Qu'est-ce que le Fog Computing ?

Avant d'expliquer le fog computing, nous devons nous assurer que nous avons une solide compréhension du cloud computing, un concept qui est devenu un terme courant dans notre lexique.

Informatique en nuage fait référence à l'accès aux ressources informatiques « à la demande », à la puissance de calcul et au stockage de données sans avoir besoin de matériel sur site ni de gestion active par l'utilisateur. La figure 1 ci-dessous montre une représentation d'architecture très générique de la manière dont les entreprises multisites déploient une solution de cloud industriel.

Figure 1 :architecture de l'informatique en nuage. Courtoisie de l'auteur.

Au sein d'une architecture cloud, plusieurs modèles d'adoption différents sont devenus très populaires, les plus notables étant l'infrastructure en tant que service (IaaS), la plate-forme en tant que service (PaaS) et le logiciel en tant que service (SaaS). ). La façon dont vous souhaitez tirer parti du cloud pour votre organisation vous aidera à déterminer quel modèle sera le mieux adapté.

IEEE 1934 définit le Fog Computing comme « une architecture horizontale au niveau du système qui distribue les ressources et les services de calcul, de stockage, de contrôle et de mise en réseau n'importe où le long du continuum cloud-to-things. Il prend en charge les secteurs verticaux et les domaines d'application de l'industrie, permet aux services et aux applications d'être distribués plus près des sources de production de données, et s'étend des choses, sur les bords du réseau, à travers le cloud et à travers plusieurs couches de protocole."

En bref, cela signifie que le fog computing se concentre sur le déplacement de certaines ressources de cloud computing loin du cloud et plus proches des appareils individuels . Avec le fog computing, un ordinateur supplémentaire est placé dans chaque usine, généralement au niveau du réseau local, pour concentrer (ou agréger) les données localement. Il régule quelles informations doivent être traitées localement et lesquelles peuvent être déchargées vers le cloud, agissant comme un médiateur entre les appareils locaux et les serveurs distants. Cela aide généralement à deux choses :

• Réduction du nombre de connexions cloud nécessaires
• Traitement local plus rapide :comme le montre la figure 2, l'ordinateur de brouillard envoie des données consolidées et significatives vers le cloud, où les informations de chaque plante sont analysées en combinaison avec d'autres plantes

Figure 2 :architecture du calcul du brouillard. Courtoisie de l'auteur.

Quelles sont les différences entre le Fog Computing et l'Edge Computing ?

En plus du fog computing, vous avez peut-être entendu un autre terme utilisé :edge computing . Sont-ils les mêmes? Sinon, quelle est la différence ?

Selon la personne à qui vous posez la question ou l'entreprise avec laquelle vous travaillez, la réponse peut être très différente. Certains affirment que le brouillard et l'edge computing sont la même chose, tandis que d'autres affirment qu'ils sont assez différents.

Le Fog et Edge Computing, du moins dans les applications industrielles et de fabrication, sont des systèmes qui tentent de collecter et de traiter les données des actifs/dispositifs locaux plus efficacement que les architectures cloud traditionnelles. La principale différence entre ces idées réside dans où le traitement et "l'intelligence" ont finalement lieu .

Par exemple, si un capteur peut stocker ses valeurs mesurées brutes une fois par minute localement pendant une période de 30 jours, il ne peut transmettre des données de synthèse à une ressource informatique (serveur) sur le réseau local qu'une fois par heure, et une fraction de que les données des capteurs pourraient être transmises sur des ordinateurs en nuage pour traitement. Cela réduit considérablement la transmission de données et permet de rassembler un historique détaillé, si quelque chose d'intéressant est capturé par le capteur.

Votre définition du bord par rapport au brouillard dépend de l'endroit où vous tracez la frontière autour de la collecte de données brutes, du stockage des données et de l'utilisation des ressources de calcul.

Avantages du Fog Computing

Prenons l'exemple ci-dessus. Avez-vous imaginé la quantité de puissance de calcul nécessaire pour agréger, analyser et calculer la sortie souhaitée de 100 capteurs ? Que diriez-vous de 10 000 capteurs ? Le stockage, le trafic de données et la bande passante réseau requis augmentent de manière exponentielle à mesure que de nouvelles sources de données sont ajoutées.

Le Fog Computing vous aide à :

• Réduire la latence du réseau et le trafic de données
• Augmenter la bande passante effective du réseau
• Isolez verticalement le réseau
• Faites évoluer le déploiement facilement et efficacement
• Contrôlez la confidentialité et la sécurité des données

En adaptant les technologies de fog computing, vous pouvez créer et déployer des solutions IIoT « intelligentes » et efficaces par étapes plus petites. Cependant, au lieu de penser à "nuage contre brouillard contre périphérie", vous devriez recadrer votre réflexion autour de la question :"Quelle combinaison est la mieux adaptée à mes besoins particuliers ? " De cette façon, il n'est pas considéré comme une décision "l'un ou l'autre", mais plutôt comme une adaptation collaborative de différentes technologies et architectures.