Caratteristiche e Differenza tra Cloud, Fog e Edge Computing

Cloud, Fog e Edge Computing

Negli ultimi anni, l’Internet of Things (IoT) ha trasformato il modo in cui le aziende lavorano e l’industria ha visto un passaggio enorme dal software on-premise al cloud computing. L’IoT si è diffuso in diversi settori per i consumatori a livello globale.
Dagli assistenti vocali intelligenti alle case intelligenti, i marchi stanno ampliando la loro gamma di servizi e sperimentando idee diverse per migliorare l’esperienza del cliente. I dati sul comportamento dei clienti vengono ora raccolti attraverso modi diversi e innovativi.

Archiviando ed elaborando i dati utilizzando la tecnologia cloud, ci siamo liberati dall’inesorabile difficoltà di accedere ai dati in modo limitato. Ora possiamo accedere a funzionalità aggiuntive sui nostri telefoni, computer, laptop e dispositivi IoT senza la necessità di espandere la sua potenza di calcolo o di investire nella sua capacità di archiviazione di memoria in quanto tutto può essere esteso con il cloud computing.

Tuttavia, oggi c’è un disperato bisogno di una latenza ridotta in applicazioni specifiche, come elettrodomestici intelligenti o auto a guida autonoma.

La differenza principale tra il dispositivo IoT o l’applicazione che comunica con un cloud computing rispetto a un nodo sulla rete è che la comunicazione bidirezionale con un server cloud può richiedere fino a diversi minuti, mentre l’interazione con dei “nodi” può richiedere solo alcuni millisecondi posizionati vicino al dispositivo.
Quindi, mentre il cloud computing rimane ancora la prima preferenza per l’archiviazione, l’analisi e l’elaborazione dei dati, le aziende si stanno gradualmente spostando verso Edge e Fog Computing per ridurre i costi. L’idea fondamentale di adattare queste due architetture non è quella di sostituire completamente il Cloud ma di separare le informazioni cruciali da quella generica.

Le applicazioni intelligenti e i dispositivi basati su IoT richiedono strumenti di decisione istantanea e mentre le aziende stanno aggiungendo nuove funzionalità avanzate e molto migliori che aiutano nelle decisioni rapide, c’è ancora una latenza o una mancanza di natura decisiva, che richiede l’implementazione di Fog e Edge di calcolo.

Sia il calcolo Edge che Fog hanno lo scopo di affrontare un problema: l’ottimizzazione delle prestazioni. Mentre l’Edge computing è ampiamente preferito dalle società di middleware e dalle telecomunicazioni che lavorano con reti backbone e reti radio, il Fog computing è più desiderato dalle società di elaborazione dati e dai fornitori di servizi.

Differenza tra Cloud, Fog e Edge computing

Sia Edge computing che Fog computing offrono funzionalità simili in termini di invio sia di intelligence che di dati a piattaforme analitiche vicine situate su o vicino alla fonte di origine dei dati, siano esse auto, motori, altoparlanti, schermi, sensori o pompe elettriche.
Entrambe le tecnologie sfruttano la potenza delle capacità di elaborazione all’interno di una rete locale per eseguire attività di calcolo che potrebbero essere state eseguite facilmente nel cloud. Possono aiutare le aziende a ridurre la dipendenza dalle piattaforme basate su cloud per l’elaborazione e l’archiviazione dei dati, il che spesso porta a problemi di latenza e sono in grado di generare decisioni basate sui dati più rapidamente.

Luogo del trattamento dei dati

La differenza principale tra Cloud computing, Fog computing e Edge computing è la posizione in cui si verifica l’elaborazione dei dati.

Nel cloud computing, i dati vengono elaborati su un server cloud centrale, che di solito si trova lontano dalla fonte di informazioni. Si svolge su servizi cloud come istanze Amazon E2C.
L’Edge computing si verifica principalmente direttamente sui dispositivi a cui sono collegati i sensori o su un dispositivo gateway che si trova in prossimità dei sensori.

D’altra parte, il Fog computing sposta le attività di Edge computing sui processori collegati direttamente all’hardware LAN o alla LAN in modo che possano essere fisicamente più distanti dagli attuatori e dai sensori.

Quindi, per Edge computing, i dati vengono elaborati sul sensore o sul dispositivo stesso senza spostarsi da nessun’altra parte. Al contrario, nel Fog Computing, i dati vengono elaborati all’interno di un gateway IoT o nodi Fog situati nella rete LAN.

Potenza di elaborazione e capacità di archiviazione

Il Cloud computing offre capacità tecnologiche di elaborazione superiori e avanzate. Può archiviare molti più dati del Fog computing con una potenza di elaborazione limitata.
Allo stesso modo, la potenza di elaborazione e le capacità di archiviazione sono ancora inferiori nel caso del Edge computing, poiché entrambi vengono eseguiti sui dispositivi / sensore IoT stesso.

Scopo

Il Cloud computing è più adatto per l’analisi approfondita a lungo termine dei dati. D’altro canto, il Fog computing e l’Edge computing sono più adatti per l’analisi rapida richiesta per la risposta in tempo reale.

Vale anche la pena menzionare qui che il cloud computing richiede l’accesso a Internet 24 ore per 7 giorni, mentre gli altri due possono funzionare anche senza Internet. Pertanto, sono più adatti per i casi d’uso in cui i sensori IoT potrebbero non avere una connettività senza soluzione di continuità a Internet. Inoltre, in termini di sicurezza, Fog e Edge sono molto sicuri.

In Fog, i dati rimangono distribuiti tra i nodi. Pertanto, è difficile manipolare i dati rispetto alla struttura centralizzata del cloud computing. Nel Edge computing, i dati rimangono sul dispositivo stesso, rendendolo più sicuro dei tre. Pertanto, nei casi in cui la sicurezza è una delle principali preoccupazioni, è preferibile il Fog e l’Edge computing.

Ancora una volta, dal momento che i dati sono distribuiti tra i nodi in Fog computing, il tempo di inattività è minimo rispetto al cloud computing, dove tutto è archiviato in un unico posto e se qualcosa non va, si abbatte l’intero sistema. Anche se un nodo si arresta nel calcolo della Fog, altri nodi rimangono operativi, rendendolo la scelta giusta per i casi d’uso che richiedono zero tempi di inattività.