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- Was ist Fog-Computing?
- Warum heißt es Fog-Computing?
- Fog-Computing im Unterschied zu Cloud-Computing und Edge-Computing
- Anwendungsgebiete in der Praxis
- Vorteile von Fog-Computing
- Herausforderungen von Fog-Computing
- Zukünftige Szenarien für Fog-Computing
- Fog-Computing: Das Wichtigste in Kürze
Der zunehmende Einsatz des Internet der Dinge (engl. „Internet of Things“, kurz „IoT“) führt dazu, dass Unternehmen in den kommenden Jahren immer mehr Daten verarbeiten müssen. Verzögerungen durch Latenzen bei der Datenübertragung können dabei Produktions- und Geschäftsprozesse stark beeinträchtigen. Das sogenannte Fog-Computing schafft Abhilfe und wird deshalb für Unternehmen immer wichtiger.
Die Industrie 4.0 verändert viele Fertigungsabläufe und macht zahlreiche Maschinen „smart“: Sensoren produzieren dort beispielsweise rund um die Uhr große Mengen Daten. Deren Verarbeitung sollte ohne Verzögerung vonstattengehen. Doch für die möglichst latenzfreie Kommunikation zwischen Maschinen und Rechnern ist es oft unpraktisch, Daten in ein weit entferntes Rechenzentrum zu senden. Fog-Computing übernimmt die Verarbeitung und Analyse stattdessen vor Ort.
Was Fog-Computing bedeutet, wie es funktioniert und welche Vorteile sich für Ihr Unternehmen durch diese Cloud-Technologie ergeben, erfahren Sie in diesem Beitrag.
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Was ist Fog Computing?
Fog-Computing ist eine Form der Cloud-Technologie, in der vorgeschaltete Rechenzenten Daten vorverarbeiten, anstatt sie sofort in die „Wolke“ hochzuladen. Diese dezentrale Netzwerkstruktur befindet sich zwischen den Daten produzierenden Geräten am Rande (Edge) der IT-Struktur und der Cloud. Expert:innen nennen diese Struktur auch Fog-Networking oder umgangssprachlich Fogging.
YouTube / Professor Messer
Warum heißt es Fog Computing?
Der Begriff „Fog-Computing“ geht auf den US-Tech-Konzern Cisco zurück und war ursprünglich ein reiner Marketingbegriff. Fog, also das englische Wort für Nebel, steht hier als Bild für eine IT-Struktur, die im Gegensatz zur Cloud (Wolke) aus vielen kleinen „Tröpfchen“ besteht. Diese Tröpfchen stehen sinnbildlich für die sogenannten Fog Nodes, also zwischengeschaltete Rechner.
Eines der wichtigsten Ziele eines Fog-Computing-Systems ist die Reduzierung von Datenverkehr durch Fremdnetze hindurch. Hierbei kommen die sogenannten Fog-Nodes (Deutsch: Nebel-Knoten) ins Spiel: Diese Rechenknoten bilden die sogenannte „Fog-Layer“. Die Nodes-Rechner in dieser Schicht entscheiden, ob sie Daten lokal verarbeiten oder zur weiteren Verarbeitung in die Cloud weiterleiten.
Insgesamt besteht eine Fog-Computing-Architektur aus drei Schichten (Layer):
- Edge-Layer: Auf dem Edge-Layer befinden sich alle in einer IoT-Anlage vorhandenen smarten Geräte, wie etwa Sensoren. Hier erfolgt entweder die Erfassung und Verarbeitung der anfallenden Daten (sogenanntes Edge-Computing) oder die Weiterleitung zur Analyse auf die darüber liegende Schicht.
- Fog-Layer: Auf dieser Schicht kommen die von den smarten Devices der Edge Layer erzeugten Daten an. Server (Nodes) verarbeiten sie weiter, bevor sie diese eine Schicht weiterreichen.
- Cloud-Layer: Innerhalb eines Fog-Computing-Systems steht die Cloud-Schicht an oberster Stelle. Sie erfasst die vorverarbeiteten Daten aus den Fog-Nodes der Fog-Layer. Außerdem „landen“ in der Cloud auch die Rohdaten aus den IoT-Geräten der Edge-Schicht.
