Fog-Computing bezieht sich auf eine dezentrale Berechnungsstruktur, bei der Ressourcen, einschließlich Daten und Anwendungen, an logischen Stellen zwischen der Datenquelle und der Cloud platziert werden. Es ist auch unter den Begriffen "Fogging" und "Fog-Networking" bekannt.

Ziel ist es, grundlegende Analysedienste an den Rand des Netzwerks zu bringen, die Leistung zu verbessern, indem die Rechenressourcen näher an dem Ort positioniert werden, an dem sie benötigt werden. Dadurch wird die Entfernung verringert, die die Daten im Netzwerk transportieren müssen, wodurch die Netzwerkeffizienz und -leistung insgesamt verbessert wird. Fog Computing kann auch aus Sicherheitsgründen eingesetzt werden, da Bandbreitenverkehr segmentiert werden kann und zusätzliche Firewalls zur Erhöhung der Sicherheit in ein Netzwerk integriert werden können.

Fog Computing hat seinen Ursprung als eine Erweiterung des Cloud Computing, bei der Daten, Speicher und Anwendungen auf einem entfernten Server gespeichert werden und nicht lokal gehostet werden. Mit dem Cloud-Computing-Modell kann der Kunde die Dienste von einem Anbieter erwerben, der nicht nur den Dienst, sondern auch die Wartung und Upgrades bereitstellt, mit dem Vorteil, dass sie überall verfügbar sind und Teams die Arbeit erleichtern.

Geschichte der Nebelberechnung

Der Begriff "Fog Computing" bezieht sich auf Cisco, der den Namen "Cisco Fog Computing" eingetragen hat, der auf Cloud Computing spielte, da die Wolken am Himmel liegen und der Nebel auf die Wolken in Bodennähe verweist. Im Jahr 2015 wurde ein OpenFog-Konsortium mit den Gründungsmitgliedern ARM, Cisco, Dell, Intel, Microsoft und der Princeton University sowie weiteren beitragenden Mitgliedern, darunter GE, Hitachi und Foxconn, gegründet. IBM führte den eng verbündeten und meistens synonym (obwohl in manchen Situationen nicht genau) Begriff "Edge Computing" ein.

Vorteile und Nachteile

Fog-Computing bietet eine Reihe von Vorteilen. Durch das Hinzufügen der Fähigkeit, Daten näher am Entstehungsort zu verarbeiten, versucht Fog Computing, ein Netzwerk mit geringerer Latenz zu erstellen und mit weniger Daten hochzuladen, wodurch die Effizienz der Verarbeitung gesteigert werden kann.

Es besteht auch der Vorteil, dass Daten in einer Situation ohne Bandbreitenverfügbarkeit mit Nebelberechnung verarbeitet werden können. Fog Computing ist ein Vermittler zwischen diesen IoT-Geräten und der Cloud-Computing-Infrastruktur, mit der sie verbunden sind, da Daten in der Nähe ihres Ursprungs analysiert und verarbeitet werden können, um zu filtern, was in die Cloud hochgeladen wird.

Ein Nachteil von Cloud Computing ist, dass dieses Computing über das Netzwerk stark vom Datentransport abhängt. Während sich der Breitband-Internetzugang in den letzten zehn Jahren im Allgemeinen verbessert hat, bestehen immer noch Herausforderungen hinsichtlich Erreichbarkeit, Spitzenstaus, niedrigeren Geschwindigkeiten in 3G- und 4G-Mobilfunknetzen sowie gelegentlich eingeschränkte Verfügbarkeit des Internets, ob unterirdisch, außerhalb des Netzes oder in Flugzeugen.

Dieses Fehlen eines konsistenten Zugriffs führt zu Situationen, in denen Daten mit einer Geschwindigkeit erstellt werden, die größer ist als die Geschwindigkeit, mit der das Netzwerk sie zur Analyse verschieben kann. Dies führt auch zu Bedenken hinsichtlich der Sicherheit dieser erzeugten Daten, die mit zunehmender Verbreitung von Internet of Things-Geräten immer üblicher werden.

