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Edge-Computing und Fog-Computing verstehen

Von ·Kategorien: Technik erklärt·Published On: November 10th, 2020·5.6 min read·

In früheren Blogbeiträgen haben wir angesprochen, was Edge-Server sind, welche Unterschiede zwischen Edge-Computern bestehen und wie man den richtigen Edge-Computer findet. Jedoch gehen wir nun in diesem Beitrag einen Schritt zurück. Wir betrachten das Gesamtbild und behandeln Edge-Computing im Vergleich zu Fog-Computing. Wir werden die Unterschiede und Ähnlichkeiten zwischen beiden untersuchen. Außerdem geben wir einige praktische Beispiele. Damit versuchen wir zu entmystifizieren, was zu einer häufigen Frage geworden ist. So arbeiten Unternehmen jeder Form und Größe daran, den besten Standort für die Rechenleistung zu finden. 

Was ist Cloud-Computing?

Bevor wir also in die Unterschiede zwischen Edge-Computing und Fog-Computing eintauchen, ist es wichtig, das Gesamtbild zu verstehen, das wir erwähnt habe. Es heißt Cloud-Computing. Eine vereinfachte Definition von Cloud-Computing ist Rechenleistung, die als Online-Dienst zur Verfügung gestellt wird. Zudem wird dieser Dienst häufig von einer dritten Partei angeboten. Ein gutes Beispiel sind Anbieter von Online-Speicher- und Dateiverwaltungsdiensten. Beispielsweise ist Google Drive ein solcher Dienst. Dabei werden Dateien nicht tatsächlich auf Ihren physischen Geräten, sondern vielmehr „in der Cloud“ gespeichert. In industriellen Anwendungen könnten diese Daten, die in vielen Formen vorliegen können, ihren Ursprung bei IoT-Sensoren haben. Sie könnten an einen Cloud-Service wie Amazon Web Services oder Microsoft Azure gesendet werden. Dazu müssen die Daten von den physischen Geräten im Feld in die Cloud übertragen werden. Hier kommen Edge-Computing und Fog-Computing ins Spiel.

Edge-Computing und Fog-Computing-Ebenen – OnLogic

Ein Beispiel dafür, wie die Sensor-, Edge-, Fog- und Cloud-Lagen einer Infrastruktur aussehen.

Was sind die Unterschiede zwischen Edge-Computing und Fog-Computing?

Edge-Computing und Fog-Computing teilen viele Gemeinsamkeiten. Im Wesentlichen sind beide die Wegbereiter des Datenverkehrs in die Cloud. Wie wir in unserem Blog darüber, was Edge-Server sind, erklärt haben, findet Edge-Computing dort statt, wo die Daten erzeugt werden. Das geschieht direkt am „Edge“ (Rand) des Netzwerks einer bestimmten Anwendung. Das bedeutet, dass ein Edge-Computer mit den Sensoren und Controllern eines bestimmten Geräts verbunden wird. Anschließend sendet er Daten an die Cloud. Jedoch kann dieser Datenverkehr massiv und ineffizient sein. So können nämlich auch irrelevante Daten ebenso an die Cloud gesendet werden wie die nützlichen, tatsächlich benötigten Informationen. Leider hat auch die Cloud ihre Grenzen in Bezug auf Kapazität, Sicherheit und Effizienz, wenn sie direkt mit Edge-Geräten verbunden ist. Steigen Sie ein in das Fog-Computing.

Fog-Computing im Überblick 

Fog-Computing ist eine Rechenebene zwischen Cloud und Edge. Edge-Computing könnte riesige Datenströme direkt an die Cloud senden. Im Gegensatz dazu kann Fog-Computing die Daten von der Edge-Ebene empfangen, bevor sie die Cloud erreichen. Anschließend werden nur relevante Daten in der Cloud gespeichert. Gleichzeitig können die irrelevanten Daten gelöscht oder in der Fog-Ebene für den Fernzugriff oder zur Information lokalisierter Lernmodelle analysiert werden.

Ein Beispiel für Fog-Computing

Ein gutes Beispiel für Fog-Computing wäre eine Embedded-Anwendung auf einer Produktionslinie, bei der ein mit einem Edge-Server verbundener Temperatursensor die Temperatur jede einzelne Sekunde misst. Diese Daten würden dann zur Überwachung von Temperaturspitzen an die Cloud-Anwendung weitergeleitet. Stellen Sie sich vor, dass alle Temperaturmessungen, jede einzelne Sekunde eines 24/7-Messzyklus, an die Cloud gesendet werden. Mit einer Fog-Ebene würde der Edge-Server die Daten zunächst über ein lokalisiertes Netzwerk an die Fog-Ebene senden. Dann würde der Fog-Server diese Daten empfangen. Anhand bestimmter Parameter entscheidet er, ob er sie in die Cloud sendet. Damit wird der Datenverkehr reduziert. Für einfache Temperaturmesswerte mag diese Datenersparnis vernachlässigbar erscheinen. Aber stellen Sie sich die Auswirkungen vor, wenn diese konstanten Datenströme mit viel komplexeren Informationen oder großen Dateien, wie Bildern oder Videos, gefüllt würden. Aus der Selektivität hinsichtlich der an die Cloud gesendeten Daten ergeben sich Bandbreite und Latenz. Die Auswirkungen darauf sind je nach Anwendung massiv.

