Fog Computing vs. Edge Computing: Die Unterschiede

Worum geht es bei Fog Computing und Edge Computing?

Fog und Edge Computing haben ein fast identisches Konzept: die Verlagerung von Computing und Storage weg von einem zentralen Data Center und die Verteilung dieser Ressourcen auf einen oder mehrere zusätzliche Standorte in einer größeren Netzwerkumgebung. Im Idealfall befinden sich die dezentralen Ressourcen näher an der Stelle, an der die Arbeit ausgeführt wird. Bei dieser Arbeit kann es sich um die Erfassung von Daten oder die Verarbeitung von Benutzeranfragen handeln.

Warum ist das wichtig? Es dreht sich alles um Netzwerke. Ein Netzwerk kann nur eine begrenzte Menge an Daten über einen bestimmten Zeitraum hinweg verarbeiten (Bandbreite), und die Übertragung von Daten über große geografische Entfernungen dauert eine bestimmte Zeit (Latenz). Da Unternehmen zunehmend auf immer größere Datenmengen angewiesen sind, um ein größeres globales Publikum zu bedienen, haben die Netzwerke Schwierigkeiten, die Last zu bewältigen, und die Benutzer müssen länger auf Antworten warten. Die herkömmliche Art und Weise, wie Unternehmen das Computing handhaben, kommt langsam an seine Grenzen. System- und Netzwerkarchitekten haben lange nach einer Möglichkeit gesucht, das Netzwerk von dieser Last zu befreien.

Fog Computing versus Edge Computing: Funktionsweise

Bei der herkömmlichen Datenverarbeitung erfolgt die Datenerfassung an einem entfernten Standort und anschließend in einem zentralen Rechenzentrum, wo die Daten gespeichert und verarbeitet werden können – in der Regel zu Analysezwecken. Es gibt jedoch keine Regel, die vorschreibt, dass Storage und Computing zentralisiert sein müssen. Das ist lediglich der Ansatz, der sich über Jahrzehnte entwickelt hat.

Edge und Fog Computing zielen darauf ab, Storage- und Computing-Ressourcen viel näher am Ort der Datengenerierung oder sogar direkt dort zu platzieren. Dadurch wird die Notwendigkeit, große Mengen an Rohdaten über weite Entfernungen durch ein Netzwerk zu transportieren, effizient verringert oder beseitigt. Die Hardware und Software, die für Computing-Aufgaben zum Einsatz kommt, ist im Wesentlichen identisch. Wenn eine Anlage beispielsweise Daten erzeugt und diese Daten direkt am Edge der Anlage verarbeitet werden, ist es nicht erforderlich, auf das Internet zurückzugreifen.

Oder denken Sie an eine abgelegene Fabrik. Dort gibt es unzählige Maschinen mit zahllosen IoT-Geräten, die zur Überwachung und Steuerung einer Reihe von physischen Bedingungen und Betriebsparametern in der gesamten Fabrikanlage verwendet werden. In einer herkömmlichen Umgebung müsste man alle diese IoT-Gerätedaten über ein WAN, zum Beispiel das Internet, zur Zentrale übertragen, wo die Daten verarbeitet und analysiert werden können. Durch die Platzierung von Storage- und Compute-Ressourcen in oder in der Nähe dieser Fabrik lassen sich die Daten effizienter verarbeiten und analysieren. Hierbei kommt es im Allgemeinen nicht zu den im Internet häufigen Überlastungen und Unterbrechungen, und nur die Analyseergebnisse müssen für das Hauptrechenzentrum verfügbar sein.

Genau an dieser Stelle beginnen die Begriffe Edge Computing und Fog Computing voneinander abzuweichen. Fog Computing nimmt eine breitere Bedeutung an und kann Storage- und Compute-Ressourcen an einer beliebigen Anzahl von Standorten und bei beliebig vielen Verbindungen umfassen. Wenn etwa eine Fabrik Daten zur Verarbeitung an ein nahe gelegenes Data Center oder sogar in die lokale Region eines Cloud Providers sendet, kann dies ebenfalls als verteiltes Computing interpretiert und als Fog bezeichnet werden, anstatt der präziseren Idee von einem physischen Edge.

