Schnelle Datenübertragung ohne Breitbandanschluss: Geht das? Ja, sagen führende Technologieunternehmen und tüfteln an einer Alternative zum Cloud-Computing. Das Ganze trägt den Titel Fog-Computing bzw. Edge Computing.
Was diese Begriffe beschreiben und welche Möglichkeiten damit für Ihr Unternehmen verbunden sind, erfahren Sie hier.
Nebel liegt dort, wo die Arbeit anfällt: Fog-Computing führt Rechenleistung aus der Cloud zurück zum Boden.
Was ist Fog-Computing?
Einmal Fog-Computing auf Deutsch bitte: Fog heißt wörtlich übersetzt „Nebel“. Computing bedeutet „Rechenleistung“ oder „elektronische Datenverarbeitung“ (EDV). Die Edge-Computing-Definition beinhaltet, dass Rechenleistung „vom Rand“ bzw. „der Kante“ ausgeht.
Hinter dieser Wortklauberei verbirgt sich eine Idee – keine neue, aber für den schnellen Datentransfer immer interessanter werdende: nämlich, dass die Daten und Informationen nicht von Endgerät – zu Cloud – zu Endgerät gesendet, sondern direkt von Endgerät zu Endgerät übertragen werden. Damit könnte so mancher Unternehmer den Mangel an Bandbreite verkraften.
Datenflut überlastet Rechennetze
Gerade Unternehmen in ländlichen Regionen hadern häufig mit ihrer Netzanbindung. Ein Blick in den Breitbandatlas des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur gibt ihnen recht. Urbane Firmen können auf Cloudlösungen setzen, während sich ländlich gelegenen Unternehmen digital abgehängt fühlen. Doch auch die Rechnerwolke kann nicht unbegrenzt Datenmengen verarbeiten.
Das führt künftig gerade im Bereich Internet of Things (IoT) zu Problemen, in dem Geräte und Maschinen Daten miteinander austauschen. Hier erscheint Fog-Computing bzw. Edge-Computing eine ergänzende Lösung bereitzuhalten. In diesem Zusammenhang beschwörte Peter Levine von der amerikanischen Risikokapitalgesellschaft Andreessen Horowitz im Dezember 2016 sogar schon „das Ende des Cloud-Computings“.
Zwei Begriffe – eine Lösung
Die unterschiedlichen Begrifflichkeiten Fog-Computing und Edge-Computing beschreiben technische Feinheiten. Fog-Systeme sind quasi kleine Rechenzentren, die im lokalen Netzwerk eine Teilauswertung der Daten vornehmen, um sie für den Upload in die Cloud vorzubereiten. Bei Edge geht es noch mehr um direkte Geräte-Sensorik. Beiden Begriffen ist jedoch gemein, dass sie die Datenverarbeitung in einer dezentralisierten IT-Infrastruktur am Rande oder im Dunstkreis des Internets sehen.
Guido Jouret, Verantwortlicher der Internet-of-Things-Abteilung beim Netzwerkkonzern Cisco, prägte bereits 2014 den Begriff Fog-Computing und erklärte, dass es oftmals eine Verschwendung von Zeit und Bandbreite sei, alle Daten von IoT-Geräten erst in die Cloud und dann die Antworten wieder zurück ins Netz zu spielen. Es sei doch wesentlich sinnvoller, „zumindest einige Verarbeitungsaufgaben direkt vor Ort von intelligenten Routern erledigen zu lassen“. Dieses Szenario zeichnen auch die Verantwortlichen von IBM, Microsoft sowie APR mit Local Edge. Sie verwenden dafür allerdings den Begriff Edge Computing.
Fog-Computing: 50 Milliarden IoT-Geräte im Jahr 2020 – was die Cloud nicht schafft, soll der Nebel erledigen.
