Känner du dig ofta osäker på skillnaden mellan fog computing och molnbaserad databehandling? Läs vidare för att reda ut dina frågetecken.
Medan molnbaserad databehandling är ett välbekant koncept för många teknikintresserade, vinner även dimdatorer mark i branschen. Faktum är att tekniksektorn och IoT har nyttjat dessa tekniker under en längre tid.
Särskilt inom IoT-arkitektur spelar båda datormodellerna väsentliga roller. Eftersom dessa blir allt mer populära, är det centralt att förstå distinktionerna mellan dim- och molnbaserad databehandling inför affärsbeslut och implementering.
Vad är Fog Computing?
Dimdatorer utgör en integrerad del av molnbaserad databehandling, och därmed är de sammankopplade. I den fysiska världen kan man se att dimma befinner sig närmare marken än moln.
På motsvarande sätt placerar dimdatorer molnkapacitet närmare slutanvändarna. Begreppet, myntat av Cisco 2014, är relativt nytt för allmänheten.
Fog computing nyttjar ett individuellt nätverksskikt för databehandling i stället för att förlita sig på centraliserade molnplattformar. Det möjliggör för användare att lagra, beräkna, kommunicera och bearbeta data genom att ansluta till olika tjänsteleverantörers accesspunkter.
Medan molnbaserad databehandling kan ta längre tid att svara på varje förfrågan, effektiviserar fog computing processen avsevärt. Det är en distribuerad och decentraliserad infrastruktur som använder noder över nätverket för distribution.
Det fungerar också som en mellanhand som avgör vilken information som ska bearbetas lokalt och vilken som ska överföras till molnet.
Fördelar med Fog Computing
Snabb respons
Dimdatorer placerar datalagring och processorkraft närmare användaren. Företag kan därmed uppnå nästintill omedelbara resultat.
Kostnadseffektivitet
Det bidrar också till att minska dina kostnader för databehandling. Dimdatorer använder mindre bandbredd, och du behöver inte använda dyr dedikerad hårdvara vid nätverkets utkant. Allt detta bidrar till en kostnadseffektiv modell.
Minskad fördröjning
Det använder färre ”hopp” för att överföra data från källan till destinationen. Som resultat bidrar det till att minska fördröjningen.
Säkerhet och integritet
Det överför inte din data till molnservern. Företag kan således minimera risken för dataläckage.
Förbättrad användarupplevelse
Fog computing kan även erbjuda en bättre upplevelse för slutanvändarna genom funktioner som omedelbara svar och noll stilleståndstid.
Smidig anslutning
Att nyttja fog computing innebär inga problem med anslutningsförluster. Det använder flera sammankopplade kanaler för att säkerställa optimal anslutning för alla aktiviteter.
Vad är Cloud Computing?
Molnbaserad databehandling erbjuder internetbaserade tjänster till användare utifrån deras behov. Det ger användare möjlighet att nå information oavsett geografisk position. Det förlitar sig på fjärrservrar för databehandling och lagring.
I denna modell lagras inte programvara och filer på en lokal hårddisk. I stället används ett nätverk av sammankopplade servrar för att lagra och svara på olika förfrågningar. Tillgängligheten av tjänster var som helst, när som helst, gör det till en populär tjänst i den snabba teknikvärlden.
Förutom att ge människor möjlighet att samarbeta och kommunicera i realtid, erbjuder det även snabb och enkel tillgång till data. Oavsett om det handlar om att dela stora filer med vänner eller att arbeta med samma dokument som kollegor, är flexibiliteten och bekvämligheten svår att föreställa sig utan molnbaserad databehandling.
Fördelar med Cloud Computing
Bekväm prismodell
För att använda faciliteterna för molnbaserad databehandling kan företag välja ”betala-per-användning”-priser. De behöver därmed endast betala för det de konsumerar.
Skalbarhet och flexibilitet
Med molnbaserad databehandling kan du skala upp och ner användningen av resurser och infrastruktur utifrån dina krav. Detta ger en oöverträffad flexibilitet för företag.
