Fog computing

IoT, internet věcí, mění IT prostředí po celém světě a je již považován za klíčovou technologii pro mnoho projektů zaměřených na budoucnost. Tradiční architektury IoT, kde jsou data centrálně shromažďována a zpracovávána, nejsou schopny nekonečného škálování kvůli omezením, jako je šířka pásma. V oblasti fog computingu se vyvíjejí možná řešení, která by řešila tyto problémy spojené s implementací IoT.

Co je fog computing? Definice

Fog computing je cloudová technologie, při které se data generovaná koncovými zařízeními nenahrávají přímo do cloudu, ale jsou předběžně zpracovávána v decentralizovaných mini datových centrech. Koncept zahrnuje síťovou strukturu, která se rozprostírá od vnějšího okraje sítě (kde jsou data generována zařízeními IoT) až po centrální datový koncový bod ve veřejném cloudu nebo soukromém datovém centru (soukromý cloud).

Cílem „fogging“ je zkrátit komunikační vzdálenosti a snížit přenos dat prostřednictvím externích sítí. Fog uzly tvoří mezilehlou vrstvu v síti, kde se rozhoduje, která data budou zpracována lokálně a která budou předána do cloudu nebo do centrálního datového centra k další analýze nebo zpracování.

Následující schéma znázorňuje tři vrstvy architektury fog computingu:

• Okrajová vrstva: okrajová vrstva zahrnuje všechna „chytrá“ zařízení architektury IoT (okrajová zařízení). Data generovaná z okrajové vrstvy jsou buď zpracovávána přímo na zařízení, nebo přenášena na server (fog node) ve fog vrstvě.
• Fogová vrstva: fogová vrstva zahrnuje řadu výkonných serverů, které přijímají data z okrajové vrstvy, předzpracovávají je a podle potřeby je nahrávají do cloudu.
• Cloudová vrstva: cloudová vrstva je centrálním datovým koncovým bodem architektury fog computingu.

Referenční architektura pro fog systémy byla vyvinuta konsorciem OpenFog Consortium (nyní Industry IoT Consortium (IIC)). Další bílé knihy o fog computingu najdete na webových stránkách IIC.

Jak se fog computing liší od cloud computingu?

Fog computing a cloud computing se liší v poskytování zdrojů a způsobu zpracování dat. Cloud computing se obvykle odehrává v centralizovaných datových centrech. Zdroje, jako je výpočetní výkon a úložiště, jsou sdruženy na backendových serverech a klientům jsou k dispozici prostřednictvím sítě. Komunikace mezi dvěma nebo více koncovými zařízeními vždy probíhá přes server na pozadí.

Systémy, jako jsou ty používané v inteligentní výrobě, vyžadují nepřetržitou výměnu dat mezi nesčetnými koncovými zařízeními, což takovou architekturu posouvá za její limity. Fog computing využívá mezilehlé zpracování v blízkosti zdroje dat, aby se snížil datový tok do datového centra.

Jak se fog computing liší od edge computingu?

Nejen datový průtok velkých architektur IoT však posouvá cloud computing na hranici svých možností. Dalším problémem je latence. Centralizované zpracování dat je vždy spojeno s časovým zpožděním kvůli dlouhým přenosovým cestám. Koncová zařízení a senzory musí komunikovat mezi sebou prostřednictvím serveru v datovém centru, což vede ke zpoždění externího zpracování požadavku i odpovědi. Takové latence se stávají problematickými v produkčních procesech podporovaných IoT, kde je zpracování informací v reálném čase nezbytné, aby stroje mohly okamžitě reagovat, když dojde k incidentu.

Jedním z řešení problému latence je edge computing, koncept v rámci fog computingu, ve kterém je zpracování dat nejen decentralizované, ale probíhá přímo v koncovém zařízení na okraji sítě. Každé chytré zařízení je vybaveno vlastním mikrokontrolérem, který umožňuje základní zpracování dat a komunikaci s jinými zařízeními a senzory IoT. To nejen snižuje latenci, ale také datový průtok v centrálním datovém centru.

Ačkoli fog computing a edge computing jsou úzce propojené, nejedná se o totéž. Rozhodující rozdíl spočívá v tom, kde a kdy jsou data zpracovávána. V případě edge computingu jsou data zpracovávána tam, kde jsou generována, a ve většině případů jsou data odeslána ihned po zpracování. Naproti tomu fog computing shromažďuje a zpracovává surová data z více zdrojů v datovém centru, které se nachází mezi zdrojem dat a centralizovaným datovým centrem. Tento způsob zpracování dat umožňuje zabránit předávání irelevantních dat nebo výsledků do centrálního datového centra. To, zda je nejlepší edge computing, fog computing nebo jejich kombinace, závisí do značné míry na konkrétním případě použití.

Jaké jsou výhody fog computingu?

Fog computing nabízí řešení řady problémů spojených s cloudovými IT infrastrukturami. Upřednostňuje krátké komunikační cesty a minimalizuje nahrávání dat do cloudu. Zde jsou nejdůležitější výhody:

1. Méně síťového provozu: fog computing snižuje provoz mezi zařízeními IoT a cloudem.
2. Úspora nákladů díky využití sítí třetích stran: poskytovatelé sítí nesou vysoké náklady za vysokorychlostní nahrávání dat do cloudu. Fog computing tyto náklady snižuje.
3. Offline dostupnost: v architektuře fog computingu jsou zařízení IoT dostupná i offline.
4. Menší latence: fog computing zkracuje komunikační cesty, čímž urychluje automatizované procesy analýzy a rozhodování.
5. Zabezpečení dat: ve fog computingu jsou data zařízení často předem zpracována místní sítí. To umožňuje implementaci, při které citlivá data mohou zůstat v rámci společnosti nebo být zašifrována či anonymizována před nahráním do cloudu.

Jaké jsou nevýhody fog computingu?

Decentralizované zpracování v mini datových centrech má také své nevýhody. Hlavními nevýhodami jsou náklady a složitost údržby a správy distribuovaného systému. Nevýhody systémů fog computingu jsou:

1. Vyšší náklady na hardware: fog computing vyžaduje, aby zařízení a senzory IoT byly vybaveny dalšími procesorovými jednotkami, které umožňují lokální zpracování dat a komunikaci mezi zařízeními.
2. Zvýšené požadavky na údržbu: decentralizované zpracování dat vyžaduje více údržby, protože místa zpracování a ukládání jsou rozložena po celé síti a na rozdíl od cloudových řešení je nelze centrálně udržovat ani spravovat.
3. Dodatečné požadavky na zabezpečení sítě: fog computing je zranitelný vůči útokům typu „man-in-the-middle“.