Hva er Fog Computing? Tåke vs. Edge Computing forklart

Viktige takeaways

• Fog computing utvider konseptet med edge computing ved å skape en distribuert datainfrastruktur som spenner over et bredere geografisk område.
• Tåkedatabehandling opererer nærmere datakilden enn skydatabehandling, men ikke akkurat ved kilden, ved å bruke strategisk plasserte tåkenoder i hele nettverket.
• Tåkedatabehandling gir et hierarki av dataressurser, fra kantenheter til tåkenoder til sky datasentre, optimalisere effektiviteten, redusere ventetiden og tilby en strukturert, men fleksibel system.

Vår forståelse av databehandling og lagringsparadigmer utvikler seg etter hvert som den digitale verden gjennomgår raske transformasjoner. Begrepene "sky", "kant" og "tåke" er ikke bare meteorologiske termer; de representerer tre unike datasystemer. Edge- og tåkedatabehandling dukket opp som svar på begrensningene til forgjengeren, men de kommer hver med sine egne funksjoner og fordeler.

Hva er Fog Computing? Tåkeberegning forklart

La oss fordype oss i hva tåkedatabehandling er og forklare hvordan det fungerer. Men før du ser på tåkeberegning, er det nyttig å forstå hva som kom før det og hvordan vi endte opp med tåkeberegning.

Cloud computing dukket opp som en revolusjonerende modell for datahåndtering og prosessering. Tilbyr sentralisert datalagring og prosessering i enorme datasentre – ofte plassert på kontinenter unna datakilden eller brukeren – nettskydatabehandling muliggjorde enestående skalerbarhet, smidighet og kostnader effektivitet.

Samtidig som cloud computing gir mange fordeler, det er ikke uten ulemper. Å overføre data over store avstander til skysentre, behandle dem og deretter sende dem tilbake medfører latens. For oppgaver som krever umiddelbar respons eller sanntidsdatabehandling, var denne forsinkelsen uakseptabel. I tillegg kommer den enorme båndbredden som kreves for å sende hver byte med data til sentrale servere med potensiell overbelastning av nettverket, gjorde den rent skybaserte modellen helt sikkert ineffektiv applikasjoner.

Tast inn kantberegning og dens oppfølgingsak, tåkedatabehandling.

Hva er Edge Computing?

Ved å gjenkjenne begrensningene til cloud computing, ble edge computing utviklet for å minimere ventetiden og optimalisere båndbredden. De nøkkelforskjellen mellom cloud og edge computing er mengden data som skal behandles; cloud computing håndterer enorme mengder, mens edge fokuserer på mye mindre delsett.

I stedet for å dirigere alt til sentraliserte servere, ble dataprosesser flyttet nærmere datakilden – kanskje et sikkerhetskamera, en bærbar enhet eller en fabrikksensor. Denne nærheten betyr at data kan behandles på stedet, noe som øker muligheten for å lage responsive applikasjoner i sanntid. Den lokaliserte databehandlingen lover også godt for energieffektivitet og reduserer de totale dataoverføringskostnadene.

Men mens edge computing adresserte ventetiden og båndbreddeutfordringene, vakte det også nye bekymringer. Sikkerhet har blitt et mer intrikat problem, med data som behandles på en rekke enheter. Mange små enheter trengte mer beregningsmuskel for å utføre strenge oppgaver. Videre introduserte administrasjon og vedlikehold av utallige edge-enheter nye kompleksiteter.

Hva er Fog Computing?

Tåkedatabehandling kom i spill for å overvinne begrensningene til sine dataforgjengere, cloud og edge. Det utvider edge computing-konseptet ved å skape en distribuert datainfrastruktur som spenner over et bredere geografisk område, ikke bare individuelle enheter.

I stedet for å behandle data ved kilden (som med kant) eller på fjerne sentraliserte steder (som med sky), opererer tåkedatabehandling nærmere kilden, men ikke nøyaktig ved kilden. I denne datamodellen er tåkenoder strategisk plassert i hele nettverket, inkludert i kanten og innenfor nettverksinfrastrukturen. Disse nodene har mer beregningskraft enn typiske edge-enheter og kan utføre mer kompleks databehandling og analyse.

