Vad är Fog Computing? Dimma vs. Edge Computing förklaras

Viktiga takeaways

• Fog computing utökar konceptet med edge computing genom att skapa en distribuerad datorinfrastruktur som spänner över ett bredare geografiskt område.
• Dimdatorer arbetar närmare datakällan än molnberäkningar, men inte exakt vid källan, och använder strategiskt placerade dimnoder i hela nätverket.
• Dimdatorer ger en hierarki av datorresurser, från kantenheter till dimnoder till moln datacenter, optimerar effektiviteten, minskar latens och erbjuder en strukturerad men ändå flexibel systemet.

Vår förståelse för databehandling och lagringsparadigm utvecklas i takt med att den digitala världen genomgår snabba transformationer. Termerna "moln", "kant" och "dimma" är inte bara meteorologiska termer; de representerar tre unika datorsystem. Kant- och dimberäkningar uppstod som svar på begränsningarna hos deras föregångare, men de har var och en med distinkta funktioner och fördelar.

Vad är Fog Computing? Dimberäkning förklaras

Låt oss fördjupa oss i vad fog computing är och förklara hur det fungerar. Men innan vi tittar på dimberäkningar är det användbart att förstå vad som kom före det och hur vi hamnade på dimberäkning.

Molntjänster fram som en revolutionerande modell för datahantering och bearbetning. Erbjuder centraliserad datalagring och bearbetning i stora datacenter – ofta belägna på kontinenter borta från datakällan eller användaren – molnberäkning möjliggör oöverträffad skalbarhet, smidighet och kostnad effektivitet.

Medan cloud computing innebär många fördelar, det är inte utan sina nackdelar. Att överföra data över stora avstånd till molncenter, bearbeta det och sedan skicka tillbaka det medför latens. För uppgifter som kräver omedelbar respons eller databehandling i realtid var denna fördröjning oacceptabel. Dessutom, den enorma bandbredd som krävs för att skicka varje byte av data till centrala servrar, kopplat med potentiell nätstockning, gjorde den rent molnbaserade modellen definitivt ineffektiv applikationer.

Stiga på kantberäkning och dess uppföljning, fog computing.

Vad är Edge Computing?

Med tanke på begränsningarna för cloud computing, var edge computing tänkt för att minimera latens och optimera bandbredd. De nyckelskillnaden mellan moln och edge computing är mängden data som ska behandlas; cloud computing hanterar enorma mängder, medan edge fokuserar på mycket mindre delmängder.

Istället för att dirigera allt till centraliserade servrar flyttades dataprocesser närmare datakällan – kanske en säkerhetskamera, en bärbar enhet eller en fabrikssensor. Denna närhet innebär att data kan bearbetas på plats, vilket ökar möjligheten att skapa responsiva applikationer i realtid. Den lokaliserade databehandlingen bådar också gott för energieffektiviteten och sänker de totala dataöverföringskostnaderna.

Men även om edge computing åtgärdade latens- och bandbreddsutmaningarna väckte det också nya problem. Säkerhet har blivit en mer komplicerad fråga, med data som bearbetas på många enheter. Många små enheter behövde mer beräkningsmuskel för att utföra rigorösa uppgifter. Dessutom introducerade hantering och underhåll av otaliga edge-enheter nya komplexiteter.

Vad är Fog Computing?

Fog computing kom till spel för att övervinna begränsningarna hos dess föregångare, moln och edge. Det utökar konceptet med edge computing genom att skapa en distribuerad datorinfrastruktur som spänner över ett bredare geografiskt område, inte bara enskilda enheter.

Istället för att bearbeta data vid källan (som med kant) eller på avlägsna centraliserade platser (som med moln), fungerar dimberäkning närmare källan men inte exakt vid källan. I denna datormodell är dimnoder strategiskt placerade i hela nätverket, inklusive vid kanten och inom nätverksinfrastrukturen. Dessa noder har mer beräkningskraft än vanliga edge-enheter och kan utföra mer komplex databearbetning och analys.

