT-Geräte. Diese Zahl stieg im Jahr 2023 auf 15,14 Milliarden. Eine Studie desselben statistischen Analyseunternehmens prognostiziert, dass die Welt im Jahr 2030 etwa 29,42 Milliarden aktive IoT-Geräte haben wird.
Diese riesige Anzahl von IoT-Geräten in Haushalten, Smart Cities und in der Industrie wird Petabytes an Internetbandbreite benötigen, wenn sie mit einer Cloud-Computing-Infrastruktur betrieben werden sollen.
Ganz zu schweigen davon, dass einige kritische IoT-Prozesse keine schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeit erzielen, wenn sie in der Cloud bleiben. Fog Computing ist eine sinnvolle Lösung zwischen Cloud und Edge, und Sie können Geschäftsmöglichkeiten oder gut bezahlte berufliche Positionen finden, wenn Sie Fog Computing lernen und beherrschen.