Samarbete i realtid
Samarbete i team och med kunder är ytterligare fördelar med molnbaserade lösningar. Denna funktion är mycket värdefull för företag med hybrid- eller fjärrteam.
Miljövänligt
Att välja molnbaserad databehandling innebär minskad energiförbrukning för hårdvara. Det är ett bra sätt att minska koldioxidavtrycket och lämna ett positivt bidrag.
Förbättrad säkerhet
Under de senaste åren har molnsäkerheten utvecklats avsevärt. Nu erbjuder alla framstående molntjänstleverantörer en hög säkerhetsnivå.
Fog Computing vs. Cloud Computing
Databehandlingskapacitet
Dimdatorer har relativt begränsad databehandlingskapacitet. Applikationer som kräver minimal bandbredd bör använda denna teknik.
Å andra sidan kommer molnbaserad databehandling med hög bearbetningskapacitet. Därför är den lämplig för analys av stora datamängder och komplex modellering.
Fördröjning
Fördröjning avser den tid det tar för data att färdas från enhet till server/enhet. I fog computing är fördröjningen låg eftersom data inte behöver färdas långt från enheten.
Molnbaserad databehandling har dock en högre fördröjning eftersom data måste färdas till den centraliserade servern.
Snabb respons
Dimdatorer är starkt beroende av lokal hårdvara. Svarstiden kommer att variera på grund av begränsningar i bandbredd och fördröjning.
Inom molnbaserad databehandling upplever slutanvändarna en snabb svarstid med hjälp av dedikerade datacenter.
Säkerhet
Eftersom fog computing använder lokaliserade eller distribuerade nätverk är det mycket säkert. Molnbaserad databehandling ger också hög säkerhet med datakryptering och andra metoder. Men samtidigt är den mer sårbar för cyberattacker.
Datacenterplats
Dimberäkning kan vara geografiskt utspridd, men vanligtvis är den mer lokaliserad och kan enbart fungera från en geografisk plats. Molnbaserad databehandling är däremot geodistribuerad eftersom den nyttjar ett nätverk av molnservrar som finns i flera geografiska regioner.
Kommunikationsläge
Dimdatorer behöver olika trådlösa (WLAN, WiFi, 3G, 4G) eller trådbundna kommunikationsmedel. Molnbaserad databehandling använder däremot ett IP-nätverk för att fungera.
Beroende av kärnnätverk
Med fog computing ser vi en decentraliserad strategi som utnyttjar nätverkets utkant för datalagring och bearbetning. Dessa inkluderar enskilda enheter eller sensorer.
Å andra sidan är molnbaserad databehandling beroende av ett starkt och tillförlitligt kärnnätverk. Om nätverkskvaliteten är låg kan data skadas eller gå förlorad.
Servernoder
Till sin natur behöver dimdatorer ett stort antal servernoder för att bearbeta data. Molnbaserad databehandling använder däremot ett mindre antal servernoder.
| Kriterium | Fog Computing | Cloud Computing |
| Databehandlingskapacitet | Begränsad kapacitet | Hög kapacitet |
| Fördröjning | Låg fördröjning | Hög fördröjning |
| Snabb respons | Beroende av bandbredd | Snabb respons |
| Säkerhet | Förbättrad säkerhet | Förbättrad säkerhet med kryptering |
| Datacenterplats | Fungerar vanligtvis från en plats | Distribuerad på flera platser |
| Kommunikationsläge | Använder trådlösa eller trådbundna nätverk | Använder IP-nätverk |
| Beroende av kärnnätverk | Behöver inte ett starkt kärnnätverk | Ett starkt kärnnätverk är viktigt |
| Servernoder | Använder flera servernoder | Använder färre servernoder |
Användningsområden för dimdatorer inom IoT
#1. Videoövervakning
Den mest framträdande användningen av dimdatorer inom IoT är videoövervakning, som används i köpcentra, på gator och andra stora offentliga områden. Noderna kan omedelbart upptäcka avvikelser i folkmassan och automatiskt varna myndigheter vid tecken på våld.
