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Fog Computing

Fog Computing bezeichnet eine dezentrale Computing-Infrastruktur, in der sich Daten, Berechnungen, Speicher und Anwendungen irgendwo zwischen der Datenquelle und der Cloud befinden.

Mit Fog Computing haben Unternehmen eine größere Auswahl, wo Daten verarbeitet werden. Das ist beispielsweise für Internet of Things (IoT)-Bereitstellungen hilfreich.

Beschreibung

Eine dezentrale Computing-Infrastruktur, in der sich Daten, Berechnungen, Speicher und Anwendungen irgendwo zwischen der Datenquelle und der Cloud befinden.

Vorteile

Höhere Leistung für latenzsensitive Anwendungen.

Trade-offs

Fog Computing erhöht die Komplexität Ihres Technologieparks und verursacht zusätzliche Gemeinkosten für Sicherheit, Datenmanagement und Eigentum.

Anwendung

Fog Computing wird häufig dort eingesetzt, wo niedrige Latenzen erforderlich sind oder Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden, z.B. bei IoT-Bereitstellungen, Industrieautomatisierung, autonomen Fahrzeugen oder der vorausschauenden Wartung und Videoüberwachung.

Beschreibung


Fog Computing ist eine dezentralisierte Computing-Infrastruktur, bei der sich Daten, Berechnungen, Speicher und Anwendungen irgendwo zwischen der Datenquelle und der Cloud befinden.


Für viele überschneiden sich die Begriffe ‚Fog Computing‘ und ‚Edge Computing‘, da beide bedeuten, Informationen und Verarbeitung näher an den Standort der Daten zu bringen. Im Allgemeinen befindet sich der ‚Nebel‘ jedoch zwischen dem ‚Rand‘ und einem zentralen Standort. 


Fog Computing bringt die Möglichkeiten und Ressourcen der Cloud näher dorthin, wo die Daten erzeugt und genutzt werden. Diese Form von Computing wird meist zur Leistungssteigerung von Anwendungen mit geringer Latenz oder für Echtzeit-Entscheidungen eingesetzt, kann aber auch für Sicherheits- und Compliance-Zwecke genutzt werden.

Vorteile


Fog Computing eignet sich gut für latenzsensitive Anwendungen – etwa für Roboter in Produktionslinien. Mit der Ausführung von Berechnungen im ‚Fog‘ verkürzen Sie die Zeit zwischen der Datengenerierung am Endpunkt und der Verarbeitung. Das spart auch Bandbreitenkosten, weil die Daten nicht den ganzen Weg zurück in die Cloud verschoben werden müssen.

Trade-offs


Fog Computing wird die Komplexität Ihres Technologieparks unweigerlich erhöhen, da Sie mehrere Endpunkte – vielleicht Tausende von Knoten – im Fog haben werden. Dadurch entsteht ein gewisser Verwaltungsaufwand, und die Sicherung der einzelnen Endpunkte wird nicht trivial sein.

Anwendung


Fog Computing wird häufig in IoT-Bereitstellungen sowie in Bereichen wie industrieller Automatisierung, autonomen Fahren, vorausschauender Wartung und Videoüberwachung eingesetzt.


Der Ausbau von 5G-Netzwerken – die eine allgegenwärtige, drahtlose Hochgeschwindigkeitskonnektivität versprechen – sollte den Einsatz von Fog-Computing-Systemen beschleunigen.

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