Was sind die Vorteile von Fog-Computing?

Jetzt wissen wir, dass Fog-Computing eine zusätzliche Ebene zwischen der Edge-Ebene und der Cloud-Ebene ist. Was sind also die Vorteile einer solchen zusätzlichen Ebene? Der erste Vorteil ist die Effizienz des Datenverkehrs und eine Reduzierung der Latenz. Durch die Implementierung einer Fog-Ebene werden die Daten, die die Cloud für Ihre spezifische Embedded-Anwendung empfängt, weitaus übersichtlicher. So müsste sich eine Cloud erst durch einen Berg unnötiger Daten wühlen, bevor Maßnahmen ergriffen oder Ergebnisse zurückgegeben werden. Nun kann sie direkt auf die Daten von der Fog-Ebene reagieren. Wenn man das Gesamtbild betrachtet, gibt es noch viel mehr Vorteile. Die Menge an Speicherplatz, die Sie für Ihre Cloud-Anwendung benötigen würden, wäre viel geringer. Schließlich speichert und verarbeitet die Cloud jetzt nur noch relevante Daten. Auch der Datentransfer wäre schneller, da das in die Cloud gesendete Datenvolumen deutlich reduziert wird. 

Was sind die Nachteile von Fog-Computing?

Eine Sache, die nun klar ist: Das Fog-Computing kann das Edge-Computing nicht ersetzen. Allerdings kann das Edge-Computing definitiv ohne Fog-Computing auskommen. Der Haken ist also, dass Fog-Computing eine Investition erfordert. Es handelt sich um ein komplexeres System, das in Ihre aktuelle Infrastruktur integriert werden muss. Das erfordert Geld, Zeit, aber auch das Wissen über die beste Lösung für Ihre Infrastruktur. So ist Fog-Computing nicht in jedem Szenario eine ideale Lösung. Jedoch können für einige Anwendungen die oben genannten Vorteile für diejenigen attraktiv sein, die derzeit eine direkte Edge-to-Cloud-Datenarchitektur verwenden.

Gibt es Hardware-Unterschiede zwischen Fog-Computing und Edge-Computing?

In Bezug auf die Hardware und die Art der Computer, die Sie verwenden können, lässt sich ein Edge-Server leicht für den gleichen Zweck wie ein Fog-Server einsetzen. Der Grund dafür ist, dass der Unterschied darin besteht, wo und wie Daten gesammelt und verarbeitet werden und nicht unbedingt in den Funktionen und Fähigkeiten der Hardware. Zum Beispiel nehmen Sie den Erweiterten Karbon 700 High-Performance Rugged Edge-Computer. Ursprünglich wurde er für das Edge-Computing konzipiert. Jedoch wäre er genauso gut für das Fog-Computing geeignet. Natürlich ist jedes Projekt einzigartig. Daher ist es wichtig, einen klaren Überblick über Ihre gesamten Projektanforderungen zu haben, wenn Sie eine Hardware-Lösung auswählen und konfigurieren. 

Edge-Computing vs. Fog-Computing im Überblick 

Kurz gesagt ist Edge-Computing eine Datenberechnung, die am Netzwerkrand (Edge) in unmittelbarer Nähe zum physischen Ort der Datenerzeugung stattfindet. Hingegen agiert das Fog-Computing als Vermittler zwischen dem Edge und der Cloud für verschiedene Zwecke, wie zum Beispiel zur Datenfilterung. Letztendlich kann das Fog-Computing das Edge-Computing nicht ersetzen. Im Gegensatz dazu kann das Edge-Computing in vielen Anwendungen ohne Fog-Computing auskommen.

Haben Sie Fragen zu den Hardware-Anforderungen für Edge- oder Fog-Computing? Sprechen Sie mit einem unserer Spezialisten, um mehr über die Hardware-Angebote von OnLogic zu erfahren. 

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About the Author: Andrew Overheid

Andrew Overheid is a Marketing Specialist at OnLogic. Besides making websites and creating content, he can be found at home playing the guitar. You can follow Andrew on LinkedIn.
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