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Cloud & Hosting
Fog-Computing einfach erklärt
01.03.2025
8 Min.
Fog-Computing erweitert das Konzept des Cloud-Computing, indem es Datenverarbeitung, Speicherung und Netzwerkdienste näher an die Datenquelle verlegt, also an den Netzwerkrand. Der Begriff „Fog“ (Nebel) beschreibt die Verteilung der Rechenressourcen als Schicht zwischen Systemen wie beispielsweise IoT-Geräten und der Cloud.
Das Unternehmen Cisco hat den Begriff Fog-Computing ursprünglich eingeführt. Er beschreibt ein Cloud-Konzept, bei dem ein Teil der Rechenleistung nicht mehr zentral in der Cloud liegt.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Fog-Computing?
Fog-Computing ist eine Form der Cloud-Technologie, in der vorgeschaltete Rechenzenten Daten verarbeiten, bevor sie in die „Wolke“ hochgeladen werden. Anstatt alle Daten zu zentralen Endpunkten in der Cloud zu senden, verarbeiten kleine Rechenzentren und zentrale Server bestimmte Aufgaben direkt in lokaler Nähe. Da die Daten von den Endgeräten kürzere Wege zurücklegen, sinken die Latenzzeiten und damit auch die Bearbeitungszeiten.
So funktioniert Fog-Computing
Fog-Computing erweitert Cloud-Computing gezielt für dezentrale Unternehmensnetzwerke. Diese modernen Strukturen gewinnen durch das IoT (Internet of Things, übersetzt: Internet der Dinge) und die Industrie 4.0 immer mehr an Bedeutung. Während ein zentralisiertes Firmennetzwerk einen Server oder die Cloud ins Zentrum stellt, entstehen durch das Internet der Dinge und Edge-Computing zunehmend Knotenpunkte am Netzwerkrand, wo wichtige Daten anfallen. Die wachsende Datenmenge der Digitalisierung macht Netzwerke dabei immer komplexer.
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Begriffserklärung
Der Begriff Fog (Nebel) deutet auf die veränderte Struktur und neue Datenwege hin. Ohne Fog verbindet sich die Edge direkt mit den Rechenzentren, doch Fog-Computing fügt eine Zwischenebene ein. Diese leitet Daten nicht nur an die zentrale Cloud weiter, sondern verarbeitet und sortiert die Informationen von den Endgeräten vorab. Nicht alle Daten müssen sofort oder vollständig in die Cloud gelangen. Expert:innen nennen diese Struktur auch Fog-Networking oder umgangssprachlich Fogging.
Der Aufbau beim Fog-Computing bleibt übersichtlich: Ein zusätzlicher Layer liegt zwischen Edge und Cloud. Die Geräte der Edge kommunizieren weiterhin mit dem lokalen Gateway, das die Daten an den Fog-Layer übergibt. Dieser verbindet sich dann mit der Cloud und übermittelt die Informationen.
Die Fog-Computing-Architektur
Eines der wichtigsten Ziele eines Fog-Computing-Systems ist es, Datenverkehr durch Fremdnetze hindurch zu reduzieren. Hierbei kommen die sogenannten Fog-Nodes (Deutsch: Nebel-Knoten) ins Spiel: Diese Rechenknoten bilden die sogenannte „Fog-Layer“. Die Nodes-Rechner in dieser Schicht entscheiden, ob sie Daten lokal verarbeiten oder zur weiteren Verarbeitung in die Cloud weiterleiten.
Insgesamt besteht eine Fog-Computing-Architektur aus diesen Schichten (Layer):
Die Edge-Geräte bilden die Basis im Fog-Computing-Aufbau.
Fog-Computing im Unterschied zu Cloud-Computing und Edge-Computing
Cloud-Computing, Fog-Computing und Edge-Computing unterscheiden sich vor allem in der Art und Weise, wie sie Daten verarbeiten, speichern und bereitstellen.
- Cloud-Computing verlagert die gesamte Verarbeitung und Speicherung der Daten auf zentrale Server in großen Rechenzentren. Unternehmen und Geräte senden ihre Daten über das Internet an diese Cloud, die dann die Rechenleistung und Speicherplatz bereitstellt. Dieser Ansatz eignet sich hervorragend für umfangreiche Analysen und langfristige Datenspeicherung, benötigt jedoch eine stabile Internetverbindung und führt oft zu längeren Latenzzeiten, da Daten weite Strecken zurücklegen. Diese Prozesse finden beim Fog-Computing hauptsächlich auf den Nodes-Rechnern vor Ort statt.
