Edge computing en Fog Computing uitgelegd

In voorgaande blogposts hebben we uitgelegd wat edge servers zijn, wat de verschillen zijn tussen edge computers en hoe je de juiste edge computer kunt kiezen. In deze blog doen we een stap terug en kijken we naar het grotere geheel: de verschillen tussen edge- en fog computing. We bekijken de verschillen en overeenkomsten tussen beide en geven praktische voorbeelden in een poging de mist weg te nemen rondom het vraagstuk waar bedrijven het beste hun computerkracht kunnen inzetten voor dataverzameling.   

Voordat we beginnen met de verschillen tussen edge computing en fog computing, is het belangrijk het grotere geheel te begrijpen, namelijk cloud computing. Een vereenvoudigde definitie van cloud computing is rekenkracht – ofwel: computers – die beschikbaar zijn gemaakt als een online dienst en meestal worden aangeboden door derde partijen. Een goed voorbeeld hiervan is online opslag en bestandsbeheer (Google Drive, Microsoft OneDrive, etc.) waarbij bestanden niet lokaal, maar in “de cloud” worden opgeslagen. Voor industriële toepassingen kent deze data zijn oorsprong wellicht in (IoT) sensoren en wordt dan verzonden naar een cloud service zoals Amazon Web Services of Microsoft Azure. Wanneer data vanaf een fysiek apparaat in het veld naar de cloud wordt verzonden, komen edge- en fog computing om de hoek kijken.

Een voorbeeld van hoe de sensor, edge, fog en cloud lagen van een infrastructuur eruit zien.

Wat zijn de verschillen tussen edge computing en fog computing?

Edge computing en fog computing hebben veel gelijkenissen. In de basis maken beide het dataverkeer naar de cloud mogelijk. In onze blog over “wat edge servers zijn” leggen we uit dat  edge computing plaatsvindt daar waar data wordt gegenereerd: precies aan de ‘rand’ (in het Engels “ edge”) van het netwerk van een toepassing. Dit betekent dat een edge computer is verbonden met de sensoren en controllers van een apparaat en vervolgens data naar de cloud verzendt. De hoeveelheid data kan ontzettend groot en inefficiënt zijn, omdat er geen onderscheid wordt gemaakt tussen irrelevante data en nuttige data die wordt verstuurd. Helaas heeft zelfs de cloud zijn limieten in termen van capaciteit, veiligheid en efficiëntie wanneer deze rechtstreeks op edge apparaten wordt aangesloten. Hier komt fog computing om de hoek kijken.

Fog Computing in een notendop 

Fog computing is een verwerkingslaag (mediator) tussen de cloud en de edge. Waar edge computing vaak enorme datastromen rechtstreeks naar de cloud stuurt, kan fog computing de data van de edge-laag ontvangen voordat deze de cloud bereikt en een selectie maken op basis van relevantie. De relevante data wordt opgeslagen in de cloud, terwijl de irrelevante data verwijderd of geanalyseerd kan worden op de fog-laag voor toegang op afstand of om gelokaliseerde leermodellen te voeden.

Een goed voorbeeld van fog computing is een embedded toepassing bij een productielijn, waarbij een temperatuursensor die is aangesloten op een edge server de temperatuur elke seconde meet. Deze data wordt vervolgens doorgestuurd naar de cloudapplicatie voor het monitoren van temperatuurpieken. Stel je voor dat alle temperatuurmetingen, elke seconde van een 24/7 meetcyclus, naar de cloud worden gestuurd. Dit levert een enorme hoeveelheid data op. Bij een fog-laag zou de edge server de data eerst via een gelokaliseerd netwerk naar de fog-laag sturen. De fog-server ontvangt deze data eerst en bepaalt op basis van parameters of de data naar de cloud moet worden verzonden. Hiermee verminder je de hoeveelheid dataverkeer naar je cloud. Voor eenvoudige temperatuurmetingen lijkt deze databesparing misschien te verwaarlozen, maar stel je de impact voor als deze constante datastromen worden gevuld met veel complexere informatie of grote bestanden, zoals afbeeldingen of video’s. De impact op de bandbreedte en vertraging (latency) door selectief te zijn over de data die naar de cloud wordt verzonden, kan enorm zijn – afhankelijk van de toepassing.

Wat zijn de voordelen van Fog Computing?

We weten nu dat fog computing een extra laag is tussen de edge-laag en de cloud-laag. Welke voordelen heeft deze extra laag? 

• Het eerste voordeel is de efficiëntie van het dataverkeer en een vermindering van de latency. Door een fog-laag te implementeren is de data die de cloud ontvangt voor jouw specifieke embedded toepassing een stuk minder vervuild. Waar een cloud eerst door een stapel onnodige data moest zoeken voordat hij actie onderneemt of resultaten retourneert, kan hij nu direct reageren op de data die hij van de fog-laag ontvangt. 
• De hoeveelheid opslag die je nodig hebt voor jouw cloudapplicatie is een stuk kleiner, aangezien de cloud nu alleen nog relevante data opslaat en verwerkt. 
• De gegevensoverdracht is ook sneller, omdat het datavolume dat naar de cloud wordt verzonden aanzienlijk minder is.

Wat zijn de nadelen van Fog Computing?

Het is niet zo dat fog computing een vervanger is voor edge computing: ze vormen een team Edge computing kan bestaan zonder fog computing, niet andersom. Om fog computing in te zetten is ook een investering nodig. Het is een complexer systeem dat geïntegreerd moet worden in jouw huidige infrastructuur. Dit kost geld, tijd, en vereist kennis over de beste oplossing voor jouw infrastructuur. Fog computing is niet in elk scenario een ideale oplossing, maar voor sommige toepassingen kunnen de bovengenoemde voordelen aantrekkelijk zijn. Bijvoorbeeld voor degenen die momenteel al een directe edge-to-cloud data-architectuur gebruiken.

Zijn er nog verschillen in hardware tussen Fog Computing en Edge Computing?

In termen van hardware en het type computers dat je kunt gebruiken, kun je een Edge Server gemakkelijk voor hetzelfde doel gebruiken als een Fog Server. Dit komt doordat het verschil it in de “waar” en “hoe” data wordt verzameld en verwerkt, niet noodzakelijk de hardwarefuncties en -mogelijkheden. Als je bijvoorbeeld de Karbon 700 Expanded High-Performance Rugged Edge computer neemt, die in eerste instantie is ontworpen voor edge computing, zou deze ook prima kunnen werken voor fog computing. Natuurlijk is elk project uniek, dus het is belangrijk om een duidelijk beeld te hebben van jouw projectvereisten bij het selecteren en configureren van een hardware-oplossing.

Edge computing vs Fog Computing in een notendop 

Kort samengevat: edge computing is dataverwerking die plaatsvindt aan de edge van het netwerk, in de nabijheid van de fysieke locatie waar de data ontstaat. Fog computing fungeert daarentegen als bemiddelaar tussen de edge en de cloud voor verschillende doeleinden, zoals datafiltering. Uiteindelijk kan fog computing edge computing niet vervangen, terwijl edge computing in veel toepassingen kan leven zonder fog computing.

Heb je nog vragen over de hardwarevereisten voor edge- of fog computing? Neem contact op met onze specialisten om meer te ontdekken over het hardware-aanbod van OnLogic.