Definition: Fog Computing als Cloud-Konzept für das Internet of Things Was ist Fog Computing?

Fog Computing ist ein Cloud-Konzept, das Rechenleistung und Intelligenz an den Rand der Cloud verlagert. Durch diese Dezentralisierung müssen nicht mehr alle Daten den kompletten Weg zum zentralen Rechenzentren zurücklegen. Latenz- und Verarbeitungszeiten sinken. Prozesse werden echtzeitfähig.

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Fog Computing ist ein ursprünglich vom Unternehmen Cisco geprägter Begriff. Er beschreibt ein Cloud-Konzept, bei dem ein Teil der Rechenleistung nicht mehr zentral in der Cloud, sondern dezentral am Rand der Cloud zur Verfügung gestellt wird. Nicht mehr alle Daten sind zu zentralen Datenendpunkten innerhalb der Cloud zu transferieren. Bestimmte Aufgaben lassen sich in "Minirechenzentren" in lokaler Nähe erledigen. Da der zurückzulegende Weg der von den Endgeräten generierten Daten verkürzt ist, minimieren sich die Latenzzeiten und damit die Bearbeitungszeiten.

Sogenannte Fog-Nodes fungieren als intelligente Vermittlungs- und Rechenknoten. Sie bilden eine verbindende Komponente zwischen den Endgeräten und der Cloud mit eigener Intelligenz. Die Fog-Nodes entscheiden, welche Daten dezentral verarbeitet und welche an zentrale Cloud-Datenendpunkte weitergesendet werden. Hauptziele des Fog Computings sind das Verkürzen der Kommunikationswege und die Reduzierung des Datenübertragungsvolumens innerhalb der Cloud. Fog Computing bietet Lösungen für das Internet of Things (IoT) und das Internet of Everything (IoE) mit der Vielzahl an Endgeräten und zu versendenden Daten.

Abgrenzung der Begriffe Fog Computing, Cloud Computing und Edge Computing

Fog Computing und Edge Computing sind beides Technologieansätze des Cloud Computings, lassen sich aber deutlich voneinander abgrenzen. Cloud Computing und Fog Computing unterscheiden sich durch den Ort, an dem Services angeboten und Daten verarbeitet werden. Cloud Computing stellt Ressourcen und Services wie Speicherplatz oder Rechenleistung in zentralen Rechenzentren innerhalb der Cloud zur Verfügung. Fog Computing hingegen verarbeitet die Daten in der Nähe ihrer Entstehung am Rande des Netzwerks in dezentralen "Minirechenzentren". Fog Computing sorgt durch die Zwischenverarbeitung nahe der Datenquelle für geringere Latenzzeiten und die Reduzierung des im Netz zu übertragenen Datenvolumens.

Edge Computing treibt die Dezentralisierung der Datenverarbeitung weiter voran. Die Verarbeitung bestimmter Daten erfolgt direkt in den Endgeräten und damit außerhalb der eigentlichen Cloud. Die Endgeräte besitzen eigene Intelligenz und sind in der Lage, grundlegende Verarbeitungsprozesse selbst durchzuführen. Gleichzeitig kommunizieren sie direkt mit anderen Geräten.

Konzept und grundlegende Architektur des Fog Computings

Fog Computing fügt der grundlegenden Architektur des Cloud Computings eine weitere Ebene, die Fog-Ebene, hinzu. Die Architektur besteht damit aus den folgenden drei Ebenen:

1. Edge-Ebene

2. Fog-Ebene

3. Cloud-Ebene

Die Edge-Ebene besteht aus den Endgeräten, die die zu verarbeitenden Daten erheben und bereitstellen. Sie kommunizieren mit der nächst höheren Ebene, der Fog-Ebene. Im Fall des Edge Computings sind die Endgeräte in der Lage, bestimmte Daten selbst zu verarbeiten. Die Fog-Ebene besitzt eigene Rechenleistung und Intelligenz. Die an einen Fog-Node der Fog-Ebene übermittelten Daten werden dort vorverarbeitet. Bei Bedarf können die Rohdaten der Endgeräte oder die vorverarbeiteten Daten der Fog-Ebene zur weiteren Prozessierung an die Cloud-Ebene übergeben werden.

Warum Fog Computing für das Internet der Dinge Sinn macht

Das Internet der Dinge vernetzt unterschiedlichste Geräte und Maschinen, die kontinuierlich Daten senden und empfangen. Die zu übertragenden Datenmengen steigen, gleichzeitig bestehen aufgrund der Echtzeitprozesse im IoT enorme Anforderungen an die Verarbeitungsgeschwindigkeit der Daten. Findet die Verarbeitung der Daten nur in zentralen Rechenzentren innerhalb der Cloud statt, sind teils große Entfernungen zu überwinden.

