Co je Fog Computing? Mlha vs. Vysvětlení Edge Computing

Klíčové věci

• Fog computing rozšiřuje koncept edge computingu vytvořením distribuované výpočetní infrastruktury, která pokrývá širší geografickou oblast.
• Fog computing funguje blíže ke zdroji dat než cloud computing, ale ne přesně u zdroje, využívá strategicky umístěné mlhové uzly v celé síti.
• Fog computing poskytuje hierarchii výpočetních zdrojů, od okrajových zařízení přes mlhové uzly až po cloud datová centra, optimalizuje efektivitu, snižuje latenci a nabízí strukturované, ale flexibilní Systém.

Naše chápání paradigmat zpracování a ukládání dat se vyvíjí s tím, jak digitální svět prochází rychlými proměnami. Pojmy „mrak“, „hrana“ a „mlha“ nejsou jen meteorologické pojmy; představují tři unikátní výpočetní systémy. Edge a fog computing se objevily v reakci na omezení jejich předchůdce, ale každý z nich má odlišné funkce a výhody.

Co je Fog Computing? Fog Computing Vysvětleno

Pojďme se ponořit do toho, co je fog computing a vysvětlit, jak to funguje. Než se však podíváme na fog computing, je užitečné porozumět tomu, co tomu předcházelo a jak jsme se k fog computingu dostali.

Cloud computing se objevil jako revoluční model pro správu a zpracování dat. Nabízí centralizované ukládání a zpracování dat v rozsáhlých datových centrech – často na vzdálených kontinentech zdroj dat nebo uživatel – cloud computing umožňuje bezkonkurenční škálovatelnost, agilitu a náklady účinnost.

Zatímco cloud computing přináší mnoho výhod, není to bez nevýhod. Přenos dat na velké vzdálenosti do cloudových center, jejich zpracování a následné odeslání zpět má zpoždění. U úloh vyžadujících okamžitou odezvu nebo zpracování dat v reálném čase bylo toto zpoždění nepřijatelné. Navíc je spojena obrovská šířka pásma potřebná k odeslání každého bajtu dat na centrální servery s potenciálním přetížením sítě, učinil čistě cloudový model s jistotou neefektivní aplikací.

Vstupte edge computing a jeho navazující akt, fog computing.

Co je Edge Computing?

S ohledem na omezení cloud computingu byl edge computing navržen tak, aby minimalizoval latenci a optimalizoval šířku pásma. The klíčový rozdíl mezi cloudem a edge computingem je množství údajů, které mají být zpracovány; cloud computing zvládá obrovské množství, zatímco edge se zaměřuje na mnohem menší podmnožiny.

Místo toho, aby se vše směrovalo na centralizované servery, byly datové procesy přesunuty blíže ke zdroji dat – možná bezpečnostní kamera, nositelné zařízení nebo tovární senzor. Tato blízkost znamená, že data lze zpracovávat na místě, což zvyšuje proveditelnost vytváření aplikací citlivých v reálném čase. Lokalizované zpracování dat je také dobrým znamením pro energetickou účinnost a snižuje celkové náklady na přenos dat.

Ale zatímco edge computing řešil problémy s latencí a šířkou pásma, vyvolal také nové obavy. Zabezpečení se stalo složitějším problémem, protože data jsou zpracovávána na mnoha zařízeních. Mnoho malých zařízení potřebovalo více výpočetní síly k provádění náročných úkolů. Navíc správa a údržba nesčetných okrajových zařízení přinesla nové složitosti.

Co je Fog Computing?

Fog computing vstoupil do hry, aby překonal omezení svých počítačových předchůdců, cloud a edge. Rozšiřuje koncept edge computingu vytvořením distribuované výpočetní infrastruktury, která pokrývá širší geografickou oblast, nejen jednotlivá zařízení.

Namísto zpracování dat u zdroje (jako u edge) nebo na vzdálených centralizovaných místech (jako u cloudu), fog computing funguje blíže ke zdroji, ale ne přesně u zdroje. V tomto výpočetním modelu jsou mlhové uzly strategicky umístěny v celé síti, včetně okrajů a v rámci síťové infrastruktury. Tyto uzly mají větší výpočetní výkon než typická okrajová zařízení a mohou provádět složitější zpracování a analýzu dat.

