A cikkben áttekintjük a különbségeket a felhőalapú és a köd számítás (Fog computing) között, valamint igyekszünk támpontokat adni ahhoz, hogy eldönthesse, az Ön IoT alkalmazásához melyik a legmegfelelőbb modell.
Mi az a köd számítás?
A köd számítás fogalmát a Cisco vezette be, és elsősorban azon számításokat jelentik, melyek az IoT berendezés és a felhő között elhelyezkedő rétegben lévő eszközökön történnek. A köd réteg tartalmazhat köd csomópontokat (Fog node), melyek többnyire ipari vezérlőkből, átjárókból, switch-ekből, I/O eszközökből állnak. Ezek a számításért, a tárolásért, és a különböző kapcsolatokért felelősek. A köd számítási modell ezáltal közelebb hozza a felhőt az IoT végeszközökhöz.
Felhő számítás vs. köd számítás
A felhőalapú számítási modell az IoT-ban az abszolút centralizált adatfeldolgozásról szól. Ezzel szemben a köd számítás arra fókuszál, hogy ezt a számítási, tárolási, eszközvezérlési képességet közelebb hozzuk az IoT eszközökhöz.
Az IoT fejlődésével, valamint egyre több üzleti területre való betörésével, a nagy sebességű adatfeldolgozás, az adatelemzés, és a rövid válaszidők normává váltak. Ezeknek az igényeknek a mostani centralizált felhő alapú modellel már nem könnyű megfelelni.
A köd modell decentralizált architektúrájával, mely a számítási erőforrásokat és alkalmazás-szolgáltatásokat közelebb helyezi az IoT végeszközökhöz, a válaszidők lerövidíthetők, így a számítások felgyorsíthatók.
A köd számítás leginkább az olyan IoT rendszerek esetén jelenthet ideális megoldást, amelyekben az eszközök földrajzilag elszórtan, egymástól távol működnek és a felhővel való gyors kapcsolat nem megbízható – holott ez alapkövetelmény lenne az ilyen alkalmazásokban. A másik probléma, amelyre a felhőalapú számítás helyett a köd számítás lehet a megoldás azokat a rendszereket érinti, ahol az IoT eszközök több TB adatot generálnak, melynek gyors felhőbe töltése, majd kiolvasása nem szerencsés – itt a köd számítás az adatokat generáló, majd sok esetben felhasználó IoT eszközökhöz közelebb nyújt adatfeldolgozási lehetőséget.
| A felhő számítás ajánlott, ha: Az alkalmazás nem időkritikus, és nem igényel valós idejű reakciót, például: Big data elemzés és kimutatások | A köd számítás ajánlott: Időkritikus alkalmazások esetében, melyek azonnali reakciót követelnek, mint például: Adatgyűjtés és elő-feldolgozás |
5 érv a köd számítás mellett
- Késleltetés (Latency)
Az adatok továbbítása a felhőbe, az adatok mennyiségétől függően igen hosszú időt vehet igénybe, ráadásul a feldolgozás még tovább tarthat. Amennyiben az adattovábbítás és -feldolgozás időtartama során a rendszer visszacsatolás nélkül működik tovább, a következő válaszig jelentős idő telhet el, nem beszélhetünk tehát valós idejű visszajelzésekről. Napjainkban a termelési rendszerek egyes esetekben még a másodpercnél is rövidebb időn belül várják a visszacsatolást, az időkritikus alkalmazásokban pedig valós idejű válaszokra van szükség. A köd számítási modell azonban képes minimalizálni a késleltetést, így a felhőalapú számításhoz képest sokkal gyorsabb döntéshozatalt tesz lehetővé.
- Biztonság
Az adatok egy távoli felhőbe történő továbbítása biztonsági kockázattal járhat. Többlépcsős biztonsági rendszerek kiépítésére van szükség az ilyen esetekben. Azonban az IoT eszköz közelében történő adattárolás, -elemzés és -felhasználás segítségével mindez elkerülhető, a biztonsági kockázatok pedig minimalizálhatók.
- Adatintegritás
Az adatok külső adattároló rendszerben történő tárolása és elemzése sértheti az adatintegritást, a küldés és a visszatöltés folyamata során pedig károsodhatnak a nyers adatok és a számítási eredmények is. A lokális feldolgozással elkerülhetők a továbbítás során bekövetkező hibák és kiküszöbölhető a biztonsági kockázat is.
- Költségek
Az adattovábbítás költségei sem elhanyagolhatók, ahogy az adattovábbítás időszükséglete sem. Tehát nemcsak pénzt, hanem értékes időt is megtakaríthatunk azzal, hogy köd számítási megoldásokat választunk a nagyobb adatmennyiségek feldolgozására.
- Önállóság
A köd számítási modell lehetővé teszi a földrajzilag egymástól távol eső lokációk független működését leállások és elakadások nélkül. Mindez akkor is megvalósítható, amikor a központi rendszer meghibásodik, vagy időszakosan elérhetetlenné válik. A köd csomópont feldolgozza és visszaküldi az eszközök által nyert adatokat, majd az eredményeket akkor továbbítja a felhőbe, amikor az ismét elérhetővé válik.
Olyan IoT rendszereknél, amelyek nagy mennyiségű adattal dolgoznak több telephelyen, emellett pedig azonnali válaszidőt követelnek, leginkább hibrid megoldást célszerű választani. Ez akár több felhőszolgáltatást és köd számítási rendszert is tartalmazhat az adatok mennyiségétől, valamint a döntések számától és szintjétől függően.
Forrás:Com-Forth Kft., MOXA
További információ
Kiemelt kép forrása: Emerson Network Power