- Edge-Computing verarbeitet Daten direkt dort, wo sie entstehen. Also an den Endgeräten selbst, wie Sensoren, Kameras oder Maschinen. Diese Geräte führen die Berechnungen lokal aus und senden nur bei Bedarf Ergebnisse oder relevante Daten weiter. Das beschleunigt die Verarbeitung erheblich, reduziert die Abhängigkeit von einer Internetverbindung und eignet sich perfekt für Echtzeitanwendungen wie autonome Fahrzeuge oder industrielle Steuerungen.
- Fog-Computing schafft eine Brücke zwischen Cloud und Edge. Es positioniert Rechenressourcen näher an die Datenquellen, etwa in lokalen Gateways oder Knotenpunkten am Netzwerkrand, ohne die Verarbeitung komplett auf die Endgeräte zu verlagern. Der Fog-Layer übernimmt Vorverarbeitung, Filterung und temporäre Speicherung, bevor er ausgewählte Daten an die Cloud weiterleitet. So verkürzt es Latenzzeiten im Vergleich zur reinen Cloud, entlastet die Bandbreite und unterstützt Szenarien mit vielen vernetzten Geräten, wie Smart Cities oder IoT-Netzwerke.
Zusammengefasst lässt sich sagen:
- Cloud-Computing zentralisiert alles in der Ferne.
- Edge-Computing dezentralisiert die Verarbeitung direkt an der Quelle.
- Fog-Computing verteilt die Ressourcen flexibel dazwischen, um Effizienz und Schnelligkeit zu kombinieren.
Anwendungsgebiete in der Praxis
Das Internet der Dinge verknüpft verschiedenste Geräte und Maschinen, die unablässig Daten austauschen. Während die Datenmengen wachsen, müssen Echtzeitprozesse im IoT extrem schnell verarbeitet werden. Wenn zentrale Rechenzentren in der Cloud die Daten verarbeiten, müssen diese oft weite Strecken zurücklegen.
Die begrenzten Übertragungs- und Rechenkapazitäten der Cloud verlangsamen die Verarbeitung, je mehr Endgeräte und Daten hinzukommen. Klassisches Cloud-Computing stößt bei den Anforderungen von Echtzeitanwendungen im Internet der Dinge an Grenzen. Fog-Computing rückt Rechenkapazitäten an den Rand der Cloud, verkürzt die Distanzen und bietet dezentrale Ressourcen. So skaliert das Konzept flexibel und hält mit der wachsenden Zahl vernetzter Geräte mit.
Fog-Computing findet bereits in vielen Gebieten Anwendung, darunter nicht nur in Netzwerken des produzierenden Gewerbes.
Industrie 4.0
Vorreiter des Fog-Computings ist das Industrial Internet of Things (IIoT), das in modernen Smart Factories zum Einsatz kommt. Hierbei kommunizieren Fertigungsmaschinen und Systeme der Logistik miteinander, um Arbeitsabläufe auf der Basis von permanent erhobenen Sensordaten abzustimmen. Dies soll möglichst ohne menschlichen Eingriff vonstattengehen. Da dabei enorme Datenmengen anfallen, ermöglicht Fog-Computing deren nahezu latenzfreie Verarbeitung vor Ort.
Autonomes Fahren
(Teil-)autonomes Fahren rückt bei der Entwicklung zukünftiger Fahrzeuggenerationen und Verkehrskonzepte immer mehr in den Mittelpunkt. Auch hier findet sich ein exemplarisches Einsatzgebiet für Fog-Computing: Autonome Fahrzeuge benötigen permanent viele Informationen über ihre Umgebung und die Verkehrssituation. Die Sensorik des Fahrzeugs erfasst diese Daten und leitet sie an Recheneinheiten innerhalb und außerhalb des Fahrzeugs weiter.
Die Verarbeitung erfolgt dann also entweder per Edge-Computing oder per Fog-Computing. Das reduziert somit auch hier die Latenzzeiten und Unwägbarkeiten gegenüber dem klassischen Cloud-Computing.
Verkehrssteuerung
Die intelligente Verkehrssteuerung mithilfe von smarten Kameras ist schon jetzt in Städten sehr wichtig. Durch die Überwachung des fließenden und stockenden Verkehrs können Fog Nodes diese Daten vor Ort (beziehungsweise ortsnah) auswerten und Reaktionen einleiten. Das kann beispielsweise dabei helfen, Staus einzudämmen, die durch Unfälle, Baustellen und Pannen verursacht werden; oder sie bereits in der Entstehung zu verhindern.
Die intelligente Verkehrssteuerung kann außerdem eine wichtige Rolle dabei spielen, Einsatzfahrzeugen mit einem Sondersignal eine „grüne Welle“ zu verschaffen. Auch hier kommt es auf sekundenschnelle Reaktionen und intelligente Entscheidungen des Verkehrssteuerungssystems an – Fog-Computing kann einen wichtigen Beitrag dazu leisten.