Fog-Computing vs. Cloud-Computing
Physikalisch gesehen gibt es keinen Unterschied zwischen Nebel und Wolken: Allein die Höhe bestimmt, ob wir von Nebel oder von Wolken sprechen. Dieses Bild lässt sich auch auf Fog-Computing und Cloud-Computing übertragen: Die Wolke ist ein weit entfernter Ort, der Nebel liegt in Bodennähe, dort, wo Arbeit anfällt und erledigt wird.
Während die Cloud aus leistungsfähigen Servern besteht, ist der Fog ein Zusammenschluss aus schwächeren und dezentralen Rechnern, die näher dran sind an den Geräten oder Fabriken.
Erfahren Sie in unserem Blog, was es mit der sogenannten Fog Cloud auf sich hat.
Warum Fog-Computing?
Das Ziel von Fog-Computing ist, die Analyse-, Verarbeitungs- und Speicherfunktionen aus der Cloud wieder an den Rand des Netzwerks zu bringen. Je vernetzter unsere Welt wird, desto größere Datenmengen fallen an, die verarbeitet werden. Der Kommunikationsweg in ein Cloud-Rechnenzetrum und dann wieder zurück zum Endgerät führt zu hohen Latenzzeiten – zum Beispiel für autonom fahrende Autos, deren Informationsverarbeitung in Echtzeit gewährleistet sein muss.
Was sich nach Zukunftsmusik anhört, wird aktuell. Denn die Zahl von IoT-Geräten nimmt rasant zu. Cisco schätzt in einem Whitepaper (Weißbuch) von 2015, dass bis 2020 – also in nicht einmal mehr als drei Jahren – die Anzahl der miteinander vernetzten Geräte weltweit auf 50 Milliarden ansteigt. Und das IT-Marktforschungsunternehmen Gartner zählte 2016 Edge Computing zu den zehn wichtigsten Technologietrends im Bereich Infrastruktur und Betrieb – aufgrund der „Echtzeitanwendungen, die sehr schnelle Antwortzeiten benötigen.“
Vorteile und Nachteile
Die Konzepte von Edge Computing und Fog-Computing haben einige Vorteile, allerdings bergen sie auch Risiken:
Vorteile von Fog-Computing:
- Schnellere Datenverarbeitung durch verringerten Netzwerkverkehr
- Vernetzte Geräte im IoT funktionieren auch, wenn das Internet ausfällt bzw. die Cloud-Anbindung Verzögerungen verursacht.
- Datenschutz: Sensible Firmen- und Kundendaten müssten nicht in die Cloud transferiert werden und können an Ort und Stelle verbleiben.
- Netzneutralität: Edge Computing wirkt einem „Zwei-Klassen-Internet“ entgegen, indem der schnelle Upload in die Cloud nur dem Meistbietenden zur Verfügung steht.
Nachteile von Fog-Computing:
- Kapazitätsengpässe, wenn eine sehr hohe Datenmenge zu verarbeiten oder zu speichern ist, da der Rechen- oder Speicherbedarf unregelmäßig ist.
- Endgeräte bedürfen mehr Kontrollen und größerem Schutz vor Ausfall und Missbrauch, da sie Daten direkt verarbeiten.
Fog-Computing – fallen Sie nicht aus allen Wolken
Fog-Computing bzw. Edge Computing steht noch am viel belächelten Anfang, genauso wie Cloud-Computing zu seiner Zeit. Die Zukunft der Rechenleistungen von Unternehmen liegt daher derzeit in der Cloud – fallen Sie IT-technisch also nicht komplett aus allen Wolken.
Viele IT-Experten prognostizieren nämlich nicht, dass Fog-Computing Cloud-Computing ersetzen wird. Sie gehen eher von einer Kombination oder Koexistenz aus. Auch wenn Daten im Nebel anfallen, könnte die Cloud die Rechenleistung für eine aufwendige Analyse dieser Daten effizienter erbringen. Der Nebel fungiert also als Leitung in die Cloud, die sich hervorragend für langfristiges Speichern von Daten oder Datenanalysen eignet, die nicht zeitkritisch sind.
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