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Fog-Computing vs. Edge-Computing verstehen

Von ·Kategorien: Technik erklärt·Published On: April 15th, 2022·5,8 min read·

Was ist Edge-Computing im Gegensatz zu Fog-Computing? Diese Begriffe werden oft synonym verwendet, aber es gibt einen Unterschied. Sehen Sie sich hier unser Video zum Thema Fog vs. Edge an. Wenn Sie lieber lesen, finden Sie nachfolgend alle Informationen.

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. Schließlich 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, Cloud-Computing zu verstehen. Eine vereinfachte Definition von Cloud-Computing ist Rechenleistung, die als Online-Dienst zur Verfügung gestellt wird. Dabei 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. Bei diesen Anbietern speichert Ihr physisches Gerät Ihre Dateien nicht wirklich. Die “Cloud“ speichert Ihre Dateien. In industriellen Anwendungen könnten diese Daten, die in vielen Formen vorliegen können, ihren Ursprung bei IoT-Sensoren haben. Anschließend könnten sie an einen Cloud-Service wie Amazon Web Services oder Microsoft Azure gesendet werden. Dazu müssen die physischen Geräte im Feld die Daten in die Cloud übertragen. Hier kommen Edge-Computing und Fog-Computing ins Spiel.

Ein Beispiel dafür, wie die Sensor-, Edge-, Fog- und Cloud-Ebenen einer Datenverarbeitungsinfrastruktur miteinander verbunden werden.

Ein Beispiel dafür, wie die Sensor-, Edge-, Fog- und Cloud-Ebenen einer Datenverarbeitungsinfrastruktur miteinander verbunden werden.

Fog-Computing vs. Edge-Computing: Was sind die Hauptunterschiede?

Fog-Computing und Edge-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 auf den Punkt gebracht

Fog-Computing ist eine Rechenebene zwischen der Cloud und dem Edge. Wo Edge-Computing riesige Datenströme direkt an die Cloud senden könnte, kann Fog-Computing die Daten von der Edge-Ebene empfangen, bevor sie die Cloud erreichen und dann entscheiden, was relevant ist und was nicht. Die relevanten Daten werden 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 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 messen würde. 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. Der Fog-Server würde diese Daten dann empfangen und anhand bestimmter Parameter entscheiden, ob es sich lohnt, sie in die Cloud zu senden. Das Ergebnis ist eine Verringerung des Datenverkehrs. Für einfache Temperaturmesswerte mag diese Datenersparnis vernachlässigbar erscheinen. Aber stellen Sie sich vor, Sie würden ständig komplexe Informationen oder große Dateien wie Bilder oder Videos streamen. Die Auswirkungen auf die Bandbreite und die Latenzzeit könnten je nach Anwendung enorm sein.

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 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. Wo sich eine Cloud erst durch einen Berg unnötiger Daten wühlen müsste, bevor Maßnahmen ergriffen oder Ergebnisse zurückgegeben werden, kann sie nun direkt auf die Daten reagieren, die sie von der Fog-Ebene erhält. 

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, da die Cloud jetzt nur noch relevante Daten speichern und verarbeiten würde. Auch der Datentransfer wäre schneller. Das kommt daher, dass das in die Cloud gesendete Datenvolumen deutlich reduziert wird. 

Was sind die Nachteile von Fog-Computing?

Eine Sache, die klar sein sollte, ist, dass das Fog-Computing das Edge-Computing nicht ersetzen kann. 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. Fog-Computing ist nicht in jedem Szenario eine ideale Lösung. Jedoch können bei einigen Anwendungen die oben genannten Vorteile für diejenigen attraktiv sein, die derzeit eine direkte Edge-to-Cloud-Datenarchitektur verwenden.

Wird für Fog Computing und Edge Computing die gleiche Hardware verwendet?

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 Unterschied liegt darin, wo und wie die Daten gesammelt und verarbeitet werden, nicht unbedingt in den Hardware-Funktionen und -Fähigkeiten. Wenn Sie zum Beispiel den Erweiterten Karbon 700 High-Performance Rugged Edge-Computer nehmen, der ursprünglich für das Edge-Computing konzipiert wurde, 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. 

Fog-Computing vs. Edge-Computing im Überblick 

Auf den Punkt gebracht ist Edge-Computing eine Datenberechnung, die am Netzwerkrand (Edge) in unmittelbarer Nähe zum physischen Ort stattfindet, an dem die Daten erzeugt werden. 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, während das Edge-Computing in vielen Anwendungen ohne Fog-Computing auskommen kann.

Haben Sie Fragen zu den Hardware-Anforderungen für Edge- oder Fog-Computing? Sprechen Sie mit unseren Spezialist:innen, 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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