Physisch liegt diese zusätzliche Rechenleistung, die sich näher an der Datenerstellungsstelle in einer Nebelberechnungskonfiguration befindet, an einem Nebelknoten, der als entscheidender Bestandteil in einem Cloud-Fog-Ding-Netzwerk angesehen wird. Der Nebelknoten, der sich in einem intelligenten Router oder Gateway-Gerät befindet, ermöglicht die Verarbeitung von Daten auf diesem intelligenten Gerät, sodass nur die erforderlichen Daten in die Cloud weitergeleitet werden und die verwendete Bandbreite verringert wird.

Reale Anwendungen des Fog Computing

Ein Anwendungsfall für die Nebelberechnung ist beispielsweise ein intelligentes Stromnetz. Heutzutage sind Stromnetze ziemlich dynamisch, reagieren auf einen erhöhten Stromverbrauch und verringern die Produktion, wenn dies nicht wirtschaftlich sein muss. Um effizient arbeiten zu können, ist ein Smart Grid stark auf Echtzeitdaten der elektrischen Produktion und des Stromverbrauchs angewiesen.

Fog-Computing ist dafür ideal, da die Daten in einigen Fällen an einem entfernten Standort erstellt werden und es besser ist, sie dort zu verarbeiten. In anderen Situationen stammen die Daten nicht von einem isolierten Sensor, sondern von einer Gruppe von Sensoren, wie z. B. den elektrischen Zählern einer Nachbarschaft, und es ist besser, die Daten lokal zu verarbeiten und zu aggregieren, als den Datendurchsatz durch Senden zu überlasten die Rohdaten in ihrer Gesamtheit.

Ein weiterer Anwendungsfall für das Fog-Computing ist für IoT-Anwendungen wie das intelligentere Verkehrsnetz der nächsten Generation, in den USA als V2V bekannt, und das Car-To-Car-Konsortium in Europa. Als "Internet der Fahrzeuge" bezeichnet, ist jedes Fahrzeug und jede Durchsetzungsvorrichtung ein IoT-Gerät, das einen Datenstrom erzeugt und eine Verbindung zu den anderen Fahrzeugen sowie zu den Verkehrszeichen und den Straßen selbst herstellt, mit dem Versprechen eines sichereren Transports für eine bessere Kollision Vermeidung von Verkehr, der reibungsloser fließt.

Jedes Fahrzeug hat das Potenzial, ziemlich viele Daten zu Geschwindigkeit und Fahrtrichtung zu generieren und beim Bremsen auf andere Fahrzeuge zu übertragen, und wie schwer. Da die Daten von fahrenden Fahrzeugen stammen, müssen sie in den USA drahtlos auf der Frequenz von 5,9 GHz übertragen werden. Andernfalls könnte die Datenmenge die begrenzte mobile Bandbreite leicht überlasten. Eine Schlüsselkomponente für das Teilen der begrenzten mobilen Bandbreite ist die Verarbeitung von Daten auf Fahrzeugebene über einen Nebelberechnungsansatz durch eine an Bord befindliche Fahrzeugverarbeitungseinheit.

Fog Computing wurde auch in der Fertigung im IIoT (Industrial Internet of Things) eingesetzt. Dadurch können angeschlossene Fertigungsgeräte mit Sensoren und Kameras Daten lokal sammeln und verarbeiten, anstatt alle Daten in die Cloud zu senden. Durch die lokale Verarbeitung dieser Daten in einem drahtlosen Modell der realen Welt konnten 98% der übertragenen Datenpakete reduziert werden, während die Datengenauigkeit bei 97% in einem verteilten Datennebel-Berechnungsmodell erhalten bleibt. Darüber hinaus sind die Energieeinsparungen ideal für einen effektiven Energieverbrauch, ein entscheidendes Merkmal bei der Einstellung von batteriebetriebenen Geräten.

Während das Fog Computing eine neuere Entwicklung im Paradigma des Cloud Computing darstellt, hat es einen erheblichen Impuls und ist für Wachstum gut positioniert. Dieser Trend wird durch den Fog World Congress hervorgehoben, der diese wachsende Technologie hervorhebt.

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