¿Qué es Fog Computing?

Fog Computing es un modelo computacional que intenta procesar los datos lo más cerca posible de su origen.

Los "nodos" de procesamiento se crean en ubicaciones intermedias entre las fuentes de datos locales y las redes, por un lado, y la nube, por el otro.

A diferencia de los modelos en la nube, el Fog Computing crea una red descentralizada, generando una "niebla" para el procesamiento de datos.

Lo que hace este modelo descentralizado es reducir la distancia que los datos deben recorrer en una red determinada, logrando así un rendimiento más rápido y menos intensivo en recursos.

Diferencias entre Thin Edge Computing y Fog Computing

Para entender las diferencias entre Thin Edge Computing y Fog Computing, de nuevo es necesario acudir a una definición del primero. Edge Computing utiliza los propios dispositivos que están creando los datos para procesarlos y almacenarlos.

Lleva el concepto descentralizado de Fog Computing un paso más allá, ya que no hay nodos intermedios para transferir datos y los datos se procesan en el propio dispositivo.

El Edge Computing se ha convertido rápidamente en un catalizador para la transformación digital del sector industrial, permitiendo un despliegue más rápido de los modelos de IoT industrial frente a posibles problemas de conectividad.

Si bien existen algunas diferencias importantes entre Thin Edge y Fog Computing, también es importante destacar lo que tienen en común: ambos son modelos computacionales para la distribución de la inteligencia.

Los beneficios colaterales de ambos sistemas incluyen una latencia reducida, un menor uso del ancho de banda (ya que los datos se filtran antes de enviarse a la red) y una seguridad mejorada.

Dónde tiene lugar el análisis de datos:

• El modelo de Edge Computing lleva el procesamiento de datos al “edge”, cerca de los dispositivos donde se generan los datos. Por lo tanto, utiliza los sistemas de hardware individuales, incluidos los sensores ambientales, los controladores y otros dispositivos.

• El modelo de Fog Computing lleva el procesamiento un paso más arriba en la topología de la red, procesando los datos en una red intermedia ubicada entre la nube y el Edge. Esto significa que Fog Computing utiliza menos nodos para el procesamiento de datos y puede combinar datos de diferentes fuentes.

Costos de implementación de tecnología

En términos generales, un sistema de Fog Computing es más caro de implementar, ya que se requiere un equipo más potente (y, por lo tanto, más caro).

Rendimiento de Thin Edge Computing y Fog Computing

• El Edge Computing proporciona una menor latencia con mejor seguridad, ya que menos datos tienen que viajar a través de la red.

• Los modelos de Fog Computing permiten el procesamiento de datos a través de dispositivos con mayores capacidades, y también se pueden combinar varias fuentes de datos durante el proceso de filtrado.

Fog Computing en la agricultura

Existen algunas propuestas, como el proyecto Phenonet (actualmente abandonado), para el seguimiento de las condiciones del campo y el crecimiento de las plantas. El proyecto propone el despliegue de dos tipos de nodos, sensores y gateways, aunque las funciones podrían tener lugar simultáneamente en algunos de ellos. También propone la recogida de estos datos mediante globos aerostáticos y vehículos móviles en tierra, para eliminar las comunicaciones inalámbricas de larga distancia.

Fog Computing en el transporte público

Imagine que quiere instalar un conjunto de sensores ambientales en los autobuses para que, mientras circulan por la ciudad, puedan recoger datos sobre la contaminación, los gases, el ruido ambiental, etc. Dado que en este ejemplo no es necesario disponer de los datos en tiempo real, bastaría con desplegar nodos de gateway en determinadas paradas para que los datos puedan transferirse del autobús al nodo de gateway cuando éste se detenga allí.

Fog Computing en la gestión de residuos

La recogida y el tratamiento de residuos urbanos es sin duda uno de los ejemplos típicos que se sugieren para el uso de IoT. Sin entrar en demasiados detalles, podemos simplificar todo el sistema observando los participantes del sistema:

• Autoridades locales que desean prestar un servicio eficiente de la forma más económica posible, cumpliendo al mismo tiempo las condiciones de los contratos vigentes.

• Empresas que realizan la recolección y el posterior procesamiento y que desean automatizar y mejorar sus procesos tanto como sea posible.

• Autoridades sanitarias que quieren estar completamente seguras de cómo se llevan a cabo todos los productos de desecho y el tratamiento de residuos.