Detta skapar effektivt ett "närmare moln" eller ett "distribuerat moln" som ger det bästa av två världar som de tidigare datormodellerna erbjuder. Fog computing syftar till att tillhandahålla en hierarki av datorresurser, allt från kantenheter till dimnoder till molndatacenter. Detta optimerar effektiviteten, minskar latensen och erbjuder ett mer strukturerat men ändå flexibelt system än en ren edge- eller molnmodell.

Moln vs. Kant. Dimberäkning: Jämförda funktioner

Denna utveckling från moln till kant och slutligen till dimma målar upp en levande bild av vår obevekliga strävan att optimera data bearbetning, vilket säkerställer att de mest effektiva, lyhörda och kostnadseffektiva systemen finns på plats för att möta varierande krav.

Med det sagt måste man förstå prestandan och effektiviteten hos moln-, kant- eller dimmaberäkning lösningar kan påverkas avsevärt av kapaciteten och funktionerna hos de lokala enheterna inblandade. Begränsande faktorer inkluderar enhetens processorkraft, minne och lagringskapacitet; överväganden om plats och latens; dataöverföringskapacitet; och skalbarheten och den övergripande lämpligheten för den aktuella uppgiften.

Verkliga exempel på Cloud, Edge och Fog Computing

Varje datormodell – moln, kant och dimma – har varit inflytelserik för att lösa specifika utmaningar inom teknikindustrin. Att förstå de praktiska tillämpningarna av var och en har sina fördelar för både konsument- och företagsanvändare.

Molntjänster

Stommen i otaliga moderna digitala tjänster, cloud computing's expansiva lagrings- och bearbetningsmöjligheter har omdefinierat tillgängligheten. Idag är exempel på cloud computing i aktion djupt förankrade i vår vardag, vare sig vi inser det eller inte.

Streamingtjänster, som Netflix och Spotify, är klassiska exempel. I stället för att användare lagrar omfattande film- eller musikbibliotek på sina enheter, kan prenumeranter strömma innehåll som finns på massiva molndatacenter.

Till exempel när Netflix tillkännagav funktionen att pausa och återuppta filmer och TV-program på vilken enhet som helst i vilket rum som helst i huset utnyttjade och utnyttjar streamingtjänsten cloud computing Resurser. Denna centralisering innebär att du kan börja titta på en film på en enhet, pausa den och återuppta visningen av innehållet på en annan enhet, allt tack vare datans centraliserade karaktär i molnet.

Edge Computing

När enheterna blir smartare och mer integrerade i våra dagliga rutiner växer behovet av snabba beslutsfattande exponentiellt. Till exempel använder smartphones edge computing för att utföra taligenkänning, bildbehandling och andra uppgifter. Smarta kameror och andra smarta hemenheter har också varit kända för att utnyttja edge computing.

Och slutligen, självkörande bilar är starkt beroende av edge computing för beslutsfattande i realtid. Sensorer och inbyggda datorer analyserar data från kameror, LiDAR, radar och andra sensorer för att navigera och svara på sin miljö utan att behöva en avlägsen molnserver.

Dimberäkning

Genom att kombinera de bästa egenskaperna hos moln och kant, lyser dimdatorn i scenarier som kräver samordnade, lokala beslut utan att överbelasta enskilda enheter. Ett utmärkt exempel är initiativ för smarta städer.

Föreställ dig ett smart trafiksystem i en stad: Istället för att varje trafikljus självständigt fattar beslut (som med kant) eller enbart förlitar sig på en avlägsen centralsystem (som med moln), kan trafikljusen i en viss region kommunicera med en lokal dimnod för att fatta mer samordnade beslut.

Till exempel, om en trafikstockning uppstår i ett område, kan systemet justera ljustiderna i de omgivande zonerna för att lindra trängseln utan att skicka data hela vägen till ett centralt moln och tillbaka.

Molnjargong avmystifierat

Även om var och en har sin plats, spelar moln-, kant- och dimberäkning en roll i ett optimerat, effektivt och lyhört datorekosystem. Användare och företag drar nytta av att avmystifiera jargongen och förstå dess praktiska tillämpningar. När vi fortsätter att utnyttja kraften i data kommer vi att förbli i framkant av tekniska framsteg genom att säkerställa att den behandlas effektivt, säkert och snabbt.