To efektivně vytváří „bližší cloud“ nebo „distribuovaný cloud“, který poskytuje to nejlepší z obou světů, které nabízejí předchozí počítačové modely. Fog computing má za cíl poskytnout hierarchii výpočetních zdrojů, od okrajových zařízení přes mlhové uzly až po cloudová datová centra. To optimalizuje efektivitu, snižuje latenci a nabízí strukturovanější, ale flexibilnější systém než čistý edge nebo cloudový model.

Cloud vs. Okraj. Fog Computing: Porovnání funkcí

Tento vývoj od cloudu k okraji a nakonec k mlze vykresluje živý obraz naší neúnavné snahy optimalizovat data zpracování, což zajišťuje, že jsou k dispozici nejúčinnější, nejcitlivější a nákladově nejefektivnější systémy, které splňují různé požadavky.

Jak již bylo řečeno, je třeba porozumět výkonu a efektivitě cloud, edge nebo fog computingu řešení mohou být významně ovlivněna možnostmi a vlastnostmi místních zařízení zapojený. Mezi limitující faktory patří výpočetní výkon zařízení, paměť a možnosti úložiště; úvahy o umístění a latenci; kapacita přenosu dat; a škálovatelnost a celková vhodnost pro daný úkol.

Příklady reálného světa Cloud, Edge a Fog Computing

Každý výpočetní model – cloud, edge a mlha – měl vliv na řešení konkrétních výzev v technologickém průmyslu. Pochopení praktických aplikací každého z nich má své výhody pro spotřebitele i firemní uživatele.

Cloud Computing

Páteř bezpočtu moderních digitálních služeb, rozsáhlé možnosti ukládání a zpracování cloud computingu nově definovaly dostupnost. Dnes jsou příklady cloud computingu v praxi hluboce zakořeněny v našem každodenním životě, ať už si to uvědomujeme nebo ne.

Streamovací služby, jako jsou Netflix a Spotify, jsou klasickými příklady. Namísto toho, aby uživatelé ukládali do svých zařízení rozsáhlé knihovny filmů nebo hudby, mohou předplatitelé streamovat obsah hostovaný v masivních cloudových datových centrech.

Například když Netflix oznámil funkci pozastavení a obnovení filmů a televizních pořadů na jakémkoli zařízení v jakékoli místnosti v domě streamovací služba využívala a využívá výhod cloud computingu zdroje. Tato centralizace znamená, že můžete začít sledovat film na jednom zařízení, pozastavit jej a pokračovat ve sledování obsahu na jiném zařízení, a to vše díky centralizované povaze dat v cloudu.

Edge Computing

S tím, jak se zařízení stávají chytřejšími a integrovanějšími do našich každodenních rutin, exponenciálně roste potřeba schopností rychlého rozhodování. Například chytré telefony využívají edge computing k provádění rozpoznávání řeči, zpracování obrazu a dalších úkolů. Je také známo, že chytré kamery a další chytrá domácí zařízení využívají edge computing.

A nakonec, samořídící auta při rozhodování v reálném čase silně spoléhají na edge computing. Senzory a palubní počítače analyzují data z kamer, LiDAR, radaru a dalších senzorů, aby navigovaly a reagovaly na jejich prostředí, aniž by potřebovaly vzdálený cloudový server.

Fog Computing

Fog computing, který kombinuje nejlepší vlastnosti cloudu a edge, září ve scénářích vyžadujících koordinovaná, místní rozhodnutí bez přetěžování jednotlivých zařízení. Typickým příkladem jsou iniciativy chytrých měst.

Představte si chytrý dopravní systém ve městě: Místo toho, aby se každý semafor samostatně rozhodoval (jako u Edge) nebo se spoléhal pouze na vzdálené centrálního systému (jako u cloudu), semafory v určité oblasti mohou komunikovat s místním mlhovým uzlem, aby mohla přijímat koordinovanější rozhodnutí.

Pokud se například v jedné oblasti objeví dopravní zácpa, systém může upravit načasování osvětlení v okolních zónách, aby se zmírnilo přetížení, aniž by se data posílala až do centrálního cloudu a zpět.

Cloudový žargon demystifikován

I když každý má své místo, cloud, edge a fog computing hrají roli v optimalizovaném, efektivním a citlivém počítačovém ekosystému. Uživatelé a podniky mají prospěch z demystifikace žargonu a pochopení jeho praktických aplikací. Jak stále využíváme sílu dat, zajištění jejich efektivního, bezpečného a rychlého zpracování zůstane v popředí technologického pokroku.