Fog Computing vs. Cloud Computing: Verstehen Sie den Unterschied?

Es ist eine Architektur, die die von der Cloud angebotenen Dienste auf Edge-Geräte ausweitet. Fog Computing wird als die neue Cloud angesehen und es wird geglaubt, dass es sie übernommen hat, aber es ist nur eine Erweiterung oder eine Weiterentwicklung der Cloud.

Fog Computing ermöglicht die Verteilung kritischer Kernfunktionen wie Speicher-, Kommunikations-, Computer-, Steuerungs-, Entscheidungs- und Anwendungsdienste näher am Ursprung der Daten.

Es handelt sich um eine neue verteilte Architektur, die das Kontinuum zwischen der Cloud und allem anderen überspannt. Sie macht Fog Computing zu einer vernünftigen Architektur und zu einer notwendigen Architektur für Szenarien, in denen Latenzzeiten, Datenschutz und andere datenintensive Themen Anlass zur Sorge geben.

Sie erleichtert den Betrieb von Computer- und Netzwerkdiensten. Fog Computing dient als Sprungbrett für Edge Computing. Es ist ein Standard, der definiert, wie Edge Computing funktionieren soll.

Fog Computing minimiert die Latenzzeit, indem es die Daten nahe am Ort des Geschehens analysiert. Es reduziert den Verkehr aus dem Kernnetz.

Traditionelle Cloud-Computing-Modelle erfüllen diese Anforderungen nicht. Der Datenverkehr von allen Geräten übersteigt die Bandbreitengrenze.

Das Aufkommen von Cloud Computing ist auf die Entwicklung von IoT-Geräten zurückzuführen, und die Cloud kann mit diesem Tempo nicht mithalten.

In einfachen Worten ist Fog Computing Cloud Computing plus das Internet der Dinge.

Traditionelle Telefone hatten nicht genug eingebauten Platz, um die Informationen zu speichern und auf verschiedene Anwendungen zuzugreifen.

Durch die Cloud-Computing-Technologie sind diese Telefone „intelligent“ geworden, da sie die Daten überträgt und die Ressourcen und Dienste auf Abruf bereitstellt. Aber das derzeitige Cloud-Modell hinkt bei der Bewältigung des weiterentwickelten IoT hinterher.

Das grundlegende Problem ist die Latenzzeit und die geringere Sicherheit der Daten. Cloud Computing ist ein zentralisiertes Modell der Informatik, das die Daten und Dienste global zur Verfügung stellt, was es zu einem etwas langsamen Ansatz macht.

Bei der Bereitstellung von Ressourcen hinkt es hinterher, wenn ein umfangreiches Netzwerk involviert ist.

Die drei vom Cloud Computing angebotenen Dienste sind:

• IaaS (Infrastructure as a Service): Bietet enorme Rechenleistung und bessere Vernetzung.
• PaaS (Platform as a Service): Besser für die Einführung und das Testen neuer Anwendungen.
• SaaS (Software as a Service): Die Spezifikationen werden entsprechend den verschiedenen Geschäftsanforderungen angepasst.

Minimiert Latenz

Fog Computing schließt Systemausfälle aus, indem es die Latenz im Betrieb reduziert.

Flexibilität bei der Netzwerkbandbreite

Große Datenmengen werden von Hunderten oder Tausenden von Edge-Geräten in die Cloud übertragen, was eine Verarbeitung und Speicherung im Fog-Maßstab erfordert.

Zum Beispiel erzeugen Verkehrsflugzeuge alle 30 Minuten Flugzeit 10 TB. Fog Computing sendet ausgewählte Daten zur historischen Analyse und langfristigen Speicherung in die Cloud.

Große geografische Reichweite

Fog Computing bietet eine bessere Qualität der Dienste, indem es die Daten der Geräte verarbeitet, die sogar in Gebieten mit hoher Netzdichte eingesetzt werden.

Andererseits kommunizieren Cloud-Server nur mit IP und nicht mit den unzähligen anderen Protokollen, die von IoT-Geräten verwendet werden.

Echtzeitanalyse

Fog Computing analysiert die zeitkritischsten Daten und reagiert in weniger als einer Sekunde auf die Daten, während Cloud Computing keinen technischen Support rund um die Uhr bietet.

Sicherheit

Beim Nebel-Computing werden die Daten von einer beträchtlichen Anzahl von Knotenpunkten im Verteilungssystem analysiert, während beim Cloud-Computing private Informationen über Kanäle übertragen werden, die weltweit verbunden sind. Das System ist dann anfällig für verschiedene Cyber-Attacken.

Betriebskosten

Die Lizenzgebühren und die Wartung vor Ort sind beim Cloud Computing geringer als beim Fog Computing. Die Unternehmen müssen Edge-Geräte, Router, Gateways usw. kaufen, was zusätzliche Kosten verursacht.

Internet der Dinge bedeutet, über eine „Umgebungsintelligenz“ zu verfügen, die Sensoren und drahtlose Technologien umfasst, die mit dem Internet verbunden sind und sich als Objekte identifizieren können. Mit IoT kann sich jedes physische Objekt digital darstellen.

Das derzeitige Design von Cloud-Modellen kann das Volumen, die Abweichungen und die Geschwindigkeit der Daten, die das IoT erzeugt, nicht bewältigen. Fog Computing ist ein neues Modell, das die IoT-Daten besser analysiert und verarbeitet. Es speichert die Daten effizient und ist leicht zugänglich.

Das Cloud Computing hat eine Bandbreitenbeschränkung, während das Fog Computing dieses Problem löst, indem es die Daten in Bodennähe speichert. Die Daten werden nicht über ein zentrales Rechenzentrum in der Cloud geleitet, sondern physisch verarbeitet.

In jeder Branche erhöht das IoT die Reaktionsfähigkeit und das Bewusstsein für Vorfälle. Ein Beispiel: In der Ölindustrie stellen die Sensoren der Pipelines eine Druckveränderung fest. Als Reaktion darauf werden die Pumpen automatisch verlangsamt, um Unfälle zu vermeiden.

Anstatt umfangreiche IoT-Daten an die Cloud zu senden, analysiert Fog Computing auf diese Weise die zeitempfindlichsten Daten am Netzwerkrand und lässt sie in Millisekunden handeln. Fog Computing ermöglicht schnelle Reaktionen und reduziert die Netzwerklatenz und den Datenverkehr.

Fazit

Die Entwicklung des Internets der Dinge hat zu vielen Einschränkungen für Cloud-Dienste geführt, da sie im Vergleich zum Fog Computing sehr latent sind und an Sicherheit einbüßen.

Der Grund dafür ist, dass die Cloud weit vom Ursprungspunkt entfernt ist, während sie beim Fog Computing die Daten in weniger als einer Sekunde analysiert und darauf reagiert.

Anzumerken ist, dass Fog Computing keine eigenständige Architektur ist und Cloud Computing nicht ersetzt, sondern nur eine Erweiterung von Cloud Computing mit höherer Bandbreite und besseren Sicherheitsfunktionen darstellt.

Sie lesen vielleicht auch:

4 Wege, wie Sie Ihr Enterprise Data Warehouse optimieren können
Datensilos Nachteile: Wie sie Ihrem Unternehmen schaden können?