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.