Vorteile von Fog-Computing
Fog-Computing bietet gegenüber Cloud-Computing eine Reihe an Vorteilen:
- Verringerung der Latenzzeiten durch reduzierte Übertragungsdistanzen
- Reduzierung des in die Cloud übertragenen Datenvolumens
- Niedrigerer Traffic im Netzwerk
- Verbesserung der Echtzeitleistung sowie der Verfügbarkeit von IoT-Geräten und Daten
- Größere Unabhängigkeit von zentralen Cloud-Rechnern
- Geringere Beeinflussung von IoT-Geräten bei gestörten Netzwerkanbindungen an das Internet und niedrigen Bandbreiten
- Höhere Sicherheit durch den Verbleib sensibler Daten innerhalb des Netzwerks
- Beschleunigung von Analyse- und Entscheidungsprozessen
Herausforderungen von Fog-Computing
Fog-Computing eröffnet unterschiedliche Anwendungsmöglichkeiten, beinhaltet aber auch Herausforderungen. Immer mehr Sensorik beispielsweise in Maschinen und Fahrzeuge zu integrieren, erhöht nicht nur die Anschaffungskosten, sondern auch den Wartungsbedarf. Sensoren, Controller, Speicher- und Rechenelemente verteilen sich zudem über komplette, mitunter auch räumlich ausgedehnte Netzwerkstrukturen, was gleichzeitig die Komplexität und Fehleranfälligkeit dieser Systeme steigert.
Bei einer durchgängigen Vernetzung steigen zudem die Anforderungen an die Sicherheitsarchitektur. Nicht nur, aber vor allem im öffentlichen Raum sind Fog-Computing-Strukturen für Angriffe durch Kriminelle anfällig, zum Beispiel durch Man-in-the-Middle-Attacken. Damit geht auch die benötigte höhere Expertise für Mitarbeiter:innen oder externe Dienstleister einher, die Fog-Computing-Systeme überwachen und Fehler beheben sollen.
Zukünftige Fog-Computing-Szenarien
In der Zukunft finden immer mehr „smarte“ Prozesse Einzug in unsere Städte, etwa bei vernetzten Aufzügen und Parkscheinautomaten. Auch die Autoindustrie stattet immer mehr Fahrzeuge mit intelligenten Sensoren aus. Autonom oder halb autonom fahrende PKW arbeiten wie erwähnt mit unzähligen Sensoren und erfassen jede Sekunde eine Vielzahl an Daten – ohne begleitende Fog-Nodes im Verkehrssystem können die Fahrzeuge nicht autark funktionieren.
Damit das Fahrzeug schnell auf die sich ständig verändernden Umgebungssituationen während der Fahrt reagieren kann, müssen Fog-Nodes enorme Datenmengen verarbeiten. Diese sollten sich in unmittelbarer Nähe zu Straßen und Autobahnen befinden, um Latenzen auf ein absolutes Minimum zu reduzieren – denn im Zweifelsfall hängen Menschenleben davon ab. In Verbindung mit sogenanntem Network-Slicing lassen sich solche echtzeitfähigen Umgebungen auch im Mobilfunkbereich herstellen.
Generell überwachen künftig immer mehr smarte Sensoren den Straßenverkehr. Die IoT-Sensorik entlang des Straßennetzes sammelt rund um die Uhr viele unterschiedliche Daten, wie etwa über die Dichte des Verkehrs oder über die Wetterverhältnisse. Auch hier bedarf es einer Datenverarbeitung mit geringer Latenz – reines Cloud-Computing kann dies jedoch nicht leisten. Daher wird Fog-Computing im Alltag vieler Menschen künftig eine wichtige Rolle spielen, wenn auch meist im Verborgenen.
Fog-Computing: Das Wichtigste in Kürze
- Fog-Computing verlagert Rechenprozesse in einem IoT-System von smarten Geräten zu den sogenannten Fog-Nodes, anstatt sie direkt in die Cloud hochzuladen.
- Dies soll eine latenzfreie Datenverarbeitung vor Ort ermöglichen – wichtig aufgrund des enormen Datenaufkommens im Internet of Things.
- Die Fog-Computing-Infrastruktur besteht aus drei Schichten: Edge, Fog und Cloud.
- Vorteile von Fog-Computing bestehen vor allem in höheren Datenübertragungsraten und schnelleren Entscheidungsprozessen in smarten Infrastrukturen, der Entlastung des Datenverkehrs in der Cloud und einer größeren Unabhängigkeit von Cloud-Rechnern und deren Dienstleistern.
- Fog-Computing entlastet nicht nur die Netzwerke von Unternehmen mit hohem Datenaufkommen. Es hält auch vermehrt Einzug in anderen Bereichen der Wirtschaft und des täglichen Lebens, wie etwa bei der intelligenten Verkehrssteuerung und dem (halb-)autonomen Fahren.
01.03.2025
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