将来はクラウド コンピューティングからフォグ コンピューティングに移行するのでしょうか?

モノのインターネットの発展により、既存のクラウド ネットワークは、特にリアルタイム パフォーマンスの面で、増大するデータ負荷と処理要件に適応できなくなりました。 IoT に接続される消費者向けおよび企業向けデバイスの増加により、最先端のプロバイダーによるクラウド サービスにも過度の負担がかかっています。集中型アーキテクチャを提供しましたが、帯域幅が不十分でコストが高すぎました。 IoT クラウド サービスが直面するその他の問題としては、高いレイテンシ、サイバー攻撃に対する脆弱性、位置認識の欠如、ダウンタイムの問題などがあります。これらの問題に対処するために、企業は徐々にフォグ コンピューティングに目を向け始めています。フォグ コンピューティングは、IoT データを生成し、それに基づいて行動するデバイスにクラウドをより近づけるものです。ここでの設計では、リモート クラウド データ センターを使用する代わりに、エンドポイント (センサー、カメラなど) とクラウド データ センター間のローカル コンピューティング ノード (フォグ ノード) を使用してデータを収集、保存、処理します。基本的には、分散型コンピューティング アーキテクチャを指します。さらに、集中型クラウドとネットワーク エッジ デバイスの両方からデータを収集して処理する柔軟性と機能により、これは今日直面している情報過多を軽減するための最もリソースが豊富な新興テクノロジーの 1 つとなっています。

主な特徴

フォグ コンピューティングの主な機能には、低レイテンシ、位置認識、広範囲の地理的分散、モビリティ、多数のノードを含むスケーラビリティなどがあります。このため、フォグ コンピューティング システムは、エンド ユーザーのすぐ近くに広く分散して導入されます。ホストされたフォグ コンピューティング ノードには、リソースを大量に消費するユーザー要求を処理するのに十分なコンピューティング能力とストレージ容量があります。これらのフォグ ノードは、サードパーティの干渉なしにタスクを処理することもでき、IoT 継続性においてコンピューティングの柔軟性、より優れた通信、およびストレージ容量を総合的に提供します。フォグベースの分析は、リアルタイムのやり取りを可能にすると同時に、顧客の需要関係の意識的かつ応答性の高い再現を強化できます。フォグ コンピューティングはサーバーによりクラウドから独立して実行できるため、クラウドへのネットワーク接続がない場合でも、ユーザーは継続的で中断のないサービスを確実に受けることができます。また、暗号化されたデータがエンド ユーザーに近づくにつれてセキュリティが強化され、展開されているシステム内の悪意のある要素への露出が減少します。また、QoS が向上し、リソースが制限されたデバイスにソフトウェアとセキュリティのアップデートが提供されます。

フォグコンピューティングとエッジコンピューティング

フォグ コンピューティングは、エッジ コンピューティングという用語と同じ意味で使用されることがよくあります。どちらも、データとインテリジェンスをデータソースに近い分析プラットフォームにプッシュするという点では同じ機能を提供しますが、エッジ コンピューティングとフォグ コンピューティングの主な違いは、データが処理される場所です。エッジ コンピューティングの場合、プログラム可能なオートメーション コントローラーと同様に、データ処理はデータが生成される場所の近くで行われます。対照的に、フォグ コンピューティングでは、データはネットワークのローカル エリア ネットワーク (LAN) レベル内にあるフォグ ノードまたは IoT ゲートウェイ内で処理されます。

一般的な用途

フォグコンピューティングにはさまざまなアプリケーションがあります。たとえば、オンライン ストリーミング プラットフォームは、フォグ ネットワークの容量と回復力により中断のない視聴サービスを提供できます。フォグ ネットワークは、リアルタイムのデータ分析により、低遅延、モビリティ、位置識別を実現できます。同様に、医療の分野では、毎日膨大な量の患者データが生成されます。フォグ コンピューティングを活用すると、数分かかるデータ転送を数秒に短縮できます。これは患者のケアに関してはサービスのスピードを大幅に向上させるため、非常に重要です。

自動運転システム (ADS) の場合、企業はマルチモーダル センサー、コンピューター ビジョン、人工知能、機械学習などの複数の高度なテクノロジーを統合する必要があります。これらのテクノロジーは、システムがデータ融合、画像分析、マッピング、予測を実行し、パワートレインの最適な動作と制御を決定するのに役立ちます。したがって、フォグ コンピューティング環境では、エッジ (車内) とそのエンドポイント (メーカー) の間でこれらすべてのデータ機能を通信することが可能になります。