Da die Übertragungs- und Rechenkapazitäten der Cloud begrenzt sind, führt eine Zunahme an Endgeräten und Daten zu steigenden Verarbeitungszeiten. Die Anforderungen der Echtzeitanwendungen des Internet of Things sind durch klassisches Cloud Computing kaum noch zu erfüllen. Fog Computing bringt Rechenkapazitäten an den Rand der Cloud, verkürzt die zu überwindenden Entfernungen und stellt dezentral nutzbare Ressourcen bereit. Das Konzept skaliert gut und hält mit einer steigenden Anzahl an vernetzten Endgeräten Schritt.

Die Vorteile des Fog Computings

Gegenüber dem klassischen Cloud Computing besitzt Fog Computing zahlreiche Vorteile. Im Folgenden einige der wichtigsten Vorteile kurz zusammengefasst:

• Reduzierung des in der Cloud zu übertragenden Datenvolumens

• Verkürzung von Übertragungs- und Latenzzeiten

• schnellere Verarbeitung von Daten

• Beschleunigung von Analyse- und Entscheidungsprozessen

• Echtzeitfähigkeit der Anwendungen

• Aufrechterhaltung von IoT-Funktionen selbst ohne eine Verbindung zu zentralen Cloud-Services

• bessere Verfügbarkeit der IoT-Anwendungen

• Unabhängigkeit von zentralen Rechen- und Übertragungskapazitäten

• Schutz sensibler Daten durch dezentrale Bearbeitung

Die Nachteile des Fog Computings

Den Vorteilen des Fog Computings stehen aber auch einige Nachteile gegenüber. Dazu gehören beispielsweise:

• höhere Intelligenz am Rand des Netzwerks erfordert zusätzliche Ressourcen und komplexere Komponenten

• Hardwarekosten für dezentrale Komponenten steigen

• erhöhter Wartungsbedarf durch eine größere Anzahl dezentraler, intelligenter Nodes

• Schutzmaßnahmen müssen zusätzlich dezentral erfolgen

• größere Anfälligkeit für Man-in-the-Middle-Angriffe

Mögliche Einsatzszenarien des Fog Computings

Fog Computing stellt im Bereich des Internet of Things (IoT) Lösungen für zahlreiche Anwendungen bereit. Für die Industrie 4.0 handelt es sich beim Fog Computing um eine Schlüsseltechnologie. Das Fog Computing wird zu einem unentbehrlichen Baustein einer intelligenten Fabrik, in der echtzeitfähige Prozesse und Anwendungen gefragt sind. Die von den Sensoren der Produktionsanlagen gelieferten Daten lassen sich dezentral verarbeiten und Fog-Nodes liefern binnen kürzester Zeit die benötigten Steuer- und Regelinformationen an die Maschinen zurück.

Ein weiterer Einsatzbereich des Fog Computings sind selbstfahrende oder halbautonome Fahrzeuge. Die Sensoren der intelligenten Fahrzeuge erfassen unzählige Informationen der Umgebung und der Antriebstechnik, die es binnen kürzester Zeit zu analysieren und zu verarbeiten gilt. Damit die Fahrzeuge auf aktuelle Straßenbedingungen, die Verkehrslage und unerwartete Ereignisse reagieren können, ist es von zentraler Bedeutung, ein große Anzahl an Daten mit minimaler Latenz auszuwerten und an die Fahrzeuge zurückzuliefern.

Klassisches Cloud Computing liefert für solche Anforderungen keine befriedigenden Lösungen. Mit Edge Computing und Fog Computing hingegen lassen sich Daten direkt im Fahrzeug oder an Übertragungseinrichtungen in unmittelbarer Nähe des Fahrzeugs verarbeiten. Gleichzeitig entsteht eine Unabhängigkeit gegenüber Netzwerkservices und zentralen Ressourcen. Ähnliche Anforderungen bestehen in einer vernetzten Stadt mit ihren intelligenten Versorgungs- und Verkehrsnetzen. Eine effiziente Verkehrssteuerung erfordert die echtzeitfähige Verarbeitung und Analyse aller vom Verkehrssystem gelieferten Daten.

Eine weitere Heranführung an das Thema Fog Computing und die Evolution von Cloud zu Fog und Edge Computing bis hin zum Begriff Mist Computing können Sie hier nachlesen: Mit Fog Computing wandert Cloud Computing an den Netzwerkrand.

Wenn sich die Wolke zu Boden senkt

Mit Fog Computing wandert Cloud Computing an den Netzwerkrand

Public, Private, Hybrid & Co.: Definitionen rund um Cloud Computing

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Zum Listing: Definitionen rund um Cloud Computing

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