Was sind die Vorteile von Fog und Edge Computing?

Sowohl Fog Computing als auch Edge Computing bieten im Wesentlichen vier Vorteile:

1. Geringere Latenz und verbesserte Reaktionszeit: Die Zeit für die Übertragung großer Datenmengen wird drastisch reduziert oder sogar eliminiert, was eine schnellere Time-to-Value für große Datensätze ermöglicht. Wenn ein Unternehmen kritische Entscheidungen treffen oder auf diese Daten reagieren muss, etwa auf die Bedingungen in einer großen Industrieanlage, verbessert die geringere Latenz die Reaktionszeiten und vermeidet Netzwerkunterbrechungen.
2. Bessere Compliance und Sicherheit: Die Übertragung von Rohdaten über ein öffentliches Netzwerk kann ein Risiko für diese Daten darstellen und die Compliance-Strategie des Unternehmens gefährden. Wenn die Daten vor Ort verbleiben oder die Entfernung, die die Daten zurücklegen müssen, erheblich reduziert wird, lässt sich die potenzielle Angriffsfläche für das Ausspähen oder den Diebstahl von Daten reduzieren. Darüber hinaus kann die Minimierung der Menge an Rohdaten, die über ein öffentliches Netzwerk transportiert werden, die Compliance verbessern, sofern die Daten am Edge oder in Fog Nodes angemessen gesichert sind.
3. Reduzierte Kosten und Bandbreite: Der Bandbreitenbedarf für große Datensätze steigt schneller als die allgemeine Netzwerkkapazität. Hohe Bandbreitenanforderungen können zu erheblichen Kosten für das Unternehmen führen. Wer einen hohen Bandbreitenbedarf vermeidet, kann Internetkosten einsparen.
4. Größere Autonomie und weniger Unterbrechungen: Die Begrenzung der WAN-Anforderungen kann auch potenzielle Unterbrechungen durch WAN-Überlastung und -Ausfälle verhindern. Wenn eine Edge-Einrichtung Daten vor Ort speichert und analysiert, kann sie auch bei einem Internetausfall weiterarbeiten. Bei Fog-Installationen, die möglicherweise externe Standorte für Storage und Computing nutzen, können kürzere WAN-Entfernungen die Auswirkungen von WAN-Unterbrechungen verringern.

Was sind die Nachteile von Fog und Edge Computing?

Trotz der Vorteile gibt es allerdings auch einige allgemeine Nachteile, mit denen Fog- und Edge-Benutzer konfrontiert werden können:

• Erhöhte Komplexität: Ein wesentlicher Vorteil des traditionellen Rechenzentrums besteht darin, dass sich die Kernressourcen und -dienste alle an einem Ort befinden. Fog und Edge Computing heben dieses traditionelle Paradigma auf und verteilen Ressourcen und Services auf Remote-Standorte am Ort und in der Nähe des Ortes, wo die Daten erzeugt werden. Diese verteilte Computing-Architektur führt zu einer Umgebung, die komplexer zu gestalten, zu implementieren und zu verwalten ist.
• Sicherheitsbedenken: Sicherheit ist bei Fog- und Edge-Technologien nicht von Haus aus gegeben. Obwohl sich die Sicherheit mit Fog und Edge Computing verbessern lässt, ist eine bessere Sicherheit noch lange nicht gewährleistet. Verteilte Computing-Architekturen müssen alle Sicherheitsaspekte berücksichtigen – vom Datenabsicherung und der Verschlüsselung über den Zugriff und die Authentifizierung bis hin zur physischen Sicherheit.
• Dezentralisiertes Management: Man kann nichts verwalten, was man nicht sehen kann. Die Verwaltung von Remote-Geräten kann für Management-Tools problematisch sein. Außerdem ist es wichtig, dass alle Verwaltungs-Tools das Vorhandensein von verteilten Infrastrukturen unterstützen. Dies kann letztlich mehrere Tools erfordern, wie Cloud-Management-Tools, IoT-Konfigurations- und -Management-Tools sowie konventionelle Tools für die Verwaltung von Data Centern, die für Remote- oder verteilte Infrastrukturen geeignet sind. Unabhängig von der Auswahl der Tools wird der Bereitstellungs- und Verwaltungsprozess aufwendiger und zeitintensiver sein als bei herkömmlichen zentralisierten Workflows.

