Door gegevens dichter bij de bron te verwerken, kunnen de kosten laag blijven en de verwerking worden versneld.
Belangrijkste leerpunten
- Fog computing breidt het concept van edge computing uit door een gedistribueerde computerinfrastructuur te creëren die een breder geografisch gebied bestrijkt.
- Fog computing werkt dichter bij de gegevensbron dan cloud computing, maar niet precies bij de bron, waarbij gebruik wordt gemaakt van strategisch geplaatste mistknooppunten in het hele netwerk.
- Fog computing biedt een hiërarchie van computerbronnen, van edge-apparaten tot mistknooppunten en de cloud datacenters, waardoor de efficiëntie wordt geoptimaliseerd, de latentie wordt verminderd en een gestructureerde maar toch flexibele oplossing wordt aangeboden systeem.
Ons begrip van paradigma's voor gegevensverwerking en -opslag evolueert naarmate de digitale wereld snelle transformaties ondergaat. De termen ‘wolk’, ‘rand’ en ‘mist’ zijn niet alleen meteorologische termen; ze vertegenwoordigen drie unieke computersystemen. Edge- en fog-computing zijn ontstaan als reactie op de beperkingen van hun voorganger, maar ze hebben elk verschillende kenmerken en voordelen.
Wat is mistcomputers? Mistcomputers uitgelegd
Laten we ons verdiepen in wat fog computing is en uitleggen hoe het werkt. Voordat we echter naar fog computing gaan kijken, is het nuttig om te begrijpen wat eraan voorafging en hoe we bij fog computing terecht zijn gekomen.
Cloud computing kwam naar voren als een revolutionair model voor gegevensbeheer en -verwerking. Het aanbieden van gecentraliseerde gegevensopslag en -verwerking in enorme datacentra, vaak gelegen op andere continenten de gegevensbron of de gebruiker; cloud computing zorgde voor ongeëvenaarde schaalbaarheid, flexibiliteit en kosten efficiëntie.
Terwijl cloud computing biedt veel voordelen, het is niet zonder nadelen. Het verzenden van gegevens over grote afstanden naar cloudcentra, het verwerken ervan en het vervolgens terugsturen ervan brengt vertraging met zich mee. Voor taken die onmiddellijke reactie of realtime gegevensverwerking vereisen, was deze vertraging onaanvaardbaar. Bovendien wordt de enorme bandbreedte die nodig is om elke byte aan gegevens naar centrale servers te sturen, gekoppeld met potentiële netwerkcongestie, maakte het puur cloudgebaseerde model zeker inefficiënt toepassingen.
Binnenkomen edge-computergebruik en het vervolg daarop, fog computing.
Wat is edge-computing?
Omdat we de beperkingen van cloud computing onderkenden, werd edge computing bedacht om de latentie te minimaliseren en de bandbreedte te optimaliseren. De belangrijkste verschil tussen cloud- en edge-computing is de hoeveelheid te verwerken gegevens; cloud computing verwerkt enorme hoeveelheden, terwijl edge zich richt op veel kleinere subsets.
In plaats van alles naar gecentraliseerde servers te sturen, werden de gegevensprocessen dichter bij de gegevensbron gebracht, bijvoorbeeld een beveiligingscamera, een draagbaar apparaat of een fabriekssensor. Deze nabijheid betekent dat gegevens ter plekke kunnen worden verwerkt, wat de haalbaarheid van het maken van realtime, responsieve applicaties vergroot. De gelokaliseerde gegevensverwerking is ook een goed voorteken voor de energie-efficiëntie en verlaagt de totale kosten voor gegevensoverdracht.
Maar hoewel edge computing de uitdagingen op het gebied van latentie en bandbreedte aanpakte, riep het ook nieuwe zorgen op. Beveiliging is een ingewikkelder probleem geworden, waarbij gegevens op talloze apparaten worden verwerkt. Veel kleine apparaten hadden meer rekenkracht nodig om rigoureuze taken uit te voeren. Bovendien zorgde het beheer en onderhoud van talloze edge-apparaten voor nieuwe complexiteiten.
Wat is mistcomputers?
Fog computing kwam in beeld om de beperkingen van zijn computervoorgangers, cloud en edge, te overwinnen. Het breidt het edge computing-concept uit door een gedistribueerde computerinfrastructuur te creëren die een breder geografisch gebied bestrijkt, en niet alleen individuele apparaten.
In plaats van gegevens te verwerken aan de bron (zoals bij edge) of op afgelegen gecentraliseerde locaties (zoals bij cloud), werkt fog computing dichter bij de bron, maar niet precies bij de bron. In dit computermodel zijn mistknooppunten strategisch door het hele netwerk geplaatst, ook aan de rand en binnen de netwerkinfrastructuur. Deze knooppunten hebben meer rekenkracht dan typische edge-apparaten en kunnen complexere gegevensverwerking en -analyse uitvoeren.
Dit creëert in feite een ‘closer cloud’ of een ‘gedistribueerde cloud’ die het beste van twee werelden biedt die de vorige computermodellen bieden. Fog computing heeft tot doel een hiërarchie van computerbronnen te bieden, variërend van edge-apparaten tot mistknooppunten tot clouddatacenters. Dit optimaliseert de efficiëntie, vermindert de latentie en biedt een meer gestructureerd en toch flexibel systeem dan een puur edge- of cloudmodel.