Dette skaper effektivt en "nærmere sky" eller en "distribuert sky" som gir det beste fra begge verdener de tidligere datamodellene tilbyr. Fog computing tar sikte på å gi et hierarki av dataressurser, alt fra kantenheter til tåkenoder til skydatasentre. Dette optimerer effektiviteten, reduserer ventetiden og tilbyr et mer strukturert, men fleksibelt system enn en ren edge- eller skymodell.

Cloud vs. Kant. Fog Computing: Funksjoner sammenlignet

Denne utviklingen fra sky til kant og til slutt til tåke maler et levende bilde av vår nådeløse innsats for å optimalisere data prosessering, som sikrer at de mest effektive, responsive og kostnadseffektive systemene er på plass for å møte varierende krav.

Når det er sagt, må man forstå ytelsen og effektiviteten til sky-, kant- eller tåkedatabehandling løsninger kan påvirkes betydelig av egenskapene og funksjonene til de lokale enhetene involvert. Begrensende faktorer inkluderer enhetens prosessorkraft, minne og lagringskapasitet; hensyn til plassering og ventetid; dataoverføringskapasitet; og skalerbarheten og den generelle egnetheten for den aktuelle oppgaven.

Eksempler fra den virkelige verden på Cloud, Edge og Fog Computing

Hver datamodell – sky, kant og tåke – har vært innflytelsesrik for å løse spesifikke utfordringer i teknologibransjen. Å forstå de praktiske bruksområdene til hver enkelt har sine fordeler for både forbrukere og forretningsbrukere.

Cloud Computing

Ryggraden i utallige moderne digitale tjenester, cloud computing sine ekspansive lagrings- og prosesseringsmuligheter har redefinert tilgjengeligheten. I dag er eksempler på cloud computing i aksjon dypt forankret i hverdagen vår, enten vi innser det eller ikke.

Strømmetjenester, som Netflix og Spotify, er klassiske eksempler. I stedet for at brukere lagrer omfattende film- eller musikkbiblioteker på enhetene sine, kan abonnenter streame innhold som er vert på massive skydatasentre.

For eksempel da Netflix annonserte funksjonen for å pause og gjenoppta filmer og TV-serier på en hvilken som helst enhet i et hvilket som helst rom i huset utnyttet og utnytter strømmetjenesten cloud computing ressurser. Denne sentraliseringen betyr at du kan begynne å se en film på én enhet, sette den på pause og fortsette å se innholdet på en annen enhet, alt takket være dataens sentraliserte natur i skyen.

Edge Computing

Etter hvert som enhetene blir smartere og mer integrert i våre daglige rutiner, øker behovet for raske beslutningsevner eksponentielt. For eksempel bruker smarttelefoner edge computing for å utføre talegjenkjenning, bildebehandling og andre oppgaver. Smartkameraer og andre smarte hjemmeenheter har også vært kjent for å utnytte edge computing.

Og endelig, selvkjørende biler er sterkt avhengig av edge computing for sanntids beslutningstaking. Sensorer og innebygde datamaskiner analyserer data fra kameraer, LiDAR, radar og andre sensorer for å navigere og reagere på miljøet uten å trenge en fjern skyserver.

Tåkedatabehandling

Ved å kombinere de beste egenskapene til sky og kant, skinner tåkedatabehandling i scenarier som krever koordinerte, lokale beslutninger uten å overbelaste individuelle enheter. Et godt eksempel er smartby-initiativer.

Se for deg et smart trafikksystem i en by: I stedet for at hvert trafikklys tar uavhengige beslutninger (som med kant) eller stoler utelukkende på en fjern sentralsystem (som med sky), kan trafikklysene i en bestemt region kommunisere med en lokal tåkenode for å ta mer koordinerte beslutninger.

For eksempel, hvis det oppstår en trafikkork i ett område, kan systemet justere lystider i de omkringliggende sonene for å lindre overbelastning uten å sende data helt til en sentral sky og tilbake.

Cloud Jargong avmystifisert

Mens hver har sin plass, spiller sky-, kant- og tåkedatabehandling en rolle i et optimalisert, effektivt og responsivt databehandlingsøkosystem. Brukere og bedrifter drar nytte av å avmystifisere sjargongen og forstå dens praktiske anvendelser. Når vi fortsetter å utnytte kraften til data, vil vi forbli i forkant av teknologiske fremskritt for å sikre at de behandles effektivt, sikkert og raskt.