Todas estas partes quieren asegurarse de que las demás estén realizando las tareas con la máxima calidad y cumpliendo con las regulaciones y los contratos, y al mismo tiempo quieren que sus propios procesos se optimicen.

Fog Computing en la gestión del agua

La gestión del agua y todo su ciclo en la sociedad es cada vez más importante, desde la canalización hasta los puntos de recogida, el tratamiento, la distribución, las fugas, el tratamiento posterior e incluso su destino final.

En cada uno de estos aspectos, la tecnología está desempeñando un papel fundamental. Se necesita toda una red de sensores para supervisar cada uno de estos procesos, con la mayor precisión y el mayor control posibles.

Fog Computing en redes inteligentes

Equilibrar automáticamente las redes eléctricas para garantizar el suministro a los ciudadanos es cada día más complicado, especialmente con el crecimiento de las energías renovables y la posibilidad de que introduzcan energía en casi cualquier punto de la red.

Ventajas de la informática de niebla

1. Menores costes. Si el ancho de banda es menor, esto tendrá un impacto en los costes. Sin embargo, la inversión inicial para su implementación será mayor.

2. Fog computing genera mayor agilidad en la gestión y el análisis en las empresas. Permitirá mejorar la productividad y crear aplicaciones más rápidamente.

3. Seguridad mejorada. Como los datos se transfieren a distancias más cortas, es más fácil controlar y proteger la transferencia de datos.

‍

Edge Computing y Fog Computing como tecnologías complementarias

Como se ha comentado anteriormente en el artículo sobre sistemas en la nube, los modelos Edge y Fog Computing ofrecen las mayores ventajas cuando se combinan para aprovechar los beneficios de ambos.

Usando ambas tecnologías, es posible:

• Acceda a cálculos y procesamientos más complejos con Fog Computing

• Realice un procesamiento de menor latencia en la toma de decisiones con los sistemas Edge

Ya estamos trabajando en una funcionalidad de nuestra plataforma que permitirá controlar la jerarquía en redes multi-nodo de una forma muy sencilla. Esto simplificará significativamente el despliegue y la ejecución de algoritmos que requieran la combinación de diferentes escenarios en modelos de Fog Computing y Edge Computing.

Un ejemplo de ello es la exitosa combinación de ambas tecnologías en nuestro proyecto CONNECTS. Proyecto CONNECTS. En este proyecto, hemos desarrollado una red de Centros de Transformación Inteligentes con Edge Computing.

Como resultado de la colaboración entre Barbara IoT y el Centro de Tecnología Corporativa de Ormazabal, los agentes de la cadena de valor de la energía podrán crear nuevos modelos de negocio y optimizar la Operación, el Mantenimiento y la Planificación en las tareas requeridas en el Centro de Transformación.

Aún en desarrollo, este proyecto puede requerir la instalación de nodos en diferentes niveles jerárquicos, trabajando así tanto en Edge Computing como en Fog Computing.

Relación entre el Fog Computing y la Nube

Para comprender la relación entre el Fog Computing y los modelos basados en la nube, primero es necesario determinar la definición de este último.

La computación en la nube implica una serie de tecnologías que permiten el acceso remoto en línea a diferentes tipos de información (desde software hasta archivos almacenados y procesamiento de datos).

Por lo tanto, la nube es una especie de servidor remoto al que se envían los datos para su procesamiento y al que se puede acceder de forma remota.

En cambio, los sistemas basados en Fog Computing evitan el envío directo de los datos generados por los dispositivos. En su lugar, utilizan centros de procesamiento cercanos al lugar donde se generan los datos (desde sensores hasta robots y dispositivos IoT). Esto crea una red local secundaria que actúa sobre los datos antes de enviarlos a la red principal.

Con este paso intermedio de descentralización, se consiguen acciones más inmediatas, que además requieren menos consumo de ancho de banda.

También es particularmente útil para entornos informáticos industriales donde existen dificultades de conexión (baja accesibilidad, congestión, redes insuficientes, etc.).

Sin embargo, es importante comprender que el Fog Computing no es un reemplazo de las infraestructuras Cloud, sino un complemento de ellas. Esto hace posible que las empresas industriales se beneficien de las posibilidades de ambos modelos computacionales: la baja latencia del fog computing y las altas capacidades y versatilidad de los modelos cloud.

‍