Wolk versus Rand. Fog Computing: functies vergeleken
Deze evolutie van cloud naar edge en uiteindelijk naar mist schetst een levendig beeld van onze niet aflatende drang om data te optimaliseren verwerking, waardoor wordt verzekerd dat de meest efficiënte, responsieve en kosteneffectieve systemen aanwezig zijn om aan de uiteenlopende eisen te voldoen.
Functie |
Cloud computing |
Edge-computers |
Mistcomputers |
---|---|---|---|
Gegevensverwerkingslocatie |
Gecentraliseerde datacenters |
Dicht bij de gegevensbron (bijvoorbeeld apparaat) |
Lokaal netwerk |
Latentie |
Hoger vanwege de afstand |
Lager vanwege nabijheid |
Gematigd; geoptimaliseerd voor efficiëntie |
Bandbreedtegebruik |
Hoog |
Verminderd |
Geoptimaliseerd |
Schaalbaarheid |
Zeer schaalbaar |
Afhankelijk van de lokale infrastructuur |
Schaalbaar, maar afhankelijk van de netwerkinfrastructuur |
Kosten |
Schaalvoordelen kunnen de kosten verlagen |
Potentieel hoger vanwege lokale infrastructuur, maar bespaart energie en transmissiekosten |
Afhankelijk van de uitvoering |
Beveiliging |
Gecentraliseerde beveiligingsprotocollen |
Gedecentraliseerd; kwetsbaarder kunnen zijn |
Een gelaagde aanpak biedt een balans van beide |
Dat gezegd hebbende, moet men de prestaties en effectiviteit van cloud-, edge- of fog-computing begrijpen oplossingen kunnen aanzienlijk worden beïnvloed door de mogelijkheden en kenmerken van de lokale apparaten betrokken. Beperkende factoren zijn onder meer de verwerkingskracht, het geheugen en de opslagmogelijkheden van het apparaat; locatie- en latentieoverwegingen; capaciteit voor gegevensoverdracht; en de schaalbaarheid en algehele geschiktheid voor de taak die voorhanden is.
Voorbeelden uit de praktijk van cloud-, edge- en mistcomputing
Elk computermodel – cloud, edge en fog – is van invloed geweest op het oplossen van specifieke uitdagingen in de technologie-industrie. Het begrijpen van de praktische toepassingen van elk heeft zijn voordelen voor zowel consumenten als zakelijke gebruikers.
Cloud computing
De uitgebreide opslag- en verwerkingsmogelijkheden van cloud computing, de ruggengraat van talloze moderne digitale diensten, hebben de toegankelijkheid opnieuw gedefinieerd. Tegenwoordig zijn voorbeelden van cloud computing in actie diep verankerd in ons dagelijks leven, of we ons dat nu realiseren of niet.
Streamingdiensten als Netflix en Spotify zijn klassieke voorbeelden. In plaats van dat gebruikers uitgebreide film- of muziekbibliotheken op hun apparaten opslaan, kunnen abonnees inhoud streamen die wordt gehost op enorme clouddatacenters.
Toen Netflix bijvoorbeeld de functie aankondigde om films en tv-programma’s op elk apparaat te pauzeren en te hervatten in elke kamer van het huis profiteerde en maakt de streamingdienst gebruik van cloud computing bronnen. Deze centralisatie betekent dat u op het ene apparaat een film kunt kijken, deze kunt pauzeren en de inhoud op een ander apparaat kunt hervatten, allemaal dankzij het gecentraliseerde karakter van de gegevens in de cloud.
Edge-computers
Naarmate apparaten slimmer worden en meer geïntegreerd worden in onze dagelijkse routines, groeit de behoefte aan snelle besluitvormingsmogelijkheden exponentieel. Smartphones maken bijvoorbeeld gebruik van edge computing om spraakherkenning, beeldverwerking en andere taken uit te voeren. Het is ook bekend dat slimme camera's en andere slimme apparaten voor thuisgebruik gebruik maken van edge computing.
En tenslotte, zelfrijdende auto's zijn sterk afhankelijk van edge computing voor realtime besluitvorming. Sensoren en boordcomputers analyseren gegevens van camera's, LiDAR, radar en andere sensoren om door hun omgeving te navigeren en erop te reageren zonder dat een cloudserver op afstand nodig is.
Mistcomputers
Door de beste eigenschappen van cloud en edge te combineren, schittert fog computing in scenario's die gecoördineerde, lokale beslissingen vereisen zonder individuele apparaten te overbelasten. Een goed voorbeeld zijn smart city-initiatieven.
Stel je een slim verkeerssysteem voor in een stad: in plaats van dat elk verkeerslicht zelfstandig beslissingen neemt (zoals bij edge) of uitsluitend afhankelijk is van een centraal systeem (zoals bij cloud), kunnen de verkeerslichten in een bepaalde regio communiceren met een lokaal mistknooppunt om meer gecoördineerde beslissingen te nemen.
Als er bijvoorbeeld in één gebied een verkeersopstopping ontstaat, kan het systeem de lichttijden in de omliggende zones aanpassen om de opstoppingen te verminderen zonder gegevens helemaal naar een centrale cloud en terug te sturen.
Cloudjargon gedemystificeerd
Hoewel elk zijn plaats heeft, spelen cloud-, edge- en fog-computing een rol in een geoptimaliseerd, efficiënt en responsief computer-ecosysteem. Gebruikers en bedrijven profiteren door het jargon te demystificeren en de praktische toepassingen ervan te begrijpen. Terwijl we doorgaan met het benutten van de kracht van gegevens, zullen we ervoor zorgen dat deze efficiënt, veilig en snel worden verwerkt, voorop blijven lopen in de technologische vooruitgang.