Internet przedmiotów (IoT) stał się kolejną wielką ewolucją po Internecie, który obiecuje zmienić nasze życie, łącząc fizyczne byty z Internetem we wszechobecny sposób, prowadząc do inteligentnego świata. Urządzenia IoT wszędzie wokół nas łączą urządzenia do noszenia, inteligentne samochody i systemy inteligentnego domu. W rzeczywistości badania sugerują, że w tempie, w jakim urządzenia te integrują się z naszym życiem, oczekuje się, że do 2020 r. Do Internetu zostanie podłączonych ponad 50 miliardów urządzeń. Do tej pory podstawowym wykorzystaniem Internetu jest łączenie maszyn obliczeniowych. do maszyn podczas komunikacji w formie stron internetowych. Ale IoT idzie o krok dalej.
Jednak, aby pomieścić tak ogromną liczbę podłączonych urządzeń i skutecznie zarządzać ogromnym napływem danych gromadzonych z każdego urządzenia, wymagana jest skalowalna architektura. Ponadto większość urządzeń tworzących Internet przedmiotów jest ograniczona zasobami; zasoby takie jak przepustowość i pamięć oraz moc obliczeniowa są ograniczone. Wyzwania te można złagodzić, rozszerzając funkcje przetwarzania w chmurze bliżej urządzeń IoT. Fog Computing, znany również jako Edge Computing, jest potencjalnym rozwiązaniem, które rozszerza warstwę chmury, aby być bliżej rzeczy, które wytwarzają i zużywają dane. Ale czym są te dwie technologie i czym się od siebie różnią?
Termin Fog Computing został wymyślony przez Cisco i zdefiniowany jako rozszerzenie paradygmatu przetwarzania w chmurze z rdzenia sieci na brzeg sieci. Przetwarzanie mgły jest warstwą pośrednią, która rozszerza warstwę chmury, aby przybliżyć urządzenia komputerowe, sieciowe i pamięciowe do węzłów końcowych w IoT. Urządzenia na krawędzi nazywane są węzłami przeciwmgielnymi i mogą być rozmieszczane w dowolnym miejscu z łącznością sieciową, obok torów kolejowych, kontrolerów ruchu, parkometrów lub gdziekolwiek indziej. To rozszerzenie chmury obliczeniowej, a nie jej zastąpienie. Zmniejsza to opóźnienia i eliminuje problemy z bezpieczeństwem podczas przesyłania danych do chmury. Ze względu na ścisłą integrację z urządzeniami końcowymi poprawia ogólną wydajność systemu, poprawiając w ten sposób wydajność krytycznych systemów cyberfizycznych.
Chociaż główne cele obliczeń brzegowych i obliczeń przeciwmgielnych są takie same - to znaczy zmniejszyć zatłoczenie sieci i zmniejszyć opóźnienie od końca do końca - różnią się jednak sposobem przetwarzania i przetwarzania danych oraz umiejscowieniem inteligencji i mocy obliczeniowej . Przetwarzanie brzegowe to architektura, która wykorzystuje klientów końcowych i jedno lub więcej urządzeń brzegowych bliskich użytkowników do popychania urządzeń obliczeniowych w kierunku źródeł danych, np. Czujników, urządzeń wykonawczych i urządzeń mobilnych. Przesuwa infrastrukturę obliczeniową w pobliże źródła danych, a złożoność obliczeniowa również odpowiednio wzrośnie. W takiej architekturze każde urządzenie z funkcjami obliczeniowymi, pamięcią masową i obsługą sieci może służyć jako urządzenie bliskie użytkownikowi. Zazwyczaj zasoby brzegowe są konfigurowane w sposób ad hoc, aby poprawić ogólną wydajność systemu.
- Chociaż główne cele obliczeń brzegowych i obliczeń przeciwmgielnych są takie same - to znaczy zmniejszyć zatłoczenie sieci i zmniejszyć opóźnienie od końca do końca - różnią się jednak sposobem przetwarzania i przetwarzania danych oraz umiejscowieniem inteligencji i mocy obliczeniowej . Oba terminy są często używane zamiennie, ponieważ oba dotyczą dostarczania inteligencji i mocy obliczeniowej do miejsca, w którym dane są tworzone. Przetwarzanie mgły spycha inteligencję do poziomu architektury sieci lokalnej architektury sieci, przetwarzając dane w węźle mgły lub bramie IoT. Przetwarzanie brzegowe umieszcza inteligencję i moc bramki brzegowej w urządzeniach takich jak programowalne sterowniki automatyki.
- W Fog Computing komunikacja danych między urządzeniami generującymi dane a środowiskiem chmurowym wymaga szeregu kroków; komunikacja jest najpierw kierowana do punktów we / wy PAC, po czym jest wysyłana do bramki protokołu, która konwertuje dane do zrozumiałego formatu. Dane są następnie przesyłane do węzła Fog sieci lokalnej, po czym dane są kierowane do chmury w celu przechowywania. Z drugiej strony w Edge Computing komunikacja jest znacznie prostsza i potencjalnie mniej punktów awarii.
- Przetwarzanie przeciwmgielne to zdecentralizowana infrastruktura obliczeniowa, która rozszerza przetwarzanie w chmurze i usługi na brzeg sieci, aby przybliżyć urządzenia obliczeniowe, sieciowe i pamięciowe do węzłów końcowych w IoT. Celem jest poprawa wydajności i zmniejszenie ilości danych transportowanych do chmury w celu przetwarzania, analizy i przechowywania. Z drugiej strony przetwarzanie brzegowe jest starszym wyrażeniem poprzedzającym określenie Fog. Jest to architektura, która wykorzystuje klientów końcowych i jedno lub więcej urządzeń brzegowych blisko użytkownika, aby popchnąć urządzenie obliczeniowe w kierunku źródeł danych, np. Czujników, urządzeń wykonawczych i urządzeń mobilnych.
W skrócie, Fog Computing i Edge Computing są często używane w znaczeniu tej samej architektury, dlatego też terminy są uważane za wymienne; można jednak dokonać subtelnego rozróżnienia. Chociaż oba oferują potencjalne rozwiązanie, które rozszerza warstwę chmury, aby być bliżej rzeczy, które produkują i zużywają dane, główna różnica polega na tym, jak przetwarzają dane i gdzie umieszcza się inteligencję i moc obliczeniową. W obliczeniach Fog inteligencja jest w sieci lokalnej, gdzie, podobnie jak w obliczeniach Edge, inteligencja i moc bramki Edge znajdują się w inteligentnych urządzeniach, takich jak programowalne sterowniki automatyki.