Fog-Computing im Unterschied zu Cloud-Computing und Edge-Computing
Vielen ist die Unterscheidung zwischen den unterschiedlichen Schichten des Fog-Computings nicht ganz klar. Der Unterschied zum Cloud-Computing und Edge-Computing besteht vor allem in den unterschiedlichen Standorten zur Datenverarbeitung innerhalb eines Netzwerks:
- Cloud-Computing verarbeitet die Daten zwar ebenfalls dezentral, unterscheidet sich vom Fog-Computing aber vor allem durch den Ort, an dem dies stattfindet. Beim Cloud-Computing speichert und verarbeitet eine Rechenstruktur in der Cloud die Daten. Diese Prozesse finden beim Fog-Computing hauptsächlich auf den Nodes-Rechnern vor Ort statt.
- Edge-Computing hingegen verlagert den Prozess der Datenverarbeitung an den „Rand“ (Englisch: „Edge“) eines IoT-Systems. Die IoT-Endgeräte verarbeiten anfallende Daten teilweise selbständig, bevor sie diese ins Netzwerk einspeisen. Darüber hinaus befinden sie sich in einem ständigen „Dialog“ mit anderen Maschinen, anstatt diese Analysen in der Cloud abzuwickeln.
Anwendungsgebiete in der Praxis
Fog-Computing findet bereits in vielen Gebieten Anwendung, darunter nicht nur in Netzwerken des produzierenden Gewerbes.
Industrie 4.0
Vorreiter des Fog-Computings ist das Industrial Internet of Things (IIoT), das in modernen Smart Factorys zum Einsatz kommt. Hierbei kommunizieren Fertigungsmaschinen und Systeme der Logistik miteinander, um Arbeitsabläufe auf der Basis von permanent erhobenen Sensordaten abzustimmen. Dies soll möglichst ohne menschlichen Eingriff vonstattengehen. Da dabei enorme Datenmengen anfallen, ermöglicht Fog-Computing deren nahezu latenzfreie Verarbeitung vor Ort.
Autonomes Fahren
(Teil-)autonomes Fahren rückt bei der Entwicklung zukünftiger Fahrzeuggenerationen und Verkehrskonzepte immer mehr in den Mittelpunkt. Auch hier findet sich ein exemplarisches Einsatzgebiet für Fog-Computing: Autonome Fahrzeuge benötigen permanent viele Informationen über ihre Umgebung und die Verkehrssituation. Die Sensorik des Fahrzeugs erfasst diese Daten und leitet sie an Recheneinheiten innerhalb und außerhalb des Fahrzeugs weiter.
Die Verarbeitung erfolgt dann also entweder per Edge-Computing oder Fog-Computing. Sie reduziert somit auch hier die Latenzzeiten und Unwägbarkeiten gegenüber dem klassischen Cloud-Computing.
Verkehrssteuerung
Die intelligente Verkehrssteuerung mithilfe von smarten Kameras ist schon jetzt in Städten sehr wichtig. Durch die Überwachung des fließenden oder stockenden Verkehrs können Fog Nodes diese Daten vor Ort (beziehungsweise ortsnah) auswerten und Reaktionen einleiten. Das kann beispielsweise dabei helfen, Staus einzudämmen, die durch Unfälle, Baustellen und Pannen verursacht werden; oder sie bereits in der Entstehung zu verhindern.
Die intelligente Verkehrssteuerung kann außerdem eine wichtige Rolle dabei spielen, Einsatzfahrzeugen mit einem Sondersignal eine „grüne Welle“ zu verschaffen. Auch hier kommt es auf sekundenschnelle Reaktionen und intelligente Entscheidungen des Verkehrssteuerungssystems an – Fog-Computing kann einen wichtigen Beitrag dazu leisten.
Vorteile von Fog-Computing
Fog-Computing bietet gegenüber Cloud-Computing eine Reihe an Vorteilen:
- Verringerung der Latenzzeiten durch reduzierte Übertragungsdistanzen
- Reduzierung des in die Cloud übertragenen Datenvolumens
- niedrigerer Traffic im Netzwerk
- Verbesserung der Echtzeitleistung sowie der Verfügbarkeit von IoT-Geräten und Daten
- größere Unabhängigkeit von zentralen Cloud-Rechnern
- geringere Beeinflussung von IoT-Geräten bei gestörten Netzwerkanbindungen an das Internet und niedrigen Bandbreiten
- höhere Sicherheit durch den Verbleib sensibler Daten innerhalb des Netzwerks
- Beschleunigung von Analyse- und Entscheidungsprozessen
Herausforderungen von Fog-Computing
Fog-Computing eröffnet wie geschildert unterschiedliche Anwendungsgebiete, beinhaltet aber auch Herausforderungen. Die Integration von immer mehr Sensorik beispielsweise in Maschinen und Fahrzeugen erhöht nicht nur deren Anschaffungskosten, sondern auch den Wartungsbedarf. Sensoren, Controller, Speicher- und Rechenelemente verteilen sich zudem über komplette, mitunter auch räumlich ausgedehnte Netzwerkstrukturen, was gleichzeitig die Komplexität und Fehleranfälligkeit dieser Systeme steigert.
