Das Internet of Things (IoT) trans­for­miert die weltweite IT und gilt als Basis zahl­rei­cher Zu­kunfts­kon­zep­te. Klas­si­sche IoT-Modelle, bei denen Daten zentral zu­sam­men­lau­fen, stoßen jedoch aufgrund von Band­brei­ten­li­mits an ihre Grenzen. Fog-Computing bietet hier in­no­va­ti­ve Ansätze, um diese Her­aus­for­de­run­gen bei der IoT-Nutzung zu meistern.

Was ist Fog-Computing? Eine De­fi­ni­ti­on

Unter Fog-Computing versteht man eine Cloud-Tech­no­lo­gie, bei der Endgeräte-Daten nicht sofort in die Cloud wandern. Statt­des­sen findet eine Vor­ver­ar­bei­tung in de­zen­tra­len Mi­ni­re­chen­zen­tren (so­ge­nann­ten „Fog Nodes“) statt. Diese Netz­werk­struk­tur reicht von den äußeren Rändern, wo IoT-Geräte Daten erzeugen, bis zum zentralen Ziel in der Public Cloud oder einem privaten Re­chen­zen­trum.

Das Ziel beim „Fogging“ ist es, Über­tra­gungs­we­ge zu mi­ni­mie­ren und die Datenlast in externen Netzen zu senken. Fog Nodes fungieren als Zwi­schen­ebe­ne: Sie ent­schei­den, welche In­for­ma­tio­nen lokal ver­ar­bei­tet werden und welche für tiefere Analysen an die zentrale Cloud oder das Re­chen­zen­trum gehen.

Die folgende Grafik ver­deut­licht die drei Ebenen (Layer) einer typischen Fog-Computing-Struktur:

Bild: Schematische Darstellung einer IoT-Architektur mit Egde-, Fog- und Cloud-Ebene
Beim Fog-Computing werden Res­sour­cen zur Da­ten­spei­che­rung und -vor­ver­ar­bei­tung aus der Public Cloud oder einem zentralen Re­chen­zen­trum aus­ge­la­gert und durch Fog-Nodes auf einer Zwi­schen­schicht dezentral im Netzwerk be­reit­ge­stellt.
  • Edge-Layer: Hier befinden sich alle smarten Geräte (Edge-Devices). Die dort erzeugten Daten werden direkt am Gerät ver­ar­bei­tet oder an einen Fog-Node wei­ter­ge­reicht.
  • Fog-Layer: Dieser besteht aus leis­tungs­star­ken Servern, welche die Daten vom Edge-Layer annehmen, auf­be­rei­ten und bei Bedarf hochladen.
  • Cloud-Layer: Dies ist der zentrale Kno­ten­punkt und End­sta­ti­on in der Fog-Computing-Ar­chi­tek­tur.

Eine Re­fe­renz­ar­chi­tek­tur für Fog-Systeme wurde vom OpenFog Con­sor­ti­um (heute Industry IoT Con­sor­ti­um, IIC) erstellt. Wei­ter­füh­ren­de White Paper gibt es direkt auf der Website des IIC.

Un­ter­schied zum Cloud-Computing

Der Haupt­un­ter­schied liegt im Ort der Da­ten­ver­ar­bei­tung. Cloud-Computing findet meist in großen, zentralen Re­chen­zen­tren statt. Res­sour­cen wie Re­chen­kraft und Speicher werden auf Backend-Servern gebündelt und von Clients via Netzwerk abgerufen. Die Kom­mu­ni­ka­ti­on läuft dabei immer über einen zentralen Server.

In Szenarien wie der „Smart Factory“, wo mas­sen­haft Geräte Daten aus­tau­schen, stößt dieses Modell an Grenzen. Fog-Computing setzt auf Ver­ar­bei­tung direkt an der Quelle, um die Last auf das zentrale Re­chen­zen­trum deutlich zu re­du­zie­ren.

Un­ter­schied zum Edge-Computing

Neben der Da­ten­men­ge ist die Latenz ein Knack­punkt. Zentrale Ver­ar­bei­tung ver­ur­sacht durch die weiten Wege un­ver­meid­ba­re Zeit­ver­zö­ge­run­gen. Sensoren müssen erst den Server im Re­chen­zen­trum kon­tak­tie­ren, was Echtzeit-Re­ak­tio­nen erschwert – etwa in der au­to­ma­ti­sier­ten Fertigung.

Edge-Computing löst dies, indem die Ver­ar­bei­tung direkt im Endgerät am Netz­werk­rand („Edge“) erfolgt. Jedes smarte Gerät besitzt einen Micro-Con­trol­ler für die Basis-Ver­ar­bei­tung und den Austausch mit anderen Sensoren. Das sorgt für minimale Latenz und entlastet das Zentrum.

Fog- und Edge-Computing sind verwandt, aber nicht identisch. Der Kern­un­ter­schied ist der Zeitpunkt und Ort: Edge ver­ar­bei­tet Daten direkt an der Quelle. Fog-Computing hingegen bündelt Rohdaten aus ver­schie­de­nen Quellen in einem Zwi­schen­schritt. So können ir­rele­van­te Infos aus­sor­tiert werden, bevor sie das Haupt-Re­chen­zen­trum erreichen. Welche Lösung ideal ist, ent­schei­det der jeweilige An­wen­dungs­fall.

Vorteile von Fog-Computing

Fog-Computing liefert Antworten auf die Schwächen reiner Cloud-In­fra­struk­tu­ren. Kurze Wege und minimale Uploads stehen im Fokus. Die wich­tigs­ten Plus­punk­te sind:

  1. Weniger Traffic: Die Netzlast zwischen IoT und Cloud sinkt deutlich.
  2. Nied­ri­ge­re Kosten: Da weniger Daten über externe Netze geladen werden müssen, spart man bei den Provider-Gebühren.
  3. Offline-Betrieb: IoT-Systeme funk­tio­nie­ren in dieser Ar­chi­tek­tur auch ohne dau­er­haf­te In­ter­net­ver­bin­dung.
  4. Minimale Latenz: Kürzere Wege be­schleu­ni­gen Analysen und au­to­ma­ti­sier­te Ent­schei­dun­gen.
  5. Sichere Daten: Die Ver­ar­bei­tung im lokalen Netz sorgt dafür, dass sensible Infos im Haus bleiben oder vorab ver­schlüs­selt werden.

Nachteile von Fog-Computing

Die Ver­tei­lung auf viele kleine Einheiten bringt auch Her­aus­for­de­run­gen mit sich, besonders bei der Ver­wal­tung. Zu den Nach­tei­len zählen:

  1. Höhere In­ves­ti­tio­nen: Endgeräte benötigen mehr Power für die lokale Ver­ar­bei­tung, was die Hardware-Kosten steigert.
  2. Mehr Aufwand: Die Wartung eines ver­teil­ten Systems ist komplexer als bei einer zentralen Cloud-Lösung.
  3. Security-Risiken: Durch die de­zen­tra­le Struktur entstehen neue An­griffs­flä­chen, etwa für Man-in-the-Middle-Attacken.
Zum Hauptmenü