Wie unterscheidet sich Fog Computing von Edge Computing?

Fog Computing versus Edge Computing – der Unterschied zwischen diesen beiden IoT-orientierten Konzepten hängt weitgehend davon ab, wen Sie fragen. Nachfolgend gehen wir auf drei Arten ein, wie diese beiden Begriffe verwendet werden und worin sie sich unterscheiden.

1. Ein und derselbe Begriff: Viele IT-Profis verwenden die Begriffe Fog Computing und Edge Computing im weitesten Sinne und synonym. Sie meinen damit die Verteilung von Compute- und Storage-Ressourcen an die oder in die Nähe der Peripherie des Netzwerks.

Ein dezentralisiertes Edge- oder Fog-Modell ermöglicht die Verarbeitung von Daten am oder in der Nähe des Ursprungspunkts und nicht in einem weit entfernten, internen Data Center oder einer Cloud. Dies führt zu geringerer Latenz für mobile und IoT-Geräte sowie insgesamt zu weniger Überlastung des Netzwerks.

2. Getrennte, aber verwandte Begriffe: Andere Nutzer verwenden genauere Definitionen, die zwischen Fog Computing und Edge Computing unterscheiden.

Das OpenFog Consortium – eine Branchengruppe, der Cisco, Intel, Microsoft und die Princeton University angehören und die jetzt Teil des Industrial Internet Consortium ist – argumentiert, dass sich Fog auf eine breite IT-Architektur bezieht, die ein komplexes Netz dynamischer Verbindungen erzeugt. Diese Verbindungen können von Edge-Geräten zur Cloud, gemeinsam genutzten lokalen Compute- und Storage-Ressourcen, wie IoT-Gateways, und anderen Edge-Geräten reichen.

Laut OpenFog standardisiert Fog Computing, das auch als Fog Networking und Fogging bezeichnet wird, die Ausdehnung der Cloud auf den Edge-Bereich und umfasst den gesamten Raum und die Aktivitäten zwischen den beiden.

Edge Computing ist in diesem Fall enger gefasst, da es sich auf einzelne, vordefinierte Instanzen der Datenverarbeitung bezieht, die an oder in der Nähe von Netzwerkendpunkten stattfinden. Mit diesem Paradigma kann Edge Computing keine direkten Netzwerkverbindungen zwischen zwei Endpunkten oder zwischen einem Endpunkt und einem IoT-Gateway alleine herstellen. Dazu benötigt es Fog.

Nach Ansicht von OpenFog nutzt Fog Computing immer Edge Computing. Edge Computing kann aber auch ohne Fog Computing auskommen. Außerdem schließt Fogging per Definition die Cloud ein, während Edge Computing dies nicht tut.

3. Die Begriffe hängen vom Standort ab: Wieder andere IT-Experten sagen, dass die Verwendung von Fog Computing und Edge Computing speziell vom Standort der verteilten Compute- und Storage-Ressourcen abhängt. Wenn die Verarbeitungsfunktionen direkt in einen vernetzten Endpunkt eingebettet sind, sprechen sie von Edge Computing. Steckt die Intelligenz jedoch in einem separaten Netzwerkknoten, der sich zwischen einem Endpunkt und der Cloud befindet, zum Beispiel einem lokalen Knoten oder einem IoT-Gateway, dann handelt es sich um Fog Networking.