Bei einer durchgängigen Vernetzung steigen zudem die Anforderungen an die Sicherheitsarchitektur. Nicht nur, aber vor allem im öffentlichen Raum sind Fog-Computing-Strukturen für Angriffe durch Kriminelle anfällig, zum Beispiel durch Man-in-the-Middle-Attacken. Damit geht auch die benötigte höhere Expertise für Mitarbeiter:innen oder externe Dienstleister einher, die Fog-Computing-Systeme überwachen und Fehler beheben sollen.
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Zukünftige Fog-Computing-Szenarien
In der Zukunft finden immer mehr „smarte“ Prozesse Einzug in unsere Städte, etwa bei vernetzten Aufzügen und Parkscheinautomaten. Auch die Autoindustrie stattet künftig immer mehr Fahrzeuge mit intelligenten Sensoren aus. Autonom oder halb autonom fahrende PKW arbeiten wie erwähnt mit unzähligen Sensoren und erfassen jede Sekunde eine Vielzahl an Daten – ohne begleitende Fog-Nodes im Verkehrssystem können die Fahrzege nicht autark funktionieren.
Damit das Fahrzeug schnell auf die sich ständig verändernden Umgebungssituationen während der Fahrt reagieren kann, müssen Fog-Nodes enorme Datenmengen verarbeiten. Diese sollten sich in unmittelbarer Nähe zu Straßen und Autobahnen befinden, um Latenzen auf ein absolutes Minimum zu reduzieren – denn im Zweifelsfall hängen Menschenleben davon ab. In Verbindung mit sogenanntem Network-Slicing lassen sich solche echtzeitfähigen Umgebungen auch im Mobilfunkbereich herstellen.
Generell überwachen künftig immer mehr smarte Sensoren den Straßenverkehr. Die IoT-Sensorik entlang des Straßennetzes sammelt rund um die Uhr viele unterschiedliche Daten, wie etwa über die Dichte des Verkehrs oder über die Wetterverhältnisse. Auch hier bedarf es einer Datenverarbeitung mit geringer Latenz – reines Cloud-Computing kann dies jedoch nicht leisten. Daher wird Fog-Computing im Alltag vieler Menschen künftig eine wichtige Rolle spielen, wenn auch meist im Verborgenen.
Datenverarbeitung in nahezu Echtzeit – Gamechanger MEC
- Niedrige Latenzen für Echtzeitanwendungen
- Verlagerung der Datenverarbeitung vom Gerät in die Edge
- Längere Batterie- und Akkulaufzeiten
Fog-Computing: Das Wichtigste in Kürze
- Fog-Computing verlagert Rechenprozesse in einem IoT-System von smarten Geräten zu den sogenannten Fog-Nodes, anstatt sie direkt in die Cloud hochzuladen.
- Dies soll eine latenzfreie Datenverarbeitung vor Ort ermöglichen – wichtig aufgrund des enormen Datenaufkommens des Internet of Things.
- Die Fog-Computing-Infrastruktur besteht aus drei Schichten: Edge, Fog und Cloud.
- Vorteile von Fog-Computing bestehen vor allem in höheren Datenübertragungsraten und schnelleren Entscheidungsprozessen in smarten Infrastrukturen, der Entlastung des Datenverkehrs in die Cloud und einer größeren Unabhängigkeit von Cloud-Rechnern und deren Dienstleistern.
- Fog-Computing entlastet nicht nur die Netzwerke von Unternehmen mit hohem Datenaufkommen. Sie hält auch vermehrt Einzug in andere Bereiche der Wirtschaft und des täglichen Lebens, wie etwa bei der intelligenten Verkehrssteuerung und dem (halb-)autonomen Fahren.
Erfolgt die Datenverarbeitung in Ihrem Unternehmen bereits mit Hilfe von Fog-Computing? Welche Erfahrungen machen Sie damit? Lassen Sie es uns in den Kommentaren wissen.
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