#2. Smarta hem
Med hjälp av dimdatorer kan du skapa ett personligt larmsystem i ditt hem. Det hjälper dig att automatisera vissa åtgärder från ditt smarta hemsystem, såsom termostater, sprinklers, intercoms och larm.
#3. Sjukvård
Sjukvårdsindustrin har ett ständigt behov av teknik för att upptäcka och hantera nödsituationer i realtid. Dimdatorer gör det möjligt för bärbara enheter, blodsockermätare och andra hälsoapparater att upptäcka kritiska situationer, som en stroke, i förväg.
#4. Trafikljussystem
Ett smart trafikljussystem kan interagera lokalt med hjälp av dimdatorer. Det kan identifiera antalet personer och fordon på vägen och mäta fordonens hastighet för att visa varningssignaler.
#5. Spel 🎮
Spelare kan också använda dimsystem för att spela onlinespel. Det nyttjar lokala spelcenter för att säkerställa låg fördröjning och en bättre upplevelse under onlinespel med flera spelare.
Användningsområden för Cloud Computing inom IoT
#1. Sjukvård 🩺
Molnsystem kan göra data tillgänglig för alla intressenter så att de snabbt kan ställa diagnoser och fatta beslut. Med rätt teknik kan sjukvården flyttas hem till patienten.
#2. Övervakning
Molnsystem spelar en central roll i att analysera videoströmmar och säkerställa säkerhet. Det kan analysera videorna och skicka varningar till servern om misstänkta personer eller aktiviteter.
#3. Logistik
Molnbaserad databehandling kan även göra logistiksystemet smart. Det kan hämta och dela användares efterfrågan i realtid med lagret, så att det kan uppfyllas omedelbart.
#4. Smarta städer
Smarta städer behöver molnbaserad databehandling för att erbjuda en interaktiv och effektiv upplevelse för sina invånare. Det kan bidra till allmän säkerhet, turism, transport och stadens konsumtion.
#5. Miljöövervakning
Du kan använda molnsystem i känsliga områden som oljeplattformar och industrianläggningar. Det kan dela information i realtid med intressenter om vattenkvalitet, föroreningar, luftkvalitet, rök och markfuktighet.
#6. Kraftdistribution
Energidistribution och energihantering är ytterligare områden där molnbaserad databehandling kan användas. Dess sensorer kan samla in data och analysera dem för intelligent resursanvändning.
Kan dimma och molnbaserad databehandling komplettera varandra? 🤝
Molnbaserad databehandling ger den effektivitet som behövs för moderna applikationer. Dessutom underlättar det realtidskommunikation för personliga och affärsmässiga syften. Det klarar dock inte utmaningar som hög bandbredd och låg fördröjning.
Å andra sidan har fog computing svar på dessa problem. Dock har det sina egna begränsningar: lokal säkerhetskopiering, redundans och kommunikation är vanligtvis begränsade till enheter inom ett begränsat tjänsteområde.
Det som är fördelaktigt för användarna är att dimma och molnbaserad databehandling kan komplettera varandra. Genom att kombinera dessa två lösningar kan du skapa nya sätt att kommunicera och nya upplevelser.
Tänk dig till exempel ett nätverk av uppkopplade fordon. Bilar kan överföra väglagsdata genom dimdatorer för att dela direkt med närliggande förare om potentiella faror.
Samtidigt kan fordon överföra data till en central molnserver via WAN för att varna andra förare som eventuellt vill ta en specifik rutt för att nå sin destination.
Även om dessa två tjänster kan komplettera varandra, kan ingen av dem ersättas av den andra. Med hjälp av dimma och molnbaserad databehandling kan man optimera uppkopplade enheter ytterligare vad gäller datainsamling, lagring och bearbetning.
Avslutande tankar
Här gick vi igenom grunderna i dimberäkningar och molnberäkningar samt hur dessa två kan implementeras i IoT.
Efter att ha gått igenom artikeln noggrant kan du enkelt se skillnaden mellan dimma och molnberäkning. Det är också möjligt att implementera båda modellerna samtidigt.
Du kan även läsa vår artikel om verktygsdatorer.